元レッドハット　エバンジェリスト中井悦司氏のGoogle移籍後初（？）コラム「分散型ロードバランサーを実現するMaglev（パート１）」

元レッドハット　エバンジェリスト中井悦司氏のGoogle移籍後初（？）コラムが公開されました。

引き続きCTC教育サービスでコラムを書いていただけることになりました！超嬉しいです！

今回は注目の「分散型ロードバランサーを実現するMaglev」です～。

第1回　分散型ロードバランサーを実現するMaglev（パート１）

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みなさん、こんにちは！　グーグルでCloud Solutions Architectとして活動させていただいている中井です。グーグルは古くから、自社サービスの提供に独自のソフトウェア技術を活用してきました。これらの技術の中には、グーグルに所属する研究者の手によって開発されたものもありますが、実は、「Research at Google」というWebサイトでは、これらの研究者が執筆した論文が公開されています。つまり、これらの論文を通して、グーグルの技術が勉強できてしまいます。これはスゴイ！

　―― とは言うものの、いきなり論文を読めといわれても、敷居が高くて困ってしまうのも事実です。そこで、この連載では、これらの論文の内容をやさしく解説しながら、「地球規模」とも言われるインフラを支えるために開発された技術を紹介していきます。前提知識から説明を進めていきますので、インフラ技術を基礎から勉強し直したい方にも役立つものと思います。現在、グーグルが提供するクラウドサービスである「GCP（Google Cloud Platform）」でも、グーグルのインフラ技術が活用されています。本連載を通して、大規模分散処理の仕組みを理解すれば、GCPをより深く使いこなすこともできるでしょう。

　記念すべき最初のテーマは、「ロードバランサー」です。2016年に公開された論文「Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer」では、一千台以上のバックエンドサーバーにパケットを分散するために開発された、「Maglev」という分散処理方式のロードバランサーが紹介されています。今回は、Maglevの仕組みを理解する前提として、一般的なロードバランサーのアーキテクチャーと、ロードバランサーの処理を分散化するためのポイントとなる技術要素を押さえておきたいと思います。

（この続きは以下をご覧ください）
http://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai201.html