情報科学やコンピューティングにおいて、「水平分散システム」とは、タスクやデータ、リソースを複数の並列システムまたはノードに分散させる方法のことで、多くの場合、性能、信頼性、耐障害性を向上させるためのシステムです。この方法は、負荷や需要の増加に対応するために単一のシステムのリソース（CPU、メモリ、ストレージなど）を増やす「垂直スケーリング」と対照的です。水平分散は、「水平スケーリング」または「スケールアウト」とも呼ばれます。
負荷分散: Webアプリケーションでは、ロードバランサーによって、受信したネットワークトラフィックを複数のサーバーに分散させ、1つのサーバーがトラフィックで圧倒されないようにできます。この水平分散により、高負荷時でもアプリケーションの応答性と可用性を維持できます。
データベースシステムでは、大規模なデータセットを「シャード」と呼ばれる管理しやすい小さな断片に分割することで、水平分散を実現できます。各シャードにはデータのサブセットが含まれ、別のサーバーやノードに保存されます。このアプローチでは、複数のノードが並行してリクエストを処理できるため、クエリ処理の高速化とリソースの有効活用が可能になります。
分散コンピューティング環境では、タスクやプロセスをより小さな独立したユニットに分割し、複数のコンピュータまたはノードで実行できます。この水平分散により、複雑なタスクの高速処理が可能になり、また、一部のノードが故障してもシステムが継続的に動作するため、耐障害性も向上します。
CDNは、画像、動画、静的ファイルなどのWebコンテンツを、地理的に分散したサーバーのネットワーク上で配信するために使用されます。ユーザーがコンテンツをリクエストすると、CDNはユーザーに最も近いサーバーからコンテンツを配信し、ロードタイムの短縮とレイテンシーの低減を実現します。
MapReduceは、大規模なデータセットを分散して処理・生成するために使用されるプログラミングモデルです。このモデルでは、「map」関数が入力データを処理し、中間的なキーと値のペアを生成します。次に「reduce」関数がこれらの中間ペアを処理し、最終的な出力を生成します。この水平分散により、複数のノードにまたがる大規模なデータセットを効率的に処理できます。
要約すると、「水平分散システム」とは、情報科学やコンピューティングの分野で使われる用語で、タスク、データ、リソースを複数の並列システムまたはノードに分散させる方法を表すものです。この手法は、性能、信頼性、耐障害性を向上させるために採用されます。水平分散の例としては、ロードバランシング、データベースシャード、分散コンピューティング、コンテンツデリバリーネットワーク、MapReduceプログラミングモデルなどがあります。