近年、大型言語モデル（LLM）の利用が急速に拡大する中、LLMのサービス化に伴う課題が顕在化しています。APIのインターフェースのバラツキ、セキュリティリスク、リソースの最適化、コスト管理など、複數の要因が技術的な課題を生み出しています。この記事では、LLMサービスにおける負荷分散と統合を可能にするEnvoy Proxyの役割、技術的特徴、実裝例を解説します。Envoy ProxyはCNCF（Cloud Native Computing Foundation）のプロジェクトとして、クラウドネイティブ環境での信頼性と拡張性を提供する重要なツールです。
Envoy Proxyは、クラウドネイティブ環境で利用される高性能なサービスメッシュコンポーネントであり、ネットワークトラフィックの管理、負荷分散、セキュリティ保護を擔います。LLMサービスにおいては、複數のLLMプロバイダー（例：OpenAI、Anthropic、Vertex AI）のAPIを統合し、安全で信頼性の高いサービスを提供するための基盤として機能します。
**クラウド負荷分散（cloud load balancing）**は、複數のサーバー間でトラフィックを効率的に配分し、リソースの最適化と高可用性を実現する技術です。Upstreamingは、クライアントリクエストを後端サーバーに転送するプロセスを指し、Envoy Proxyではこのプロセスを柔軟に制御します。
LLMのリクエストは、モデル名やその他の屬性を含むペイロードを持つため、従來のプロトコルでは解析が困難です。Envoy Proxyは、XRO拡張（gRPCによる外部サービス呼び出し）とBody-Based Routerを活用し、リクエストヘッダーとペイロードを解析して、適切なバックエンドクラスターを選択します。これにより、x-gateway-model-nameなどのヘッダーを基に、モデルごとのルーティングを実現します。
LLMの推論処理では、GPU/TPUなどのリソースの利用狀況をリアルタイムで把握し、負荷を均等に分散することが重要です。Envoy Proxyは、Orcaメカニズムを採用し、モデルサーバーから直接負荷指標（例：KBバッファ使用率、GPU利用率）を収集します。これにより、Lease RequestsアルゴリズムやWeighted Round Robinを活用し、負荷に応じたトラフィック配分が可能になります。
KubernetesクラスタでのLLMサービスの展開において、Envoy ProxyはService Meshとして機能します。**Custom Resource Definitions（CRD）**を用いて、モデル感知ルーティングルールやモデルプール戦略を定義し、動的なウェイト調整やトラフィック分割を実現します。これにより、企業は自前のクラスタでLLMサービスを柔軟に運用できます。
LLMサービスでは、jailbreakやprompt injectionなどの攻撃を防ぐため、Envoy Proxyはセキュリティチェックをデータプレーンに組み込みます。GoogleのModel ArmorやPalo AltoのNemo GuardrailsなどのAIセキュリティツールを統合し、APIキーの管理やログ監視を強化します。
複數のLLMプロバイダーのAPIを統合するには、Envoy ProxyをAPIゲートウェイとして利用します。これにより、開発者は一貫したインターフェースでLLMを呼び出すことができ、インターフェースのバラツキを解消します。また、セキュリティチェックやログ監視を集中管理できます。
企業が自前のKubernetesクラスタを構築する場合、Envoy ProxyはService Meshとして機能し、LLMサービスをクラスタ內に安全に展開します。CRDを活用し、モデルごとのルーティングや負荷分散戦略を定義することで、リソースの最適化と信頼性を確保します。
LLMが外部ツール（例：MCP Server）を呼び出す場合、Envoy Proxyは出力トラフィック（egress）を管理します。Ingress、Egress、Meshモードをサポートし、LLMサービスの柔軟な運用を可能にします。
Envoy Proxyは、LLMサービスにおける負荷分散、セキュリティ、柔軟な拡張性を実現する重要なツールです。特に、多プロバイダーAPI統合やKubernetesクラスタでの展開において、信頼性とコスト効率を両立させます。今後、XROプロトコルやWASM（WebAssembly）の統合により、さらなる拡張性が期待されます。LLMサービスの実裝においては、Envoy Proxyを活用し、信頼性とスケーラビリティを確保することが重要です。