- • Google sta trasferendo migliaia di carichi di lavoro interni da x86 a processori Arm
- • L'azienda ha sviluppato uno strumento di IA chiamato CogniPort per automatizzare le correzioni di migrazione
- • Gli ingegneri di Google hanno impiegato mesi per risolvere i problemi di test legati all'infrastruttura x86
Google ha intrapreso un progetto estremamente ambizioso per migrare tutti i suoi carichi di lavoro interni da x86 a processori basati su Arm, un processo che comporta una delle più grandi transizioni hardware mai tentate da un'azienda tecnologica globale.
Lo sforzo mira a consentire ai suoi sistemi di funzionare in modo efficiente sia su processori x86 che sui suoi chip Axion personalizzato.
Con circa 30.000 applicazioni già convertite, Google continua a fare affidamento principalmente sull'automazione per gestire l'enorme base di codice coinvolta nel processo.
Trasferimento dei carichi di lavoro su scala industriale
In un articolo che illustra il progetto, l'ingegnere di Google Parthasarathy Ranganathan e l'ingegnere di relazioni per gli sviluppatori Wolff Dobson hanno notato che la migrazione è iniziata con alcuni dei sistemi più critici dell'azienda, inclusi F1, Spanner e Bigtable.
Inizialmente, i team si sono affidati a pratiche convenzionali di sviluppo software con ingegneri dedicati e riunioni di coordinamento settimanali. Sebbene si aspettassero ostacoli architetturali significativi, i compilatori moderni e gli strumenti di debug hanno contribuito a ridurre molti dei problemi previsti. Tuttavia, è stato ancora dedicato molto tempo all'adeguamento di migliaia di test strettamente legati all'infrastruttura x86 esistente di Google. Gli ingegneri hanno affrontato anche sfide nell'aggiornamento dei sistemi di build e release legacy, nella gestione dei rollout di produzione e nel garantire la stabilità in ambienti critici.
Per accelerare la transizione, Google ha sviluppato un nuovo strumento di IA noto come "CogniPort".
Il sistema funziona analizzando gli errori di build e test e tentando di correggerli automaticamente, in particolare nei casi in cui una libreria o binario specifico di Arm non riesce a compilarsi. CogniPort ha mostrato un tasso di successo di circa il 30%, con le migliori prestazioni nella gestione delle correzioni di test, delle incoerenze nella gestione dei dati e del codice della piattaforma condizionato. Sebbene non perfetto, lo strumento rappresenta un passo fondamentale nell'abilitare l'automazione su scala industriale e nel ridurre il carico di lavoro umano richiesto per tali conversioni.
La motivazione a lungo termine dietro la mossa di Google risiede nelle prestazioni e nell'efficienza: i server Arm alimentati da Axion di Google sarebbero in grado di fornire fino al 65% di prezzo-prestazioni migliori e possono essere fino al 60% più efficienti dal punto di vista energetico rispetto alle istanze x86 comparabili. Questo cambiamento potrebbe comportare meno processori x86 in tutta la vasta infrastruttura dati di Google, trasformando potenzialmente la composizione dei suoi cluster di calcolo interni. Per ora, le principali applicazioni come YouTube, Gmail e BigQuery già funzionano sia su sistemi x86 che basati su Arm. Mentre Google migra i restanti 70.000 pacchetti, persistono dubbi su se gli strumenti di IA possono gestire questa scala senza aggiungere nuove sfide di manutenzione nei suoi sistemi.
Via The Register
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