- Google está trasladando miles de cargas de trabajo internas de x86 a CPU Arm
- La empresa ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial llamada CogniPort para automatizar las correcciones de migración.
- Los ingenieros de Google pasaron meses solucionando fallas de prueba asociadas con la infraestructura x86
Google se ha embarcado en un proyecto muy ambicioso para migrar todas sus cargas de trabajo internas de x86 a CPU basadas en Arm, un proceso que incluye una de las transiciones de hardware más grandes intentadas por una empresa de tecnología global.
El esfuerzo tiene como objetivo permitir que sus sistemas se ejecuten de manera eficiente tanto en procesadores x86 como en su silicio Axion personalizado.
Con aproximadamente 30.000 aplicaciones ya convertidas, Google sigue dependiendo en gran medida de la automatización para gestionar la enorme base de código involucrada en el proceso.
Migración de cargas de trabajo a escala de almacén
En una publicación de blog que describe el proyecto, el compañero de ingeniería de Google Parthasarathy Ranganathan y el ingeniero de relaciones con desarrolladores Wolf Dobson señalaron que la migración comenzó con los sistemas más importantes de la compañía, incluidos F1, Spanner y BigTable.
Inicialmente, los equipos dependían de prácticas convencionales de desarrollo de software con ingenieros dedicados y reuniones de coordinación semanales.
Aunque esperaban importantes cuellos de botella arquitectónicos, los compiladores y herramientas de depuración modernos han ayudado a aliviar muchos de los problemas previstos.
Sin embargo, se dedicó mucho tiempo a ajustar las miles de pruebas estrechamente vinculadas a la infraestructura existente basada en x86 de Google.
Los ingenieros enfrentan el desafío de actualizar los sistemas de compilación y lanzamiento heredados, administrar las implementaciones de producción y garantizar la estabilidad en entornos de misión crítica.
Para acelerar la transición, Google ha creado una nueva herramienta de inteligencia artificial conocida como “Cogniport”.
El sistema analiza los errores de compilación y prueba y luego intenta corregirlos automáticamente, especialmente en los casos en los que una biblioteca o un binario específico del brazo no se compila.
CogniPort ha mostrado una tasa de éxito de alrededor del 30 %, con un mejor rendimiento al manejar revisiones de pruebas, inconsistencias en el manejo de datos y código de plataforma condicional.
Si bien no es perfecta, la herramienta representa un paso clave para permitir la automatización a escala de almacén y reducir la carga de trabajo humana necesaria para tales transformaciones.
La motivación a largo plazo detrás de la decisión de Google radica en el rendimiento y la eficiencia: sus servidores Arm con tecnología Axion ofrecen hasta un 65% mejor precio-rendimiento y pueden ser un 60% más eficientes energéticamente que instancias x86 comparables.
El cambio podría dar como resultado menos procesadores x86 en la enorme infraestructura de datos de Google, transformando potencialmente la composición de sus clústeres de computación internos.
Por ahora, aplicaciones importantes como YouTube, Gmail y BigQuery ya funcionan en sistemas x86 y basados en Arm.
Mientras Google migra los 70.000 paquetes restantes, persisten las dudas sobre si las herramientas de inteligencia artificial pueden manejar tal escala sin agregar nuevos desafíos de mantenimiento a sus sistemas.
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