- Google은 수천 개의 내부 워크로드를 x86에서 Arm CPU로 이전하고 있습니다.
- 이 회사는 마이그레이션 수정을 자동화하기 위해 CogniPort라는 AI 도구를 개발했습니다.
- Google 엔지니어들은 x86 인프라와 관련된 테스트 실패를 해결하는 데 몇 달을 보냈습니다.
Google은 모든 내부 워크로드를 x86에서 Arm 기반 CPU로 마이그레이션하는 매우 야심찬 프로젝트에 착수했습니다. 이 프로세스에는 글로벌 기술 회사가 시도한 최대 규모의 하드웨어 전환 중 하나가 포함됩니다.
이러한 노력의 목표는 시스템이 x86 프로세서와 맞춤형 Axion 실리콘 모두에서 효율적으로 실행될 수 있도록 하는 것입니다.
이미 약 30,000개의 애플리케이션이 변환된 상태에서 Google은 프로세스에 관련된 대규모 코드베이스를 관리하기 위해 계속해서 자동화에 크게 의존하고 있습니다.
워크로드를 웨어하우스 규모로 포팅
프로젝트를 설명하는 블로그 게시물에서 Google 엔지니어링 동료인 Parthasarathy Ranganathan과 개발자 관계 엔지니어인 Wolf Dobson은 마이그레이션이 F1, Spanner 및 BigTable을 포함한 회사의 가장 중요한 시스템에서 시작되었다고 언급했습니다.
처음에 팀은 전담 엔지니어와 주간 조정 회의를 통해 기존 소프트웨어 개발 방식에 의존했습니다.
주요 아키텍처 병목 현상이 예상되었지만 최신 컴파일러와 디버깅 도구는 예상되는 많은 문제를 완화하는 데 도움이 되었습니다.
그러나 Google의 기존 x86 기반 인프라와 밀접하게 연결된 수천 개의 테스트를 조정하는 데 많은 시간이 소요되었습니다.
엔지니어는 레거시 빌드 및 릴리스 시스템을 업데이트하고, 프로덕션 롤아웃을 관리하고, 미션 크리티컬 환경 전반에서 안정성을 보장해야 하는 과제에 직면해 있습니다.
전환을 가속화하기 위해 Google은 “Cogniport”라는 새로운 AI 도구를 만들었습니다.
시스템은 빌드 및 테스트 오류를 분석한 다음 자동으로 수정을 시도합니다. 특히 arm 관련 라이브러리나 바이너리가 컴파일되지 않는 경우에는 더욱 그렇습니다.
CogniPort는 약 30%의 성공률을 보여주었으며 테스트 개정, 데이터 처리 불일치 및 조건부 플랫폼 코드를 처리할 때 최고의 성능을 발휘했습니다.
완벽하지는 않지만 이 도구는 창고 규모의 자동화를 활성화하고 이러한 변환에 필요한 인력 작업량을 줄이는 핵심 단계를 나타냅니다.
Google의 움직임을 뒷받침하는 장기적인 동기는 성능과 효율성에 있습니다. Axion 기반 Arm 서버는 동급 x86 인스턴스보다 최대 65% 더 나은 가격 대비 성능을 제공하고 60% 더 에너지 효율성을 높일 수 있습니다.
이러한 변경으로 인해 Google의 대규모 데이터 인프라 전체에서 x86 프로세서 수가 줄어들어 잠재적으로 내부 컴퓨팅 클러스터의 구성이 바뀔 수 있습니다.
현재 YouTube, Gmail, BigQuery와 같은 주요 애플리케이션은 이미 x86 및 Arm 기반 시스템 모두에서 작동합니다.
Google이 나머지 70,000개의 패키지를 마이그레이션함에 따라 AI 도구가 시스템에 새로운 유지 관리 문제를 추가하지 않고도 이러한 규모를 처리할 수 있는지에 대한 의구심이 남아 있습니다.
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