Por Canuto  

Google ha trasladado alrededor de 30.000 paquetes de producción a la arquitectura Arm y planea convertir el resto de sus cargas internas para correr tanto en su silicio Axion como en procesadores x86, apoyándose en herramientas de automatización y una nueva IA llamada CogniPort.

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  • YouTube, Gmail y BigQuery ya se ejecutan en x86 y en los CPU Axion de Google.
  • Google documentó el proceso en el preprint “Instruction Set Migration at Warehouse Scale” y en una publicación de la compañía.
  • La herramienta IA CogniPort arregla compilaciones y pruebas con éxito en aproximadamente el 30% de los casos bajo ciertas condiciones.

Google anunció que ha portado cerca de 30.000 paquetes de producción a la arquitectura Arm y que planea completar la conversión para que sus cargas internas puedan ejecutarse tanto en su silicio Axion como en procesadores x86.

La compañía documentó el movimiento en un preprint titulado “Instruction Set Migration at Warehouse Scale” y en una publicación posterior donde menciona que servicios como YouTube, Gmail y BigQuery ya funcionan en ambas arquitecturas.

El proyecto responde a una estrategia de optimización de coste y eficiencia energética, ligada a las métricas que Google atribuye a Axion: hasta 65% más rendimiento por precio y cerca de 60% más eficiencia energética frente a instancias x86, según los datos publicados por la propia empresa.

El objetivo operativo es permitir que Borg, el gestor de clústeres propio de Google que inspiró Kubernetes, pueda asignar cargas de trabajo internas de forma eficiente entre servidores Arm y x86 según coste y rendimiento.

El proceso de migración: pasos, problemas y lecciones

Los autores del estudio, Parthasarathy Ranganathan y Wolff Dobson, explican que la migración partió de la suposición de que surgirían diferencias arquitectónicas como deriva de punto flotante, concurrencia e intrínsecos dependientes de plataforma.

En la práctica, Google encontró menos sorpresas de las esperadas gracias a compiladores modernos y herramientas como sanitizadores, que ya han eliminado muchas incompatibilidades históricas entre arquitecturas.

En los primeros pasos migraron tareas críticas como F1, Spanner y Bigtable usando prácticas tradicionales: reuniones semanales, ingenieros dedicados y ajustes manuales en sistemas de compilación y despliegue.

Los ingenieros identificaron que la mayor parte del trabajo real recaía en arreglar pruebas que fallaban por estar sobreajustadas a servidores x86, actualizar sistemas de build y release en servicios antiguos y resolver problemas de despliegue en producción sin desestabilizar sistemas críticos.

Para escalar el esfuerzo sobre una base de código de gran tamaño, Google aplicó sus herramientas de automatización y desarrolló una nueva solución IA, CogniPort, destinada a intervenir cuando una biblioteca, binario o prueba no compilaba o una prueba fallaba.

CogniPort: la IA que genera commits y arregla pruebas

CogniPort opera sobre errores de compilación y pruebas. Su modo de edición Blueprint genera commits de migración automáticos cuando el cambio no es trivial y requiere ajustes repetitivos a gran escala.

Google reporta que el agente logra arreglos automáticos en aproximadamente el 30% de los casos bajo ciertas condiciones, con mejores resultados en correcciones de pruebas, condicionales específicas de plataforma y problemas de representación de datos.

Esa tasa de éxito no es suficiente para completar toda la migración por sí sola, pero acelera substancialmente el trabajo manual y reduce la cantidad de intervenciones humanas repetitivas en miles de paquetes.

El documento y la publicación enfatizan que la IA complementa pero no reemplaza la supervisión humana en sistemas críticos, y que la estabilización final en producción requiere validaciones adicionales.

Escala del desafío y objetivos operativos

Google ya ha tratado con 30.000 paquetes, pero indica que tiene al menos otros 70.000 paquetes por portar. Esa magnitud obligó a la compañía a combinar herramientas existentes con nuevas automatizaciones de IA.

Completar la migración permitirá a Borg programar cargas para aprovechar servidores Arm cuando sean la opción más eficiente, lo que podría reducir la necesidad de procesadores x86 en los centros de datos de Google en los próximos años.

Desde la compañía se argumenta que mover cargas a Axion puede ofrecer ventajas económicas y medioambientales, por el mejor rendimiento por precio y la mayor eficiencia energética reportada en sus pruebas internas.

El alcance del proyecto también tiene implicancias para proveedores de nube y fabricantes de chips, porque una adopción extendida de Arm a escala de hyperscaler cambia dinámicas de demanda y competencia en la industria.

Implicaciones para desarrolladores y para el mercado

Para equipos de desarrollo, la experiencia de Google muestra que la mayoría de incompatibilidades modernas se detectan y corrigen con herramientas de compilación actuales, pero los retos más costosos siguen siendo pruebas ajustadas a x86 y sistemas de despliegue heredados.

Las herramientas de automatización y la IA reducen el trabajo repetitivo, pero el éxito final depende de pruebas en producción y de políticas de despliegue que eviten la inestabilidad de servicios críticos.

En el plano competitivo, si otros hyperscalers siguen la misma vía, la demanda de silicio x86 para cargas internas podría disminuir con el tiempo y aumentar la presión sobre proveedores de chips para optimizar soluciones Arm.

Google, al documentar su experiencia públicamente, ofrece un caso de estudio valioso tanto para equipos técnicos como para analistas que siguen la transición de arquitecturas en la nube y su impacto en costos operativos.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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