Google mengumumkan peningkatan signifikan pada kemampuan komputasi awannya dengan memperkenalkan prosesor Axion, CPU berbasis Arm kustom pertama perusahaan. Prosesor ini dirancang untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi energi bagi pelanggan Google Cloud dan layanan Google sendiri. CPU baru ini dilaporkan menawarkan rasio harga-kinerja hingga 65% lebih baik dan efisiensi energi hingga 60% lebih baik dibandingkan dengan instance serupa di Google Cloud.

Dalam pengujian terbaru, Google menjalankan layanan produksi pada kluster yang berisi mesin berbasis x86 dan Axion Arm, yang memungkinkannya menjalankan tugas pada beberapa arsitektur set instruksi. Pengembangan ini mengharuskan sebagian besar biner dikompilasi secara bersamaan untuk x86 dan Arm, sebuah pekerjaan yang signifikan mengingat lingkungan aplikasi Google yang luas dengan lebih dari 100.000 aplikasi.

Google telah menerbitkan wawasan tentang proses migrasinya ke arsitektur Arm dalam makalah pracetak berjudul "Warehouse-Scale Instruction Set Migration". Makalah ini merinci pendekatan perusahaan untuk mempercepat migrasi, menggabungkan kerja berkelanjutan, otomatisasi, dan AI. Layanan Google seperti YouTube, Gmail, dan BigQuery saat ini berjalan pada arsitektur Arm dan x86, dengan lebih dari 30.000 aplikasi telah dimigrasikan ke Arm. Perusahaan terus menerapkan server Arm setiap bulan untuk memenuhi komitmen langganan perangkat keras Arm-nya.

Transisi Google ke platform multi-arsitektur (disebut "multi-arsitektur") melibatkan penggunaan AI dalam analisis pola migrasi dan porting kode. Awalnya, migrasi layanan utama seperti F1, Spanner, dan Bigtable dilakukan berdasarkan praktik perangkat lunak tradisional. Namun, sebagian besar waktu dihabiskan untuk menyelesaikan masalah terkait pengujian, sistem build dan rilis, serta konfigurasi lingkungan produksi, alih-alih perbedaan arsitektur. Dengan tujuan memanfaatkan server Arm secara efisien, Google perlu menangani migrasi aplikasi yang masih berada di monorepositori.

Untuk mengelola skala migrasi, Google memanfaatkan berbagai alat otomatisasi secara intensif, meminimalkan keterlibatan tim aplikasi. Alat-alat seperti Rosie untuk pembuatan komitmen, sanitizer dan fuzzer untuk mendeteksi perbedaan runtime, dan platform pemantauan kesehatan berkelanjutan (CHAMP) untuk penerapan pekerjaan multi-arsitektur memainkan peran kunci. Selain itu, alat migrasi berbasis AI, CogniPort, diperkenalkan untuk mengotomatiskan proses lebih lanjut.

Analisis Google terhadap 38.156 komitmen ke monorepo kode mengungkapkan bahwa sebagian besar komitmen terkait migrasi berukuran kecil, sementara komitmen terbesar seringkali melibatkan daftar dan konfigurasi yang besar. Pemanfaatan teknik Generative AI seperti CogniPort menunjukkan potensi untuk mengotomatiskan proses migrasi ISA, dengan pengujian awal menunjukkan tingkat remediasi sebesar 30% untuk pengujian yang gagal. Seiring Google terus memigrasikan puluhan ribu aplikasi, mereka merasa yakin dengan tujuannya untuk mencapai netralitas arsitektur untuk layanan produksi, berdasarkan monorepo masifnya, perubahan struktural, alat otomatisasi yang ada, dan otomatisasi berbasis AI.