Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

Googleは、同社初のカスタムArmベースCPUであるAxionプロセッサの導入により、クラウドコンピューティング機能を大幅に強化すると発表しました。これらのプロセッサは、 Google Cloudの顧客とGoogle自身のサービスにおけるパフォーマンスとエネルギー効率を向上させるように設計されています。新しいCPUは、 Google Cloud上の同様のインスタンスと比較して、最大65%のコストパフォーマンス向上と最大60%のエネルギー効率向上を実現すると報告されています。

Googleは最近のテストで、x86とAxion Armベースのマシンの両方を含むクラスタ上で本番環境サービスを実行しました。これにより、複数の命令セットアーキテクチャでタスクを実行できるようになりました。この開発では、ほとんどのバイナリをx86とArmの両方で同時にコンパイルする必要があり、10万を超えるアプリケーションを擁するGoogleの広大なアプリケーション環境を考えると、これは相当な作業です。

Googleは、「ウェアハウス規模での命令セット移行」と題された論文のプレプリントで、Armアーキテクチャへの移行プロセスに関する知見を公開しました。この論文では、継続的な作業、自動化、AIを組み合わせた同社の移行促進アプローチが詳述されています。YouTube、Gmail、BigQueryなどのGoogleサービスは現在、Armアーキテクチャとx86アーキテクチャの両方で稼働しており、3万以上のアプリケーションがArmに移行されています。同社は、Armハードウェアのサブスクリプション契約数を満たすため、毎月Armサーバーの導入を継続しています。

Googleのマルチアーキテクチャ（いわゆる「マルチアーキテクチャ」）への移行は、移行パターンの分析とコード移植におけるAIの活用を伴いました。当初、F1、Spanner、Bigtableといった主要サービスの移行は、従来のソフトウェアプラクティスに基づいて実施されました。しかし、ほとんどの時間は、アーキテクチャの違いではなく、テスト、ビルドおよびリリースシステム、本番環境構成に関する問題の解決に費やされました。Armサーバーの効率的な活用を目標に、 Googleはモノレポジトリに残っているアプリケーションの移行に取り組む必要がありました。

移行の規模を管理するために、 Googleは自動化ツールを多用し、アプリケーションチームの関与を最小限に抑えました。コミット生成のためのRosie、実行時の差異を検出するためのサニタイザーとファジングツール、マルチアーキテクチャジョブの展開のための継続的ヘルスモニタリングプラットフォーム（CHAMP）などのツールが重要な役割を果たしました。さらに、プロセスをさらに自動化するために、AIベースの移行ツールCogniPortが導入されました。

Googleがコードモノレポへの38,156件のコミットを分析した結果、移行関連のコミットのほとんどは小規模で、最大のコミットは大規模なリストや設定を伴うものが多いことが明らかになりました。CogniPortなどの生成AI技術の活用は、ISA移行プロセスの自動化に有望性を示しており、初期テストでは失敗したテストの修正率が30%であることが示されています。Googleは数万ものアプリケーションの移行に取り組み続ける中で、膨大なモノレポ、構造変更、既存の自動化ツール、そしてAIベースの自動化を基盤として、本番環境サービスのアーキテクチャ中立性を実現するという目標に自信を持っています。