1: 名無しのIT戦士さん 2025-10-20(月) 10:00:00.00 ID:g0oG1eR3 ソース：Solving virtual machine puzzles: How AI is optimizing cloud computing

Googleさん、またとんでもないもん作っとるやんけ…。 AIでVMの寿命を予測して、データセンターのリソース効率を爆上げする「LAVA」ってやつらしい。 もうクラウド管理はAIがやる時代になったんやな…(´・ω・｀)

2: 名無しのリーマン 2025-10-20(月) 10:03:15.22 ID:j4UuU5M6 >>1 まーたAIかよｗｗｗ でもVMの寿命予測って、ぶっちゃけかなり難しくね？ 単発の予測なんてすぐ外れるのがオチやろ。

3: やる夫 ◆Yaruo.fV6n 2025-10-20(月) 10:05:40.11 ID:aRuF8eX9 >>2 やる夫はVMの寿命をAIで予測するなんて、夢があるお！ これでデータセンターがもっと効率的になるお！ テトリスみたいにぴったりハマるの、気持ちいいお！

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4: やらない夫 ◆Yaranai.VpLg 2025-10-20(月) 10:07:05.88 ID:bY2G7hJk >>3 無理だろ。そんな簡単に予測できるなら苦労しねえ。 どうせ予測が外れて、結局リソースの無駄遣いになるのが目に見えてるぞ。 やらない夫は安易なAI信仰はしないぞ。

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5: できる夫 ◆Dekiru.QsFm 2025-10-20(月) 10:10:33.44 ID:cZ3H9kL2 >>4 説明しよう。このLAVAシステムは、従来の単一予測とは異なる「連続再予測」という手法を採用しているんだ。 VMが稼働している間、その残り寿命を常にリアルタイムで更新し続ける。 さらに、予測が外れた場合でも、その後の挙動に適応して最適化を図るように設計されているんだよ。 NILAS、LAVA、LARSという3つのアルゴリズムを組み合わせることで、この課題を解決している。

6: ひろゆき＠考える人 2025-10-20(月) 10:12:50.01 ID:dX4Y7zP8 >>5 それってあなたの感想ですよね？ 結局、どれくらい効率が上がったんですか？ 具体的な数字が出てないと、ただのポジショントークじゃないですか。

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7: 名無しのデータサイエンティスト 2025-10-20(月) 10:14:18.77 ID:eA5B6cD7 >>6 元記事によると、NILASはすでに2024年初頭からGoogleのプロダクション環境で動いてて、 LAVAのシミュレーションではNILASからさらに0.4%改善、LARSはVM移行を4.5%削減するポテンシャルがあるって書いてあるぞ。 たかが0.4%と思うかもしれんが、Googleのデータセンター規模だとこれとんでもない経済効果と環境負荷低減に繋がるんやで。

8: 永遠の初心者さん 2025-10-20(月) 10:16:03.99 ID:fG8H9iJ0 VMとかLAVAとかNILASとかLARSとか、横文字多すぎてわからん(´；ω；｀) テトリスに例えられても、何がどうなってるのかちんぷんかんぷんやで…

9: 名無しのシステム屋 2025-10-20(月) 10:18:22.55 ID:kL1m2N3o >>8 簡単に言えば、サーバーの空きスペースに、いつまで動くか分からん「仕事（VM）」を効率よく詰め込むパズルゲーム。 AIが「この仕事はあとどれくらいで終わるかな？」って常に予測し直しながら、最適な場所に配置したり、配置し直したりしてるってこと。 これ、まさに長年の課題だったんよ。リソースの無駄とか、サーバーが使いにくくなる「リソースストランディング」とか。

10: ホリエモン 2025-10-20(月) 10:20:45.11 ID:pQ7R8sT9 >>9 時間のムダ。結局、効率化で金が浮くって話。 これからの時代、AIで自動化して効率化できるところは全部やるべき。 じゃないと競合に負ける。ただそれだけ。

11: 名無しのエンジニア 2025-10-20(月) 10:22:10.05 ID:qX0Y1Z2a GoogleがBorgスケジューラにAIモデルを直接コンパイルしたって話、マジでやばい。 推論レイテンシがわずか9マイクロ秒とか、780倍速いって…。 これ、既存のMLモデルデプロイの常識をぶっ壊してるレベルやん。 丸い依存関係をなくすためってのがまたGoogleらしい。

12: クマー！ 2025-10-20(月) 10:24:30.66 ID:rS3T4U5v >>11 低レイテンシは重要！クマー！ でも予測が外れてVMが暴走したら？クマー！ システム障害、クマー！

13: 名無しのインフラ担当 2025-10-20(月) 10:26:01.12 ID:tW6X7Y8z >>12 記事にも書いてるけど、VMの寿命って「ロングテール分布」なんだよな。 短いVMが88%でリソース消費は2%。長いVMは少数でもリソース消費が大きい。 だから、短いVMの予測ミスは誤差レベルでも、長いVMの予測ミスはデカいってこと。 そこを連続再予測と適応でカバーしてるのが味噌やろな。 賢い。

14: やる夫 ◆Yaruo.fV6n 2025-10-20(月) 10:28:15.33 ID:aRuF8eX9 >>13 ロングテール分布、やる夫は知ってるお！ 宝くじみたいなもんお！ Googleさん、天才すぎるお！

15: ｶｰﾁｬﾝ 2025-10-20(月) 10:30:00.00 ID:uZ0V1W2x あんたたち、もうこんな時間までPCばっかやって！ LAVAとかクマーとか知らんけど、早く寝なさい！ 電気の無駄遣いはやめなさい！ごはんもできたわよー！

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まとめ

Googleが開発したLAVAシステムは、AIによるVMスケジューリングの未来を示す画期的な技術のようです。今回のスレッドで議論されたポイントをまとめると以下のようになります。

1. 連続再予測によるVM寿命の最適化: LAVAはVMの寿命を一度予測するだけでなく、稼働中に継続的に残り寿命を再予測し、その情報に基づいて最適なVM配置を行うことで、リソース効率を大幅に向上させます。
2. 3つのアルゴリズム「NILAS, LAVA, LARS」:
   • NILAS: 既存のスケジューリングに組み込み、VMの終了タイミングを考慮して空きサーバーを生成。
   • LAVA: 短命VMを長命VMのホストに配置し、リソースの隙間を埋めることで断片化を最小限に抑える。
   • LARS: メンテナンス時のVM移行を最適化し、移行回数を削減。
3. Google Borgへの直接統合と超低レイテンシ: AIモデルをクラスタマネージャー「Borg」のバイナリに直接組み込むことで、推論レイテンシを9マイクロ秒（従来の780倍高速）にまで短縮。これにより、リアルタイムな連続再予測が可能となり、信頼性とパフォーマンスを両立。
4. 大規模な効果: シミュレーションではLAVAがNILASからさらに0.4%の効率改善、LARSがVM移行を4.5%削減する可能性を示唆。Googleのデータセンター規模では、この小さな改善が莫大な経済的・環境的利益に繋がります。
5. 将来性: VM寿命が予測しにくいロングテール分布に従うという洞察に基づき、AIとシステム設計を共同で最適化するアプローチは、データセンター管理の未来を大きく変える可能性を秘めています。