谷歌推出LAVA系统，通过持续重预测虚拟机寿命，结合NILAS、LAVA、LARS三大算法，显著提升数据中心资源利用率，减少浪费，实现AI驱动的智能调度。
在谷歌庞大的云算力中心里，每秒钟都在上演一场比俄罗斯方块还刺激的“虚拟机拼图大战”！想象一下，无数形状各异、大小不一的“方块”——也就是虚拟机（VM）——不断从天而降，有的只活几分钟，有的却要运行好几天。系统必须在眨眼之间决定：把它们塞进哪台物理服务器最合适？塞得好，资源利用率高、电费省、碳排放少；塞得差，服务器资源就“卡死”了，变成一堆没法再用的“边角料”。这可不是游戏，而是关乎全球云计算效率和环保的大事！
最近，谷歌发布了一项重磅研究成果，名字叫《解决虚拟机拼图难题：AI如何优化云计算》。这项研究由谷歌云、谷歌DeepMind、谷歌研究院以及系统研究团队联合打造，核心团队包括凌建恒、沃拉·普拉蒂克、王耀文、孔云川、卡普尔·安舒尔等数十位顶尖工程师与科学家。他们提出了一套名为“LAVA”（生命周期感知虚拟机分配）的全新系统，彻底改变了传统调度算法的思路，让AI不再只靠“出生时的一次预测”来安排虚拟机，而是像老中医把脉一样，持续观察、动态调整、越用越准！
那么，LAVA到底牛在哪里？它其实包含三大核心算法：NILAS、LAVA本体和LARS。
首先登场的是“非侵入式生命周期感知调度”（NILAS）。
这个名字听起来高大上，其实逻辑特别接地气。传统调度器在分配新虚拟机时，只看当前服务器还有多少CPU、内存空着。但NILAS不一样，它会偷偷“算命”：这台服务器上现有的虚拟机，大概啥时候会“寿终正寝”？如果几台虚拟机预计都在差不多时间退出，那这台服务器很快就能“清空”，变成宝贵的“空闲主机”——这对系统维护、大任务调度至关重要。
NILAS巧妙地把这种“集体退休预期”融入打分机制，优先把新虚拟机塞进那些“快清空”的服务器。
最关键的是，它用的是“持续重预测”技术，就算一开始猜错了，后面也能自动修正，不会一条道走到黑。
这套算法早在2024年初就已在谷歌全球数据中心全面上线，效果立竿见影：空闲主机比例提升了2.3到9.2个百分点！别小看这不到10%的数字——在谷歌这种规模下，1个百分点就等于省下整整1%的服务器集群容量，省下的电费和碳排放，够点亮一个小城市！
如果说NILAS是“温和改良派”，那真正的主角——“生命周期感知虚拟机分配”（LAVA）——就是“颠覆创新派”。
它的思路反其道而行之：不追求“同生共死”，反而故意“长短搭配”！具体来说，LAVA会把短命的虚拟机（比如只跑几分钟的批处理任务）塞进那些已经跑着长命虚拟机（比如持续数天的Web服务）的服务器里。
为什么？因为短命任务很快就会自己退出，不会拖累整台服务器的“退休时间”。这样一来，服务器的资源缝隙被高效填满，又不会因为塞了个“短命鬼”而被迫长期占用。
更聪明的是，如果某个虚拟机“超长待机”——比如预测活1小时，结果跑了5天还没停——LAVA会立刻更新这台服务器的“预期寿命”，动态调整策略，避免被一个“老赖”拖垮全局。
模拟结果显示，LAVA比NILAS还能再提升约0.4个百分点的效率，积少成多，威力惊人！
第三个算法叫“生命周期感知重调度”（LARS），专治“服务器碎片化”这个老大难问题。
当系统需要做维护或整理资源时，传统做法是把服务器上的虚拟机一个个迁走。但迁移本身有成本，会中断服务、消耗带宽。LARS的妙招是：先看“寿命”！它会把服务器上的虚拟机按“预计剩余寿命”排序，优先迁移那些“命长”的，而让“命短”的继续跑——反正它们很快自己就退出了，根本不用搬！这样一来，迁移次数大幅减少。
模拟数据显示，LARS能降低约4.5%的虚拟机迁移量。别小看这4.5%，在全球数百万台服务器的规模下，这意味着每年少做数亿次不必要的迁移，用户体验更稳，运维成本更低！
当然，光有算法还不够。要在谷歌这种级别的系统里落地，还得解决工程难题。比如，AI模型怎么部署？如果像常规做法那样，把模型放在独立的推理服务器上，就会形成“鸡生蛋蛋生鸡”的死循环：调度器依赖模型，模型服务器又依赖调度器！一旦模型服务崩了，整个调度系统可能瘫痪。
谷歌团队的解决方案堪称教科书级：直接把模型编译进Borg调度器的二进制文件里！这样一来，模型和调度器同生共死，部署、测试、回滚都走同一套流程，既安全又高效。更夸张的是，模型预测的中位延迟只有9微秒——比用独立服务器快了780倍！这意味着系统可以高频次地做“重预测”，实时响应变化。
此外，团队还设计了“主机寿命分数缓存”机制，避免在超大规模集群中因预测请求过多而拖慢系统。只有当主机上的虚拟机有增减，或者预测寿命到期时，才重新计算。这一招让LAVA系统能稳稳跑在谷歌全球最大的数据中心区域，毫无压力。
最终效果如何？数据不会说谎：除了空闲主机显著增加，资源“ stranded”（卡死浪费）现象也大幅缓解——CPU浪费减少约3%，内存浪费减少2%。这意味着更多资源能被新任务利用，集群整体“呼吸”更顺畅。而这一切，都建立在不牺牲系统可靠性、不增加延迟的前提下。谷歌团队证明了：AI不仅能用在应用层，更能深入基础设施底层，成为数据中心的“智能调度大脑”。
这项研究的意义远不止于虚拟机调度。它开创了一种“模型与系统协同设计”的新范式——AI不是外挂插件，而是系统内生的一部分；预测不是一次性动作，而是持续演化的动态过程。这种思路完全可以迁移到存储调度、网络流量管理、甚至芯片资源分配等领域。
总之，在AI时代，优化云计算不再是“堆硬件”或“调参数”的粗放游戏，而是靠智能预测、动态适应和系统级协同的精细艺术。