Сравнение подходов Google и Meta к построению сетей и инфры (Рубрика #Architecture)

В этом посте я решил сравнить подходы Google запрещенной в России Meta к своей сетевой архитектуре. Суть в том, что обе эти компании в 2025 году написали статьи на тему того, как инфра меняется с учетом вызовов эры AI и я до этого разобрал обе
- Meta’s Hyperscale Infrastructure: Overview and Insights
- Google's AI‑powered next‑generation global network: Built for the Gemini era

Если обобщать, то обе компании сходятся во взгляде, что их глобальная инфраструктура должна работать как единый организм. У них похожи даже девизы
- Google: WAN – это новая LAN, континент стал датацентром
- Meta: все глобальные датацентры – это один компьютер

Но при реализация акценты у Google и Meta различаются:

1. Масштаб сети и для кого она
И Google, и Meta построили собственные глобальные сети на оптоволокне, связывающие датацентры напрямую, вместо зависимости от публичного интернета. Оба стремятся разместить узлы ближе к пользователям (кэши, PoP) для низких задержек. Но Google делает для себя и клиентов Google Cloud, а Meta только для себя и своих продуктов

2. Архитектура масштабирования
Подходы компаний к масштабируемости сети WAN очень схожи по концепции, хотя реализованы своими методами
- На уровне LAN внутри ДЦ все похоже и oversubscription нет - обе компании используют масштабируемые фабричные топологии (Clos/fat-tree) и добавляют коммутаторы на верхних уровнях
- На уровне WAN у Google шарды, у Meta отдельные planes, но у Google на уровне WAN нет oversubscription, а у Meta есть (а это влияет на возможность/невозможность распределенного обучени foundation models)

3. Надёжность и обновления
У обеих компаний сеть спроектирована с идеей локализации проблем и быстрого самовосстановления, но
- Google говорит об автономной сети - автоматическом реагировании самой сети на проблемы. Задача в том, чтобы сделать ультра-высокую надежность (beyond 9s) и для этого нужна автономная система, что обладает selfhealing возможностями
- Meta говорит об автоматизациях сетевой конфигурации - возможности быстро менять конфигурацию и софт без ущерба работе. То есть здесь закрыт уровень автоматизации, но изменения должен инициировать человек

4. Интеграция с AI-нагрузками
Оба гиганта осознают, что искусственный интеллект диктует новые требования к инфраструктуре. Однако подходы проявляются по-разному.
- У Google сеть позволяет делать распределенные тренировки и они могут горизонтально масштабироваться
- У Meta сеть позволяет распределенно гонять все нагрузки, кроме тренировок больших моделей. Там ребята ориентируютсяй на масштабирование через scale-up внутри ДЦ. Дальше они планируют допилить сеть для возможностей распределенных тренировок

5. Программируемость решений
Оба игрока применяют принципы software-defined networking и автоматизации управления. Но есть и разница
- У Google много разных клиентов (с учетом Google Cloud), поэтому им нужно было удобное централизованное управление политиками сети для разных задач (будь то обслуживание cloud-клиентов или внутренних сервисов)
- У Meta также центральные контроллеры для управления сетью - они постоянно оптимизируют распределение трафика от пользователей (PoP) к датацентрам с учётом загрузки и задержек, а в самих датацентрах контроллер может изменять маршруты при перегрузках или сбоях.

Итого, Google и Meta идут параллельными курсами: они решают схожие задачи гипер-масштабной сети, иногда разными методами, но общая цель одинакова - сеть, способная связать весь мир в единый “компьютер” для своих услуг и будущих AI-приложений. Но вот подход компаний к публикации результатов сильно отличается
- Google публикует научные статьи и продает коммерческие сервивсы, но не публикует код инструментов или дизайн железа
- Meta активно делится дизайнами аппаратного обеспечения через сообщество Open Compute Project, а также публикует многие свои наработки: фреймворки, базы данных

#Software #DevOps #Architecture #Economics #DistributedSystem #SystemDesign