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Meta AI發佈FBDetect:實時識別0.005%性能下降,節省數千臺服務器!

在大型雲基礎設施的管理中,即便是微小的性能下降也可能導致顯著的資源浪費。例如,在 Meta 這樣的公司中,一項應用的運行速度下降0.05% 看似微不足道,但在數百萬臺服務器同時運轉的情況下,這種微小的延遲會積累成數千臺服務器的浪費。因此,及時發現並解決這些微小的性能迴歸對 Meta 來說是一項巨大的挑戰。爲了解決這個問題,Meta AI 推出了 FBDetect,這是一個針對生產環境的性能迴歸檢測系統,能夠捕捉到最小的性能迴歸,甚至低至0.005%。FBDetect 能夠監控約80萬個時間序列,涵蓋

13.2k 2 天前
Meta AI發佈FBDetect:實時識別0.005%性能下降,節省數千臺服務器!
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