在大型云基础设施管理中,即使微小性能下降也可能导致显著资源浪费。Meta AI推出FBDetect,能实时识别0.005%性能回归,帮助Meta避免约4000台服务器资源浪费,提高基础设施效率。
FBDetect能监测到微小的性能回归,甚至低至0.005%,极大提高了检测精度。
系统覆盖约80万个时间序列,涉及多个性能指标,并能在大规模环境中进行精准分析。
FBDetect经过七年实际应用,每年帮助Meta避免约4000台服务器资源浪费,提高了基础设施整体效率。
在大型云基础设施管理中,即使微小性能下降也可能导致显著资源浪费。Meta AI推出FBDetect,能实时识别0.005%性能回归,帮助Meta避免约4000台服务器资源浪费,提高基础设施效率。
FBDetect能监测到微小的性能回归,甚至低至0.005%,极大提高了检测精度。
系统覆盖约80万个时间序列,涉及多个性能指标,并能在大规模环境中进行精准分析。
FBDetect经过七年实际应用,每年帮助Meta避免约4000台服务器资源浪费,提高了基础设施整体效率。