オレゴン州プリンビル - 奥深くに隠れていますFacebookデータセンターは、何百ものハミングサーバーラックの中で、2,000近くのスマートフォンがFacebookアプリのバージョンを実行しています。
一部の人々は、Facebookのアルゴリズムで有名であり、ユーザーからの更新の常に常に対照的なストリームであるニュースフィードをスクロールしています。他のデバイスが起動していますメッセンジャー、スピンオフメッセージングアプリFacebookは、約2年前にユーザーに要件を作成しました。一部の電話は再起動しています。少なくとも1つは、レディーガガの公式Facebookページをスクロールしています。
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携帯電話は、Facebookのモバイルデバイスラボの一部であり、Facebook、Messenger、Instagram、その他のアプリのパフォーマンスをテストするために同社が使用している新しいシステムです。目標？ FacebookがMenlo Parkの本社でテストしている更新と機能を確実にするために、4年前のデバイスを使用して、半分の世界を使用しているユーザーを含む、会社の16億人のユーザーに押し出されても、アプリを壊すことはありません。
合計で、Prinevilleには約60のラックがあり、それぞれに32個のスマートフォンがあり、断熱材の後ろのボードに取り付けられています。ほとんどの携帯電話自体は少なくとも1年前のもので、一部はかなり古いものです。一部は、50年前の最先端のスマートフォン技術を表しています。iPhone4S、Samsung Galaxy Nexus、Nexus 5がすべてそこにあります。ケーブルと携帯電話のもつれの上にある各ラックには、カメラが座って、開発者が特定のしゃっくりを確認する必要がある場合に備えて、すべての画面上の動きを記録します。
オレゴン州プリンスベイユのデータセンターにあるFacebookのモバイルデバイスラボ。 クレジット：Facebook
「開発者がモバイルアプリケーションの1つに変更を加えると、その変更を行い、変更とともにアプリを構築し、ここにあるデバイスの1つにインストールし、メトリックを収集しながらアプリを実行します」とFacebookの制作エンジニアAntoine Reversatは説明します。
アップデートがデバイスのメモリの使用状況、バッテリー寿命、またはアプリのパフォーマンスに悪影響を与える場合、ニュースフィードスクロールの減速など、アップデートをライブでプッシュする前に開発者に送信されます。
全体のポイントは速く進むことです、私たちは迅速に良くなる必要があります
このセットアップは、Facebookにとって重要なものであり、発展途上国のユーザーを積極的に追求しています（その多くは、古いデバイスやオペレーティングシステムを使用しています）。危険にさらされていると、数回以上のアプリのクラッシュやバグレポートがあります。精巧なテストセットアップは、Facebookがパフォーマンスを向上させるアップデートをより速くプッシュするのに役立ちます。これは、イライラしたユーザーがバッテリーの豚であることに気付いた後、Facebookアプリを携帯電話から削除するかどうかの違いになる可能性があります。
マッシャブルなライトスピード
「全体のポイントは速く進むことです。私たちは迅速に良くなる必要があります」と、FacebookのWestern Data Center運用ディレクターのKen Patchettは言います
現在、モバイルデバイスラボは、Wi-Fiネットワークでの更新が各アプリのパフォーマンスにどのように影響するかのみを検討しています。しかし、これは最終的には、ネットワーク速度の低下でのパフォーマンスを含めるように成長する可能性があります。特に重要です企業にとって、その存在を成長させようとするように見えます。
「それは一種の次のステップです」とリバーサットは言います。
オレゴン州プリンビルのデータセンターにあるFacebookのモバイルデバイスラボ。各ラックには32個の電話があります。 クレジット：Masiable/Karissa Bell
デバイスのテストに加えて、Facebookの広大なPrineville施設には、ソーシャルネットワークの最大の人工知能プロジェクトの1つもあります。Facebookは、機械学習専用に設計されています。ビッグサー。
一見すると、ビッグサルはデータセンターの他のラック内の内部とは大きく違いはありません。しかし、内部には8つの強力なグラフィカル処理ユニット（GPU）があり、Facebookは以前は前例のない速度で人工知能をトレーニングできます。
Big Surは、ニューラルネットワークをトレーニングするために使用されます。これは、人間の脳と同じ方法でデータから学習するAIの一種です。以前は、ハードウェアのセットアップに応じて、単一のニューラルネットワークの開発には数週間または数か月かかる場合があります。 Big Surで、Facebookはその時間を1日未満に減らしました。
PrinevilleデータセンターにあるFacebookの大きなSur。 クレジット：Facebook
あなたがFacebookユーザーなら、あなたはすでにこの利点を経験している可能性があります。 Big Surは、ソーシャルネットワークの動力を支援しますリアルタイム翻訳写真認識能力 - Facebookは、タグ付けやユーザーが作成したキャプションだけに依存するのではなく、写真にあるものを実際に説明しています。視覚障害のあるユーザーは、アプリの写真を認識する能力を通じてこれを経験しますそれらの内容を読んでください。
将来的には、さらに野心的なAIプロジェクトにBig Surを使用できます。この分野は、監視されていない学習と呼ばれるものに向かってますます動いています。これは、それ自体でデータから学習できるAIの一種です。
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