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PRINEVILLE, Oregon - Tief in einem Facebook-Rechenzentrum, inmitten von hunderten von Brumm-Server-Racks, betreiben fast 2.000 Smartphones eine Version einer Facebook-App.

Einige scrollen durch den News Feed, Facebooks notorisch algorithmische und irgendwie immer kontroverse Updates mit Updates seiner Nutzer. Andere Geräte starten Messenger, die Spin-Off-Messaging-App, die Facebook vor etwa zwei Jahren für die Benutzer vorsah. Einige Telefone werden neu gestartet. Mindestens einer scrollen durch Lady Gagas offizielle Facebook-Seite.

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Die Handys sind Teil des Mobile Device Lab von Facebook, ein neues System, mit dem das Unternehmen die Leistung von Facebook, Messenger, Instagram und den anderen Apps des Unternehmens testet. Das Ziel? Um sicherzustellen, dass Updates und Funktionen von Facebook im Hauptsitz von Menlo Park getestet werden, wird die App nicht beschädigt, wenn sie an die 1,6 Milliarden Benutzer des Unternehmens weitergegeben werden - einschließlich derjenigen, die vier Jahre alte Geräte verwenden, die eine halbe Welt entfernt sind.

Insgesamt verfügt Prineville über etwa 60 Racks mit jeweils 32 Smartphones, die auf Brettern hinter Isolierschichten montiert sind. Die meisten Telefone selbst sind mindestens ein Jahr alt und einige sind deutlich älter. Einige davon repräsentieren modernste Smartphone-Technologie aus einem halben Jahrzehnt: Das iPhone 4S, das Samsung Galaxy Nexus und das Nexus 5 sind alle vorhanden. In jedem Rack, über dem Kabel- und Telefongewirr, befindet sich eine Kamera, die jede Bewegung auf dem Bildschirm aufzeichnet, falls ein Entwickler einen bestimmten Schluckauf überprüfen muss.

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"Wenn ein Entwickler eine Änderung an einer der mobilen Anwendungen vornimmt, nehmen wir diese Änderung vor, bauen die App mit der Änderung auf und installieren sie dann auf einem der vorhandenen Geräte. Wir führen die App aus, und sammeln Metriken." erklärt Facebook Produktionsingenieur Antoine Reversat.

Wenn sich das Update negativ auf die Speicherauslastung eines Geräts, die Akkulaufzeit oder die Leistung der App auswirkt, z. B. das Verlangsamen des Newsfeed-Bildlaufs, wird es zur Korrektur an den Entwickler gesendet, bevor das Update live geschaltet werden kann.

Der springende Punkt ist, schnell zu gehen, wir müssen uns schnell verbessern

Das Setup ist ein wichtiges Setup für Facebook, das Benutzer in Entwicklungsländern, von denen viele ältere Geräte und Betriebssysteme verwenden, aggressiv verfolgt, da die nächste Milliarde Benutzer online gehen sollen. Auf dem Spiel steht viel mehr als nur ein paar App-Abstürze oder Fehlerberichte. Das aufwändige Test-Setup hilft Facebook dabei, leistungssteigernde Updates schneller zu pushen. Dies kann der Unterschied sein, ob ein frustrierter Benutzer die Facebook-App von seinem Telefon löscht oder nicht, nachdem er bemerkt hat, dass es sich um einen Akku handelt.

"Der springende Punkt ist, schnell zu sein; wir müssen uns schnell verbessern", sagt Ken Patchett, Direktor von Western Data Center Operations bei Facebook

Im Moment prüft das Mobile Device Lab nur, wie sich Updates in Wi-Fi-Netzwerken auf die Leistung jeder App auswirken. Dies könnte sich jedoch letztendlich auch auf die Leistung bei reduzierten Netzwerkgeschwindigkeiten auswirken - ein Thema, das für das Unternehmen besonders wichtig ist, da es seine Präsenz in aufstrebenden Märkten erhöhen möchte.

"Das ist eine Art nächster Schritt", sagt Reversat.

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Neben dem Gerätetest beherbergt das weitläufige Prineville-Werk von Facebook eines der größten Projekte für künstliche Intelligenz des sozialen Netzwerks: Die Hardware, die Facebook speziell für das maschinelle Lernen entwickelt hat, auch als Big Sur bekannt.

Auf den ersten Blick sieht Big Sur nicht viel anders aus als andere Racks im Rechenzentrum. Im Inneren befinden sich jedoch acht leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs), mit denen Facebook seine künstliche Intelligenz mit bisher unerreichter Geschwindigkeit trainieren kann.

Mit Big Sur werden neuronale Netzwerke trainiert - eine Art KI, die aus Daten genauso lernt wie das menschliche Gehirn. Bisher konnte die Entwicklung eines einzelnen neuronalen Netzwerks je nach Hardwareeinrichtung Wochen oder sogar Monate dauern. Mit Big Sur hat Facebook diese Zeit auf weniger als einen Tag reduziert.

Bild: Facebook

Wenn Sie ein Facebook-Nutzer sind, haben Sie wahrscheinlich schon die Vorteile davon. Big Sur hilft dabei, die Echtzeit-Übersetzungen und die Fotoerkennungsfunktion des sozialen Netzwerks zu nutzen - Facebook beschreibt tatsächlich, was in einem Foto enthalten ist, anstatt sich ausschließlich auf das Markieren und vom Benutzer geschriebene Bildunterschriften zu verlassen, die oft unklar sind. Sehbehinderte Benutzer erfahren dies durch die Fähigkeit der App, Fotos zu erkennen und deren Inhalt zu lesen.

In Zukunft könnte Big Sur für noch ehrgeizigere KI-Projekte eingesetzt werden. Das Feld bewegt sich zunehmend in Richtung eines sogenannten unbeaufsichtigten Lernens - einer Art von KI, die eigenständig aus Daten lernen kann - was möglicherweise noch größere Auswirkungen darauf hat, wie Facebook künstliche Intelligenz in seinen Produkten verwendet.

Im Facebook-Rechenzentrum in Prineville, Oregon

  1. Ein genauerer Blick darauf, wie Facebook die von ihm getesteten Smartphones in seinem Mobile Device Lab anordnet.

    Bild: Karissa Bell / Mashable
  2. Ein früheres Setup-Facebook, das für das Testen mobiler Geräte verwendet wurde, mit dem Spitznamen "Schlitten", bevor es in sein Rechenzentrum verschoben wurde. Dieses Gerät hatte zu viele Metallkomponenten, was die WLAN-Verbindung der Geräte beeinträchtigte.

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  3. Eine Reihe von Server-Racks bei Facebook Prineville, Oregon, Rechenzentrum.

    Bild: Karissa Bell / mashable
  4. Bild: Karissa Bell / Mashable