Meta研发的DrP平台是一款自动化根因分析工具，通过SDK编写分析脚本、可扩展后端执行及工作流集成，实现大规模系统故障的智能诊断。其日均处理5万次分析，帮助300多个团队将平均故障修复时间缩短20%-80%，显著提升运维效率。平台支持机器学习算法和自动化缓解措施，未来将升级为AI驱动以进一步优化诊断能力。

Meta通过默认安全框架封装潜在不安全的操作系统和第三方函数，确保代码安全性同时保持开发效率。框架设计遵循现有API模式，依赖公共稳定接口，广泛覆盖应用场景。生成式AI和自动化工具加速框架大规模应用，识别不安全模式并自动替换，确保一致安全执行。例如，SecureLinkLauncher防止Android意图劫持，通过封装原生API确保意图发送安全。AI辅助推断代码范围，提供迁移建议，提升框架采用效率。

Meta推出的Zoomer是一个自动化调试和优化AI性能的平台，涵盖训练和推理工作负载。它通过三层架构提供深度性能洞察，实现节能、加速和效率提升。Zoomer自动触发性能分析，捕捉GPU、CPU等多维度数据，并通过分布式分析管道识别瓶颈、反模式等，生成可视化报告和优化建议。Zoomer已显著减少训练时间，提升QPS，成为Meta AI基础设施优化的核心工具。未来，Zoomer将继续扩展功能，支持异构硬件和更复杂的AI工作负载。

Meta通过隐私感知基础设施（PAI）确保生成式AI（GenAI）产品在创新中保护用户隐私。PAI集成了数据溯源、自动化隐私控制和技术扩展能力，帮助产品团队快速开发AI产品的同时遵守隐私政策。以AI眼镜为例，PAI实时追踪数据流动，自动执行隐私约束，确保用户数据在处理和生成过程中的安全性。Meta的隐私策略强调基础设施的扩展性，支持全球产品部署，为用户提供个性化体验的同时维护透明度与隐私保护。

Meta推出全新数据压缩框架OpenZL，通过结构化数据处理实现高效无损压缩。它采用可配置转换序列揭示数据隐藏规律，配合通用解压器实现跨格式兼容。实测显示，在星表等结构化数据上，OpenZL压缩率超Zstd 57%且速度更快。其核心优势在于离线训练生成压缩方案，支持动态适配数据变化。现已开源，适用于时序数据、数据库表等场景，文本类数据则自动回退Zstd标准。

Kotlin增量编译器提升了Buck2构建系统的效率，通过仅重新编译更改的部分，显著减少了大型模块的编译时间。Meta团队成功将这一技术整合到Android工具链中，使关键模块构建速度提升至3倍。文章详细介绍了集成步骤，包括API整合、缓存配置和插件适配，最终实现了30%的开发者效率提升，增量编译技术将成为未来构建优化的关键。

Meta开发了隐私感知基础设施（PAI）和策略区域（Policy Zones），用于大规模批处理系统中数据用途的限制。通过运行时执行和SQL解析，策略区域在每日数百万数据流中传播和执行隐私注释，每小时进行数万亿次用户同意检查，并处理每小时数百PB的数据流。该系统帮助工程师快速响应隐私需求，确保数据处理的合规性，同时减少隐私合规带来的摩擦。

硬件故障对AI训练和推理影响深远，尤其是无声数据错误（SDC）可能导致模型训练中断或输出错误。Meta通过Fleetscanner、Ripple和Hardware Sentinel等检测机制，结合工厂到集群的全生命周期管理，有效应对SDC挑战，提升AI集群的可靠性。未来，硬件与软件协同优化将是AI系统稳健运行的关键。

传统监控的固定阈值常导致误报或漏报，尤其在业务指标波动明显时。Facebook Prophet能动态建模时间序列，自动识别昼夜、周末等周期性规律，输出置信区间作为智能阈值。实际应用中，它显著降低了夜间误报，精准捕捉异常波动，无需人工频繁调整。让监控系统学会"理解"业务节奏，告别高维护成本的时代。

AutoPatchBench是一个用于评估AI修复模糊测试漏洞的基准工具，包含136个真实C/C++漏洞及其修复方案。通过自动化的构建、模糊测试和差分测试，验证AI生成补丁的正确性。基准工具旨在推动AI辅助漏洞修复技术的发展，提供标准化评估框架，促进研究透明性和可重复性。AutoPatchBench现已开源，支持开发者测试和改进自动补丁工具。

Meta通过“隐私感知基础设施”（PAI）应对大规模数据管理的挑战，采用“左移”策略，在开发初期集成数据模式化和标注。构建了统一的隐私分类法，标准化数据隐私管理。通过自动化分类和机器学习模型，Meta实现了对数百万数据资产的高效理解和保护，确保隐私考虑嵌入产品开发的每个阶段，推动数据驱动的创新和合规管理。

Meta的自动化合规强化工具(ACH)通过LLM生成特定区域的代码故障(变异体)和测试,提升代码的稳健性。ACH不仅增加代码覆盖率,还精准定位特定故障,确保测试有效性。利用LLM,ACH自动生成逼真的变异体和相应测试,减少人工工作量。该工具已应用于Facebook、Instagram等平台,提升了代码对特定问题的抵御能力。通过现代化的自动测试生成,ACH能将各种来源的关注点转化为有效测试,优化软件测试流程。

Meta在2024年2月更新了“下载你的信息”工具,增加了数据日志功能,提供用户更详细的数据访问。这项功能通过Hive数据仓库实现,允许用户获取其在Meta平台上的详细使用数据。为解决海量数据查询问题,Meta采用批处理请求的方法,通过内部任务调度服务和数据管道系统优化查询效率。数据日志经过隐私保护和用户友好转换后,以ZIP文件形式提供给用户。这一功能展示了Meta在数据透明性和用户数据控制方面的持续努力。

在快速发展的数字时代,引入新的闰秒对数据中心而言风险大于收益。Meta提倡停止使用闰秒,尤其是在PTP协议提供纳秒级同步的情况下。传统的NTP闰秒平滑处理在PTP环境中并不适用,Meta采用自动时间调整算法应对PTP中的闰秒问题,建议使用国际原子时(TAI)而非协调世界时(UTC)。支持2035年后不再引入新闰秒,以简化时间同步基础设施,提升时间精度。

Meta的隐私感知基础设施（PAI）中的数据血缘技术是确保用户隐私的重要工具，通过跟踪数据流动路径，帮助开发者有效实施隐私控制。本文详细介绍了如何在Facebook Dating应用中追踪宗教数据，从数据收集、信号分析到隐私控制的应用。通过静态和运行时分析工具，Meta创建了全面的数据流图，方便开发者识别和管理数据流，提升隐私保护效率。未来，Meta将继续扩展数据血缘覆盖，优化用户体验，并探索新的应用领域。

Meta的Strobelight是一种多元化的性能剖析管理工具，结合多种开源技术，帮助工程师提升服务器效率。Strobelight通过收集CPU使用、内存分配等数据，识别性能瓶颈并优化代码。其42种剖析器包括内存、AI/GPU、延迟等类型，支持动态采样和数据正则化。通过改进代码，如一个简单的引用符号“&”，Strobelight实现了显著的服务器容量节省，展示了其在性能优化中的强大潜力。