提升系统可靠性:Meta的AI驱动根本原因分析方法
原文英文,约600词,阅读约需3分钟。发表于: 。Meta recently shared how they are enhancing their system reliability through advanced investigation tools, including the AI-assisted Hawkeye, which aids in debugging machine learning workflows. By...
Meta最近通过AI辅助的Hawkeye工具增强了其系统可靠性,该工具有助于调试机器学习工作流程。通过整合人工智能,Meta开发了一种新的调查系统,将启发式检索与大型语言模型排序相结合,以协助根本原因分析。该系统在Meta的Web monorepo相关调查的开始阶段,已经显示出有希望的结果,达到了42%的根本原因识别准确率。HawkEye是Meta开发的工具包,旨在增强Meta ML-Products的监控、可观察性和调试能力。调查大型系统中的问题可能很复杂,特别是在处理涉及多个团队和众多更改的单体存储库时。为了简化这个过程,Meta的新系统使用启发式方法来减少潜在原因的搜索空间。基于LLM的排序系统识别出最有可能的根本原因,最终集中在前五个更改上。