在管理大型云基础设施时，即便是微小的性能下降也可能导致巨大的资源浪费。以 Meta 为例，一项应用的速度若下降0.05%，在数百万台服务器的共同作用下，这看似微不足道的延迟却能迅速累积成数千台服务器的浪费。因此，及时发现并解决这些微小的性能回归对 Meta 来说无疑是一项重大挑战。
为了应对这一挑战，Meta AI 推出了 FBDetect，这是一款针对生产环境的高效性能回归检测系统，能够捕捉到令人惊叹的细微性能回归，甚至低至0.005%。FBDetect 的能力涵盖约80万个时间序列，监控的指标包括吞吐量、延迟、CPU 和内存使用等，涉及数百项服务和数百万台服务器。通过采用跨整个服务器集群的堆栈跟踪采样技术，FBDetect 能够精准捕捉到微妙的子程序级别性能差异。
FBDetect 重点关注子程序级别的性能分析，这一策略将检测难度从0.05%的应用级别回归降低到了更易识别的5%子程序级别变化。这一创新方法显著减少了噪声，使得跟踪变化变得更加实用。
FBDetect 的技术核心包含三个主要方面：首先，通过子程序级别的回归检测，系统有效降低了性能数据的方差，使得微小回归能被及时捕捉；其次，系统在整个服务器集群上进行堆栈跟踪采样，精确测量每个子程序的性能表现，类似于在大规模环境中进行深入性能分析；最后，对于每一次检测到的回归，FBDetect 会进行根本原因分析，以判断回归原因是临时问题、成本变化还是实际代码更改。
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