Kangaroo: Almacenamiento en caché eficiente de miles de millones de objetos pequeños en flash

2025-05-22
Kangaroo: Almacenamiento en caché eficiente de miles de millones de objetos pequeños en flash

Facebook y la Universidad Carnegie Mellon colaboraron en Kangaroo, una nueva caché flash diseñada para el almacenamiento en caché eficiente de objetos pequeños (alrededor de 100 bytes o menos). Abordando las limitaciones de los diseños de caché flash existentes, Kangaroo minimiza el uso de DRAM y la amplificación de escritura. Implementado en el CacheLib de código abierto de Facebook, se integra fácilmente. Las pruebas con datos de producción de Facebook y Twitter muestran que Kangaroo reduce las pérdidas de caché en un 29%, reduciendo significativamente la carga de almacenamiento de back-end y demostrando ser altamente eficaz para aplicaciones que manejan grandes cantidades de objetos pequeños, como las redes sociales.

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Meta lanza Pyrefly: un verificador de tipos Python en Rust

2025-05-17
Meta lanza Pyrefly: un verificador de tipos Python en Rust

Meta ha lanzado una versión alfa de Pyrefly, un verificador de tipos Python de código abierto y extensión IDE construida en Rust. Pyrefly tiene como objetivo mejorar la consistencia de tipos en el código Python, ayudando a detectar errores antes de la ejecución. Admite la integración con IDE y el uso de la línea de comandos, priorizando el rendimiento y la inferencia de tipos, funcionando de manera eficaz incluso en código no anotado. Evolucionando a partir del Pyre de Meta, Pyrefly busca ser un verificador de tipos más potente y extensible, colaborando con la comunidad de Python para mejorar el sistema de tipos de Python.

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Desarrollo

WhatsApp lanza el Procesamiento Privado: IA con privacidad de extremo a extremo

2025-05-02
WhatsApp lanza el Procesamiento Privado: IA con privacidad de extremo a extremo

WhatsApp presenta el Procesamiento Privado, una función opcional que permite el procesamiento de mensajes mediante IA en un entorno seguro y confidencial. Utilizando Entornos de Ejecución de Confianza (TEE), esta tecnología permite a los usuarios solicitar funciones con IA, como el resumen de mensajes, sin que Meta o WhatsApp accedan a sus datos. Construido sobre los principios de opcionalidad, transparencia y control del usuario, el Procesamiento Privado emplea medidas de seguridad sólidas, incluyendo el procesamiento confidencial, la transparencia verificable y la no-orientabilidad. WhatsApp está publicando componentes del Procesamiento Privado y expandiendo su programa de recompensas por errores para fomentar la investigación de seguridad independiente, garantizando que la privacidad del usuario siga siendo primordial.

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Desarrollo

Strobelight de Meta: Un orquestador de perfiles que ahorra 15.000 servidores

2025-03-07
Strobelight de Meta: Un orquestador de perfiles que ahorra 15.000 servidores

Meta presentó Strobelight, un potente orquestador de perfiles que combina múltiples tecnologías (muchas de código abierto) para aumentar la eficiencia en su enorme flota de servidores. Strobelight no es un único perfilador, sino un orquestador de varios perfiladores que recopilan datos detallados sobre el uso de la CPU, la asignación de memoria y otras métricas de rendimiento. Visualizado a través de herramientas como Scuba y Tracery, Strobelight ya ha generado ahorros significativos, equivalentes a 15.000 servidores anuales. Un simple cambio de un carácter en una línea de código (&) resultó en este enorme beneficio. Strobelight utiliza la eficiente tecnología eBPF, perfiladores personalizados flexibles, recopilación automática de datos y muestreo dinámico para un rendimiento óptimo.

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Glean de Meta: Indexación de código a gran escala

2025-01-01
Glean de Meta: Indexación de código a gran escala

Meta ha lanzado Glean, un sistema de indexación de código de código abierto diseñado para la eficiencia y la escalabilidad. Glean recopila y procesa información del código fuente, proporcionándola a las herramientas de desarrollo a través de un lenguaje de consulta flexible llamado Angle. Su innovadora indexación incremental aborda los desafíos de las bases de código masivas, permitiendo funciones como la navegación del código, la búsqueda y la generación de documentación. La versatilidad de Glean admite diversos lenguajes y esquemas de datos personalizados, lo que lo convierte en un activo valioso para los desarrolladores.

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Meta Combate el Spam a Gran Escala con Haskell

2024-12-22
Meta Combate el Spam a Gran Escala con Haskell

El sistema Sigma de Meta, un arma crucial en la lucha contra el spam y el malware, se sometió a una revisión de dos años. El sistema se reescribió en Haskell, una opción menos común para sistemas de producción a gran escala, alcanzando más de un millón de solicitudes por segundo. El cambio a Haskell aprovechó su naturaleza puramente funcional y fuertemente tipada, y el framework Haxl permitió la agrupación automática y la recuperación de datos concurrente. Se observaron mejoras de rendimiento del 20% al 30% con respecto al sistema anterior basado en FXL. El proyecto también incluyó contribuciones significativas al compilador GHC, resolviendo varios errores.

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Desarrollo Filtrado de Spam

Traducción masiva de Java a Kotlin en Meta: Superando millones de líneas de código

2024-12-22
Traducción masiva de Java a Kotlin en Meta: Superando millones de líneas de código

Meta ha emprendido un esfuerzo de varios años para traducir su enorme base de código Android de Java a Kotlin. Esta publicación detalla cómo Meta construyó el Kotlinator, una herramienta de automatización, para superar desafíos como velocidades de compilación lentas e inspectores insuficientes, convirtiendo con éxito más de la mitad de su código. El Kotlinator comprende varias fases: preprocesamiento, conversión J2K sin cabeza, posprocesamiento y corrección de errores. Meta también colaboró con JetBrains para mejorar J2K y publicó con código abierto partes del proceso para fomentar la colaboración de la comunidad. El artículo destaca el manejo de la seguridad nula y varias cuestiones de código encontradas y resueltas durante la conversión.

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