Meta Engineering
Ölçek, performans optimizasyonu, altyapı, büyük ölçekli ml eğitimi
20 özet · Orijinal blog →
- 3 Kasım 2026 Paylaşımlı grafiği bölmeden ayrı release: Meta F3 Lightning ile feature’ları 3,6 kat hızlı yayınlamak F3 Lightning: How Meta Accelerates Ads ML Features to Production at Scale F3 (Facebook Feature Framework), Meta’nın reklam ranking modellerinin altındaki ML feature’larını yazma, derleme ve sunma çerçevesi; tek bir istek 20.000’den fazla feature gerekti…
- 29 Ekim 2026 Bug’ı birleşmeden önce yakalayan test: Meta’nın Catching JiTTests sistemi Catching Bugs Before They Land: JiTTesting’s Human-on-the-Loop Approach at Full Scale Meta’da yüz milyonlarca satır kod sürekli değişiyor ve klasik testler bu hıza yetişemiyor. Çoğu AI tabanlı yaklaşım, LLM’le kodu bir insan reviewer gibi gözden geçirip hata arıyor…
- 28 Ekim 2026 Saniyede bir milyar reklam skorlamak: Meta Andromeda’da model, sistem ve donanımın birlikte tasarımı Meta Andromeda: Powering the Next Generation of Ads Retrieval Through Model-System Co-Design Meta Andromeda, reklam öneri hattının ilk aşaması olan retrieval’ı yapıyor: çok büyük bir uygun reklam havuzunu milisaniyeler içinde az sayıda güçlü adaya indiriyor; sonraki daha …
- 27 Ekim 2026 Gizlilik kuralını bir kez entegre et, modül olarak ekle: Meta’nın PrivacyLib’i PrivacyLib: Privacy Controls at the Data Access Boundary Meta’da birçok gizlilik gereksinimi aynı soruya iner: bir verinin yalnızca izin verilen yerlere gittiğini kanıtlayabilir miyiz? Bu ölçekte elle yapılan denetimler, sistemler değiş…
- 19 Ekim 2026 Router’a daha az iş ver, agent daha güvenilir olsun: Meta’nın thin orchestrator deseni The Thin Orchestrator: How We Made Our AI Agents More Reliable by Giving the Router Less to Do Meta, öneri sistemlerindeki data column onboarding işini otomatikleştirmek için önce her şeyi bilen tek bir agent kurdu: konfigürasyon şemaları, kod üretim kuralları, pipeline yön…
- 15 Ekim 2026 Trafik topu değil molayı izledi: Meta Dünya Kupası’nda rekor yükü nasıl taşıdı 2026 World Cup: Breaking Records, Spiky Charts and Reliability at Scale Her dört yılda bir Dünya Kupası, Meta’nın altyapısı için planlı en büyük stres testi. 2026’da mesajlaşma, video, öneri ve ağ aynı anda rekor kırdı: WhatsApp 19 Temmuz’daki finalde…
- 15 Ekim 2026 Döngüde değil döngünün üstünde: Meta bir uygulamayı AI agent’la nasıl yaptı How Meta Built Forum With AI-Native Engineering Meta, Facebook gruplarının derin sohbetleri için yeni bir uygulama olan Forum’u küçük bir ekiple sıfırdan yaptı ve geliştirme sürecine bir AI agent’ı katılımcı olarak aldı. Başarı…
- 12 Ekim 2026 Canlı yayının altındaki protokolü değiştirmek: Instagram Live’da Media over QUIC Shipping Media Over QUIC at Meta Scale for Instagram Live Ingest Instagram Live artık iOS ve Android’de canlı video yüklemesi (ingest) için açık standart Media over QUIC (MoQ) kullanıyor. İnternet yıllar içinde her biri kendi sorununa göre biçi…
- 12 Ekim 2026 Küresel olarak kıt, yerel olarak boşta: Meta atıl inference kapasitesini nasıl kullanıyor Turning Opportunistic AI Inference Capacity Into Better Ads Recommendations Inference filolarında bir paradoks var: kapasite küresel olarak kısıtlıyken yerel olarak anlamlı miktarda boşta kalabiliyor. Nedenleri tanıdık: filo tepe talebe göre kuruluyor ama…
- 6 Ekim 2026 Saate güvenmeden hiçbir şeye güvenemezsin: Meta’da kimliği doğrulanmış zaman (NTS) NTS: Authenticated Time at Meta Meta’nın herkese açık zaman servisi artık nts.meta.com üzerinden NTS (Network Time Security, RFC 8915) konuşuyor. Paketler kimlik doğrulamalı: cihaz, zamanın gerçekten Meta’dan ge…
- 24 Eylül 2026 Bulutta bile okuyamadığın veri: Meta AI gözlükleri için Private Processing Bringing Private Processing to Meta AI Glasses Gözlükler yapay zekâ için çok uygun bir form: kullanıcının bağlamını diğer cihazlardan daha iyi anlıyor ve telefona uzanmadan yardım ediyor. Çağrı yapmak ya da mesajı sesli cevapl…
- 21 Eylül 2026 Problemi tarif etmek ile çözmek ayrı iştir: Meta’nın açık kaynak atama çözücüsü Rebalancer Open-Sourcing Rebalancer: A Generic, High-Performance Library for Solving Assignment Problems Elinde bir nesne kümesi ve bir kutu (bin) kümesi var; nesneleri, belirli kısıtları sağlayarak ve bazı hedefleri optimize ederek kutulara nasıl atarsın? Bu soru Meta'nın altyapı yı…
- 3 Eylül 2026 Bağlantı sayısı bir ölçekleme sorunudur: ZippyDB'nin önüne ZGateway koymak ZGateway: Learnings from Putting a Proxy in Front of ZippyDB ZippyDB, Meta'da en yaygın kullanılan anahtar-değer deposu: ürün metadata'sı, sayaçlar ve yapılandırma için kullanılıyor ve küresel dağıtık bir filo üzerinde saniyede milyarlarca …
- 2 Eylül 2026 Kurumsal “ikinci beyin”: bilgiyi modelin ağırlıklarına değil, denetlenebilir dosyalara yazmak An Organizational Second Brain: Building an AI That Learns From Experts Büyük kurumların ortak sorunu: uzman bilgisi ya hiç yazılmamış ya da belgelere dağılmış. Uyum alanında aynı soru tipleri yüzlerce ürün incelemesinde tekrar ediyor, uzman değerlend…
- 24 Ağustos 2026 İletişimi birinci sınıf vatandaş yapmak: ağı çipin içine gömen MTIA 300 MTIA 300: Meta’s First Training Chip with Built-in NICs and Communication-Offloading Engines MTIA 300, Meta'nın kendi geliştirdiği eğitim ve inference hızlandırıcı ailesinin, sıralama ve öneri modellerini eğitmeye göre optimize edilmiş ilk üyesi. Yazının çıkış noktası şu …
- 24 Ağustos 2026 Sıra bozukluğunu hata değil normal saymak: MetaRoCE MetaRoCE: A New RDMA Transport Built for AI-Scale Ethernet Meta, yapay zekâ iş yükleri için sıfırdan tasarlanmış, ticari Ethernet üzerinde çalışan bir RDMA taşıma protokolü olan MetaRoCE'yi tanıttı ve spesifikasyonunu, referans yazılım uy…
- 12 Ağustos 2026 Şifreli mesajlarda dolandırıcılık uyarısı: cihaz üstü model ve doğrulanabilir gizlilik How We’re Building Scam Alert on WhatsApp With End-to-End Encryption and Verifiability Guarantees WhatsApp, Scam Alert adlı yeni ve isteğe bağlı bir özelliğin teknik tasarımını, özellik sınırlı beta olarak çıkarken yayımladı. Özellik, kullanıcı açarsa cihaza bir ML modeli indi…
- 5 Ağustos 2026 Kullanıcı dizilerinden scaling laws’a: ağır modelleme çevrimdışı, sıralama çevrimiçi From User Sequences to Scaling Laws: A Multi-Stage Architecture for Meta’s Ads Ranking Meta'nın öneri platformları her gün milyarlarca etkileşim işliyor. Reklam sıralamada binlerce reklamı milisaniyeler içinde getirip sıralamak gerekiyor. Bu bütçe yüzünden birçok ya…
- 3 Ağustos 2026 Meta reklam modelini LLM ölçeğinde eğitirken verimliliği ikiye katladı GEM Training: How Meta Doubled the Efficiency of Its LLM-Scale Ads Foundation Model GEM, Instagram ve Facebook'un reklam önerilerini besleyen foundation model. Meta bunu binlerce GPU üzerinde eğitiyor ve 12 ayda toplam hesap gücünü 4 katına çıkarırken verimliliği…
- 13 Temmuz 2026 Çekirdek zamanlayıcısını değiştirerek p99 latency’de %28 kazanç Modernizing the Meta Ads Service With an Open-Source Kernel Scheduler Meta'nın reklam sunum filosu saniyede ortalama 5 milyondan fazla istek işliyor — günde 400 milyarın üzerinde. Bu ölçekte birkaç milisaniyelik gecikme bozulması ciddi iş etkisi yar…