facebook的技术（facebook功能简介）
以前我整理过Facebook在AI和大数据方面的探索和贡献，非常值得分享给大家。您可能会说：有关于Facebook的相关技术字眼都知道、都见过，这没什么大不了。但是互联网很多知识都是零散的、无序的，有的时候我们需要把它们穿起来，这其中蕞重要的就是知识的总结。
Facebook在2004年成立，2007年起运用各种大数据技术支持社交网络的广告和推荐等相关业务应用，历经10多年发展，目前已形成良好的大数据生态；直到2013年12月，Facebook成立了人工智能实验室和应用机器学习实验室，前者致力于基础科学和长期项目研究，后者致力于将科研成果应用到产品领域。
可以这样理解：Facebook从涉猎大数据领域起，就注定要走一条不平凡的路，开发、开源并贡献了各种软件工具，让全球的技术爱好者都关注这些技术并无偿的使用、维护和优化。FB自身不知不觉成为了这个圈子的统率着，凝聚了大量忠实铁粉儿。随之而来的就是在开展AI领域技术研究和产品发布阶段，新兴黑科技不需要费太大功夫就可以带来收益。
这里还简要介绍了FB在AI及大数据领域的技术实践，可以看出FB的贡献功不可没。在AI领域，Facebook通过一系列开源框架和高性能插件，打造强大的AI平台。它通过短短三年发展与实践，在人工智能领域持续赶超Google和微软等软件巨头；在大数据领域，Facebook在GitHub账户中贡献的开源项目有近300个，通过社区力量不断巩固并完善开源生态，大数据平台的核心能力在于帮助企业支撑关键业务；
由于Facebook早年间主要基于社交媒体开展主营业务，图片领域的产品功能自然是一大亮点。人脸识别/图像识别方面的精准度高达97.25%，能在茫茫人海中抓取人脸图像，这主要得益于深度卷积神经网络的发展，图像识别工具能够识别照片和视频中的物体、人物、地点等相关内容。
在大数据领域，FB的大数据系统管理着数以百万计的照片和数十亿like按钮流量日志，通过对数日志数据的分析处理，洞察用户行为，并根据用户喜好为其推荐相关的内容和广告；它的数据流程大致如下：互联网用户的海量系统日志数据，通过Scribe采集后，实时计算任务在Puma中完成处理和分析，同时实时输出的结果还要作为离线数据的输入，分别加载到Hive和Scuba中。基于Hive实现MR批处理作业的离线分析，支持SQL查询和交互式访问。HydraBase作为实时检索工具，Scuba与Presto相结合支撑在线数据分析。所有冷数据存储在Laser历史库中；
Facebook长期拥抱开源、技术开放，通过贡献社区构建了卓越的生态体系，未来将着眼于AI领域研究探索，Facebook曾提出的未来十年战略规划中，讲了三个关键点：全球化连接、自然化交互以及沉浸式体验。
全球化连接——主要专注于打造Facebook自己的社交生态系统，实现全球终端和信息的大连接；
自然化交互——将围绕着视频、搜索、群组、WhatSApp和Messenger等应用，实现全球移动互联网的数字化体验；
沉浸式体验——重点在于人工智能、虚拟现实、增强现实、无人机网络等面向未来的新技术；
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