什麼樣的動態排序高?Facebook 公開《內容傳散準則》提高平台透明度

Facebook 宣佈推出內容傳散準則,統整各種類型貼文的特徵以及排序邏輯,希望能讓使用者更清楚哪些內容會被視為優質,哪些又會被視為違反社群政策或者是垃圾訊息。
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Facebook 宣佈推出內容傳散準則,統整各種類型貼文的特徵以及排序邏輯,希望能讓使用者更清楚哪些內容會被視為優質,哪些又會被視為違反社群政策或者是垃圾訊息。

動態消息推薦目的不是為了增加使用時間

Facebook 解釋,推薦邏輯是全球統一,但透過客製化會讓每個人推薦產生不同結果。而在動態消息推薦文章的目標並非如坊間推論是要黏住使用者、延長使用時間,而是為了讓使用者能在茫茫資訊海中一眼就看到對他們來說有價值的內容。

根據 Facebook,每人每天在動態消息看到的貼文約在 100-200 則之間,多的話可以到 300 則左右,但會推送給一名使用者的貼文,每天可能有上千則。因此如何從中挑出有價值的資訊來推薦給使用者就成了重要的課題。

Facebook 動態消息推薦機制

動態消息推薦有三大組成:貼文庫、訊號、預測。

貼文庫

貼文庫就是使用者會看到的貼文來源,主要來自好友、粉專、社團,每人每天會收到上千則。

訊號

訊號就是大家最關心的影響貼文排序指標,Facebook 觀察的訊號很多,這些訊號並沒有固定的權重,但通常有三個最主要的訊號佔比會最重:誰發表的、貼文類型(如文字、連結、影片)、人氣(在全 FB 和你的週遭社群間)。

文章發表的時間點比較沒那麼重要,現在都會在動態消息看到幾天前的貼文,但當然使用者還是期待不會看到太多久遠以前的動態。

另一個排序較低但也頗重要的訊號是裝置、網路訊號強度,比如在山上訊號較差的時候,Facebook 就不會推送需要大流量的影片。

預測

基於一萬多個訊號指標,會產生預測。Facebook 透過貼文引起什麼樣的行為來理解什麼內容有價值,包括但不限於常見的按讚、留言、分享等互動。

Facebook 預測原本大量基於互動來判斷,後來發現還有一些比如點進貼文也是有興趣的指標,現在 Facebook 還會在動態直接問使用者覺得這些貼文值不值得花時間在上面,也很有效。其他包括社團或粉專的爭議性內容、使用者回饋、隱藏或檢舉,(就算沒有檢舉成功而不移除也會降低排序)這些都可以看出使用者的喜好。

價值分數

透過訊號和預測,Facebook 可以依此來評價一則貼文對使用者的價值。比如你喜歡母親的發文,但他發的這一則貼文卻包含釣魚連結,就會由加分項目 4.1(母親發文)減掉扣分項目 1.3(釣魚文),最後得到 2.8 分。

內容傳散準則

為了幫助使用者更加了解貼文推薦的運作,以及哪些貼文會違反社群守則,這次 Facebook 在透明度中心公佈了內容傳散準則,而且有提供中文版本,Facebook 降低內容傳散的三個主要原因為:

  1. 回應人們提供的意見回饋:Facebook 聆聽大眾的意見回饋,瞭解人們喜歡和不喜歡看到的內容,加以改善動態消息。
  2. 鼓勵創作者產製優質內容:Facebook 希望人們與有趣且新穎的內容持續互動,因此,Facebook 致力於設定獎勵機制,鼓勵創作者產製高品質的內容。
  3. 營造更安全的社群環境:例如屢次違規的帳號發佈的貼文可能對社群產生爭議,Facebook 會讓人們更難接觸到這些內容。

內容傳散準則會整理出遭將排序的貼文特徵,並多用舉例來說明,確保內容發布者都能理解。

舉例來說,針對新聞中錯誤資訊、假新聞,Facebook 會說明一項判斷指標就是有沒有機構或作者具名,來確認訊息的公信力,不過在新聞自由度過低,公開作者可能會影響人身安全的情況下就不會強調報導具名。

另外常見的觸犯發文守則累犯,就會減少其所以內容的觸及率,直接在一段時間內調降這個帳號所有的內容曝光。

還有關於審查員,Facebook 有人工也有 AI 審查員。AI 的部分採用機器學習去尋找違反守則的內容,優點是可以顯示信心水準,只有信心水對達九成才會移除,若沒達到就只會降低排序。

至於被問及使用者常抱怨的「不知為何被移除貼文」,Facebook 表示沒辦法每則貼文去說明哪些地方違反守則,因此也才有內容傳散準則,去說明原則以及哪些貼文特徵會去觸發審查、哪些有問題、哪些可以申訴。

核稿編輯:Anny


開發者享受 CI/CD 價值!運用 Amazon EKS 整合 GitLab 創建自動化部署

企業如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署,減輕人力負擔,提升專案服務運作效率?
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所謂現代化智慧 IT,所有工程師最希望的境界,莫過於只要輕鬆點幾下設定,系統就會自動跑起來,管理者再也不用隨時待命在機台旁邊,從此工作悠哉又快樂!儘管這樣情境還沒到來,但隨著敏捷式開發的流行,除了 DevOps 人員,有越來越多開發者將 CI/CD 概念融入到工作流程當中,例如從 build code、執行 unit test、到部署應用程式。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

上述種種反覆步驟自動化執行,也就能提昇服務品質、主動通知開發人員以減輕人力負擔,讓專案服務能持續運作。

其中,GitLab 是執行 CI/CD 常用的工具之一,也是開發者使用程式碼儲存庫的地方。為了讓 GitLab Runner 在雲端快速實踐 CI/CD,《AWS 開發者系列》透過影片分享,如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署。

以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

Amazon EKS 對容器管理輕鬆簡單、維運省時省力

容器化服務越來越興盛,當容器(Container)越來越多,在複雜的微服務(Microservice)系統環境之下,運維團隊的管理成本可能相對會增加不少,為了有效調度容器部署, 導入Kubernetes 無疑是近年企業熱門的話題之一。

建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

透過 AWS 增加雲端技能 在組織發揮影響力

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

了解 Amazon EKS 整合 GitLab ,獲得三面向價值

對開發者而言,想把 Amazon EKS 整合到 CI/CD 工具之一的 GitLab 平台上,可以看到那些實際的優勢?

在 DevOps 開發者示範工作坊當中,GitLab 資深解決方案架構師指出,GitLab 使用到 Kubernetes 技術,主要有三種搭配方法,包含 GitLab Server、GitLab Runner、以及創建 Deployment Environment。

本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
  • 加速 CI/CD 流水線,GitLab Runner 運行時候還可藉由 Amazon EKS Cluster 進行 Auto-scaled 的支援。

Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

第二塊執行 Auto Deploy 設置,針對需要部署的 App 創建一個 GitLab Project,接著再把 gitlab-ci.yml 添加到 Project,並從 Web IDE 選擇及導入 Auto Deploy 的 CI 模版,讓 GitLab 自動生成最佳實踐的整套流水線。

幫助開發者更了解 Amazon EKS 整合 GitLab 的 QA 系列

Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

Q:越來越多客戶考慮把現有 Application 變成容器部署,大多是爲了加快部署的效率,那麼變成容器模式之後,對 CI/CD 的工作流程有什麽影響嗎?

A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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