OpenAI তাদের ChatGPT এবং API প্ল্যাটফর্মকে সমর্থন করার জন্য ওপেন-সোর্স PostgreSQL ডেটাবেস ব্যবহার করছে, যা ৮০০ মিলিয়ন ব্যবহারকারীকে পরিষেবা দেয়। বৃহস্পতিবার প্রকাশিত একটি ব্লগ পোস্টে OpenAI জানিয়েছে যে তারা একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস বা শার্ডেড ক্লাস্টারের পরিবর্তে একটি সিঙ্গেল-প্রাইমারি PostgreSQL ইনস্ট্যান্সের মাধ্যমে তাদের বিশাল ব্যবহারকারী ভিত্তি পরিচালনা করছে।

এই কনফিগারেশনে সমস্ত রাইট অপারেশনের জন্য একটি Azure PostgreSQL ফ্লেক্সিবল সার্ভার ব্যবহার করা হয়, যেখানে রিড রিকোয়েস্টগুলি সামলানোর জন্য একাধিক অঞ্চলে প্রায় ৫০টি রিড রেপ্লিকা বিতরণ করা আছে। OpenAI-এর মতে, এই সিস্টেমটি প্রতি সেকেন্ডে মিলিয়ন মিলিয়ন ক্যোয়ারী পরিচালনা করে, যেখানে লো ডাবল-ডিজিট মিলিসেকেন্ড p99 ল্যাটেন্সি এবং ফাইভ-নাইনস অ্যাভেইলঅ্যাবিলিটি বজায় থাকে।

এই পদ্ধতিটি ডেটাবেস স্কেলিং সম্পর্কিত প্রচলিত ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে, যা বৃহৎ আকারের সিস্টেমের সঙ্গে জড়িত এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেক্টদের জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। সংস্থাটি জোর দিয়েছে যে মূল বিষয় হল OpenAI-এর নির্দিষ্ট অবকাঠামোকে নকল করা নয়, বরং স্থাপত্য সংক্রান্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় অনুভূত স্কেলিং চ্যালেঞ্জগুলিতে প্রতিক্রিয়া না জানিয়ে বা সাবধানে বিবেচনা না করে ট্রেন্ডি প্রযুক্তি গ্রহণ না করে কাজের চাপ এবং অপারেশনাল সীমাবদ্ধতাগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া।

PostgreSQL-এর উপর নির্ভর করার সিদ্ধান্তটি সুপ্রতিষ্ঠিত সিস্টেমগুলির সম্ভাবনাকে তুলে ধরে, যখন দলগুলি অপরিপক্ক পুনরায় আর্কিটেকচারের পরিবর্তে ইচ্ছাকৃত অপ্টিমাইজেশনের উপর মনোযোগ দেয়। যদিও ভেক্টর ডেটাবেসগুলি নির্দিষ্ট এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আকর্ষণ লাভ করেছে, OpenAI-এর ব্যবহারের ঘটনাটি প্রমাণ করে যে ঐতিহ্যবাহী রিলেশনাল ডেটাবেসগুলি এখনও সঠিক কনফিগারেশন এবং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে বিশাল কাজের চাপ কার্যকরভাবে পরিচালনা করতে পারে।

OpenAI-এর পদ্ধতির প্রভাব ডেটাবেস আর্কিটেকচারের বাইরেও বিস্তৃত। এটি প্রস্তাব করে যে সংস্থাগুলির জটিল এবং সম্ভাব্য অপ্রয়োজনীয় সমাধান গ্রহণের আগে তাদের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি সাবধানে মূল্যায়ন করা উচিত। বিদ্যমান সিস্টেমগুলিকে অপ্টিমাইজ করার দিকে মনোযোগ দিয়ে, সংস্থাগুলি সম্ভাব্যভাবে উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি এবং খরচ সাশ্রয় করতে পারে।

PostgreSQL এর সাথে OpenAI-এর সাফল্য বিভিন্ন ডেটাবেস প্রযুক্তি এবং আর্কিটেকচারাল প্যাটার্নের মধ্যে ট্রেড-অফগুলি বোঝার গুরুত্বের উপর জোর দেয়। যদিও ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস এবং শার্ডেড ক্লাস্টারগুলি স্কেলেবিলিটির সুবিধা দেয়, তবে তারা জটিলতা এবং অপারেশনাল ওভারহেডও নিয়ে আসে। কিছু ক্ষেত্রে, একটি ভালোভাবে অপ্টিমাইজ করা সিঙ্গেল-ইনস্ট্যান্স ডেটাবেস আরও বেশি দক্ষ এবং সাশ্রয়ী সমাধান হতে পারে।

এই স্তরের কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য সংস্থাটি এখনও পর্যন্ত তাদের ব্যবহৃত অপ্টিমাইজেশন কৌশল সম্পর্কে নির্দিষ্ট বিবরণ প্রকাশ করেনি। তবে, ব্লগ পোস্ট থেকে বোঝা যায় যে কাজের চাপ, ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশন এবং অবকাঠামো কনফিগারেশনের দিকে মনোযোগ দেওয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে। আগামী মাসগুলিতে আরও বিস্তারিত তথ্য প্রকাশ করা হবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা ডেটাবেস অ্যাডমিনিস্ট্রেটর এবং আর্কিটেক্টদের জন্য তাদের নিজস্ব PostgreSQL স্থাপনা স্কেল করার জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে।