OpenAI nutzt die Open-Source-Datenbank PostgreSQL, um seine ChatGPT- und API-Plattform zu unterstützen, die 800 Millionen Nutzern bedient. In einem am Donnerstag veröffentlichten Blogbeitrag gab OpenAI bekannt, dass das Unternehmen seine riesige Nutzerbasis auf einer Single-Primary-PostgreSQL-Instanz betreibt, anstatt auf einer verteilten Datenbank oder einem Sharded Cluster.

Die Konfiguration verwendet einen Azure PostgreSQL Flexible Server für alle Schreiboperationen, mit etwa 50 Lesereplikaten, die über mehrere Regionen verteilt sind, um Leseanfragen zu bearbeiten. Laut OpenAI verwaltet das System Millionen von Abfragen pro Sekunde und hält gleichzeitig eine niedrige zweistellige Millisekunden-P99-Latenz und eine Verfügbarkeit von "Five Nines" aufrecht.

Dieser Ansatz stellt die konventionelle Weisheit in Bezug auf die Datenbankskalierung in Frage und bietet wertvolle Einblicke für Enterprise-Architekten, die mit großen Systemen zu tun haben. Das Unternehmen betonte, dass die wichtigste Erkenntnis nicht darin besteht, die spezifische Infrastruktur von OpenAI zu replizieren, sondern vielmehr Workload-Muster und betriebliche Einschränkungen bei architektonischen Entscheidungen zu priorisieren, anstatt auf vermeintliche Skalierungsherausforderungen zu reagieren oder trendige Technologien ohne sorgfältige Überlegung zu übernehmen.

Die Entscheidung, sich auf PostgreSQL zu verlassen, unterstreicht das Potenzial etablierter Systeme, wenn sich Teams auf bewusste Optimierung anstelle von vorzeitiger Re-Architektur konzentrieren. Während Vektor-Datenbanken für bestimmte KI-Anwendungen an Bedeutung gewonnen haben, zeigt der Anwendungsfall von OpenAI, dass traditionelle relationale Datenbanken mit der richtigen Konfiguration und Optimierung immer noch massive Workloads effektiv bewältigen können.

Die Auswirkungen des Ansatzes von OpenAI gehen über die Datenbankarchitektur hinaus. Er legt nahe, dass Unternehmen ihre spezifischen Bedürfnisse und Einschränkungen sorgfältig prüfen sollten, bevor sie komplexe und potenziell unnötige Lösungen einführen. Durch die Konzentration auf die Optimierung bestehender Systeme können Unternehmen potenziell erhebliche Leistungssteigerungen und Kosteneinsparungen erzielen.

Der Erfolg von OpenAI mit PostgreSQL unterstreicht die Bedeutung des Verständnisses der Kompromisse zwischen verschiedenen Datenbanktechnologien und Architekturmustern. Während verteilte Datenbanken und Sharded Cluster Skalierungsvorteile bieten, führen sie auch zu Komplexität und operativem Overhead. In einigen Fällen kann eine gut optimierte Single-Instance-Datenbank eine effizientere und kostengünstigere Lösung sein.

Das Unternehmen hat noch keine spezifischen Details zu den Optimierungstechniken bekannt gegeben, die es eingesetzt hat, um dieses Leistungsniveau zu erreichen. Der Blogbeitrag deutet jedoch darauf hin, dass die sorgfältige Beachtung von Workload-Mustern, Abfrageoptimierung und Infrastrukturkonfiguration eine entscheidende Rolle gespielt hat. Weitere Details werden voraussichtlich in den kommenden Monaten veröffentlicht, die wertvolle Einblicke für Datenbankadministratoren und Architekten bieten, die ihre eigenen PostgreSQL-Bereitstellungen skalieren möchten.