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

Das System verwendet einen Azure PostgreSQL Flexible Server für alle Schreiboperationen, ergänzt durch fast 50 Read Replicas, die über mehrere Regionen verteilt sind, um Leseanfragen zu bearbeiten. Laut OpenAI verarbeitet dieses Setup Millionen von Abfragen pro Sekunde, während es eine niedrige zweistellige Millisekunden-P99-Latenz beibehält und eine Verfügbarkeit von 99,999 % erreicht.

Dieser Ansatz stellt die konventionelle Weisheit in Bezug auf die Datenbankskalierung in Frage und liefert wertvolle Erkenntnisse für Enterprise Architects, die mit großen Systemen zu tun haben. Die wichtigste Erkenntnis ist laut OpenAI, dass architektonische Entscheidungen von spezifischen Workload-Mustern und betrieblichen Einschränkungen geleitet werden sollten, anstatt dem "Scale Panic" zu erliegen oder trendige Infrastruktur-Entscheidungen zu treffen. Die PostgreSQL-Konfiguration des Unternehmens demonstriert das Potenzial etablierter Systeme, wenn sich Teams auf bewusste Optimierung anstelle von voreiliger Re-Architektur konzentrieren.

Während Vektor-Datenbanken oft als essentiell für KI-Anwendungen angesehen werden, unterstreicht der Erfolg von OpenAI mit PostgreSQL die anhaltende Relevanz und Skalierbarkeit traditioneller relationaler Datenbanken. Vektor-Datenbanken eignen sich hervorragend zum Speichern und Abfragen hochdimensionaler Vektor-Einbettungen, die für Aufgaben wie semantische Suche und Empfehlungssysteme entscheidend sind. PostgreSQL kann jedoch mit geeigneten Erweiterungen und Optimierungen auch Vektordaten und komplexe Abfragen verarbeiten und bietet so eine universellere Lösung.

Die Auswirkungen des Ansatzes von OpenAI gehen über die Datenbankarchitektur hinaus. Er legt nahe, dass Organisationen ihre spezifischen Bedürfnisse und Einschränkungen sorgfältig prüfen sollten, bevor sie komplexe oder unerprobte Technologien einführen. Durch die Konzentration auf Optimierung und die Nutzung bestehender Infrastruktur können Unternehmen potenziell erhebliche Leistungssteigerungen und Kosteneinsparungen erzielen. Dieser Ansatz unterstreicht auch die Bedeutung eines tiefen Verständnisses der Workload-Charakteristiken und der betrieblichen Anforderungen bei fundierten architektonischen Entscheidungen.

Die zukünftige Entwicklung der Datenbankinfrastruktur von OpenAI bleibt abzuwarten. Der aktuelle Erfolg des Unternehmens mit PostgreSQL demonstriert jedoch die Leistungsfähigkeit von durchdachtem Design und Optimierung bei der Erzielung massiver Skalierung. Dieser Ansatz bietet eine wertvolle Lektion für Unternehmen, die sich in der Komplexität des modernen Datenmanagements und der KI-Infrastruktur zurechtfinden müssen.