OpenAI अपने ChatGPT और API प्लेटफॉर्म को सपोर्ट करने के लिए ओपन-सोर्स PostgreSQL डेटाबेस का लाभ उठा रहा है, जो 800 मिलियन उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है। गुरुवार को प्रकाशित एक ब्लॉग पोस्ट में, OpenAI ने खुलासा किया कि वह अपने विशाल उपयोगकर्ता आधार को वितरित डेटाबेस या शार्ड किए गए क्लस्टर के बजाय एक सिंगल-प्राइमरी PostgreSQL इंस्टेंस पर चला रहा है।
यह कॉन्फ़िगरेशन सभी राइट ऑपरेशंस के लिए एक Azure PostgreSQL फ्लेक्सिबल सर्वर का उपयोग करता है, जिसमें रीड रिक्वेस्ट को संभालने के लिए लगभग 50 रीड रेप्लिका कई क्षेत्रों में वितरित किए गए हैं। OpenAI के अनुसार, यह सिस्टम कम डबल-डिजिट मिलीसेकंड p99 लेटेंसी और फाइव-नाइन्स उपलब्धता बनाए रखते हुए प्रति सेकंड लाखों क्वेरीज़ को प्रबंधित करता है।
यह दृष्टिकोण डेटाबेस स्केलिंग के संबंध में पारंपरिक ज्ञान को चुनौती देता है, जो बड़े पैमाने के सिस्टम से निपटने वाले एंटरप्राइज़ आर्किटेक्ट्स के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। कंपनी ने इस बात पर जोर दिया कि मुख्य बात OpenAI के विशिष्ट बुनियादी ढांचे को दोहराना नहीं है, बल्कि वास्तुशिल्प निर्णय लेते समय कथित स्केलिंग चुनौतियों पर प्रतिक्रिया करने या बिना सावधानीपूर्वक विचार किए ट्रेंडी तकनीकों को अपनाने के बजाय वर्कलोड पैटर्न और परिचालन बाधाओं को प्राथमिकता देना है।
PostgreSQL पर निर्भर रहने का निर्णय अच्छी तरह से स्थापित सिस्टम की क्षमता को उजागर करता है जब टीमें समय से पहले री-आर्किटेक्चरिंग के बजाय जानबूझकर अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करती हैं। जबकि वेक्टर डेटाबेस ने विशिष्ट AI अनुप्रयोगों के लिए कर्षण प्राप्त किया है, OpenAI का उपयोग मामला दर्शाता है कि पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस अभी भी उचित कॉन्फ़िगरेशन और अनुकूलन के साथ बड़े पैमाने पर वर्कलोड को प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं।
OpenAI के दृष्टिकोण के निहितार्थ डेटाबेस आर्किटेक्चर से परे हैं। यह सुझाव देता है कि संगठनों को जटिल और संभावित रूप से अनावश्यक समाधानों को अपनाने से पहले अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं और बाधाओं का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना चाहिए। मौजूदा सिस्टम को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित करके, कंपनियां संभावित रूप से महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ और लागत बचत प्राप्त कर सकती हैं।
PostgreSQL के साथ OpenAI की सफलता विभिन्न डेटाबेस तकनीकों और वास्तुशिल्प पैटर्न के बीच ट्रेड-ऑफ को समझने के महत्व को रेखांकित करती है। जबकि वितरित डेटाबेस और शार्ड किए गए क्लस्टर स्केलेबिलिटी लाभ प्रदान करते हैं, वे जटिलता और परिचालन ओवरहेड भी पेश करते हैं। कुछ मामलों में, एक अच्छी तरह से अनुकूलित सिंगल-इंस्टेंस डेटाबेस अधिक कुशल और लागत प्रभावी समाधान हो सकता है।
कंपनी ने अभी तक इस स्तर के प्रदर्शन को प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली अनुकूलन तकनीकों के बारे में विशिष्ट विवरण का खुलासा नहीं किया है। हालाँकि, ब्लॉग पोस्ट से पता चलता है कि वर्कलोड पैटर्न, क्वेरी ऑप्टिमाइजेशन और इंफ्रास्ट्रक्चर कॉन्फ़िगरेशन पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने ने महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। आने वाले महीनों में और अधिक विवरण जारी होने की उम्मीद है, जो डेटाबेस प्रशासकों और आर्किटेक्ट्स को अपने स्वयं के PostgreSQL परिनियोजन को स्केल करने के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
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