OpenAI अपने ChatGPT और API प्लेटफ़ॉर्म को सपोर्ट करने के लिए ओपन-सोर्स PostgreSQL डेटाबेस का लाभ उठा रहा है, जो 80 करोड़ उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है। गुरुवार को किए गए एक खुलासे में, OpenAI ने बताया कि वह अपनी सेवाओं को वितरित डेटाबेस या शार्ड किए गए क्लस्टर के बजाय, एक सिंगल-प्राइमरी PostgreSQL इंस्टेंस पर संचालित करता है।
यह सिस्टम सभी राइट ऑपरेशंस के लिए एक Azure PostgreSQL फ्लेक्सिबल सर्वर का उपयोग करता है, जिसे रीड रिक्वेस्ट को संभालने के लिए कई क्षेत्रों में फैले लगभग 50 रीड रेप्लिका द्वारा पूरक किया जाता है। OpenAI के अनुसार, यह सेटअप कम डबल-डिजिट मिलीसेकंड p99 लेटेंसी बनाए रखते हुए और फाइव-नाइन्स उपलब्धता प्राप्त करते हुए प्रति सेकंड लाखों क्वेरी प्रोसेस करता है।
यह दृष्टिकोण डेटाबेस स्केलिंग के बारे में पारंपरिक ज्ञान को चुनौती देता है और बड़े पैमाने के सिस्टम से निपटने वाले एंटरप्राइज आर्किटेक्ट्स के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। OpenAI के अनुसार, मुख्य बात यह है कि आर्किटेक्चरल निर्णय विशिष्ट वर्कलोड पैटर्न और परिचालन बाधाओं द्वारा निर्देशित होने चाहिए, न कि "स्केल पैनिक" के आगे झुकने या ट्रेंडी इंफ्रास्ट्रक्चर विकल्पों को अपनाने से। कंपनी का PostgreSQL कॉन्फ़िगरेशन अच्छी तरह से स्थापित सिस्टम की क्षमता को दर्शाता है जब टीमें समय से पहले री-आर्किटेक्चरिंग के बजाय जानबूझकर ऑप्टिमाइजेशन पर ध्यान केंद्रित करती हैं।
जबकि वेक्टर डेटाबेस को अक्सर AI एप्लिकेशन के लिए आवश्यक माना जाता है, PostgreSQL के साथ OpenAI की सफलता पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस की निरंतर प्रासंगिकता और स्केलेबिलिटी पर प्रकाश डालती है। वेक्टर डेटाबेस उच्च-आयामी वेक्टर एम्बेडिंग को संग्रहीत करने और क्वेरी करने में उत्कृष्ट हैं, जो सिमेंटिक सर्च और रिकमेंडेशन सिस्टम जैसे कार्यों के लिए महत्वपूर्ण हैं। हालाँकि, PostgreSQL, उपयुक्त एक्सटेंशन और ऑप्टिमाइजेशन के साथ, वेक्टर डेटा और जटिल क्वेरी को भी संभाल सकता है, जो एक अधिक सामान्य-उद्देश्य समाधान प्रदान करता है।
OpenAI के दृष्टिकोण के निहितार्थ डेटाबेस आर्किटेक्चर से परे हैं। यह सुझाव देता है कि संगठनों को जटिल या अप्रमाणित तकनीकों को अपनाने से पहले अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं और बाधाओं का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना चाहिए। ऑप्टिमाइजेशन पर ध्यान केंद्रित करके और मौजूदा इंफ्रास्ट्रक्चर का लाभ उठाकर, कंपनियां संभावित रूप से महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ और लागत बचत प्राप्त कर सकती हैं। यह दृष्टिकोण सूचित आर्किटेक्चरल निर्णय लेने में वर्कलोड विशेषताओं और परिचालन आवश्यकताओं की गहरी समझ के महत्व को भी रेखांकित करता है।
OpenAI के डेटाबेस इंफ्रास्ट्रक्चर का भविष्य का विकास देखा जाना बाकी है। हालाँकि, PostgreSQL के साथ कंपनी की वर्तमान सफलता बड़े पैमाने को प्राप्त करने में विचारशील डिजाइन और ऑप्टिमाइजेशन की शक्ति को दर्शाती है। यह दृष्टिकोण आधुनिक डेटा प्रबंधन और AI इंफ्रास्ट्रक्चर की जटिलताओं को नेविगेट करने वाले उद्यमों के लिए एक मूल्यवान सबक प्रदान करता है।
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