OpenAI는 8억 명의 사용자를 지원하는 ChatGPT 및 API 플랫폼을 위해 오픈 소스 PostgreSQL 데이터베이스를 활용하고 있습니다. 목요일에 공개된 내용에 따르면 OpenAI는 분산 데이터베이스나 샤딩된 클러스터 대신 단일 프라이머리 PostgreSQL 인스턴스에서 서비스를 운영하고 있습니다.

이 시스템은 모든 쓰기 작업에 대해 하나의 Azure PostgreSQL Flexible Server를 활용하며, 읽기 요청을 처리하기 위해 여러 지역에 분산된 약 50개의 읽기 복제본으로 보완됩니다. OpenAI에 따르면 이 설정은 낮은 두 자릿수 밀리초의 p99 지연 시간과 99.999%의 가용성을 유지하면서 초당 수백만 건의 쿼리를 처리합니다.

이러한 접근 방식은 데이터베이스 확장과 관련된 기존의 통념에 도전하고 대규모 시스템을 다루는 엔터프라이즈 아키텍트에게 귀중한 통찰력을 제공합니다. OpenAI에 따르면 핵심은 아키텍처 결정이 "규모 공황"에 굴복하거나 유행하는 인프라 선택을 채택하기보다는 특정 워크로드 패턴과 운영 제약 조건에 따라 이루어져야 한다는 것입니다. 이 회사의 PostgreSQL 구성은 팀이 조기 재설계 대신 신중한 최적화에 집중할 때 기존 시스템의 잠재력을 보여줍니다.

벡터 데이터베이스가 AI 애플리케이션에 필수적인 것으로 간주되는 경우가 많지만, PostgreSQL을 사용한 OpenAI의 성공은 기존 관계형 데이터베이스의 지속적인 관련성과 확장성을 강조합니다. 벡터 데이터베이스는 의미 체계 검색 및 추천 시스템과 같은 작업에 중요한 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하는 데 탁월합니다. 그러나 PostgreSQL은 적절한 확장 및 최적화를 통해 벡터 데이터와 복잡한 쿼리를 처리하여 보다 범용적인 솔루션을 제공할 수도 있습니다.

OpenAI의 접근 방식이 갖는 의미는 데이터베이스 아키텍처를 넘어 확장됩니다. 이는 조직이 복잡하거나 입증되지 않은 기술을 채택하기 전에 특정 요구 사항과 제약 조건을 신중하게 평가해야 함을 시사합니다. 최적화에 집중하고 기존 인프라를 활용함으로써 기업은 잠재적으로 상당한 성능 향상과 비용 절감을 달성할 수 있습니다. 또한 이러한 접근 방식은 정보에 입각한 아키텍처 결정을 내리는 데 있어 워크로드 특성과 운영 요구 사항에 대한 깊은 이해의 중요성을 강조합니다.

OpenAI의 데이터베이스 인프라의 향후 개발은 아직 지켜봐야 합니다. 그러나 PostgreSQL을 사용한 회사의 현재 성공은 사려 깊은 설계와 최적화가 대규모 확장을 달성하는 데 얼마나 강력한지를 보여줍니다. 이러한 접근 방식은 최신 데이터 관리 및 AI 인프라의 복잡성을 헤쳐나가는 기업에게 귀중한 교훈을 제공합니다.