Как OpenAI масштабировала хранилище ChatGPT для более чем миллиарда пользователей
OpenAI опубликовала вторую часть разбора масштабирования онлайн-хранилища для ChatGPT. Компания описала, как использует Habitat, многопользовательскую архитектуру, глобальное кэширование и Azure Cosmos DB, чтобы обслуживать более миллиарда пользователей и ускорить чтение данных в 12 раз.
В центре материала — инфраструктура хранения данных, которая должна справляться с нагрузкой от ChatGPT. По мере роста аудитории важно не только увеличивать вычислительные мощности, но и обеспечивать быстрый и надёжный доступ к данным для множества пользователей одновременно.
OpenAI выделяет три составляющие решения: многопользовательскую архитектуру, глобальное кэширование и использование Azure Cosmos DB. Вместе они позволили добиться 12-кратного ускорения операций чтения. Подробности реализации компания раскрывает в техническом разборе Habitat.
Это инфраструктурная история, а не новый релиз модели или инструмента для программирования. Тем не менее она показывает, какие задачи возникают при масштабировании сервисов на базе ИИ: быстрый доступ к данным, изоляция пользователей и работа распределённой системы под высокой нагрузкой.
Для вайбкодера практический вывод — при создании ИИ-приложения важно проектировать не только запросы к модели, но и слой хранения данных. Если сервис обслуживает нескольких пользователей, стоит заранее продумать изоляцию данных, кэширование и масштабирование базы. Опыт OpenAI показывает значимость этих компонентов, хотя конкретную архитектуру ChatGPT нельзя автоматически переносить на небольшой проект.
Черновик этой заметки подготовила нейросеть по ленте первоисточника. Мы помечаем такие материалы честно — факты и цифры сверяйте по ссылке на источник выше. Как мы работаем с данными.