OpenAI PostgreSQL 스케일링: 8억 사용자를 지탱하는 비법 OpenAI PostgreSQL Scaling: How They Handle 800M Users

OpenAI PostgreSQL 스케일링: 8억 사용자를 지탱하는 비법

개요

OpenAI가 8억 명의 ChatGPT 사용자를 지원하기 위해 PostgreSQL을 어떻게 확장했는지 공개했습니다. 대규모 트래픽을 처리하는 데이터베이스 아키텍처의 비밀을 알아봅니다.

핵심 스케일링 전략

1. 수평 샤딩 (Horizontal Sharding)

-- 사용자 ID 기반 샤딩 예시
CREATE TABLE users_shard_1 PARTITION OF users
    FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 0);

CREATE TABLE users_shard_2 PARTITION OF users
    FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 1);

2. 읽기 복제본 활용

• Primary: 쓰기 작업 전담
• Read Replicas: 읽기 작업 분산
• 지연 최소화: 비동기 복제 + 캐싱

3. 연결 풀링

# PgBouncer 설정 예시
[databases]
chatgpt = host=primary.db port=5432

[pgbouncer]
pool_mode = transaction
max_client_conn = 10000
default_pool_size = 100

성능 최적화 기법

1. 인덱스 최적화: 쿼리 패턴에 맞는 복합 인덱스
2. 파티셔닝: 시간 기반 데이터 분리
3. 쿼리 최적화: EXPLAIN ANALYZE로 병목 제거
4. 캐싱 레이어: Redis를 활용한 핫 데이터 캐싱

모니터링 및 관찰성

-- 슬로우 쿼리 모니터링
SELECT query, calls, mean_time, total_time
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;

배운 점

• PostgreSQL은 적절한 설계로 엄청난 규모도 처리 가능
• 샤딩과 복제의 조합이 핵심
• 모니터링 없이는 스케일링 불가능

마무리

PostgreSQL의 한계는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 높습니다. 올바른 아키텍처 설계로 대규모 서비스도 충분히 지원할 수 있습니다.

Overview

OpenAI has revealed how they scaled PostgreSQL to support 800 million ChatGPT users. Let’s explore the secrets of database architecture handling massive traffic.

Core Scaling Strategies

1. Horizontal Sharding

-- User ID based sharding example
CREATE TABLE users_shard_1 PARTITION OF users
    FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 0);

CREATE TABLE users_shard_2 PARTITION OF users
    FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 1);

2. Read Replicas

• Primary: Dedicated to write operations
• Read Replicas: Distribute read operations
• Minimize latency: Async replication + caching

3. Connection Pooling

# PgBouncer configuration example
[databases]
chatgpt = host=primary.db port=5432

[pgbouncer]
pool_mode = transaction
max_client_conn = 10000
default_pool_size = 100

Performance Optimization

1. Index optimization: Composite indexes matching query patterns
2. Partitioning: Time-based data separation
3. Query optimization: Remove bottlenecks with EXPLAIN ANALYZE
4. Caching layer: Redis for hot data caching

Monitoring and Observability

-- Slow query monitoring
SELECT query, calls, mean_time, total_time
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;

Lessons Learned

• PostgreSQL can handle enormous scale with proper design
• Combination of sharding and replication is key
• Scaling is impossible without monitoring

Conclusion

PostgreSQL’s limits are much higher than we think. With the right architecture, it can support massive services.

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출처 / Source: GeekNews