Beobachtetes Signal · 22. Jan. 2026 · Product & Technology Development · Quelle: OpenAI Blog · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
OpenAI skaliert PostgreSQL für 800 Millionen ChatGPT-Nutzer
OpenAI hat Einblicke in die Skalierung von PostgreSQL gegeben, um Millionen Queries pro Sekunde und 800 Millionen ChatGPT-Nutzer zu unterstützen. Das Team nutzt eine zentrale Azure PostgreSQL Flexible Server Instanz für Write-Operationen sowie knapp 50 geoverteilte Read-Replicas, während schreibintensive Workloads zu Systemen wie Azure Cosmos DB migriert wurden. Zu den zentralen Techniken gehören aggressive Query-Optimierung, Workload-Isolierung, PgBouncer Connection Pooling – wodurch die durchschnittliche Verbindungszeit von 50 ms auf 5 ms sank –, Cache-Locking gegen Cache-Miss-Stürme, Rate Limiting sowie strenge Schema-Änderungskontrollen. OpenAI verzeichnet eine geringe P99-Read-Latenz, eine Verfügbarkeit von Five-Nines und lediglich einen schwerwiegenden Postgres-Vorfall in den letzten zwölf Monaten. Diese Architekturentscheidungen unterstreichen, wie selbst extrem laststarke Applikationen klassische relationale Datenbanken durch gezielte Replikation und Auslagerung performant betreiben können.
OpenAI demonstriert, dass sich PostgreSQL durch Cloud-Managed-Ansätze, Replikationsstrategien, Connection Pooling und die Auslagerung von Writes auf sehr große Workloads skalieren lässt. Dies liefert wertvolle Best Practices für Teams mit massiven Daten- und Plattforminfrastrukturen.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- OpenAIs PostgreSQL-Last ist im vergangenen Jahr um das Zehnfache gestiegen.
- OpenAI nutzt einen zentralen Azure PostgreSQL Flexible Server mit knapp 50 Read-Replicas über verschiedene Regionen hinweg.
- Schreibintensive Workloads wurden zu Azure Cosmos DB migriert; das Hinzufügen neuer Tabellen zum PostgreSQL-Deployment ist untersagt.
- Durch den Einsatz von PgBouncer für das Connection Pooling sank die durchschnittliche Verbindungszeit in Benchmarks von ~50 ms auf ~5 ms.
- OpenAI testet kaskadierende Replikation mit Azure PostgreSQL, um über die Grenze von ~50 Replicas hinaus zu skalieren.
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OpenAI skaliert Speicherplattform Habitat für eine Milliarde Nutzer
OpenAI hat Einblicke in die Skalierung seiner internen Speicherplattform Habitat gegeben, um wöchentlich über eine Milliarde Nutzer zu unterstützen. Habitat verarbeitet mittlerweile mehr als 70 Millionen Anfragen pro Sekunde und verwaltet über 500 Petabyte an Daten in knapp 40 Regionen. Die Plattform entwickelte sich von einer einfachen Python-Client-Bibliothek zu einem eigenständigen Service, um die operationelle Komplexität bereichsübergreifender Deployments zu bewältigen. Zu den wichtigsten architektonischen Schritten zählte die spätere Migration des Dienstes nach Rust, wodurch die CPU-Effizienz verfünffacht und die Speichereffizienz massiv gesteigert wurde. Das Engineering-Team bewältigte Herausforderungen wie asyncio-Verzögerungen, instabile Verbindungspooling-Prozesse und Thundering-Herd-Probleme durch den Einsatz von Envoy als Connection Manager. Als Backend dient Azure Cosmos DB, ergänzt durch eine analytische Offline-Sicht über Rockset. Dieser Bericht ist der erste Teil einer Reihe über die Skalierung von Online-Speicherinfrastrukturen im KI-Zeitalter.
OpenAI launcht Data Agent in ChatGPT Work und stoppt Pro-Abonnements
OpenAI hat den neuen Data Agent in ChatGPT Work eingeführt. Das Tool ermöglicht es Enterprise-Nutzern, Unternehmensdaten via Natural Language abzufragen, Ursachenanalysen durchzuführen und interaktive Dashboards ganz ohne SQL-Kenntnisse zu erstellen. Der Agent verbindet sich nahtlos mit Datenquellen wie Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks, MongoDB, Snowflake, ClickHouse und Datadog sowie Dateien aus Google Drive und SharePoint. Dabei werden bestehende Zugriffskontrollen gewahrt und semantische Definitionen aus dbt, Snowflake Horizon oder Databricks Genie Ontology integriert. Parallel dazu stoppt OpenAI temporär den Abschluss neuer Pro-Abonnements aufgrund der beispiellosen Nachfrage nach dem Anfang September 2026 gelaunchten Modell GPT-6 Astra. Als Grund nennt das Unternehmen die extrem hohe Rechenlast durch Pro-Nutzer; Bestandskunden sind davon nicht betroffen.
OpenAI stellt Data Agent für ChatGPT Work vor
OpenAI hat einen neuen Data Agent innerhalb von ChatGPT Work eingeführt, der es Geschäftsanwendern ermöglicht, Unternehmensdaten über natürliche Sprache abzufragen und zu analysieren. Der Agent verbindet sich mit diversen Datenquellen wie Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks, Snowflake, MongoDB und Datadog sowie mit Dateien aus Google Drive und SharePoint. Er nutzt semantische Schichten und Business-Kontext aus Plattformen wie dbt und GitHub, erstellt interaktive Dashboards und integriert sich in BI-Tools wie Tableau, Power BI und Sigma. Laut OpenAI stammt das Tool aus der internen Entwicklung und wird bereits von Großteilen der Produkt- und Go-to-Market-Teams genutzt. Zu den ersten Anwendern gehören unter anderem NTT Data und Thermo Fisher.
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