OpenAI ใช้ Azure PostgreSQL เพื่อขยายแพลตฟอร์ม AI ระดับโลก
แพลตฟอร์ม AI สมัยใหม่ทำงานในระดับขนาดที่ระบบดั้งเดิมจำนวนมากไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ เบื้องหลังคำตอบอัจฉริยะทุกครั้งคือกระบวนการประมวลผลข้อมูล การประสานงาน และความเสถียรของโครงสร้างพื้นฐานในระดับมหาศาล เพื่อตอบโจทย์ความต้องการเหล่านี้ OpenAI ใช้ Azure PostgreSQL เป็นองค์ประกอบหลักของสถาปัตยกรรมการใช้งานจริง ทำให้สามารถดำเนินงานฐานข้อมูลที่ขยายขนาดได้ มีความทนทาน และกระจายตัวในระดับโลก
การตัดสินใจนี้สะท้อนให้เห็นแนวโน้มที่กว้างขึ้นขององค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งหันมาใช้ฐานข้อมูลแบบ cloud-native ที่สามารถขยายขนาดในแนวนอนได้ พร้อมทั้งคงไว้ซึ่งความสอดคล้องของข้อมูลและความเรียบง่ายในการดำเนินงาน
เหตุใด OpenAI จึงเลือก Azure PostgreSQL
เมื่อบริการของ OpenAI ขยายตัวไปทั่วโลก แพลตฟอร์มข้อมูลเบื้องหลังจำเป็นต้องรองรับการเติบโตอย่างรวดเร็วโดยไม่กระทบต่อความน่าเชื่อถือ Azure PostgreSQL มอบสภาพแวดล้อม PostgreSQL แบบ managed ระดับองค์กร ซึ่งช่วยลดภาระด้านการดูแลระบบที่มักเกิดขึ้นกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่
เหตุผลหลักในการเลือก Azure PostgreSQL ได้แก่:
- ความเข้ากันได้กับ PostgreSQL ที่พิสูจน์แล้ว รองรับเครื่องมือและฟีเจอร์ SQL เดิม
- การขยายขนาดและความพร้อมใช้งานสูงแบบ managed ช่วยลดภาระการปฏิบัติงาน
- การผสานการทำงานอย่างลึกซึ้งกับโครงสร้างพื้นฐาน เครือข่าย และระบบความปลอดภัยของ Azure
- ความสามารถในการทำ global replication ซึ่งจำเป็นต่อการให้บริการผู้ใช้ทั่วโลก
การสร้างระบบบน Azure PostgreSQL ช่วยให้ OpenAI มีความยืดหยุ่นในการพัฒนาสถาปัตยกรรมต่อไป โดยไม่จำเป็นต้องเขียนตรรกะข้อมูลหลักใหม่ทั้งหมด
Azure PostgreSQL รองรับการขยายขนาดระดับมหาศาลได้อย่างไร
การให้บริการ AI จำเป็นต้องใช้ฐานข้อมูลที่รองรับปริมาณการเขียนสูง การเข้าถึงพร้อมกันจำนวนมาก และความซับซ้อนของโครงสร้างข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว Azure PostgreSQL รองรับความต้องการเหล่านี้ผ่านการขยายขนาดในแนวนอน การใช้ read replica และการบำรุงรักษาแบบอัตโนมัติ
สำหรับ OpenAI สิ่งนี้หมายถึง:
- รองรับการใช้งานที่พุ่งสูงขึ้นโดยไม่ต้องจัดการด้วยตนเอง
- การเข้าถึงข้อมูลที่มีความหน่วงต่ำสำหรับแอปพลิเคชันทั่วโลก
- การรักษาความถูกต้องและความสอดคล้องของข้อมูลระหว่างบริการ
- การลดเวลาหยุดทำงานด้วยกลไก failover ที่มีมาให้ในตัว
ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้ทีมวิศวกรรมสามารถมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรมของผลิตภัณฑ์ แทนการจัดการฐานข้อมูล
ความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือเป็นหัวใจสำคัญของแพลตฟอร์ม AI ที่ประมวลผลข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อน Azure PostgreSQL มอบการป้องกันระดับองค์กร เช่น การเข้ารหัสข้อมูลขณะพักและขณะส่งผ่าน การควบคุมการเข้าถึงตามตัวตน และระบบสำรองข้อมูลอัตโนมัติ
ในมุมมองด้านการปฏิบัติงาน OpenAI ได้ประโยชน์จาก:
- การอัปเดตและแพตช์ระบบอัตโนมัติ
- การมอนิเตอร์อย่างต่อเนื่องและการปรับจูนประสิทธิภาพ
- การสอดคล้องตามมาตรฐานด้านคอมพลายแอนซ์ภายในระบบนิเวศของ Azure
คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยรักษาเสถียรภาพของระบบ พร้อมรองรับการทดลองและการพัฒนาอย่างรวดเร็ว
OpenAI ขยาย PostgreSQL ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงอย่างไร
นอกเหนือจากประโยชน์ของฐานข้อมูลแบบ managed การใช้งาน PostgreSQL ของ OpenAI ในโลกจริงยังให้บทเรียนสำคัญเกี่ยวกับการจัดการภาระงานระดับสูง แทนที่จะละทิ้งฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบเดิม OpenAI ปรับแต่ง PostgreSQL ให้ทำงานได้ในระดับขนาดใหญ่
แกนหลักของสถาปัตยกรรมคือ PostgreSQL primary instance เพียงหนึ่งตัวสำหรับงานเขียนข้อมูล ร่วมกับ read replica หลายตัวที่กระจายอยู่ทั่วโลก การออกแบบนี้ช่วยให้ OpenAI รักษาความสอดคล้องของข้อมูลที่แข็งแกร่ง ขณะเดียวกันก็ขยายประสิทธิภาพการอ่านเพื่อรองรับคำขอพร้อมกันนับล้านจากบริการ AI อย่าง ChatGPT
เพื่อแก้ไขข้อจำกัดด้านการเขียนข้อมูลและ MVCC ของ PostgreSQL OpenAI ได้ปรับแต่งการจัดการการเชื่อมต่อ รูปแบบการเขียน query และขนาดของธุรกรรมอย่างรอบคอบ พร้อมใช้เครื่องมือของ Azure ในการทำ failover การสำรองข้อมูล และการปรับจูนประสิทธิภาพแบบอัตโนมัติ ช่วยลดภาระงานด้านปฏิบัติการในขณะที่ยังคงความพร้อมใช้งานสูง
สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับสถาปัตยกรรม AI สมัยใหม่
การตัดสินใจของ OpenAI ชี้ให้เห็นแนวโน้มสำคัญ: ระบบ AI สมัยใหม่ยังคงพึ่งพาฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งควบคู่ไปกับโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลแบบกระจายและโมเดล AI แทนที่จะเข้ามาแทนที่ฐานข้อมูล SQL แพลตฟอร์ม AI กลับเสริมศักยภาพด้วยความสามารถในการขยายขนาดและระบบอัตโนมัติแบบ cloud-native
ด้วยการเลือกใช้ Azure PostgreSQL, OpenAI แสดงให้เห็นว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมยังคงเป็นศูนย์กลางของระบบได้—even ในระบบ AI ล้ำสมัย—เมื่อผสานเข้ากับสถาปัตยกรรมคลาวด์ที่เหมาะสม
Source: OpenAI
