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OpenAI NewsOpenAI detalla cómo escaló su almacenamiento en línea para más de 1.000 millones de usuarios de ChatGPT
OpenAI publicó la segunda parte de un informe técnico sobre Habitat, su plataforma de almacenamiento en línea que responde en milisegundos a más de 1.000 millones de usuarios en 40 regiones y sirve más de 500 petabytes de datos. La empresa detalla cómo pasó de contenedores multi-tenant a contenedores dedicados y de vuelta a la multi-tenencia por defecto sobre Azure Cosmos DB, con limitación de claves calientes, QoS y un modo sin servidor mejorado. También describe la cogestión con el equipo de Azure tras interrupciones en 2024, la reducción de la latencia p50 de lectura de unos 120 ms a unos 10 ms y el desarrollo de un sistema propio de almacenamiento a escala de exabytes.
OpenAI escala su plataforma de almacenamiento Habitat para servir a más de 1.000 millones de usuarios de ChatGPT
OpenAI detalló cómo escaló su plataforma de almacenamiento en línea Habitat para atender a más de 1.000 millones de usuarios semanales de ChatGPT, gestionando más de 70 millones de solicitudes por segundo y más de 500 petabytes de datos en casi 40 regiones. La plataforma pasó de ser una biblioteca cliente en Python a un servicio distribuido centralizado, y en el segundo trimestre de 2026 fue reescrita en Rust por solo dos ingenieros con ayuda de Codex y GPT-5.5. El nuevo servicio en Rust maneja el 95% de las solicitudes de producción, es 6 veces más eficiente en CPU y 15 veces más en memoria, y Python será deprecado en las próximas semanas.
OpenAI escala PostgreSQL para soportar 800 millones de usuarios de ChatGPT
OpenAI detalló cómo escaló PostgreSQL para soportar millones de consultas por segundo y 800 millones de usuarios de ChatGPT, con una única instancia primaria en Azure PostgreSQL y casi 50 réplicas de lectura en varias regiones. La carga de base de datos creció más de 10 veces en un año. La empresa aplicó optimizaciones como agrupación de conexiones con PgBouncer, caché con bloqueo, aislamiento de cargas de trabajo, límites de tasa y gestión estricta de esquemas, y migró cargas intensivas en escritura a sistemas fragmentados como Azure Cosmos DB.