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OpenAI 用 PostgreSQL 扛起 8 亿用户级别流量

OpenAI 发布最新技术博客,披露了其如何将开源关系型数据库 PostgreSQL 扩展到前所未有的规模,以支撑 ChatGPT 和 API 的全球业务,这一实践刷新了业内对传统数据库可扩展性的认知。 随着 ChatGPT 用户数快速增长,OpenAI 过去一年里 PostgreSQL 的数据库负载激增超过 10 倍。为了满足数百万级查询/秒(QPS)的请求并保持低延迟性能,他们在架构上进行了大量优化。 核心架构依旧采用单主库(single-primary) + 多只读副本方案,主库负责写入工作,约 50 个只读副本分布全球多个区域用来处理读取请求。这样既避免了复杂的分片系统,又能支持大规模读负载。 核心优化策略 1. 分离读写,并减少写入压力 为了防止主库写入瓶颈,OpenAI 将可拆分的写密集型工作负载迁移到分片系统(如 Azure Cosmos DB),并在应用逻辑层尽量减少不必要的写操作。 2. 读查询尽可能下放到副本 主库仅保留必须在写事务中运行的查询,其他读取由全球副本处理,大幅减少主节点负载。 3. 连接池与缓存策略 使用 PgBouncer 做连接池代理,把数据库连接...

Solon AI Remote Skills(Mcp Skill):开启分布式技能的“感知”时代

引言:AI Agent 的“最后一公里”挑战 在 AI Agent 的工程实践中,我们正在经历一场从“本地集成”到“云端插件化”的变革。过去一年,行业见证了Model Context Protocol (MCP)的崛起,它成功解决了大模型与外部工具跨进程连接的“协议标准化”问题。然而,随着企业级场景的深入,开发者们发现:仅仅实现连接是不够的。 今天,Solon AI 3.9.0 正式提出Remote Skills(远程技能)的概念。这一特性并非对 MCP 的简单封装,而是将原本静态的、被动触发的 MCP 工具集,进化为具备业务感知力、生命周期管理和动态路由能力的分布式智能单元。 一、 从 MCP Tools 到 Remote Skills 的跨越 传统的 MCP 交互模式本质上是一种“静态广播”。服务端一旦启动,便会将所有工具(Tools)全量暴露给大模型。这种模式在单机实验环境下运行良好,但在复杂的多租户、高安全要求的企业级业务中,会引发三个致命的工程痛点: 1. 上下文噪音(Context Noise)与 Token 膨胀: 大模型的上下文窗口是昂贵且有限的。如果一个系统拥有 50...

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