OpenAI, 새 Git 백엔드 Pando 공개: push 지연 5배 단축, 하루 1페타바이트 처리
- OpenAI가 모노레포용 새 Git 백엔드 Pando를 만들어 전면 적용, 프로덕션 push 지연 중앙값을 약 5배 줄이고 하루 거의 1페타바이트의 Git 데이터를 서비스함
- Codex 도입 이후 커밋이 2024년 1분기 대비 2026년 4분기 추정 2,442%까지 늘었고, 작년 말부터 느린 fetch/push와 머지 실패로 가용성이 90% 아래로 떨어졌음
- Pando는 브랜치별 업데이트를 따로 조정해 서로 다른 브랜치 push를 병렬로 처리하고, 팩파일을 여러 fetch에 재사용해 같은 바이트를 캐시에서 다수 클라이언트로 내보냄. 대신 여러 브랜치를 함께 보는 독자는 서로 다른 시점의 상태를 볼 수 있음
- Git 프로토콜과 클라이언트 호환성을 유지해 엔지니어와 에이전트가 기존 워크플로를 그대로 쓰고, 개선 사항은 OpenAI의 Git 포크에서 업스트림으로 기여할 계획임
Hacker News 의견들
기술적인 디테일은 차치하고 이 커밋 볼륨 자체가 말이 안 된다. 저런 성장을 왜 자산으로 보는지 모르겠음, 그냥 부채 아닌가.
그건 그냥 Anthropic이 소스 컨트롤 재설계 연구를 올린 데 대한 반응글 아님? 글 쓴 사람들 중에 이런 질문을 생각한 사람은 없을 듯.
저런 성장이 바로 RSI로 가는 길이니까 자산임.
코딩 볼륨이 부채인 건 인간 엔지니어한테만 그렇다. 기억력도 짧고 집중력도 금방 떨어지고 취향도 까다롭잖아. LLM은 그런 문제가 없음.
그냥 심플하게 갈 수 있었는데 멍청하게 간 거지.
기술이 작동한다는 걸 보여주는 데모라서 자산임. 애플 영업사원이 안드로이드 들고 다니면 안 되는 것처럼 그냥 토큰을 왕창 태우는 게 맞음. 솔직히 이제 소프트웨어 엔지니어로 사는 게 점점 정당화가 안 된다.
인상적임. LLM이 진짜 새로운 소프트웨어를 만드는 걸 보는 것 같다.
주제엔 관심 없지만 글은 좋다. 두 줄마다 AI 티 나는 것도 없고 과장도 없이 엔지니어들이 숫자랑 차트 들고 직접 설명함.
사람이 썼는지 아직 공개 안 된 모델이 썼는지 구분할 수 있다고 생각하는 게 순진함.
그 엄청난 코드가 대체 뭘 하는 건지 설명해줄 사람? 모델 아키텍처에 학습 인프라, 서빙, 앱 소스가 다 있겠지만 왜 지수적으로 늘어나야 하는지 모르겠다. 제품은 별로 안 변하는데 엔지니어들은 뭘 하는 건지.
AI 슬롭임. 내 경험상 에이전트는 코드를 훨씬 많이 쓰고 테스트도 많고, 고치고 또 고치면서 커밋이 끝없이 쌓임.
벤치마크가 하나도 없음. 초당 push 몇 개 처리하는지, 동시에 붙는 pusher가 몇 명인지 같은 게 있어야지.
요점을 놓친 것 같은데.
빅테크에선 엔지니어가 여러 세션 동시에 돌리고 커밋과 push는 LLM이 대부분 함. 이제 그게 표준이 되어가는 중임.