OpenAI 는 대규모 모노레포에 대응하기 위해 내부 백엔드인 'Pando'를 개발했다고 발표했습니다. OpenAI 에서 Git 을 확장하는 방법 | OpenAI https://openai.com/ja-JP/index/scaling-git-at-openai/
우리는 엔지니어와 에이전트가 Git 을 사용하는 방식을 변경하지 않고 더 많은 푸시 및 페치 작업을 처리할 수 있도록 모노레포용 새로운 Git 백엔드인 Pando 를 구축했습니다. Pando 는 푸시 지연 시간을 약 80% 줄였으며, 이제 하루에 거의 1 페타바이트의 Git 데이터를 제공합니다. 에이전트 사용량과 함께 Git 용량을 확장할 수 있습니다. pic.twitter.com/4c0YXOfKqK
OpenAI 내부에서는 코드를 거대한 모노레포로 관리하고 있습니다. Codex 활용으로 커밋 수가 급증하면서 2025 년 말부터 기존 Git 시스템에서는 푸시 실패와 머지 지연이 발생하여 신뢰성이 90% 를 하회하는 사태에 이르렀다고 합니다. 아래는 2024 년 제 1 사분기를 기준으로 한 커밋 수 증가 비율을 보여주며, 2026 년 제 3 사분기에 14 배 이상 증가한 것으로 나타납니다.
Git 대안 시스템인 'Scion'을 개발하여 내부로 이관한 OpenAI 의 경쟁사 Anthropic 역시 모노레포의 과다 확장에 시달리고 있습니다. Anthropic 이 Git 대안 버전 관리 시스템 'Scion'을 개발하고 내부로 이관했으며, AI 로 인한 코드 폭발로 Git 의 한계에 도달했기에 견딜 수 있는 시스템을 개발했습니다 - GIGAZINE
한편, OpenAI 는 Git 의 대안 시스템이 아닌 Git 의 백엔드 시스템으로 Pando 를 개발했습니다. 이를 통해 기존 Git 기반 워크플로우를 변경하지 않고 시스템을 성공적으로 전환할 수 있었습니다. 기존 Git 시스템은 푸시 시 저장소 전체의 업데이트 순서를 조정하지만, Pando 는 브랜치별로 업데이트 순서를 조정합니다. 또한 기존 시스템은 클라이언트별로 Packfile 을 생성하지만, Pando 는 Packfile 을 재사용할 수 있습니다. 이러한 개선 사항으로 OpenAI 는 필요한 리소스를 최소화하면서 하루 평균 약 1 페타바이트의 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 아래 그래프는 1,000 개의 클라이언트가 개별 커밋을 푸시하는 데 소요되는 시간을 '3PC 방식', 'WAL(先行 로그 쓰기 방식)', 'Pando'로 비교한 것입니다. 3PC 방식 (보라색) 이 56.52 초, WAL (주황색) 이 96.26 초 걸린 반면, Pando (파란색) 는 7.71 초 만에 처리를 완료했습니다.
Pando 도입으로 머지 성공률이 크게 향상되었습니다. 기존 시스템에서는 머지 성공률이 90% 를 밑도는 날도 있었지만, Pando 도입 이후에는 100% 에 가까운 성공률을 유지하고 있습니다.
일일 데이터 전송량이 계속 증가하고 있으며, 현재 초당 57 테라바이트, 일당 1 페타바이트 근처의 데이터를 전송하고 있습니다.
또한, Pando 는 한 명의 엔지니어가 핵심 설계를 담당하고 Codex 를 사용하여 Rust 로 구현되었습니다. 개발 시작부터 본업 운영까지 걸린 기간은 단 10 주에 불과하며, 2026 년 4 월에 본업 운영을 시작했습니다. 또한 GPT-6 Astra 를 사용하여 Lean 과 TLA+ 를 통해 형식적 검증이 수행되고 있으며, 보안 AI 의 'Daybreak' 를 통한 공격 저항성 테스트도 실시되었습니다. OpenAI 는 Pando 를 오픈소스로 공개하지 않았으나, Pando 개발 과정에서 얻은 통찰력과 발견된 버그는 Git 개발 커뮤니티와 공유하고 있습니다. OpenAI 의 Git 개발 커뮤니티에 대한 기여 내용은 다음 페이지에 정리되어 있습니다. OpenAI Git · patches & notes https://oai-git.openai.chatgpt.site/
원문 보기 | 출처: Gigazine