Pando: OpenAI skaliert Git-Zugriffe und senkt Push-Latenz fast um das Fünffache

OpenAI hat ein Git-kompatibles Backend namens Pando für sein unternehmenseigenes Monorepo vorgestellt. Das System wurde so eingeführt, dass die bestehenden Arbeitsabläufe der Entwickler ohne Änderungen beibehalten werden konnten.

Die technische Darstellung der Eigenentwicklung wurde von den Autoren Aaron Friel, Taylor Blau und Ted Nyman veröffentlicht. Ziel von Pando ist es, horizontal skalierbare Schreibzugriffe auf viele Branches zu ermöglichen und zugleich einen maximalen Durchsatz bei Leseoperationen zu erreichen.

Skalierung und Leistungssteigerung im Entwicklungsbetrieb

Die Notwendigkeit für das neue Backend ergab sich aus dem rasanten Wachstum der Entwicklungsaktivitäten. Nach Unternehmensangaben sollen die Quartals-Commits in das Monorepo bis Ende 2026 im Vergleich zum ersten Quartal 2024 um über 2.400 Prozent steigen. Das bisherige System war diesem Druck zunehmend weniger gewachsen: Ende des Vorjahres war die Zuverlässigkeit zeitweise unter die Marke von 90 Prozent gefallen.

Im produktiven Einsatz führte Pando laut OpenAI zu deutlichen Verbesserungen. So konnte die mediane Latenz bei Push-Vorgängen um fast das Fünffache gesenkt werden. Zudem bewältigt die Infrastruktur inzwischen ein enormes Datenvolumen und liefert pro Tag nahezu ein Petabyte an Git-Daten aus. Bei diesen Leistungs- und Zuverlässigkeitsvorteilen handelt es sich allerdings um Angaben des Unternehmens, die bisher nicht unabhängig geprüft wurden.

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Technische Architektur und parallele Verarbeitung

Architektonisch setzt Pando darauf, Aktualisierungen von Branches unabhängig voneinander zu koordinieren und Packfiles über verschiedene Abrufe hinweg zu teilen. Am 2. November 2026 wurden weitere technische Details zur Funktionsweise bekannt: Pushes auf unabhängige Referenzen laufen demnach vollständig parallel ab. Aktualisierungen einzelner Referenzen erfolgen wiederum über atomare Compare-and-Swap-Operationen, um Konsistenz zu gewährleisten.

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Zusätzlich integriert das System ein mehrstufiges Speichermanagement. Eine Hintergrund-Kompaktierung fasst kleinere Packfiles schrittweise zu größeren Einheiten zusammen, die bis zu vier Ebenen (L4) umfassen. Dieses Verfahren ähnelt dem Prinzip von Log-Structured Merge-Trees (LSM-Trees), wie sie aus modernen Datenbanksystemen bekannt sind.

Mit diesem Ansatz entschied sich OpenAI für eine andere Strategie als Branchenkollegen: Anders als Anthropic behielt OpenAI das etablierte Git-System als grundlegendes Fundament der eigenen Codebasis bei, anstatt eine völlig neue Versionsverwaltung einzuführen.