OpenAI apresentou o Pando, um novo backend Git que agora serve todo o desenvolvimento em seu monorepo. O backend Git OpenAI Pando mantém o cliente e o protocolo Git padrão. Engenheiros e agentes Codex ainda executam git push e git fetch como antes. Apenas o servidor mudou. A equipe da OpenAI relata que a latência média de push caiu quase 80%. O Pando agora entrega quase um petabyte de dados Git por dia.
TL;DR Escala: quase 1 PB de dados Git por dia; pico acima de 57 TB em 1 hora.
Executa em: hardware comum; VMs padrão em nuvem saturam links de 10 Gbps em clone e fetch.
Desempenho: milhares de pushers concorrentes sem degradação, segundo testes próprios da OpenAI.
Melhor caso: latência média de push reduzida em quase 80% (cerca de 5x).
Pior caso: não é open source; pushes repetidos de ramos reenviam histórico não‑trunk (p99 pack < 3 MiB).
O que é o OpenAI Pando? O Pando é um servidor backend compatível com Git da OpenAI que escala pushes e fetches concorrentes para um monorepo. Foi escrito em Rust e entrou em produção em 10 semanas. Um engenheiro projetou o núcleo e equipes de agentes Codex o implementaram. Ele tem atendido tráfego de produção desde abril de 2026.
Por que a OpenAI precisava de um novo backend Git? O Codex multiplicou o trabalho paralelo. O gráfico de commits da OpenAI mostra commits no master aumentados em 1.378% no Q3 2026 em relação ao Q1 2024. A estimativa para Q4 2026 é +2.442%. Cada push agora dispara muitas fetches de CI. No final de 2025, fetches e pushes ficaram lentos, merges falharam e a confiabilidade às vezes caiu abaixo de 90%. A OpenAI concluiu que o gargalo era como o Git era servido, não o próprio Git.
Como o Pando funciona? O Pando descarta 2 suposições que a maioria dos servidores Git trata como requisitos:
1. Consistência em todo o repositório: servidores convencionais ordenam toda atualização de ref em todo o repositório, fazendo pushes não relacionados esperarem. O Pando usa consistência causal. Cada ramo é serializado de forma independente e os clientes só entram em conflito ao pushar a mesma ref. A compensação: um leitor que visualiza vários ramos pode vê‑los em pontos de tempo diferentes.
2. Um packfile único por cliente: servidores padrão constroem um
Fonte: MarkTechPost
Publicado em 2026-11-03