AI агентуудын тэсрэлт GitHub-ийг өвдөг сөхрүүлэв: Сарын коммитын тоо 2.9 тэрбумд хүрч, дэд бүтэц нь ачааллаа дийлэхээ болилоо

Хөгжүүлэгчид бидний өдөр тутмын ажил, кодын төв болсон GitHub платформ түүхэндээ байгаагүй асар том ачааллын өмнө ирээд байна. Саяхан 8-р сарын 17-нд GitHub нийт 8 цаг орчим бүрэн саатсан бөгөөд уг ослын шалтгааны тухай албан ёсны Postmortem тайланг GitHub-ийн CTO Влад Федоров (Vlad Fedorov) олон нийтэд дэлгэлээ. Тайлангаас харвал, системийн уналтын гол шалтгаан нь кодын ямар нэгэн алдаа биш, харин AI кодинг агентуудын үүсгэсэн асар их урсгал буюу дэд бүтцийн багтаамжийн дутагдал байжээ.

Энэхүү нийтлэлээр GitHub дээр яг ямар тоон өөрчлөлтүүд гарсан, дэд бүтцийн ямар хязгаарлалтууд үүссэн, цаашид хөгжүүлэгчдийн Git ажлын урсгалд энэ нь хэрхэн нөлөөлөх талаар авч үзье.

2.9 тэрбум коммит: Хүн биш AI ажиллаж эхлэхэд юу болов?

Сүүлийн хэдхэн сарын дотор дэлхий даяар программ хангамжийн хөгжүүлэлтийн арга барил эрс өөрчлөгдсөн. Хөгжүүлэгчид кодоо гараар нэг бүрчлэн шивэхийн оронд Claude Code, Cursor, GitHub Copilot зэрэг агентуудад даалгавар өгч, агентууд нь бие даан файл үүсгэх, засах, тест ажиллуулах, коммит хийх үйлдлийг автоматжуулж байна.

Үүний үр дүнд:

• Сарын коммитын тоо 2.9 тэрбумд хүрсэн (Энэ оны 4-р сард 1.4 тэрбум байсан нь хэдхэн сарын дотор 2 дахин өссөн үзүүлэлт).
• Сар бүр 130 сая Pull Request (PR) нэгтгэгдэж (merged), 24 сая цоо шинэ репозитори үүсгэгдэж байна.

Хүн өдөрт 5-10 коммит хийдэг бол дэвсгэрт (background) тасралтгүй ажилладаг нэг AI агент хэдэн минутын дотор хэдэн арван коммит, авто-тестийн өөрчлөлт хийх чадвартай. Энэхүү экспоненциал өсөлт нь Git-ийн үндсэн өгөгдлийн сан болон authentication (нэвтрэлт баталгаажуулалт)-ийн системүүдийг шууд нураах хэмжээний цохилт болжээ.

3 сая CPU core нэмсэн ч хүчин чадлын дээд хязгаарт хүрэв

GitHub-ийн тайланд дурдсанаар, тэд дэд бүтцээ өргөтгөхгүй зүгээр суугаагүй. Зөвхөн энэ оны дотор л гэхэд:

• Нийт 3 сая шинэ CPU core,
• 120 Petabyte өндөр хурдны санах байгууламжийг (high-speed NVMe storage) серверүүддээ нэмж суурилуулсан байна.

Гэвч асуудал техник хангамжийн зардалд биш, физик хязгаарлалтад тулжээ. GitHub-ийн төв дата төвүүдийн цахилгаан эрчим хүчний хэрэглээ дээд хязгаартаа хүрсэн тул өөрсдийн On-Premise өгөгдлийн төвдөө физик сервер нэмж суурилуулах боломжгүй болсон байна.

8-р сарын 17-ны өдөр төв дата төвийн гол дэд бүтцийн бүрэлдэхүүн хэсэг ачааллаа дийлэлгүй гацаж, улмаар Authentication үйлчилгээ тасалдаж, гинжин урвалаар платформ даяараа 8 цагийн турш доголджээ.

Microsoft Azure руу хийх шилжилт огцом түргэсэв

Энэхүү дарамтыг даван туулах цорын ганц гарц нь клоуд дэд бүтцэд бүрэн дулдуйдах явдал болж байна. GitHub одоогоор системийнхээ ачааллыг Microsoft Azure руу шилжүүлэх ажлыг төлөвлөсөн хугацаанаас нь өмнө хүчээр түргэсгэж эхэлжээ.

• 5-р сард нийт ачааллын дөнгөж 12% нь Azure дээр байсан бол одоогоор 58%-ийг Azure-ийн кластерууд үүрч байна.
• Git-ийн нийт үйлдлүүдийн (clone, fetch, push г.м.) 50% нь бүрэн Azure дээр ажиллаж эхэлсэн байна.

Хөгжүүлэгчид юуг анхаарах ёстой вэ?

Энэхүү үйл явдал нь зөвхөн нэг платформын асуудал биш бөгөөд программ хангамжийн ертөнц бүхэлдээ шинэ эрин үед шилжиж буйг харуулсан дохио юм. Хөгжүүлэгчид болон DevOps багуудын анхаарах гол дүгнэлтүүд:

1. Git дэд бүтэц хүнд биш агентуудад зориулагдаж өөрчлөгдөх шаардлагатай болсон: Бидний өнгөрсөн 15 жилийн турш ашиглаж ирсэн monolithic Git server, webhook, CI/CD pipeline-ууд нь хүний хурдад тохируулагдсан байсан. AI агентууд миллисекунд тутамд PR шидэж, автоматаар тест ажиллуулах үед дэд бүтэц амархан ачааллаа алдаж байна.
2. Rate Limit ба Квотууд чангарах магадлалтай: Ирэх саруудад GitHub, GitLab зэрэг платформууд робот/агентын үүсгэсэн коммит болон API дуудлагуудад зориулсан шинэ хязгаарлалт, төлбөрийн тусдаа тариф нэвтрүүлж магадгүй юм.
3. Internal Tools & Self-hosted шийдлүүдээ бэлтгэх: Хэрэв танай баг дотооддоо ажилладаг AI код үүсгэгч агент (Claude Code, локал LLM г.м.) ашиглаж байгаа бол тэдгээрийн үүсгэх Git traffic нь танай дотоод GitLab эсвэл CI/CD серверүүдийг унагах эрсдэлтэй тул одооноос caching, queue management болон batching механизмуудыг хэрэгжүүлэх хэрэгтэй.

Хөгжүүлэлтийн ертөнцөд "Vibe coding" болон "Autonomous Agents" бодит амьдрал дээр биелэлээ олж байгаагийн хамгийн тод баталгаа бол энэ юм — одоо асуудал AI модельд биш, түүний хурдыг дааж чадахгүй байгаа хуучин дэд бүтцэд байна.

---

Эх сурвалж: The New Stack, GitHub Postmortem Reports