GitHub sta gestendo una crescita dell'attività sulla piattaforma che, nel giro di pochi mesi, ha assunto dimensioni notevoli Da aprile, il numero mensile di commit, cioè delle modifiche al codice registrate nei progetti ospitati su GitHub, è passato da 1,4 a 2,9 miliardi. Il dato è stato comunicato dalla stessa società dopo l'interruzione che lunedì ha reso inaccessibili diversi servizi per oltre sette ore.
A causare il down non sarebbe stata una modifica al codice o alla configurazione. GitHub spiega che il traffico ha raggiunto un nuovo picco e che un componente critico dell'infrastruttura nel data center Central US non è riuscito a scalare abbastanza rapidamente. Ne sono seguiti problemi di capacità che hanno coinvolto più servizi della piattaforma.I 2,9 miliardi di commit mensili danno un'idea di quanto sia aumentata l'attività. Un commit registra le modifiche apportate a un progetto e rappresenta una delle operazioni più comuni per chi utilizza GitHub. La società riconosce che una crescita di queste dimensioni sta mettendo sotto pressione i propri sistemi, senza però usarla come giustificazione per quanto accaduto.
L'aumento coincide con una fase in cui gli strumenti di programmazione basati su AI vengono utilizzati sempre più spesso per scrivere, modificare e verificare codice. Agenti e assistenti possono produrre modifiche con una frequenza molto superiore rispetto a un flusso di lavoro esclusivamente manuale. Non significa, però, che GitHub abbia attribuito direttamente all'AI il picco che ha provocato l'interruzione.
La società sta intervenendo soprattutto sulla capacità dei sistemi di reggere improvvisi aumenti delle richieste. Tra le misure annunciate c'è una revisione degli avvisi legati all'utilizzo di CPU e memoria, così da individuare prima i componenti che rischiano di raggiungere il limite durante i periodi di maggiore attività.
GitHub vuole anche modificare il modo in cui i propri servizi gestiscono i tentativi ripetuti dopo un errore. Verranno introdotti limiti e budget per i nuovi tentativi, insieme a timeout variabili e coerenti tra i diversi servizi. Lo scopo è evitare che una componente in difficoltà generi una quantità crescente di nuove richieste e finisca per sovraccaricare anche le altre.
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