Anthropic、Cursor、GitHub、OpenAI：エージェント規模でGitを運用する4つのアプローチ

Anthropic、GitをScionに置き換え

自社のコードを一元管理する単一リポジトリである内部モノレポにおいて、Anthropicは2026年5月時点で1日約2,500件だったマージが、9月には3万件以上に増加した。メイン履歴は約100GBに達し、継続的インテグレーション（CI）のために1日あたり約2,500万件のフェッチが行われている。同社によれば、従来のGitの使用では1日あたり600PB以上のデータ転送が必要だったという。数百ものリポジトリミラーとスナップショットをオブジェクトストレージ上で運用することは、管理不可能になっていた。

そこでAnthropicは、5か月で開発した自社製システム「Scion」でGitを置き換えた。サーバー側でマージ、リベース、コミット作成などの重い操作を処理し、ローカルクライアントは限られたキャッシュの管理と、オンデマンドでのディスク上のファイル実体化のみを行う軽量レイヤーに限定されている。

Scionのチェンジセットは、完全なオブジェクトツリーを指すGitのコミットとは異なり、最初の親との差分となる変更ファイルのリストのみを保存する。また、Gitが使用する圧縮アーカイブであるパックファイルも排除している。Anthropicによると、このインフラは従来のGitフリートに比べて計算リソースとメモリを200分の1しか消費せず、CIのCPUキャパシティは25%向上したという。

Cursor、S3上の書き込み先行ログを基盤に

Cursorは、ローカルのNVMeディスク上でGitのネイティブなストレージフォーマットとツールを維持した。GitHubの歴史的なレプリケーションアーキテクチャであるSpokesの限界を超えるため、同社は自社のモノレポとマイクロリポジトリ群に適用する代替エンジン「Continuity」を設計した。

このアーキテクチャは、複数のオブジェクトを連続して同一ファイルに保存する書き込み先行ログ（WAL）に依存している。各プッシュはこのログの個別のエントリを形成し、S3上に永続化されるまでいかなるプッシュも完了（ACK）されない。CAS（比較交換、条件付き更新のアトミック操作）によって更新されるインデックスファイルが各トランザクションを順序付ける。NVMeディスク上のレプリカは単なるキャッシュであり、ログから再ハイドレートされ、どのノードも書き込みを受け取ることができる。

Continuityは、S3 Standardで毎秒120プッシュ、S3 Express One Zoneでは300プッシュ以上を達成している。それ以上は、ディスク上のGitのコンパクション速度という本質的な限界がボトルネックとなる。読み取りでは、100レプリカまで書き込みに影響を与えることなく、線形のスケーリングを示した。

OpenAIとGitHub、各アーキテクチャを調整

2年間で、OpenAIのモノレポのmasterブランチに到達するコミット量は約25倍に増加し、バージョン管理の信頼性は90%を下回っていた。同社は10週間で「Pando」を開発した。このバックエンドは、ある時点での全ブランチの一貫した状態を提供することを放棄し、因果的一貫性を採用している。クライアントはブランチ作成者の履歴を尊重し、無関係なブランチとの間ではグローバルな順序付けを行わない。サーバーは不変のパックファイルを再利用し、データをオブジェクトストレージに保存するため、プッシュ時のローカルでの解凍は不要だ。OpenAIによれば、Pandoはプッシュの中央値レイテンシを約80%削減し、「一握り」のCPUコアで1日あたり約1PBのGitデータを配信できるという。

一方、GitHubは2026年9月に73億8,000万件のコミットと33億5,000万件のプッシュを記録し、この量は1年で5倍以上に増加した。現在本番環境に展開中の同社のアーキテクチャは、クォーラムと3PCプロトコルをリポジトリ全体ではなく個々の参照に限定している。内部テストでは、競合するリポジトリでの書き込みスループットが3～4倍向上した。権威あるデータはAzureオブジェクトストレージに委ねられており、GitHubは書き込みスループットが最大35倍向上する可能性と、読み取り層の自律的なスケーリングを発表している。