Git'in sürüm kontrolü, dağıtık yapısı ve ücretsiz barındırma gibi cazip özellikleri, paket yöneticileri için onu bir veritabanı olarak kullanma fikrini başlangıçta oldukça çekici kılıyor. Ancak makale, bu yaklaşımın ölçeklenebilirlik sorunları nedeniyle sürekli başarısız olduğunu vurguluyor. Özellikle büyük ve sık güncellenen paket indeksleri söz konusu olduğunda, Git'in mimarisi performans darboğazlarına yol açıyor ve geliştirme süreçlerini yavaşlatıyor. Bu durum, Git'in temel tasarımının, sürekli değişen ve büyüyen metadata depoları için uygun olmadığını gösteriyor.
Rust'ın paket yöneticisi Cargo, crates.io indeksinin Git deposu olarak başlamasıyla benzer sorunlar yaşadı. İndeks büyüdükçe, kullanıcılar uzun süren delta çözümleme süreçleriyle karşılaştı, özellikle CI ortamlarında her seferinde tüm indeksi indirmek büyük bir maliyet oluşturuyordu. Çözüm olarak, Cargo RFC 2789 ile seyrek HTTP protokolüne geçerek, sadece projenin ihtiyaç duyduğu bağımlılık metadata'sını indirmeye başladı. Benzer şekilde, Homebrew da homebrew-core ve homebrew-cask depolarının aşırı büyümesi ve git fetch işlemlerinin yavaşlığı nedeniyle GitHub'ın uyarılarıyla karşılaştı. Homebrew 4.0.0 ile tap güncellemeleri için JSON indirmelerine geçerek bu sorunu aştı ve otomatik güncellemeleri çok daha hızlı hale getirdi.
iOS ve macOS geliştirme için kullanılan CocoaPods da aynı zorluklarla yüzleşti. Specs deposu yüz binlerce podspec dosyasına ulaşınca, klonlama ve güncelleme dakikalar sürdü ve CI süreçlerini olumsuz etkiledi. GitHub'ın CPU limitleri bile devreye girdi. CocoaPods ekibi, Git'in yavaş ağlar ve yedekleme eksikliği gibi o dönemin koşullarına göre tasarlandığını, ancak sürekli entegrasyon gibi modern geliştirme pratikleri için uygun olmadığını fark etti. Sonunda, CocoaPods 1.8 ile çoğu kullanıcı için Git'ten tamamen vazgeçerek podspec dosyalarını doğrudan HTTP üzerinden sunan bir CDN kullanmaya başladı.
Paket yöneticilerinin, Git'i veritabanı olarak kullanmaktan vazgeçip daha optimize edilmiş HTTP tabanlı çözümlere yönelmesi, modern geliştirme süreçlerinde performans ve ölçeklenebilirlik için kritik bir dönüşümü temsil ediyor.