- Ripple et AWS testent Bedrock AI afin de réduire les examens d’incidents XRPL à quelques minutes.
- Le projet cible les énormes volumes de logs C++ à travers le réseau mondial de nœuds du XRP Ledger.
- Un pipeline AWS relierait les logs au code et aux standards pour accélérer l’analyse des causes racines.
Amazon Web Services et Ripple explorent une configuration Amazon Bedrock qui pourrait accélérer la surveillance du XRPL. Selon des sources proches du dossier, l’objectif est d’analyser plus rapidement les logs système du XRP Ledger et le comportement du réseau. Des évaluations internes partagées par le personnel d’AWS suggèrent que certains examens d’incidents pourraient passer de plusieurs jours à environ deux à trois minutes.
Le XRP Ledger fonctionne comme un réseau décentralisé de couche 1, avec des opérateurs indépendants dans de nombreuses régions à travers le monde. Le registre utilise une base de code C++ qui permet un débit élevé, mais qui génère des logs volumineux et complexes.
Amazon Bedrock cible les goulets d’étranglement des logs XRPL
Ripple et AWS étudient comment les modèles Bedrock peuvent interpréter les logs des validateurs et serveurs à grande échelle. Lors d’une conférence, l’architecte AWS Vijay Rajagopal a décrit Bedrock comme une couche transformant les entrées brutes en signaux consultables. Les ingénieurs pourraient interroger des modèles reflétant le comportement attendu du XRPL.
Des documents Ripple mentionnés dans la discussion estiment le réseau XRPL à plus de 900 nœuds répartis entre universités et entreprises. Les mêmes documents indiquent que chaque nœud peut générer 30 à 50 Go de logs, soit un total d’environ 2 à 2,5 Po. Les ingénieurs ont souvent besoin de spécialistes C++ pour remonter les anomalies jusqu’au code du protocole, ce qui peut ralentir la réponse aux incidents.
Un pipeline AWS pour déplacer, segmenter et indexer les logs du XRP Ledger
Le flux de travail proposé commence par le transfert des logs des nœuds vers Amazon S3 à l’aide d’outils GitHub et AWS Systems Manager. Après ingestion, des déclencheurs d’événements lancent des fonctions AWS Lambda qui définissent les limites de segments pour chaque fichier. Le pipeline pousse ensuite les métadonnées des segments dans Amazon SQS pour un traitement parallèle.
Une autre fonction Lambda extrait les plages d’octets pertinentes de S3. Elle extrait les lignes de logs et les métadonnées, puis les transmet à CloudWatch pour indexation. La documentation AWS décrit des schémas similaires basés sur des événements utilisant EventBridge et Lambda pour traiter les logs à grande échelle.
Le personnel AWS a utilisé un incident de connectivité régional pour illustrer l’intérêt d’un triage plus rapide. Ils ont indiqué qu’une coupure de câble sous-marin en mer Rouge avait affecté la connectivité de certains opérateurs de nœuds en Asie-Pacifique. Les ingénieurs ont recueilli les logs des opérateurs et traité de gros fichiers par nœud avant de pouvoir commencer l’analyse des causes racines.
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Lier les logs au code et aux standards XRPL
Les ingénieurs AWS ont également décrit un processus parallèle qui versionne le code XRPL et la documentation des standards. Le flux surveille les dépôts clés, planifie des mises à jour via Amazon EventBridge et stocke des instantanés versionnés sur S3. Lors d’un incident, le système peut associer une signature de log à la bonne version logicielle et à la spécification correspondante.
Ce lien est essentiel car les logs seuls ne suffisent pas toujours à expliquer un cas limite du protocole. En associant les traces au logiciel serveur et aux spécifications, des agents IA peuvent cartographier une anomalie vers un chemin de code probable. L’objectif est d’offrir aux opérateurs des conseils plus rapides et cohérents lors des pannes ou de dégradations de performance.
Ce travail intervient également alors que l’écosystème XRPL élargit ses fonctionnalités de jetons et sa surface opérationnelle. La documentation XRPL décrit les Multi-Purpose Tokens comme un modèle de jeton fongible visant l’efficacité et une tokenisation facilitée. Ripple a également mis en avant de nouveaux amendements et correctifs dans la version Rippled 3.0.0.
Pour l’instant, ce projet reste de la recherche et non un lancement public. Aucune des deux entreprises n’a annoncé de date de déploiement, et les équipes testent encore la précision des modèles et la gouvernance des données. Cela dépend également de ce que les opérateurs de nœuds acceptent de partager lors des investigations. Néanmoins, cette approche montre comment l’IA et les outils cloud pourraient soutenir l’observabilité blockchain sans modifier les règles de consensus XRPL.
