- RippleとAWSは、XRPLインシデントレビューを数分に短縮するためにBedrock AIをテストしています。
- この計画は、XRP Ledgerのグローバルノードネットワーク全体で発生する膨大なC++ログの処理を目指しています。
- AWSのパイプラインは、ログとコード、標準を結びつけ、根本原因のチェックを迅速化します。
Amazon Web ServicesとRippleは、XRPLのモニタリングを高速化できるAmazon Bedrockの導入を検討しています。この取り組みに詳しい関係者によると、目的はXRP Ledgerのシステムログやネットワーク挙動の分析を迅速化することです。AWSのスタッフが共有した内部評価によれば、一部のインシデントレビューは数日から約2～3分に短縮される可能性があります。
XRP Ledgerは、世界中の独立したオペレーターによって運用される分散型レイヤー1ネットワークとして稼働しています。レジャーは高いスループットをサポートするC++コードベースを利用していますが、その結果、大規模かつ複雑なログが生成されます。
Amazon BedrockはXRPLログのボトルネックを解消
RippleとAWSは、Bedrockモデルがバリデータやサーバーログを大規模に解釈できるかどうかの研究を進めています。AWSのアーキテクトVijay Rajagopal氏によるカンファレンスでの発言によれば、Bedrockは生ログを検索可能なシグナルに変換する層として機能します。エンジニアは、期待されるXRPLの挙動を反映したモデルにクエリを投げることができます。
Rippleの関連資料によると、XRPLネットワークは大学や企業を含め900以上のノードで構成されています。同資料では、各ノードが30～50GBのログを生成し、全体で約2～2.5PBに達するとしています。エンジニアは、異常をプロトコルコードまで遡るためにC++の専門家が必要となることが多く、これがインシデント対応を遅らせる要因となっています。
XRP Ledgerログを移動・分割・インデックス化するAWSのパイプライン
提案されているワークフローでは、ノードのログがGitHubのツールとAWS Systems Managerを用いてAmazon S3に移動されます。取り込み後、イベントトリガーがAWS Lambda関数を起動し、各ファイルのチャンク境界を定義します。その後、パイプラインはチャンクのメタデータをAmazon SQSに送り、並列処理を可能にします。
さらに別のLambda関数がS3から関連バイト範囲を取得し、ログ行やメタデータを抽出してCloudWatchへインデックス化のため送信します。AWSのドキュメントでは、EventBridgeとLambdaを使い大規模なログ処理を行う同様のイベント駆動型パターンが説明されています。
AWSのスタッフは、地域的な接続イベントを例に、より迅速なトリアージの利点を示しました。紅海の海底ケーブルの切断により、アジア太平洋地域の一部ノードオペレーターの接続に影響が出た際、エンジニアはオペレーターからログを収集し、ノードごとに大容量ファイルを処理してから根本原因の調査を開始できました。
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ログとコード、XRPL標準の紐付け
AWSのエンジニアは、XRPLのコードや標準ドキュメントのバージョン管理を行う並行プロセスについても説明しました。このフローは主要リポジトリを監視し、Amazon EventBridgeでアップデートをスケジューリング、S3にバージョン付きのスナップショットを保存します。インシデント時には、システムがログのシグネチャと正しいソフトウェアリリースや仕様を紐付けることができます。
この紐付けは、ログだけではプロトコルの特殊なケースを説明できない場合があるため重要です。トレースとサーバーソフトウェア、仕様を組み合わせることで、AIエージェントは異常を最も可能性の高いコードパスにマッピングできます。目標は、障害やパフォーマンス低下時にオペレーターへより迅速かつ一貫した指針を提供することです。
この取り組みは、XRPLエコシステムがトークン機能や運用範囲を拡大する中で進められています。XRPLのドキュメントでは、Multi-Purpose Tokensは効率性とトークン化の容易さを目的とした代替可能トークン設計であると説明されています。Rippleはまた、Rippled 3.0.0リリースでの新たな修正案や修正点も強調しています。
現時点では、この取り組みは研究段階であり、公開製品としてのリリースには至っていません。両社とも導入日を発表しておらず、チームはモデルの精度やデータガバナンスの検証を続けています。また、調査時にノードオペレーターがどこまで情報共有するかにも依存します。それでも、このアプローチはAIとクラウドツールがXRPLのコンセンサスルールを変更せずにブロックチェーンの可観測性を支援できる道筋を示しています。
