- Sinusubukan ng Ripple at AWS ang Bedrock AI upang mapababa ang oras ng pagsusuri ng insidente sa XRPL mula sa ilang araw tungo sa ilang minuto.
- Layon ng plano na maproseso ang napakalaking halaga ng C++ log sa buong global node network ng XRP Ledger.
- Ang isang AWS pipeline ay mag-uugnay ng logs sa code at mga pamantayan para sa mas mabilis na root-cause checks.
Ang Amazon Web Services at Ripple ay nagsasaliksik ng isang Amazon Bedrock setup na maaaring magpabilis ng XRPL monitoring. Ayon sa mga taong may alam sa proyekto, ang layunin ay mapabilis ang pagsusuri ng system logs at network behavior ng XRP Ledger. Batay sa internal na pagsusuri na ibinahagi ng mga tauhan ng AWS, ang ilang insidente ay maaaring mapabilis mula ilang araw tungo sa dalawa hanggang tatlong minuto lamang.
Ang XRP Ledger ay tumatakbo bilang isang desentralisadong layer-1 network na may mga independent operator sa buong mundo. Gumagamit ang ledger ng C++ codebase na sumusuporta sa mataas na throughput, subalit ito ay lumilikha ng malalaki at komplikadong logs.
Layon ng Amazon Bedrock na solusyunan ang log bottlenecks ng XRPL
Pinag-aaralan ng Ripple at AWS kung paano makakatulong ang Bedrock models sa pag-interpret ng validator at server logs sa malakihang antas. Sa isang pahayag mula kay AWS architect Vijay Rajagopal, inilarawan ang Bedrock bilang isang layer na ginagawang searchable signals ang raw entries. Maaaring mag-query ang mga engineer gamit ang models na sumasalamin sa inaasahang behavior ng XRPL.
Ang mga dokumento ng Ripple na binanggit sa talakayan ay nagsasaad na ang XRPL network ay may higit sa 900 nodes sa mga unibersidad at kumpanya. Nasa parehong materyal na bawat node ay maaaring lumikha ng 30-50 GB ng logs, na umaabot sa halos 2–2.5 PB. Kadalasang nangangailangan ang mga engineer ng C++ specialists upang matunton ang anomalies pabalik sa protocol code, na nagiging sanhi ng pagkaantala sa incident response.
Isang AWS pipeline para ilipat, hatiin, at i-index ang XRP Ledger logs
Nagsisimula ang mungkahing workflow sa paglilipat ng node logs papuntang Amazon S3 gamit ang GitHub tooling at AWS Systems Manager. Pagkatapos ng ingestion, magsisimula ng event triggers ang AWS Lambda functions na tumutukoy ng chunk boundaries para sa bawat file. Itinutulak ng pipeline ang chunk metadata sa Amazon SQS para sa parallel processing.
Isa pang Lambda function ang kumukuha ng kaugnay na byte ranges mula sa S3. Kinukuha nito ang log lines at metadata, at ipinapasa ito sa CloudWatch para sa indexing. Inilalarawan ng AWS documentation ang mga kahalintulad na event-driven patterns na gumagamit ng EventBridge at Lambda upang maproseso ang logs sa malakihang antas.
Gumamit ang mga tauhan ng AWS ng isang regional connectivity event upang ipakita ang pakinabang ng mas mabilis na triage. Ayon sa kanila, naapektuhan ng pagputol ng isang Red Sea subsea cable ang konektibidad ng ilang Asia-Pacific node operators. Kinolekta ng mga engineer ang logs mula sa mga operator at pinroseso ang malalaking files bawat node bago masimulan ang root-cause review.
Kaugnay:Hindi Itutuloy ng Ripple ang IPO Habang Pinapalakas ng Private Capital ang Pangmatagalang Paglago
Pag-uugnay ng logs sa code at mga XRPL standards
Inilarawan din ng mga AWS engineer ang isang parallel process na nagve-version ng XRPL code at dokumentasyon ng standards. Binabantayan ng daloy ang mga pangunahing repository, nag-iiskedyul ng updates sa pamamagitan ng Amazon EventBridge, at nagtatago ng versioned snapshots sa S3. Sa panahon ng insidente, maaaring ipares ng sistema ang log signature sa tamang software release at spec.
Mahalaga ang ugnayang ito dahil maaaring hindi sapat ang logs upang ipaliwanag ang isang protocol edge case. Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng traces sa server software at specifications, maaaring itugma ng AI agents ang isang anomaly sa malamang na code path. Layon nito ang mas mabilis at mas consistent na gabay para sa mga operator sa panahon ng outage at degraded performance.
Nagaganap din ang gawaing ito kasabay ng paglawak ng ecosystem ng XRPL sa mga bagong token features at operational surface area. Inilalarawan ng dokumentasyon ng XRPL ang Multi-Purpose Tokens bilang disenyo ng fungible token na nakatuon sa efficiency at mas madaling tokenization. Binibigyang-diin din ng Ripple ang mga bagong amendments at fixes sa Rippled 3.0.0 release.
Sa ngayon, nananatiling research phase ang inisyatibo at hindi pa inilulunsad bilang pampublikong produkto. Wala pang anunsyo mula sa alinmang kumpanya ukol sa deployment date, at patuloy pa ring sinusubok ng mga team ang accuracy ng modelo at data governance. Nakadepende rin ito sa kung anong datos ang pipiliing ibahagi ng mga node operator sa panahon ng imbestigasyon. Gayunpaman, inilalantad ng approach kung paano makakatulong ang AI at cloud tooling sa blockchain observability nang hindi binabago ang XRPL consensus rules.
