- Ripple e AWS estão testando o Bedrock AI para reduzir as análises de incidentes do XRPL para minutos.
- O plano mira volumes massivos de logs C++ na rede global de nós do XRP Ledger.
- Um pipeline da AWS conectaria logs com código e padrões para verificações de causa raiz mais rápidas.
Amazon Web Services e Ripple estão explorando uma configuração Amazon Bedrock que pode acelerar o monitoramento do XRPL. Pessoas familiarizadas com o trabalho disseram que o objetivo é uma análise mais rápida dos logs do sistema do XRP Ledger e do comportamento da rede. Avaliações internas compartilhadas por funcionários da AWS sugerem que algumas análises de incidentes poderiam cair de dias para cerca de dois a três minutos.
O XRP Ledger funciona como uma rede descentralizada layer-1 com operadores independentes em todo o mundo, abrangendo várias regiões. O ledger utiliza uma base de código C++ que suporta alta taxa de transferência, mas produz logs grandes e complexos.
Amazon Bedrock mira gargalos nos logs do XRPL
Ripple e AWS estão estudando como modelos Bedrock podem interpretar logs de validadores e servidores em escala. Comentários feitos por Vijay Rajagopal, arquiteto da AWS, em conferências, descreveram o Bedrock como uma camada que transforma entradas brutas em sinais pesquisáveis. Engenheiros poderiam consultar modelos que refletem o comportamento esperado do XRPL.
Documentos da Ripple mencionados na discussão colocam a rede XRPL com mais de 900 nós em universidades e empresas. O mesmo material afirma que cada nó pode gerar de 30 a 50 GB de logs, totalizando cerca de 2–2,5 PB. Engenheiros frequentemente precisam de especialistas em C++ para rastrear anomalias até o código do protocolo, o que pode retardar a resposta a incidentes.
Um pipeline AWS para mover, dividir e indexar logs do XRP Ledger
O fluxo de trabalho proposto começa com os logs dos nós sendo movidos para o Amazon S3 utilizando ferramentas do GitHub e o AWS Systems Manager. Após a ingestão, gatilhos de eventos iniciam funções AWS Lambda que definem os limites de divisão para cada arquivo. O pipeline então envia metadados dos segmentos para o Amazon SQS para processamento paralelo.
Outra função Lambda extrai os intervalos de bytes relevantes do S3. Ela extrai linhas de log e metadados, depois os encaminha para o CloudWatch para indexação. A documentação da AWS descreve padrões semelhantes orientados por eventos que utilizam EventBridge e Lambda para processar logs em escala.
Funcionários da AWS utilizaram um evento regional de conectividade para mostrar o benefício de uma triagem mais rápida. Eles disseram que um corte em um cabo submarino no Mar Vermelho afetou a conectividade de alguns operadores de nós na Ásia-Pacífico. Engenheiros coletaram logs dos operadores e processaram grandes arquivos por nó antes de iniciar uma análise de causa raiz.
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Conectando logs com código e padrões do XRPL
Engenheiros da AWS também descreveram um processo paralelo que versiona o código do XRPL e a documentação de padrões. O fluxo monitora repositórios-chave, agenda atualizações pelo Amazon EventBridge e armazena snapshots versionados no S3. Durante um incidente, o sistema pode parear uma assinatura de log com a versão correta do software e especificação.
Essa ligação é importante porque apenas os logs podem não explicar um caso atípico do protocolo. Ao parear rastreamentos com o software do servidor e especificações, agentes de IA podem mapear uma anomalia para o caminho de código mais provável. O objetivo é orientação mais rápida e consistente para operadores durante falhas e degradação de desempenho.
O trabalho também ocorre enquanto o ecossistema XRPL expande recursos de token e a superfície operacional. A documentação do XRPL descreve os Multi-Purpose Tokens como um design de token fungível voltado para eficiência e tokenização facilitada. A Ripple também destacou novas emendas e correções na versão Rippled 3.0.0.
Por enquanto, o esforço permanece como pesquisa e não como lançamento público de produto. Nenhuma das empresas anunciou uma data de implementação, e as equipes ainda estão testando a precisão dos modelos e a governança dos dados. Também depende do que os operadores de nós escolhem compartilhar durante as investigações. Mesmo assim, a abordagem mostra como IA e ferramentas de nuvem podem apoiar a observabilidade em blockchain sem alterar as regras de consenso do XRPL.
