AWS y Ripple exploran la monitorización de xrpl con Amazon Bedrock IA generativa

Ripple y Amazon Web Services están colaborando en una monitorización avanzada de xrpl utilizando Amazon Bedrock, con el objetivo de comprimir días de análisis de red en minutos.

Ripple y AWS buscan una visión más rápida de las operaciones del XRPL

Amazon Web Services y Ripple están investigando cómo Amazon Bedrock y sus capacidades de inteligencia artificial generativa pueden mejorar la monitorización y análisis del XRP Ledger, según personas familiarizadas con la iniciativa. Los socios quieren aplicar IA a los registros del sistema del libro mayor para reducir el tiempo necesario para investigar problemas de red y anomalías operativas.

Algunas evaluaciones internas de ingenieros de AWS sugieren que procesos que antes requerían varios días ahora pueden completarse en solo 2-3 minutos. Además, la inspección automatizada de registros podría liberar a los equipos de plataforma para centrarse en el desarrollo de funciones en lugar de la resolución rutinaria de problemas. Dicho esto, el enfoque depende de pipelines de datos robustos y de una interpretación precisa de registros complejos.

Arquitectura descentralizada del XRPL y complejidad de los registros

XRPL es una cadena de bloques descentralizada de capa 1 soportada por una red global de operadores de nodos independientes. El sistema está en funcionamiento desde 2012 y está escrito en C++, una elección de diseño que permite alto rendimiento pero genera registros del sistema intrincados y a menudo crípticos. Sin embargo, esa misma arquitectura enfocada en la velocidad aumenta el volumen y la complejidad de los datos operativos.

Según los documentos de Ripple, XRPL ejecuta más de 900 nodos distribuidos en universidades, instituciones de blockchain, proveedores de wallets y empresas financieras. Esta estructura descentralizada mejora la resiliencia, seguridad y escalabilidad. Sin embargo, complica significativamente la visibilidad en tiempo real de cómo se comporta la red, especialmente durante incidentes regionales o casos raros en el protocolo.

Escala de desafíos de registro en el XRP Ledger

Cada nodo XRPL produce entre 30 y 50 gigabytes de datos de registro, resultando en un estimado de 2 a 2.5 petabytes en toda la red. Cuando ocurren incidentes, los ingenieros deben revisar manualmente estos archivos para identificar anomalías y rastrearlas hasta el código C++ subyacente. Además, se requiere coordinación entre equipos siempre que se involucren aspectos internos del protocolo.

Una sola investigación puede extenderse a dos o tres días porque requiere colaboración entre ingenieros de plataforma y un grupo limitado de especialistas en C++ que entienden los internos del libro mayor. Los equipos de plataforma a menudo esperan a estos expertos antes de poder responder a incidentes o reanudar el desarrollo de funciones. Dicho esto, este cuello de botella se ha vuelto más pronunciado a medida que la base de código ha envejecido y crecido.

Destacan la necesidad de automatización en incidentes del mundo real

Según técnicos de AWS que hablaron en una conferencia reciente, un corte en un cable submarino del Mar Rojo afectó una vez la conectividad de algunos operadores de nodos en la región de Asia-Pacífico. El equipo de plataforma de Ripple tuvo que recopilar registros de los operadores afectados y procesar decenas de gigabytes por nodo antes de que pudiera comenzar un análisis significativo. Sin embargo, la triage manual a esa escala ralentiza la resolución de incidentes.

El arquitecto de soluciones Vijay Rajagopal de AWS dijo que la plataforma gestionada que aloja agentes de inteligencia artificial, conocida como Amazon Bedrock, puede razonar sobre grandes conjuntos de datos. Aplicar estos modelos a los registros del XRP Ledger automatizaría el reconocimiento de patrones y el análisis conductual, reduciendo el tiempo actualmente requerido por inspectores manuales. Además, estas herramientas podrían estandarizar la respuesta a incidentes entre diferentes operadores.

Amazon Bedrock como capa interpretativa para los registros del XRPL

Rajagopal describió Amazon Bedrock como una capa interpretativa entre los registros del sistema en bruto y los operadores humanos. Puede escanear entradas crípticas línea por línea mientras los ingenieros consultan modelos de IA que entienden la estructura y el comportamiento esperado del sistema XRPL. Este enfoque es central en la visión de los socios para una monitorización de xrpl más inteligente a escala.

Según el arquitecto, los agentes de IA pueden ser adaptados a la arquitectura del protocolo para que reconozcan patrones operativos normales frente a fallos potenciales. Sin embargo, los modelos aún dependen de datos de entrenamiento curados y de mapeos precisos entre registros, código y especificaciones del protocolo. Dicho esto, combinar estos elementos promete una vista más contextual de la salud de los nodos.

Pipeline impulsado por AWS Lambda para la ingesta de registros

Rajagopal describió el flujo de trabajo de extremo a extremo, comenzando con los registros en bruto generados por validadores, hubs y manejadores de clientes en XRPL. Los registros se transfieren primero a Amazon S3 mediante un flujo de trabajo dedicado construido con herramientas de GitHub y AWS Systems Manager. Además, este diseño centraliza los datos de operadores de nodos dispares.

Una vez que los datos llegan a S3, los triggers de eventos activan funciones de AWS Lambda que inspeccionan cada archivo para determinar rangos de bytes para fragmentos individuales, alineados con límites de línea de registro y tamaños de fragmento predefinidos. Los segmentos resultantes se envían a Amazon SQS para distribuir el procesamiento a escala y permitir el manejo paralelo de grandes volúmenes.

Una función Lambda separada para procesar registros recupera solo los fragmentos relevantes de S3 según los metadatos de fragmento que recibe. Extrae las líneas de registro y los metadatos asociados antes de enviarlos a Amazon CloudWatch, donde las entradas pueden ser indexadas y analizadas. Sin embargo, la precisión en esta etapa es crítica porque el razonamiento de IA dependiente de los datos segmentados correctamente.

Vinculación de registros, código y estándares para un razonamiento más profundo

Más allá de la solución de ingesta de registros, el mismo sistema también procesa la base de código del XRPL en dos repositorios principales. Uno contiene el software del servidor central para el XRP Ledger, mientras que el otro define estándares y especificaciones que rigen la interoperabilidad con aplicaciones construidas sobre la red. Además, ambos repositorios aportan contexto esencial para entender el comportamiento del nodo.

Las actualizaciones de estos repositorios se detectan automáticamente y se programan mediante un bus de eventos sin servidor llamado Amazon EventBridge. En una cadencia definida, el pipeline extrae el código y la documentación más recientes de GitHub, versiona los datos y los almacena en Amazon S3 para su procesamiento posterior. Dicho esto, la gestión de versiones es vital para que las respuestas de IA reflejen la versión correcta del software.

Los ingenieros de AWS argumentan que sin una comprensión clara de cómo debe comportarse el protocolo, los registros en bruto a menudo son insuficientes para resolver problemas y tiempos de inactividad del nodo. Al vincular los registros con estándares y software del servidor que definen el comportamiento del XRPL, los agentes de IA pueden ofrecer explicaciones más precisas y contextuales de las anomalías y sugerir caminos de remediación específicos.

Implicaciones para la observabilidad de blockchain impulsada por IA

La colaboración entre Ripple y AWS muestra cómo la IA generativa para la observabilidad de blockchain podría evolucionar más allá de simples paneles de métricas. El razonamiento automatizado sobre registros, código y especificaciones promete reducir los tiempos de incidentes y mejorar el análisis de causa raíz. Sin embargo, los operadores aún deberán validar las recomendaciones impulsadas por IA antes de aplicar cambios en producción.

Si la pipeline basada en Bedrock de Amazon cumple con la promesa de una resolución en 2-3 minutos, podría transformar la forma en que las redes blockchain a gran escala gestionan la fiabilidad. Además, una pipeline repetible que combine S3, Lambda, SQS, CloudWatch y EventBridge ofrece una plantilla que otros protocolos podrían adaptar para sus propias necesidades de análisis de logs y inteligencia operativa.

En resumen, Ripple y AWS están experimentando con infraestructura nativa de IA para convertir los extensos registros y el historial de código del XRPL en una señal más rápida y accionable para los ingenieros, estableciendo potencialmente un nuevo estándar en monitorización de blockchain y respuesta a incidentes.