AWS Bedrock podría acelerar la monitorización y análisis del XRP Ledger

Fuente: CryptoTale Título original: Aws Bedrock Could Speed Xrp Ledger Monitoring And Analysis Enlace original:

• Ripple y AWS están probando Bedrock AI para reducir las revisiones de incidentes XRPL a minutos.
• El plan apunta a volúmenes masivos de registros C++ en toda la red de nodos global del XRP Ledger.
• Una canalización de AWS vincularía registros con código y estándares para verificaciones de causa raíz más rápidas.

Amazon Web Services y Ripple están explorando una configuración de Amazon Bedrock que podría acelerar la monitorización del XRPL. Personas familiarizadas con el trabajo dijeron que el objetivo es un análisis más rápido de los registros del sistema XRP Ledger y el comportamiento de la red. Evaluaciones internas compartidas por el personal de AWS sugieren que algunas revisiones de incidentes podrían reducirse de días a aproximadamente dos o tres minutos.

El XRP Ledger funciona como una red descentralizada de capa 1 con operadores independientes en todo el mundo en muchas regiones. El libro mayor utiliza una base de código C++ que soporta un alto rendimiento, pero produce registros grandes y complejos.

Amazon Bedrock apunta a los cuellos de botella en los registros del XRPL

Ripple y AWS están estudiando cómo los modelos de Bedrock pueden interpretar registros de validadores y servidores a gran escala. Comentarios en conferencias atribuidos al arquitecto de AWS Vijay Rajagopal describieron Bedrock como una capa que convierte entradas en bruto en señales buscables. Los ingenieros podrían consultar modelos que reflejen el comportamiento esperado del XRPL.

Los documentos de Ripple referenciados en la discusión sitúan la red XRPL en más de 900 nodos en universidades y empresas. El mismo material indica que cada nodo puede generar entre 30 y 50 GB de registros, lo que en total suma aproximadamente 2-2.5 PB. Los ingenieros a menudo necesitan especialistas en C++ para rastrear anomalías hasta el código del protocolo, lo que puede ralentizar la respuesta a incidentes.

Una canalización de AWS para mover, segmentar e indexar registros del XRP Ledger

El flujo de trabajo propuesto comienza con los registros de los nodos que se trasladan a Amazon S3 usando herramientas de GitHub y AWS Systems Manager. Tras la ingesta, los disparadores de eventos activan funciones de AWS Lambda que definen los límites de los fragmentos para cada archivo. Luego, la canalización envía los metadatos de los fragmentos a Amazon SQS para su procesamiento en paralelo.

Otra función Lambda extrae rangos de bytes relevantes de S3. Esta función extrae líneas de registros y metadatos, y luego los envía a CloudWatch para su indexación. La documentación de AWS describe patrones similares impulsados por eventos que utilizan EventBridge y Lambda para procesar registros a gran escala.

El personal de AWS utilizó un evento de conectividad regional para mostrar el beneficio de una triage más rápida. Dijeron que un corte en un cable submarino del Mar Rojo afectó la conectividad de algunos operadores de nodos en Asia-Pacífico. Los ingenieros recopilaron registros de los operadores y procesaron archivos grandes por nodo antes de poder comenzar una revisión de causa raíz.

Vinculación de registros con código y estándares del XRPL

Los ingenieros de AWS también describieron un proceso paralelo que versiona la documentación del código y los estándares del XRPL. El flujo monitorea repositorios clave, programa actualizaciones a través de Amazon EventBridge y almacena instantáneas versionadas en S3. Durante un incidente, el sistema puede emparejar una firma de registro con la versión de software y especificaciones correctas.

Esa vinculación es importante porque los registros por sí solos pueden no explicar un caso límite del protocolo. Al emparejar rastros con el software del servidor y las especificaciones, los agentes de IA pueden mapear una anomalía a una posible ruta de código. El objetivo es una orientación más rápida y coherente para los operadores durante interrupciones y rendimiento degradado.

El trabajo también llega en un momento en que el ecosistema XRPL expande las funciones de tokens y el área de superficie operativa. La documentación del XRPL describe los Tokens de Uso Múltiple como un diseño de token fungible orientado a la eficiencia y a una tokenización más sencilla. Ripple también destacó nuevas enmiendas y correcciones en la versión Rippled 3.0.0.

Por ahora, el esfuerzo sigue siendo una investigación en lugar de un lanzamiento público de producto. Ninguna de las dos empresas ha anunciado una fecha de despliegue, y los equipos todavía están probando la precisión del modelo y la gobernanza de datos. También depende de lo que los operadores de nodos elijan compartir durante las investigaciones. Aun así, el enfoque esboza cómo la IA y las herramientas en la nube podrían apoyar la observabilidad de blockchain sin cambiar las reglas de consenso del XRPL.