AWS Bedrock con bibliotecas C++ ayuda a Ripple a acortar el tiempo de diagnóstico de XRP Ledger

Los ingenieros de operación de la red XRP Ledger suelen dedicar varios días a rastrear incidentes, comenzando desde los logs de petabytes generados por las bibliotecas en C++. Ripple y Amazon Web Services están experimentando con Amazon Bedrock AI para reducir este proceso a unos pocos minutos, permitiendo que el sistema analice automáticamente y relacione estos logs con el código fuente de XRPL.

Desafíos en la supervisión de XRP Ledger por escala y complejidad

XRP Ledger funciona como una red descentralizada de capa 1 con más de 900 nodos distribuidos en universidades y empresas a nivel mundial. Cada servidor validador usa C++ para soportar un alto rendimiento, pero también genera un problema importante: cada nodo produce entre 30 y 50 GB de logs, sumando en total aproximadamente 2–2.5 petabytes en toda la red.

Cuando ocurre una anomalía, los ingenieros necesitan expertos en C++ para entender estos logs y rastrear las bibliotecas C++ donde se origina el problema. Este proceso es lento y requiere experiencia especializada, lo que prolonga la respuesta ante incidentes. Por ejemplo, cuando el evento del cable submarino del Mar Rojo afectó la conectividad en la región de Asia-Pacífico, los equipos tuvieron que revisar archivos de logs enormes antes de poder investigar la causa raíz.

Bedrock AI: de logs crudos a señales comprensibles

El arquitecto de AWS Vijay Rajagopal presentó un enfoque innovador: Bedrock actuará como una capa de transformación, convirtiendo los datos de logs en señales que puedan buscarse y analizarse. En lugar de solo revisar líneas en C++, los ingenieros podrán consultar modelos de IA para verificar el comportamiento de la red en comparación con los estándares previstos.

El proceso comienza con la transferencia de logs de los nodos a Amazon S3 mediante GitHub y AWS Systems Manager. Luego, eventos activan funciones Lambda de AWS para definir los límites de segmentación de cada archivo. Los metadatos de estos segmentos se envían a Amazon SQS para procesamiento paralelo, acelerando así el análisis.

Otra función Lambda extrae los fragmentos relevantes desde S3, obtiene las líneas de logs y metadatos, y los envía a CloudWatch para indexación. AWS también describe un flujo paralelo para crear y actualizar la documentación del código fuente de XRPL, usando EventBridge para monitorear repositorios importantes y almacenar snapshots por versión.

Vinculación de logs con código fuente y bibliotecas C++: solución rápida

El aspecto más importante de la solución es la capacidad de vincular logs con la versión del software y las especificaciones de XRPL. Solo con logs no es suficiente para entender casos especiales del protocolo. Al combinar la trazabilidad de logs con las bibliotecas C++ correspondientes, el software del servidor y los estándares técnicos, el agente de IA puede mapear una anomalía a la ruta exacta del código.

Este método es crucial porque permite a los ingenieros entender rápidamente por qué ocurrió un error dentro de las bibliotecas C++ del validador. En lugar de revisar manualmente cientos de líneas de código, la IA puede señalar automáticamente la parte que necesita ajuste.

Resultados prácticos: de días a minutos

Evaluaciones internas compartidas por empleados de AWS muestran que algunas revisiones de incidentes pueden reducirse de varios días a solo 2–3 minutos. Esta mejora permitirá a los operadores de XRPL responder más rápidamente a caídas de rendimiento o interrupciones del servicio.

Este trabajo se realiza en un momento en que el ecosistema XRP Ledger está ampliando sus funciones de tokens mediante Multi-Purpose Tokens y lanzando Rippled 3.0.0 con nuevas correcciones y cambios. La optimización del proceso de supervisión apoyará estos desarrollos.

Estado actual y próximos pasos

Actualmente, el esfuerzo conjunto entre Ripple y AWS sigue en fase de investigación, sin un despliegue público. No se ha anunciado una fecha oficial de lanzamiento, y los equipos aún están verificando la precisión del modelo de IA y la gestión de datos durante el análisis de logs.

Todo esto también depende de qué datos compartan los operadores de nodos durante la investigación de incidentes. Sin embargo, este enfoque demuestra que la IA y las herramientas en la nube pueden apoyar la observación y operación de blockchain de manera eficiente, sin alterar las reglas de consenso de XRPL ni comprometer la seguridad de la red.