AWS dan Ripple menjelajahi pemantauan xrpl dengan AI generatif Amazon Bedrock

Ripple dan Amazon Web Services bekerja sama dalam pemantauan xrpl tingkat lanjut menggunakan Amazon Bedrock, bertujuan untuk memadatkan analisis jaringan selama berhari-hari menjadi menit.

Ripple dan AWS menargetkan wawasan yang lebih cepat tentang operasi XRPL

Amazon Web Services dan Ripple sedang meneliti bagaimana Amazon Bedrock dan kemampuan kecerdasan buatan generatifnya dapat meningkatkan cara pemantauan dan analisis XRP Ledger, menurut orang-orang yang akrab dengan inisiatif tersebut. Mitra ingin menerapkan AI ke log sistem ledger untuk mengurangi waktu yang dibutuhkan dalam menyelidiki masalah jaringan dan anomali operasional.

Beberapa penilaian internal dari insinyur AWS menunjukkan bahwa proses yang sebelumnya memerlukan beberapa hari kini dapat diselesaikan dalam 2-3 menit saja. Selain itu, inspeksi log otomatis dapat membebaskan tim platform untuk fokus pada pengembangan fitur daripada pemecahan masalah rutin. Namun, pendekatan ini bergantung pada pipeline data yang kokoh dan interpretasi yang akurat terhadap log yang kompleks.

Arsitektur XRPL terdesentralisasi dan kompleksitas log

XRPL adalah blockchain lapisan-1 yang terdesentralisasi didukung oleh jaringan global operator node independen. Sistem ini telah aktif sejak 2012 dan ditulis dalam C++, sebuah pilihan desain yang memungkinkan kinerja tinggi tetapi menghasilkan log sistem yang rumit dan seringkali kriptik. Namun, arsitektur yang berfokus pada kecepatan ini meningkatkan volume dan kompleksitas data operasional.

Menurut dokumen Ripple, XRPL menjalankan lebih dari 900 node yang tersebar di universitas, institusi blockchain, penyedia dompet, dan perusahaan keuangan. Struktur desentralisasi ini meningkatkan ketahanan, keamanan, dan skalabilitas. Namun, ini secara signifikan memperumit visibilitas waktu nyata tentang bagaimana jaringan berperilaku, terutama selama insiden regional atau kasus tepi protokol yang jarang terjadi.

Skala tantangan logging di seluruh XRP Ledger

Setiap node XRPL menghasilkan antara 30 dan 50 gigabyte data log, yang diperkirakan mencapai 2 hingga 2,5 petabyte di seluruh jaringan. Ketika insiden terjadi, insinyur harus secara manual menyaring file-file ini untuk mengidentifikasi anomali dan melacaknya kembali ke kode C++ dasar. Selain itu, koordinasi lintas tim diperlukan setiap kali internals protokol terlibat.

Satu penyelidikan dapat berlangsung hingga dua atau tiga hari karena membutuhkan kolaborasi antara insinyur platform dan sekelompok kecil spesialis C++ yang memahami internals ledger. Tim platform sering menunggu para ahli tersebut sebelum mereka dapat merespons insiden atau melanjutkan pengembangan fitur. Hal ini, bottleneck ini menjadi semakin nyata seiring bertambahnya usia dan besarnya basis kode.

Sorotan insiden dunia nyata menegaskan perlunya otomatisasi

Menurut teknisi AWS yang berbicara di konferensi terbaru, kabel bawah laut Laut Merah yang terputus pernah mempengaruhi konektivitas beberapa operator node di wilayah Asia-Pasifik. Tim platform Ripple harus mengumpulkan log dari operator yang terdampak dan memproses puluhan gigabyte per node sebelum analisis yang berarti dapat dimulai. Namun, triase manual dalam skala ini memperlambat penyelesaian insiden.

Arsitek solusi Vijay Rajagopal dari AWS mengatakan bahwa platform terkelola yang menjalankan agen kecerdasan buatan, dikenal sebagai Amazon Bedrock, dapat melakukan penalaran atas dataset besar. Menerapkan model ini ke log XRP Ledger akan mengotomatisasi pengenalan pola dan analisis perilaku, memotong waktu yang saat ini dibutuhkan oleh inspeksi manual. Selain itu, alat ini dapat menstandarisasi respons insiden di berbagai operator.

Amazon Bedrock sebagai lapisan interpretatif untuk log XRPL

Rajagopal menggambarkan Amazon Bedrock sebagai lapisan interpretatif antara log sistem mentah dan operator manusia. Ia dapat memindai entri kriptik baris demi baris sementara insinyur mengajukan kueri ke model AI yang memahami struktur dan perilaku yang diharapkan dari sistem XRPL. Pendekatan ini menjadi pusat visi mitra untuk pemantauan xrpl yang lebih cerdas dan berskala.

Menurut arsitek tersebut, agen AI dapat disesuaikan dengan arsitektur protokol sehingga mereka mengenali pola operasional normal versus potensi kegagalan. Namun, model ini tetap bergantung pada data pelatihan yang dikurasi dan pemetaan yang akurat antara log, kode, dan spesifikasi protokol. Hal ini, menggabungkan elemen-elemen ini menjanjikan pandangan yang lebih kontekstual tentang kesehatan node.

Pipeline berbasis AWS Lambda untuk pengambilan log

Rajagopal menguraikan alur kerja end-to-end, dimulai dari log mentah yang dihasilkan oleh validator, hub, dan pengelola klien di XRPL. Log pertama-tama dipindahkan ke Amazon S3 melalui alur kerja khusus yang dibangun dengan alat GitHub dan AWS Systems Manager. Selain itu, desain ini memusatkan data dari operator node yang berbeda.

Setelah data mencapai S3, trigger acara mengaktifkan fungsi AWS Lambda yang memeriksa setiap file untuk menentukan rentang byte untuk potongan individu, sesuai dengan batas baris log dan ukuran chunk yang telah ditentukan. Segmen-segmen ini kemudian dikirim ke Amazon SQS untuk mendistribusikan proses secara skala besar dan memungkinkan penanganan paralel dari volume besar.

Fungsi Lambda pemroses log terpisah mengambil hanya potongan yang relevan dari S3 berdasarkan metadata chunk yang diterima. Ia mengekstrak baris log dan metadata terkait sebelum meneruskannya ke Amazon CloudWatch, di mana entri dapat diindeks dan dianalisis. Namun, akurasi di tahap ini sangat penting karena penalaran AI di hilir bergantung pada segmentasi yang benar.

Menghubungkan log, kode, dan standar untuk penalaran yang lebih dalam

Selain solusi pengambilan log, sistem yang sama juga memproses basis kode XRPL di dua repositori utama. Satu repositori berisi perangkat lunak server inti untuk XRP Ledger, sementara yang lain mendefinisikan standar dan spesifikasi yang mengatur interoperabilitas dengan aplikasi yang dibangun di atas jaringan. Selain itu, kedua repositori memberikan konteks penting untuk memahami perilaku node.

Pembaharuan dari repositori ini secara otomatis terdeteksi dan dijadwalkan melalui bus acara serverless bernama Amazon EventBridge. Pada jadwal tertentu, pipeline menarik kode dan dokumentasi terbaru dari GitHub, memverifikasi versinya, dan menyimpannya di Amazon S3 untuk diproses lebih lanjut. Hal ini, versi sangat penting untuk memastikan respons AI mencerminkan rilis perangkat lunak yang benar.

Insinyur AWS berpendapat bahwa tanpa pemahaman yang jelas tentang bagaimana protokol seharusnya berperilaku, log mentah seringkali tidak cukup untuk menyelesaikan masalah node dan downtime. Dengan menghubungkan log ke standar dan perangkat lunak server yang mendefinisikan perilaku XRPL, agen AI dapat memberikan penjelasan yang lebih akurat dan kontekstual tentang anomali serta menyarankan jalur remediasi yang tepat.

Implikasi untuk observabilitas blockchain berbasis AI

Kolaborasi antara Ripple dan AWS menunjukkan bagaimana AI generatif untuk observabilitas blockchain dapat berkembang melampaui dasbor metrik sederhana. Penalaran otomatis atas log, kode, dan spesifikasi menjanjikan waktu insiden yang lebih singkat dan analisis akar penyebab yang lebih jelas. Namun, operator tetap perlu memvalidasi rekomendasi berbasis AI sebelum menerapkan perubahan di produksi.

Jika pipeline berbasis Bedrock Amazon mampu memberikan waktu penyelidikan 2-3 menit seperti yang diklaim, ini dapat mengubah cara jaringan blockchain skala besar mengelola keandalan. Selain itu, pipeline yang dapat diulang yang menggabungkan S3, Lambda, SQS, CloudWatch, dan EventBridge menawarkan template yang mungkin diadaptasi oleh protokol lain untuk kebutuhan analisis log dan kecerdasan operasional mereka sendiri.