AWS Bedrock Bisa Percepat Pemantauan dan Analisis XRP Ledger

Sumber: CryptoTale Judul Asli: Aws Bedrock Could Speed Xrp Ledger Monitoring And Analysis Tautan Asli:

• Ripple dan AWS sedang menguji Bedrock AI untuk mempersingkat tinjauan insiden XRPL menjadi menit.
• Rencana ini menargetkan volume log C++ besar di seluruh jaringan node global XRP Ledger.
• Sebuah pipeline AWS akan menghubungkan log dengan kode dan standar untuk pemeriksaan akar penyebab yang lebih cepat.

Amazon Web Services dan Ripple sedang menjajaki pengaturan Amazon Bedrock yang dapat mempercepat pemantauan XRPL. Orang yang akrab dengan pekerjaan ini mengatakan bahwa tujuannya adalah analisis yang lebih cepat terhadap log sistem XRP Ledger dan perilaku jaringan. Penilaian internal yang dibagikan oleh staf AWS menunjukkan bahwa beberapa tinjauan insiden dapat turun dari hari menjadi sekitar dua hingga tiga menit.

XRP Ledger berjalan sebagai jaringan lapisan-1 terdesentralisasi dengan operator independen di seluruh dunia di berbagai wilayah. Ledger ini menggunakan basis kode C++ yang mendukung throughput tinggi, namun menghasilkan log yang besar dan kompleks.

Amazon Bedrock menargetkan hambatan log XRPL

Ripple dan AWS sedang mempelajari bagaimana model Bedrock dapat menginterpretasikan log validator dan server secara skala besar. Pernyataan konferensi yang dikaitkan dengan arsitek AWS Vijay Rajagopal menggambarkan Bedrock sebagai lapisan yang mengubah entri mentah menjadi sinyal yang dapat dicari. Insinyur dapat mengajukan kueri ke model yang mencerminkan perilaku XRPL yang diharapkan.

Dokumen Ripple yang dirujuk dalam diskusi menempatkan jaringan XRPL lebih dari 900 node di universitas dan perusahaan. Materi yang sama menyebutkan bahwa setiap node dapat menghasilkan 30-50 GB log, yang totalnya sekitar 2-2,5 PB. Insinyur sering membutuhkan spesialis C++ untuk melacak anomali kembali ke kode protokol, yang dapat memperlambat respons insiden.

Sebuah pipeline AWS untuk memindahkan, memotong, dan mengindeks log XRP Ledger

Alur kerja yang diusulkan dimulai dengan log node yang dipindahkan ke Amazon S3 menggunakan alat GitHub dan AWS Systems Manager. Setelah diimpor, pemicu acara memulai fungsi AWS Lambda yang mendefinisikan batasan chunk untuk setiap file. Pipeline kemudian mendorong metadata chunk ke Amazon SQS untuk pemrosesan paralel.

Fungsi Lambda lain menarik rentang byte yang relevan dari S3. Fungsi ini mengekstrak baris log dan metadata, lalu meneruskannya ke CloudWatch untuk pengindeksan. Dokumentasi AWS menggambarkan pola serupa yang menggunakan EventBridge dan Lambda untuk memproses log secara skala besar.

Staf AWS menggunakan acara konektivitas regional untuk menunjukkan manfaat triase yang lebih cepat. Mereka mengatakan bahwa pemotongan kabel bawah laut Merah mengganggu konektivitas beberapa operator node di Asia-Pasifik. Insinyur mengumpulkan log dari operator dan memproses file besar per node sebelum mereka dapat memulai tinjauan akar penyebab.

Menghubungkan log dengan kode dan standar XRPL

Insinyur AWS juga menggambarkan proses paralel yang memverifikasi versi dokumentasi kode dan standar XRPL. Alur ini memantau repositori utama, menjadwalkan pembaruan melalui Amazon EventBridge, dan menyimpan snapshot versi dalam S3. Selama insiden, sistem dapat memasangkan tanda tangan log dengan rilis perangkat lunak dan spesifikasi yang tepat.

Keterkaitan ini penting karena log saja mungkin tidak menjelaskan kasus tepi protokol. Dengan memasangkan jejak dengan perangkat lunak server dan spesifikasi, agen AI dapat memetakan anomali ke jalur kode yang kemungkinan besar. Tujuannya adalah panduan yang lebih cepat dan konsisten bagi operator selama gangguan dan penurunan kinerja.

Pekerjaan ini juga datang saat ekosistem XRPL memperluas fitur token dan area operasionalnya. Dokumentasi XRPL menggambarkan Token Multi-Purpose sebagai desain token yang dapat dipertukarkan yang bertujuan untuk efisiensi dan tokenisasi yang lebih mudah. Ripple juga menyoroti amandemen dan perbaikan baru dalam rilis Rippled 3.0.0.

Untuk saat ini, upaya ini tetap berupa penelitian daripada peluncuran produk publik. Kedua perusahaan belum mengumumkan tanggal penerapan, dan tim masih menguji akurasi model dan tata kelola data. Ini juga bergantung pada apa yang dipilih operator node untuk dibagikan selama penyelidikan. Meski begitu, pendekatan ini menguraikan bagaimana AI dan alat cloud dapat mendukung observabilitas blockchain tanpa mengubah aturan konsensus XRPL.