AWS e Ripple exploram monitorização do xrpl com Amazon Bedrock IA generativa

A Ripple e a Amazon Web Services estão a colaborar na monitorização avançada do xrpl usando o Amazon Bedrock, com o objetivo de comprimir dias de análise de rede em minutos.

Ripple e AWS visam uma compreensão mais rápida das operações do XRPL

A Amazon Web Services e a Ripple estão a investigar como o Amazon Bedrock e as suas capacidades de inteligência artificial generativa podem melhorar a monitorização e análise do XRP Ledger, de acordo com pessoas familiarizadas com a iniciativa. Os parceiros querem aplicar IA aos registos do sistema do ledger para reduzir o tempo necessário para investigar problemas de rede e anomalias operacionais.

Algumas avaliações internas de engenheiros da AWS sugerem que processos que antes levavam vários dias podem agora ser concluídos em apenas 2-3 minutos. Além disso, a inspeção automatizada de logs poderia libertar as equipas de plataforma para se concentrarem no desenvolvimento de funcionalidades, em vez de resolução de problemas rotineiros. Dito isto, a abordagem depende de pipelines de dados robustos e de uma interpretação precisa de logs complexos.

Arquitetura descentralizada do XRPL e complexidade dos logs

O XRPL é uma blockchain descentralizada de camada-1 suportada por uma rede global de operadores de nós independentes. O sistema está ativo desde 2012 e é escrito em C++, uma escolha de design que permite alto desempenho, mas gera logs de sistema intrincados e frequentemente enigmáticos. No entanto, essa mesma arquitetura focada na velocidade aumenta o volume e a complexidade dos dados operacionais.

De acordo com os documentos da Ripple, o XRPL executa mais de 900 nós distribuídos por universidades, instituições de blockchain, provedores de carteiras e empresas financeiras. Esta estrutura descentralizada melhora a resiliência, segurança e escalabilidade. No entanto, complica significativamente a visibilidade em tempo real de como a rede se comporta, especialmente durante incidentes regionais ou casos raros de protocolos extremos.

Escala dos desafios de logging no XRP Ledger

Cada nó do XRPL produz entre 30 e 50 gigabytes de dados de logs, resultando numa estimativa de 2 a 2,5 petabytes em toda a rede. Quando ocorrem incidentes, os engenheiros precisam de filtrar manualmente esses ficheiros para identificar anomalias e rastreá-las até ao código C++ subjacente. Além disso, é necessária coordenação entre equipas sempre que os detalhes internos do protocolo estão envolvidos.

Uma investigação pode estender-se por dois ou três dias porque requer colaboração entre engenheiros de plataforma e um grupo limitado de especialistas em C++ que compreendem os detalhes internos do ledger. As equipas de plataforma muitas vezes aguardam por esses especialistas antes de poderem responder a incidentes ou retomar o desenvolvimento de funcionalidades. Essa limitação tornou-se mais pronunciada à medida que a base de código envelheceu e cresceu.

Destaques de incidentes do mundo real reforçam a necessidade de automação

De acordo com técnicos da AWS que falaram numa conferência recente, um corte de cabo submarino no Mar Vermelho afetou uma vez a conectividade de alguns operadores de nós na região Ásia-Pacífico. A equipa da plataforma Ripple teve que recolher logs dos operadores afetados e processar dezenas de gigabytes por nó antes de poder iniciar uma análise significativa. No entanto, a triagem manual nesta escala atrasa a resolução de incidentes.

O arquiteto de soluções Vijay Rajagopal, da AWS, afirmou que a plataforma gerida que hospeda agentes de inteligência artificial, conhecida como Amazon Bedrock, consegue raciocinar sobre grandes conjuntos de dados. Aplicar esses modelos aos logs do XRP Ledger automatizaria o reconhecimento de padrões e análise comportamental, reduzindo o tempo atualmente gasto por inspetores manuais. Além disso, essas ferramentas poderiam padronizar a resposta a incidentes entre diferentes operadores.

Amazon Bedrock como uma camada interpretativa para logs do XRPL

Rajagopal descreveu o Amazon Bedrock como uma camada interpretativa entre os logs brutos do sistema e os operadores humanos. Ele consegue escanear entradas enigmáticas linha por linha enquanto os engenheiros consultam modelos de IA que compreendem a estrutura e o comportamento esperado do sistema XRPL. Essa abordagem é central na visão dos parceiros para uma monitorização do xrpl mais inteligente em escala.

Segundo o arquiteto, os agentes de IA podem ser ajustados à arquitetura do protocolo para reconhecer padrões operacionais normais versus falhas potenciais. No entanto, os modelos ainda dependem de dados de treino curados e de mapeamentos precisos entre logs, código e especificações do protocolo. Dito isto, a combinação desses elementos promete uma visão mais contextual do estado dos nós.

Pipeline alimentado por AWS Lambda para ingestão de logs

Rajagopal descreveu o fluxo de trabalho de ponta a ponta, começando pelos logs brutos gerados por validadores, hubs e manipuladores de clientes no XRPL. Os logs são primeiro transferidos para o Amazon S3 através de um fluxo de trabalho dedicado construído com ferramentas do GitHub e AWS Systems Manager. Além disso, este design centraliza os dados de operadores de nós dispersos.

Assim que os dados chegam ao S3, triggers de eventos ativam funções AWS Lambda que inspecionam cada ficheiro para determinar intervalos de bytes para blocos individuais, alinhados com limites de linhas de logs e tamanhos de blocos predefinidos. Os segmentos resultantes são então enviados para o Amazon SQS para distribuir o processamento em escala e permitir o tratamento paralelo de grandes volumes.

Uma função Lambda separada de processamento de logs recupera apenas os blocos relevantes do S3 com base nos metadados de blocos que recebe. Ela extrai linhas de logs e metadados associados antes de os encaminhar para o Amazon CloudWatch, onde as entradas podem ser indexadas e analisadas. No entanto, a precisão nesta fase é fundamental porque o raciocínio de IA downstream depende de uma segmentação correta.

Ligando logs, código e padrões para raciocínio mais profundo

Para além da solução de ingestão de logs, o mesmo sistema também processa a base de código do XRPL em dois repositórios principais. Um repositório contém o software principal do servidor para o XRP Ledger, enquanto o outro define padrões e especificações que regem a interoperabilidade com aplicações construídas sobre a rede. Além disso, ambos os repositórios contribuem com contexto essencial para compreender o comportamento dos nós.

As atualizações desses repositórios são automaticamente detectadas e agendadas através de um bus de eventos sem servidor chamado Amazon EventBridge. Em uma cadência definida, o pipeline puxa o código mais recente e documentação do GitHub, versiona os dados e armazena-os no Amazon S3 para processamento adicional. Dito isto, a versionagem é vital para garantir que as respostas de IA reflitam a versão correta do software.

Engenheiros da AWS argumentaram que, sem uma compreensão clara de como o protocolo deve comportar-se, logs brutos muitas vezes são insuficientes para resolver problemas e tempos de inatividade dos nós. Ao ligar logs a padrões e ao software do servidor que define o comportamento do XRPL, os agentes de IA podem fornecer explicações mais precisas e contextuais de anomalias, bem como sugerir caminhos de remediação direcionados.

Implicações para a observabilidade de blockchain impulsionada por IA

A colaboração entre Ripple e AWS demonstra como a IA generativa para a observabilidade de blockchain pode evoluir para além de simples dashboards de métricas. O raciocínio automatizado sobre logs, código e especificações promete reduzir os prazos de incidentes e melhorar a análise de causa raiz. No entanto, os operadores ainda precisarão validar as recomendações geradas por IA antes de aplicar alterações em produção.

Se o pipeline baseado no Bedrock da Amazon entregar o tempo de resposta de 2-3 minutos nas investigações, isso poderá transformar a forma como grandes redes de blockchain gerenciam a fiabilidade. Além disso, um pipeline repetível que combine S3, Lambda, SQS, CloudWatch e EventBridge oferece um modelo que outros protocolos podem adaptar às suas próprias necessidades de análise de logs e inteligência operacional.