AWS Bedrock Pode Acelerar a Monitorização e Análise do XRP Ledger

Fonte: CryptoTale Título Original: Aws Bedrock Could Speed Xrp Ledger Monitoring And Analysis Link Original:

• Ripple e AWS estão a testar o Bedrock AI para reduzir as revisões de incidentes XRPL a minutos.
• O plano visa volumes massivos de logs em C++ na rede de nós global do XRP Ledger.
• Um pipeline da AWS ligaria logs com código e padrões para verificações de causa raiz mais rápidas.

Amazon Web Services e Ripple estão a explorar uma configuração do Amazon Bedrock que poderia acelerar a monitorização do XRPL. Pessoas familiarizadas com o trabalho disseram que o objetivo é uma análise mais rápida dos logs do sistema XRP Ledger e do comportamento da rede. Avaliações internas partilhadas por funcionários da AWS sugerem que algumas revisões de incidentes poderiam passar de dias para cerca de dois a três minutos.

O XRP Ledger funciona como uma rede descentralizada de camada 1 com operadores independentes em todo o mundo, em várias regiões. O ledger usa uma base de código em C++ que suporta alta taxa de transferência, mas produz logs grandes e complexos.

Amazon Bedrock visa os gargalos de logs do XRPL

Ripple e AWS estão a estudar como os modelos do Bedrock podem interpretar logs de validadores e servidores em escala. Comentários feitos numa conferência, atribuídos ao arquiteto da AWS Vijay Rajagopal, descrevem o Bedrock como uma camada que transforma entradas brutas em sinais pesquisáveis. Os engenheiros poderiam consultar modelos que refletem o comportamento esperado do XRPL.

Documentos da Ripple referenciados na discussão colocam a rede XRPL com mais de 900 nós em universidades e empresas. O mesmo material afirma que cada nó pode gerar entre 30-50 GB de logs, totalizando aproximadamente 2-2,5 PB. Os engenheiros frequentemente precisam de especialistas em C++ para rastrear anomalias até ao código do protocolo, o que pode atrasar a resposta a incidentes.

Um pipeline da AWS para mover, dividir e indexar logs do XRP Ledger

O fluxo de trabalho proposto começa com os logs dos nós a serem transferidos para o Amazon S3 usando ferramentas do GitHub e o AWS Systems Manager. Após a ingestão, gatilhos de eventos iniciam funções do AWS Lambda que definem os limites de blocos para cada ficheiro. O pipeline então envia metadados dos blocos para o Amazon SQS para processamento paralelo.

Outra função Lambda extrai intervalos de bytes relevantes do S3. Ela recolhe linhas de logs e metadados, enviando-os posteriormente para o CloudWatch para indexação. A documentação da AWS descreve padrões semelhantes baseados em eventos que usam o EventBridge e Lambda para processar logs em escala.

Funcionários da AWS usaram um evento de conectividade regional para mostrar o benefício de uma triagem mais rápida. Disseram que um corte de cabo submarino no Mar Vermelho afetou a conectividade de alguns operadores de nós na Ásia-Pacífico. Os engenheiros recolheram logs dos operadores e processaram ficheiros grandes por nó antes de iniciarem uma revisão de causa raiz.

Ligando logs com código e padrões do XRPL

Os engenheiros da AWS também descreveram um processo paralelo que versiona a documentação do código e dos padrões do XRPL. O fluxo monitora repositórios-chave, agenda atualizações através do Amazon EventBridge e armazena instantâneos versionados no S3. Durante um incidente, o sistema pode associar uma assinatura de log à versão correta do software e especificações.

Essa ligação é importante porque os logs por si só podem não explicar um caso limite do protocolo. Ao associar rastros ao software do servidor e às especificações, os agentes de IA podem mapear uma anomalia para um caminho de código provável. O objetivo é uma orientação mais rápida e consistente para os operadores durante falhas e desempenho degradado.

O trabalho também ocorre à medida que o ecossistema XRPL expande recursos de tokens e a área operacional. A documentação do XRPL descreve os Tokens de Multi-Propósito como um design de token fungível voltado para eficiência e tokenização mais fácil. A Ripple também destacou novas emendas e correções na versão Rippled 3.0.0.

Por agora, o esforço permanece uma pesquisa, em vez de um lançamento de produto público. Nenhuma das empresas anunciou uma data de implementação, e as equipas ainda estão a testar a precisão do modelo e a governança dos dados. Também depende do que os operadores de nós optarem por partilhar durante as investigações. Mesmo assim, a abordagem delineia como a IA e as ferramentas em nuvem poderiam apoiar a observabilidade da blockchain sem alterar as regras de consenso do XRPL.