Ripple hợp tác với Amazon AI để rút ngắn thời gian giải quyết vấn đề trên XRP Ledger xuống còn vài phút

Nguồn: Coindoo Tiêu đề gốc: Ripple Tận Dụng Amazon AI để Rút Ngắn Thời Gian Giải Quyết Vấn Đề Sổ Cái XRP xuống Vài Phút Liên kết gốc: Amazon Web Services và Ripple được cho là đang khám phá việc sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh tạo để hiện đại hóa cách theo dõi, chẩn đoán và duy trì Sổ Cái XRP.

Những người quen thuộc với nỗ lực này cho biết sáng kiến tập trung vào việc áp dụng các mô hình AI của Amazon Bedrock vào nhật ký hệ thống XRPL, với các thử nghiệm nội bộ ban đầu cho thấy thời gian điều tra có thể giảm từ vài ngày xuống còn vài phút.

Những điểm chính

• AWS và Ripple đang thử nghiệm các công cụ Gen-AI để phân tích nhật ký hệ thống XRP Ledger.
• Các đánh giá nội bộ cho thấy thời gian điều tra vấn đề có thể giảm từ ngày xuống phút.
• Sáng kiến nhằm nâng cao hiệu quả vận hành, không phải thay đổi giao thức.
• Mạng lưới nút lớn, phi tập trung của XRPL tạo ra khối lượng lớn dữ liệu nhật ký.

AI Nhắm Đến Việc Kiềm Chế Phức Tạp Vận Hành của XRPL

XRPL đã hoạt động từ năm 2012 và chạy trên nền tảng mã C++ tối ưu cho tốc độ và hiệu quả. Trong khi kiến trúc này cho phép thanh toán nhanh và độ trễ thấp, nó cũng tạo ra các nhật ký dày đặc và mang tính kỹ thuật cao, khiến việc giám sát theo thời gian thực và phân tích sau sự cố trở nên tốn công sức, ngay cả đối với các kỹ sư có kinh nghiệm.

Theo tài liệu nội bộ của Ripple, XRP Ledger được hỗ trợ bởi hơn 900 nút phân phối toàn cầu, do các trường đại học, tổ chức blockchain, nhà cung cấp ví và các tổ chức tài chính vận hành. Mỗi nút tạo ra từ 30 đến 50 gigabyte nhật ký, tạo ra ước tính từ 2 đến 2,5 petabyte dữ liệu trên toàn mạng.

Khi xảy ra sự cố, các nhóm nền tảng phải thu thập và phân tích nhật ký từ các nhà vận hành bị ảnh hưởng một cách thủ công, sau đó liên kết các bất thường về hành vi với mã C++ nền tảng. Quá trình này thường đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ với một nhóm nhỏ các chuyên gia giao thức và có thể kéo dài điều tra đến hai hoặc ba ngày, gây chậm trễ trong việc sửa lỗi và phát triển tính năng.

Các kỹ sư của AWS tin rằng Amazon Bedrock có thể đóng vai trò như một lớp diễn giải giữa dữ liệu nhật ký thô và các nhà vận hành con người. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn và hiểu hành vi dự kiến của mạng, các tác nhân AI có thể tự động phát hiện bất thường, nhận diện các mẫu và tạo ra các giải thích dễ hiểu về những gì đã xảy ra — rút ngắn đáng kể thời gian phản hồi.

Một ví dụ được thảo luận nội bộ liên quan đến sự cố cáp ngầm Red Sea, ảnh hưởng đến kết nối nút XRPL ở một số khu vực châu Á - Thái Bình Dương. Các kỹ sư phải thủ công lọc qua hàng chục gigabyte nhật ký của mỗi nút trước khi đưa ra chẩn đoán. Phân tích hỗ trợ AI có thể đã rút ngắn quá trình đó chỉ còn vài phút.

Về mặt kỹ thuật, quy trình đề xuất sẽ nhập nhật ký xác thực và máy chủ vào Amazon S3, phân đoạn chúng qua AWS Lambda, phân phối khối lượng công việc bằng Amazon SQS, và lập chỉ mục kết quả trong Amazon CloudWatch. Song song đó, các tác nhân AI cũng sẽ nhập mã máy chủ cốt lõi của XRPL và các đặc tả giao thức từ GitHub, cho phép các mô hình đánh giá nhật ký trong bối cảnh cách mạng lưới được thiết kế để hoạt động.

Các kỹ sư của AWS lập luận rằng mối liên hệ giữa mã, tiêu chuẩn và dữ liệu telemetry trực tiếp là rất quan trọng. Nhật ký thô thường thiếu ý nghĩa nếu không có nhận thức về giao thức, nhưng hệ thống AI được huấn luyện dựa trên cả dữ liệu vận hành và cấu trúc mã có thể phát hiện ra những hiểu biết mà các nhà xem xét con người có thể bỏ lỡ hoặc mất nhiều ngày để khám phá.

Nếu triển khai quy mô lớn, sáng kiến này sẽ không thay đổi logic đồng thuận hoặc giao dịch của XRPL. Thay vào đó, nó sẽ là một nâng cấp vận hành hậu trường, nhằm nâng cao độ tin cậy, giảm thời gian ngưng hoạt động và giảm bớt gánh nặng phối hợp trong việc duy trì một trong những chuỗi khối phi tập trung lâu đời nhất đang hoạt động.

Dù vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, sự hợp tác này phản ánh xu hướng rộng hơn: các mạng lưới blockchain trưởng thành ngày càng dựa vào khả năng quan sát dựa trên AI để quản lý sự phức tạp khi mở rộng toàn cầu.