- Ripple y AWS están probando Bedrock AI para reducir las revisiones de incidentes en XRPL a solo minutos.
- El plan apunta a los enormes volúmenes de logs en C++ generados por la red global de nodos del XRP Ledger.
- Una pipeline de AWS vincularía los logs con el código y los estándares para acelerar la identificación de causas raíz.
Amazon Web Services y Ripple están explorando una implementación de Amazon Bedrock que podría acelerar el monitoreo de XRPL. Personas familiarizadas con el proyecto señalaron que el objetivo es analizar más rápido los logs del sistema del XRP Ledger y el comportamiento de la red. Evaluaciones internas compartidas por el personal de AWS sugieren que algunas revisiones de incidentes podrían reducirse de días a unos dos o tres minutos.
El XRP Ledger funciona como una red descentralizada de capa uno con operadores independientes distribuidos en muchas regiones del mundo. El ledger utiliza una base de código en C++ que soporta alto rendimiento, pero que genera logs grandes y complejos.
Amazon Bedrock apunta a cuellos de botella en los logs de XRPL
Ripple y AWS están estudiando cómo los modelos de Bedrock pueden interpretar logs de validadores y servidores a gran escala. Comentarios en conferencias atribuidos al arquitecto de AWS Vijay Rajagopal describieron a Bedrock como una capa que convierte entradas sin procesar en señales consultables. Los ingenieros podrían consultar modelos que reflejen el comportamiento esperado de XRPL.
Documentos de Ripple citados en la discusión ubican a la red XRPL con más de 900 nodos entre universidades y empresas. El mismo material indica que cada nodo puede generar entre 30 y 50 GB de logs, totalizando aproximadamente 2–2.5 PB. Los ingenieros a menudo necesitan especialistas en C++ para rastrear anomalías hasta el código del protocolo, lo que puede ralentizar la respuesta ante incidentes.
Una pipeline de AWS para mover, cortar e indexar los logs del XRP Ledger
El flujo de trabajo propuesto comienza con los logs de los nodos trasladándose a Amazon S3 utilizando herramientas de GitHub y AWS Systems Manager. Tras la ingestión, eventos disparan funciones de AWS Lambda que definen los límites de cada archivo. Luego, la pipeline envía los metadatos de los fragmentos a Amazon SQS para el procesamiento en paralelo.
Otra función Lambda extrae los rangos de bytes relevantes desde S3. Extrae líneas de logs y metadatos, y los reenvía a CloudWatch para su indexación. La documentación de AWS describe patrones similares basados en eventos que utilizan EventBridge y Lambda para procesar logs a gran escala.
El personal de AWS usó un evento de conectividad regional para mostrar el beneficio de la triaje acelerada. Señalaron que un corte de cable submarino en el Mar Rojo afectó la conectividad de algunos operadores de nodos en Asia-Pacífico. Los ingenieros recopilaron logs de los operadores y procesaron archivos grandes por nodo antes de poder iniciar la revisión de la causa raíz.
Relacionado: Ripple descarta una IPO mientras el capital privado impulsa el crecimiento a largo plazo
Vinculando logs con el código y los estándares de XRPL
Los ingenieros de AWS también describieron un proceso paralelo que versiona el código y la documentación de estándares de XRPL. El flujo monitorea repositorios clave, programa actualizaciones mediante Amazon EventBridge y almacena snapshots versionados en S3. Durante un incidente, el sistema puede asociar una firma de log con la versión correcta del software y sus especificaciones.
Esa vinculación es importante porque los logs por sí solos pueden no explicar un caso límite del protocolo. Al emparejar rastros con el software de servidor y las especificaciones, los agentes de IA pueden mapear una anomalía a una posible ruta de código. El objetivo es ofrecer una guía más rápida y consistente a los operadores durante caídas o degradaciones del servicio.
Este trabajo también surge a medida que el ecosistema XRPL amplía las funciones de tokens y la superficie operativa. La documentación de XRPL describe los Multi-Purpose Tokens como un diseño de token fungible orientado a la eficiencia y a una tokenización más sencilla. Ripple también destacó nuevas enmiendas y correcciones en la versión Rippled 3.0.0.
Por ahora, el esfuerzo sigue siendo una investigación y no un lanzamiento público. Ninguna de las dos compañías ha anunciado una fecha de despliegue, y los equipos todavía están probando la precisión de los modelos y la gobernanza de los datos. Además, depende de qué información decidan compartir los operadores de nodos durante las investigaciones. Aun así, el enfoque muestra cómo la IA y las herramientas en la nube podrían mejorar la observabilidad de blockchain sin modificar las reglas de consenso de XRPL.
