- Ripple e AWS estão testando o Bedrock AI para reduzir as análises de incidentes do XRPL para minutos.
- O plano visa volumes massivos de logs C++ na rede global de nós do XRP Ledger.
- Um pipeline AWS conectaria logs com código e padrões para verificações de causa raiz mais rápidas.
Amazon Web Services e Ripple estão explorando uma configuração do Amazon Bedrock que pode acelerar o monitoramento do XRPL. Pessoas familiarizadas com o trabalho disseram que o objetivo é uma análise mais rápida dos logs do sistema do XRP Ledger e do comportamento da rede. Avaliações internas compartilhadas por funcionários da AWS sugerem que algumas análises de incidentes podem cair 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 diversas regiões. O ledger utiliza uma base de código C++ que suporta alta capacidade de processamento, mas gera logs grandes e complexos.
Amazon Bedrock mira gargalos de logs do XRPL
Ripple e AWS estão estudando como os modelos Bedrock podem interpretar logs de validadores e servidores em escala. Comentários em conferência atribuídos ao arquiteto da AWS Vijay Rajagopal descreveram o Bedrock como uma camada que transforma entradas brutas em sinais pesquisáveis. 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 30-50 GB de logs, totalizando aproximadamente 2–2,5 PB. Engenheiros frequentemente precisam de especialistas em C++ para rastrear anomalias até o código do protocolo, o que pode atrasar a resposta a incidentes.
Um pipeline AWS para mover, fatiar e indexar logs do XRP Ledger
O fluxo de trabalho proposto começa com os logs dos nós sendo enviados para o Amazon S3 usando ferramentas do GitHub e o AWS Systems Manager. Após a ingestão, gatilhos de eventos iniciam funções AWS Lambda que definem os limites dos fragmentos para cada arquivo. O pipeline então envia os metadados dos fragmentos para o Amazon SQS para processamento em paralelo.
Outra função Lambda recupera intervalos de bytes relevantes do S3. Ela extrai linhas de log e metadados, depois os encaminha para o CloudWatch para indexação. A documentação da AWS descreve padrões semelhantes orientados por eventos que usam 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. Eles disseram que um corte em um cabo submarino no Mar Vermelho afetou a conectividade de alguns operadores de nós na Ásia-Pacífico. Engenheiros coletaram logs de operadores e processaram grandes arquivos por nó antes de poderem iniciar uma análise de causa raiz.
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Vinculando logs com código e padrões do XRPL
Engenheiros da AWS também descreveram um processo paralelo que versiona o código do XRPL e a documentação dos padrões. O fluxo monitora repositórios-chave, agenda atualizações por meio do Amazon EventBridge e armazena snapshots versionados no S3. Durante um incidente, o sistema pode associar uma assinatura de log à versão correta do software e à especificação.
Essa vinculação é importante porque apenas os logs podem não explicar um caso extremo do protocolo. Ao emparelhar rastreamentos com o software do servidor e especificações, agentes de IA podem mapear uma anomalia para um caminho de código provável. O objetivo é fornecer orientações mais rápidas e consistentes para operadores durante falhas e degradação de performance.
O trabalho também ocorre enquanto o ecossistema XRPL expande recursos de tokens e a superfície operacional. A documentação do XRPL descreve Multi-Purpose Tokens como um design de token fungível voltado para eficiência e tokenização facilitada. A Ripple também destacou novas emendas e correções no lançamento do Rippled 3.0.0.
Por enquanto, o esforço permanece como pesquisa e não como um lançamento público de produto. Nenhuma das empresas anunciou uma data de implantação, e as equipes ainda estão testando a precisão dos modelos e a governança de dados. Também depende do que os operadores de nós escolherem compartilhar durante investigações. Ainda assim, a abordagem delineia como IA e ferramentas em nuvem podem apoiar a observabilidade de blockchain sem alterar as regras de consenso do XRPL.
