أمازون بيدروك ستحدث ثورة في سرعة الاستجابة في XRP ليدجر: من أيام إلى دقائق

تقوم Amazon Web Services و Ripple باتخاذ خطوات ملموسة لتحويل كيفية مراقبة وتحليل شبكة XRP Ledger. الهدف طموح: تقليل الوقت الذي يستغرقه التحقيق في الحوادث من أيام إلى بضع دقائق فقط باستخدام الذكاء الاصطناعي. قد يعني هذا التغيير فرقًا حاسمًا في كيفية استجابة المشغلين للأعطال في الاتصال أو الشذوذات في الشبكة.

التحدي: حجم هائل من السجلات في بنية لامركزية

يعمل XRP Ledger كشبكة لامركزية من الطبقة 1 مع أكثر من 900 عقدة موزعة عالميًا في الجامعات والشركات ومزودي الخدمات. تكمن الصعوبة التقنية في أن كل من هذه العقد، المبنية على قاعدة شفرة بلغة C++، تولد بين 30 و50 جيجابايت من السجلات يوميًا. بشكل إجمالي، تجمع الشبكة حوالي 2 إلى 2.5 بيتابايت من بيانات السجلات.

عندما يحدث حادث—مثل انقطاع الكابل البحري في البحر الأحمر الذي أثر على المشغلين في آسيا والمحيط الهادئ—يواجه الفرق التقنية عنق زجاجة: يحتاجون إلى خبراء في C++ لتعقب الشذوذات حتى رمز البروتوكول. تعتمد هذه الحاجة بشكل كبير على التباطؤ في الاستجابة عند تدهور الأداء أو الانقطاعات.

الحل: أنبوب بيانات مدعوم بالذكاء الاصطناعي

النهج الذي تستكشفه Ripple و AWS يجمع بين أدوات AWS الأصلية وقدرات تحليل Bedrock. يبدأ التدفق عندما يتم نقل سجلات العقد إلى Amazon S3 عبر تكاملات مع GitHub و AWS Systems Manager.

بمجرد استيعابها، تقوم مشغلات الأحداث بتنشيط وظائف Lambda التي تقسم كل ملف إلى أجزاء قابلة للإدارة. يتم إرسال بيانات التعريف لهذه الأجزاء إلى Amazon SQS للمعالجة المتوازية. وظيفة Lambda أخرى تستخرج نطاقات البايت ذات الصلة من S3 وتعيد توجيه البيانات إلى CloudWatch، حيث يتم فهرستها للبحث السريع.

هذا النظام الموزع ضروري: بدونها، كان على المهندسين معالجة ملفات ضخمة يدويًا قبل أن يتمكنوا حتى من بدء مراجعة السبب الجذري.

ربط الذكاء الاصطناعي بالمواصفات الفنية

ما يميز هذا الحل هو أنه لا يقتصر على تحليل السجلات فقط؛ بل يقوم أيضًا بإصدار نسخ من رمز XRPL ووثائق المعايير. تراقب AWS المستودعات الرئيسية وتخزن لقطات مكررة في S3. خلال حادث، يطابق النظام توقيع سجل مع الإصدار الصحيح من البرنامج والمواصفة المقابلة.

هذا الربط ضروري لأن السجلات المعزولة قد لا تكشف عن حالة حدية للبروتوكول. من خلال ربط التتبعات مع برمجيات الخادم والمواصفات، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي رسم خرائط للشذوذات إلى مسارات محتملة للرمز. النتيجة هي توجيه أسرع وأكثر اتساقًا للمشغلين أثناء الانقطاعات.

سياق النمو لـ XRPL

يأتي هذا العمل في وقت يتوسع فيه نظام XRP Ledger. قدمت XRPL رموز متعددة الأغراض، وهو تصميم يركز على الكفاءة وتبسيط التوكن. كما نشرت Ripple تعديلات وتصحيحات في Rippled 3.0.0، موسعة نطاق تشغيل الشبكة.

بسعر حالي قدره 1.94 دولار أمريكي ورأس مال سوقي يبلغ 117.63 مليار دولار، يُعد XRP Ledger بنية تحتية حيوية تتطلب أدوات مراقبة من الطراز العالمي.

الحالة الحالية والخطوات القادمة

حتى الآن، يظل هذا الجهد في مرحلة البحث والاختبار. لم تعلن أي من الشركات عن موعد للتنفيذ العام، وما زال الفرق يتحقق من دقة النماذج وحوكمة البيانات. كما أن النجاح يعتمد أيضًا على المعلومات التي يشاركها المشغلون بشكل طوعي أثناء التحقيقات.

ومع ذلك، يُظهر النهج كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والأدوات السحابية تحسين المراقبة على بلوكشين بشكل كبير دون تعديل قواعد توافق XRPL. إذا نجح، قد يتحول هذا النموذج إلى معيار للشبكات اللامركزية التي تواجه تحديات مماثلة من حيث الحجم والتعقيد التقني.