Amazon Bedrock akan merevolusi kecepatan respons di XRP Ledger: dari hari ke menit

Amazon Web Services dan Ripple sedang mengambil langkah konkret untuk mengubah cara pengawasan dan analisis jaringan XRP Ledger. Tujuannya ambisius: mengurangi waktu investigasi insiden dari yang saat ini memakan hari menjadi hanya dua atau tiga menit melalui kecerdasan buatan. Perubahan ini bisa menjadi perbedaan kritis dalam bagaimana operator merespons kegagalan konektivitas atau anomali di jaringan.

Tantangan: volume besar catatan dalam arsitektur desentralisasi

XRP Ledger beroperasi sebagai jaringan desentralisasi lapisan 1 dengan lebih dari 900 node yang tersebar secara global di universitas, perusahaan, dan penyedia layanan. Kompleksitas teknis terletak pada setiap node ini, yang dibangun di atas basis kode C++, menghasilkan antara 30 dan 50 GB catatan harian. Secara total, jaringan mengumpulkan sekitar 2 hingga 2.5 petabyte data catatan.

Ketika terjadi insiden—seperti pemutusan kabel bawah laut di Laut Merah yang mempengaruhi operator di Asia-Pasifik—tim teknis menghadapi hambatan: mereka membutuhkan spesialis C++ untuk melacak anomali hingga ke kode protokol. Ketergantungan ini secara signifikan memperlambat respons terhadap penurunan kinerja atau gangguan.

Solusinya: pipeline data yang didukung AI

Pendekatan yang sedang dieksplorasi Ripple dan AWS menggabungkan alat bawaan AWS dengan kemampuan analisis Bedrock. Alur dimulai saat catatan dari node dipindahkan ke Amazon S3 melalui integrasi dengan GitHub dan AWS Systems Manager.

Setelah diimpor, pemicu acara mengaktifkan fungsi Lambda yang memecah setiap file menjadi fragmen yang dapat dikelola. Metadata dari fragmen ini dikirim ke Amazon SQS untuk pemrosesan paralel. Fungsi Lambda lain mengekstrak rentang byte yang relevan dari S3 dan mengirim data ke CloudWatch, di mana data diindeks untuk pencarian cepat.

Sistem terdistribusi ini sangat penting: tanpa itu, insinyur harus memproses file besar secara manual sebelum dapat memulai analisis akar penyebab.

Menghubungkan kecerdasan dengan spesifikasi teknis

Yang membedakan solusi ini adalah bahwa tidak hanya menganalisis catatan; juga melakukan versi kode XRPL dan dokumentasi standar. AWS memantau repositori utama dan menyimpan snapshot versi di S3. Selama insiden, sistem mencocokkan tanda tangan catatan dengan versi perangkat lunak yang benar dan spesifikasi terkait.

Keterkaitan ini penting karena catatan yang terisolasi mungkin tidak mengungkapkan kasus batas dari protokol. Dengan mengkorelasikan jejak dengan perangkat lunak server dan spesifikasi, agen AI dapat memetakan anomali ke jalur kode yang kemungkinan besar. Hasilnya adalah panduan yang lebih cepat dan konsisten bagi operator selama gangguan.

Konteks pertumbuhan untuk XRPL

Pekerjaan ini datang di saat ekosistem XRP Ledger memperluas kemampuannya. XRPL telah memperkenalkan Token Multi-Purpose, sebuah desain yang berorientasi pada efisiensi dan tokenisasi yang disederhanakan. Ripple juga telah merilis amandemen dan koreksi di Rippled 3.0.0, memperluas cakupan operasional jaringan.

Dengan harga saat ini $1.94 USD dan kapitalisasi pasar sebesar $117.63 miliar, XRP Ledger adalah infrastruktur penting yang membutuhkan alat observabilitas kelas dunia.

Status saat ini dan langkah selanjutnya

Untuk saat ini, upaya ini masih dalam tahap penelitian dan pengujian. Tidak ada perusahaan yang mengumumkan tanggal implementasi publik, dan tim masih memvalidasi keakuratan model serta tata kelola data. Keberhasilan juga akan bergantung pada informasi apa yang secara sukarela dibagikan operator node selama investigasi.

Namun, pendekatan ini menunjukkan bagaimana AI dan alat berbasis cloud dapat secara signifikan meningkatkan observabilitas blockchain tanpa mengubah aturan konsensus XRPL. Jika berhasil, model ini dapat menjadi standar untuk jaringan desentralisasi yang menghadapi tantangan serupa dalam skala dan kompleksitas teknis.