AWSとRipple、Amazon Bedrock生成AIを用いたxrpl監視を模索

RippleとAmazon Web Servicesは、Amazon Bedrockを使用した高度なxrpl監視に取り組んでおり、ネットワーク分析にかかる日数を数分に圧縮することを目指しています。

RippleとAWSはXRPL運用の迅速な洞察を目指す

Amazon Web ServicesとRippleは、Amazon Bedrockとその生成型人工知能機能が、XRP Ledgerの監視と分析をどのように改善できるかを調査しています。関係者によると、パートナーはAIをシステムログに適用し、ネットワークの問題や運用異常の調査に必要な時間を短縮したいと考えています。

AWSのエンジニアからの内部評価によると、かつて数日かかっていたプロセスが、現在ではわずか2〜3分で完了できることもあります。さらに、自動化されたログ検査により、プラットフォームチームはルーチンのトラブルシューティングではなく、機能開発に集中できるようになる可能性があります。ただし、このアプローチは堅牢なデータパイプラインと複雑なログの正確な解釈に依存します。

分散型XRPLアーキテクチャとログの複雑さ

XRPLは、世界中の独立したノード運営者によって支えられる分散型のレイヤー1ブロックチェーンです。このシステムは2012年から稼働しており、C++で記述されています。これは高性能を実現する設計選択ですが、複雑で暗号化されたシステムログを生成します。しかし、その速度重視のアーキテクチャは、運用データの量と複雑さを増大させています。

Rippleの資料によると、XRPLは大学、ブロックチェーン機関、ウォレットプロバイダー、金融企業などに分散された900以上のノードを運用しています。この分散構造は、耐障害性、セキュリティ、スケーラビリティを向上させますが、特に地域のインシデントや稀なプロトコルのエッジケース時に、ネットワークの挙動をリアルタイムで把握することを大きく難しくしています。

XRP Ledgerにおけるログの課題規模

各XRPLノードは30〜50ギガバイトのログデータを生成し、ネットワーク全体では推定2〜2.5ペタバイトに達します。インシデントが発生した場合、エンジニアはこれらのファイルを手作業で精査し、異常を特定し、根底にあるC++コードに追跡します。さらに、プロトコルの内部構造に関わる場合は、チーム間の調整も必要です。

1つの調査には2〜3日かかることもあり、これはプラットフォームエンジニアと、リテラシーの高いC++スペシャリストとの協力を必要とします。プラットフォームチームは、これらの専門家の助けを待ってからインシデント対応や機能開発を再開することが多いです。ただし、コードベースが古く大きくなるにつれて、このボトルネックはより顕著になっています。

実世界のインシデントが自動化の必要性を浮き彫りに

最近の会議でAWSの技術者は、アジア太平洋地域の一部ノード運営者の接続性に影響を与えたRed Seaの海底ケーブル断線について言及しました。Rippleのプラットフォームチームは、影響を受けた運営者からログを収集し、数十ギガバイトのデータを処理して意味のある分析を開始しなければなりませんでした。しかし、その規模での手動のトリアージはインシデント解決を遅らせます。

AWSのソリューションアーキテクトVijay Rajagopalは、Amazon Bedrockと呼ばれる人工知能エージェントをホストするマネージドプラットフォームは、大規模なデータセットに対して推論を行えると述べました。これらのモデルをXRP Ledgerのログに適用すれば、パターン認識や行動分析を自動化し、手動検査にかかる時間を短縮できます。さらに、このツールは異なる運営者間でのインシデント対応の標準化も可能にします。

Amazon BedrockによるXRPLログの解釈層

Rajagopalは、Amazon Bedrockを生のシステムログと人間のオペレーターの間の解釈層と表現しました。これは、エンジニアがXRPLシステムの構造と期待される挙動を理解するAIモデルをクエリしながら、暗号化されたエントリを行ごとにスキャンできる仕組みです。このアプローチは、よりインテリジェントなスケールでのxrpl監視のビジョンの中心です。

設計者によると、AIエージェントはプロトコルのアーキテクチャに合わせて調整でき、正常な運用パターンと潜在的な障害を認識します。ただし、これらのモデルは、訓練データのキュレーションと、ログ、コード、プロトコル仕様間の正確なマッピングに依存しています。これらを組み合わせることで、ノードの状態をより文脈的に把握できると期待されます。

AWS Lambdaを用いたログ取り込みパイプライン

Rajagopalは、XRPLのバリデータ、ハブ、クライアントハンドラーによって生成される生ログから始まるエンドツーエンドのワークフローを概説しました。これらのログは、GitHubツールとAWS Systems Managerを用いた専用のワークフローを通じてAmazon S3に転送されます。さらに、この設計は、異なるノード運営者からのデータを集中化します。

データがS3に到達すると、イベントトリガーがAWS Lambda関数を起動し、各ファイルを検査してバイト範囲を特定し、ログ行の境界と事前定義されたチャンクサイズに沿って処理します。これらのセグメントは、Amazon SQSに送信され、大規模な処理を分散し、並列処理を可能にします。

別のログ処理用Lambda関数は、受信したチャンクメタデータに基づき、必要なチャンクだけをS3から取得します。ログ行と関連メタデータを抽出し、それらをAmazon CloudWatchに送信します。ここでエントリはインデックス化・分析されます。ただし、この段階での正確性は非常に重要であり、下流のAI推論は正しいセグメント化に依存します。

ログ、コード、標準を結びつけて深い推論を可能に

ログ取り込みソリューションのほかに、同じシステムは2つの主要リポジトリにわたるXRPLコードベースも処理します。1つはXRP Ledgerのコアサーバーソフトウェアを含むリポジトリで、もう1つはネットワーク上のアプリケーションとの相互運用性を規定する標準と仕様を定義するリポジトリです。これらのリポジトリは、ノードの挙動理解に不可欠なコンテキストも提供します。

これらのリポジトリの更新は、Amazon EventBridgeと呼ばれるサーバーレスのイベントバスを通じて自動的に検出・スケジュールされます。定期的に、パイプラインはGitHubから最新のコードとドキュメントを取得し、バージョン管理し、Amazon S3に保存してさらなる処理を行います。なお、バージョン管理は、AIの応答が正しいソフトウェアリリースを反映するために重要です。

AWSのエンジニアは、プロトコルの挙動を明確に理解していなければ、生ログだけではノードの問題やダウンタイムを解決できないと指摘します。ログを標準やサーバーソフトウェアにリンクさせることで、AIエージェントは異常のより正確で文脈に沿った説明を提供し、ターゲットを絞った修正策を提案できるようになります。

AI駆動のブロックチェーン可観測性への影響

RippleとAWSの協力は、ブロックチェーンの可観測性におけるジェネレーティブAIの進化を示しています。ログ、コード、仕様に対する自動推論は、インシデントの短縮と根本原因分析の明確化を約束します。ただし、運用者はAIの推奨を検証し、実運用に適用する前に確認する必要があります。

AmazonのBedrockを基盤としたパイプラインが、調査にかかる時間を2〜3分に短縮できるとすれば、大規模なブロックチェーンネットワークの信頼性管理のあり方を変える可能性があります。さらに、S3、Lambda、SQS、CloudWatch、EventBridgeを組み合わせた再現性のあるパイプラインは、他のプロトコルが自社のAWSログ分析や運用インテリジェンスのニーズに適応できるテンプレートとなるでしょう。

要約すると、RippleとAWSは、XRPLの膨大なC++ログとコード履歴を、エンジニアにとってより迅速で実用的なシグナルに変えるためのAIネイティブインフラの実験を進めており、ブロックチェーン監視とインシデント対応の新たな基準を打ち立てつつあります。