AWS и Ripple исследуют мониторинг xrpl с помощью Amazon Bedrock генеративного ИИ

Ripple и Amazon Web Services сотрудничают в области передового мониторинга xrpl с использованием Amazon Bedrock, стремясь сократить дни анализа сети до минут.

Ripple и AWS нацелены на более быстрое получение инсайтов о работе XRPL

Amazon Web Services и Ripple исследуют, как Amazon Bedrock и его возможности генеративного искусственного интеллекта могут улучшить мониторинг и анализ XRP Ledger, согласно источникам, знакомым с инициативой. Партнеры хотят применить ИИ к системным журналам реестра, чтобы сократить время расследования сетевых проблем и операционных аномалий.

Некоторые внутренние оценки инженеров AWS показывают, что процессы, ранее требовавшие несколько дней, теперь можно завершить всего за 2-3 минуты. Более того, автоматизированная проверка журналов может освободить команды платформы для сосредоточения на разработке новых функций вместо рутинных устранений неполадок. Однако такой подход зависит от надежных потоков данных и точной интерпретации сложных логов.

Децентрализованная архитектура XRPL и сложность логов

XRPL — это децентрализованный блокчейн уровня 1, поддерживаемый глобальной сетью независимых операторов узлов. Система работает с 2012 года и написана на C++, что обеспечивает высокую производительность, но создает сложные и зачастую запутанные системные логи. Однако та же архитектура, ориентированная на скорость, увеличивает объем и сложность операционных данных.

Согласно документации Ripple, XRPL управляет более чем 900 узлами, распределенными по университетам, блокчейн-институциям, поставщикам кошельков и финансовым компаниям. Эта децентрализованная структура повышает устойчивость, безопасность и масштабируемость. Однако она значительно усложняет получение реального времени видимости поведения сети, особенно во время региональных инцидентов или редких случаев на границе протокола.

Масштаб проблем с логированием в XRP Ledger

Каждый узел XRPL генерирует от 30 до 50 гигабайт логов, что в совокупности дает примерно 2–2,5 петабайт по всей сети. При возникновении инцидентов инженерам приходится вручную просматривать эти файлы, чтобы выявить аномалии и проследить их к исходному коду на C++. Кроме того, требуется координация между командами, когда задействованы внутренние механизмы протокола.

Одно расследование может занимать два или три дня, поскольку требует сотрудничества между инженерами платформы и ограниченным числом специалистов по C++, понимающих внутреннюю структуру реестра. Команды платформы часто ждут этих экспертов, прежде чем ответить на инциденты или возобновить разработку новых функций. Этот узкий проход стал еще более заметным по мере роста и усложнения кодовой базы.

Реальные инциденты подчеркивают необходимость автоматизации

По словам технических специалистов AWS, выступавших на недавней конференции, разрезание подводного кабеля в Красном море однажды повлияло на связь некоторых операторов узлов в регионе Азиатско-Тихоокеанского региона. Команда Ripple должна была собрать логи у пострадавших операторов и обработать десятки гигабайт данных на узел, прежде чем можно было начать анализировать ситуацию. Однако ручная обработка таких объемов замедляет устранение инцидентов.

Архитектор решений Вайджай Раджагопал из AWS заявил, что управляемая платформа, которая размещает агентов искусственного интеллекта, известных как Amazon Bedrock, может анализировать большие наборы данных. Применение этих моделей к логам XRP Ledger автоматизирует распознавание шаблонов и поведенческий анализ, сокращая время, затрачиваемое ручными инспекторами. Более того, такие инструменты могут стандартизировать реагирование на инциденты у разных операторов.

Amazon Bedrock как интерпретирующий слой для логов XRPL

Раджагопал описал Amazon Bedrock как интерпретирующий слой между сырыми системными логами и операторами-человеками. Он может просматривать запутанные записи построчно, в то время как инженеры запрашивают модели ИИ, которые понимают структуру и ожидаемое поведение системы XRPL. Такой подход является ключевым в видении партнеров по более интеллектуальному мониторингу xrpl в масштабах.

По словам архитектора, агенты ИИ могут быть настроены под архитектуру протокола так, чтобы распознавать нормальные операционные шаблоны и потенциальные сбои. Однако модели все еще зависят от тщательно подготовленных обучающих данных и точных связей между логами, кодом и спецификациями протокола. В результате объединение этих элементов обещает более контекстуальное представление о состоянии узлов.

Конвейер для загрузки логов на базе AWS Lambda

Раджагопал описал полный рабочий процесс, начинающийся с сырых логов, генерируемых валидаторами, хабами и обработчиками клиентов XRPL. Логи сначала передаются в Amazon S3 через специально созданный рабочий процесс с использованием инструментов GitHub и AWS Systems Manager. Такой дизайн централизует данные от различных операторов узлов.

Когда данные попадают в S3, триггеры событий активируют функции AWS Lambda, которые проверяют каждый файл, определяя диапазоны байтов для отдельных сегментов, соответствующих границам строк логов и заданным размерам чанков. Полученные сегменты затем отправляются в Amazon SQS для распределения обработки в масштабах и параллельной обработки больших объемов.

Отдельная функция Lambda для обработки логов извлекает только релевантные чанки из S3 на основе метаданных, полученных из события. Она извлекает строки логов и связанные метаданные, после чего передает их в Amazon CloudWatch, где записи могут индексироваться и анализироваться. Однако точность на этом этапе критична, поскольку дальнейшее ИИ-обоснование зависит от правильной сегментации.

Связь логов, кода и стандартов для более глубокого анализа

Помимо решения по загрузке логов, та же система также обрабатывает кодовую базу XRPL в двух основных репозиториях. Один содержит основное серверное программное обеспечение XRP Ledger, другой — стандарты и спецификации, регулирующие взаимодействие с приложениями, построенными на базе сети. Кроме того, оба репозитория предоставляют важный контекст для понимания поведения узлов.

Обновления из этих репозиториев автоматически обнаруживаются и планируются через безсерверную шину событий Amazon EventBridge. По заданному расписанию конвейер подтягивает последний код и документацию с GitHub, версионирует данные и сохраняет их в Amazon S3 для дальнейшей обработки. Важна именно версия, чтобы ответы ИИ отражали правильный релиз программного обеспечения.

Инженеры AWS утверждают, что без четкого понимания ожидаемого поведения протокола сырые логи зачастую недостаточны для устранения проблем с узлами и их отключениями. Связывая логи со стандартами и серверным программным обеспечением, определяющим поведение XRPL, агенты ИИ могут предоставлять более точные, контекстуальные объяснения аномалий и предлагать целенаправленные пути устранения.

Влияние AI-обеспечиваемой обозримости блокчейна

Сотрудничество Ripple и AWS демонстрирует, как генеративный ИИ для обозримости блокчейна может развиваться за пределами простых панелей метрик. Автоматизированное рассуждение о логах, коде и спецификациях обещает сокращение времени инцидентов и более ясный анализ причин. Однако операторы все равно должны подтверждать рекомендации ИИ перед применением изменений в рабочей среде.

Если pipeline на базе Amazon Bedrock действительно обеспечит заявленные 2-3 минуты на расследование, это может изменить подход к управлению надежностью крупных блокчейн-сетей. Более того, повторяемый конвейер, объединяющий S3, Lambda, SQS, CloudWatch и EventBridge, предлагает шаблон, который другие протоколы могут адаптировать для своих нужд анализа логов и операционной разведки.

В целом, Ripple и AWS экспериментируют с инфраструктурой, основанной на ИИ, чтобы превратить обширные C++ логи и историю кода XRPL в более быстрый и действенный сигнал для инженеров, потенциально устанавливая новый стандарт для мониторинга блокчейна и реагирования на инциденты.