Amazon Bedrock sẽ cách mạng hóa tốc độ phản hồi trên XRP Ledger: từ ngày thành phút

Amazon Web Services và Ripple đang thực hiện các bước cụ thể để biến đổi cách giám sát và phân tích mạng lưới XRP Ledger. Mục tiêu là tham vọng: giảm thời gian điều tra các sự cố từ vài ngày xuống còn chỉ hai hoặc ba phút bằng trí tuệ nhân tạo. Thay đổi này có thể tạo ra sự khác biệt quan trọng trong cách các nhà vận hành phản ứng với các lỗi kết nối hoặc bất thường trong mạng.

Thách thức: khối lượng lớn nhật ký trong kiến trúc phi tập trung

XRP Ledger hoạt động như một mạng lưới phi tập trung lớp 1 với hơn 900 nút phân bổ toàn cầu tại các trường đại học, doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ. Phức tạp kỹ thuật nằm ở chỗ mỗi nút này, dựa trên mã nguồn C++, tạo ra từ 30 đến 50 GB nhật ký hàng ngày. Tổng cộng, mạng lưới tích lũy khoảng 2 đến 2.5 petabyte dữ liệu nhật ký.

Khi xảy ra sự cố—như cắt đứt cáp quang dưới biển ở Biển Đỏ ảnh hưởng đến các nhà vận hành ở Châu Á-Thái Bình Dương—các nhóm kỹ thuật đối mặt với một điểm nghẽn: họ cần các chuyên gia C++ để truy tìm bất thường đến mã của giao thức. Sự phụ thuộc này làm chậm đáng kể phản ứng đối với các suy giảm hiệu suất hoặc gián đoạn.

Giải pháp: một hệ thống dữ liệu do AI thúc đẩy

Phương pháp mà Ripple và AWS đang khám phá kết hợp các công cụ gốc của AWS với khả năng phân tích của Bedrock. Luồng dữ liệu bắt đầu khi các nhật ký của các nút được chuyển đến Amazon S3 thông qua tích hợp với GitHub và AWS Systems Manager.

Sau khi được nhập, các sự kiện kích hoạt các hàm Lambda phân đoạn từng tệp thành các phần nhỏ dễ quản lý. Các siêu dữ liệu của các phần này được gửi đến Amazon SQS để xử lý song song. Một hàm Lambda khác trích xuất các phạm vi byte liên quan từ S3 và gửi dữ liệu đến CloudWatch, nơi chúng được lập chỉ mục để tìm kiếm nhanh.

Hệ thống phân tán này rất quan trọng: nếu không có nó, các kỹ sư sẽ phải xử lý các tệp lớn thủ công trước khi bắt đầu điều tra nguyên nhân gốc rễ.

Liên kết trí tuệ với các đặc tả kỹ thuật

Điều đặc biệt của giải pháp này là nó không chỉ phân tích nhật ký; nó còn phiên bản hóa mã của XRPL và tài liệu tiêu chuẩn. AWS giám sát các kho lưu trữ quan trọng và lưu trữ các bản chụp phiên bản trong S3. Trong một sự cố, hệ thống ghép nối một chữ ký nhật ký với phiên bản phần mềm chính xác và đặc tả tương ứng.

Việc liên kết này rất quan trọng vì các nhật ký riêng lẻ có thể không tiết lộ một trường hợp giới hạn của giao thức. Bằng cách liên kết các dấu vết với phần mềm của máy chủ và các đặc tả, các tác nhân AI có thể ánh xạ các bất thường đến các tuyến mã có khả năng. Kết quả là hướng dẫn nhanh hơn và nhất quán hơn cho các nhà vận hành trong các sự cố.

Bối cảnh phát triển cho XRPL

Công việc này đến vào thời điểm hệ sinh thái của XRP Ledger mở rộng khả năng của mình. XRPL đã giới thiệu các Token Đa Nhiệm, một thiết kế hướng tới hiệu quả và token hóa đơn giản hơn. Ripple cũng đã công bố các sửa đổi và chỉnh sửa trong Rippled 3.0.0, mở rộng phạm vi hoạt động của mạng.

Với giá hiện tại là $1.94 USD và vốn hóa thị trường là $117.63 tỷ đô la, XRP Ledger là một hạ tầng quan trọng đòi hỏi các công cụ quan sát toàn cầu.

Tình hình hiện tại và các bước tiếp theo

Hiện tại, nỗ lực này vẫn trong giai đoạn nghiên cứu và thử nghiệm. Chưa có công ty nào công bố ngày triển khai chính thức, và các nhóm vẫn đang xác nhận độ chính xác của các mô hình cũng như quản trị dữ liệu. Thành công còn phụ thuộc vào việc các nhà vận hành nút có chia sẻ thông tin tự nguyện trong quá trình điều tra hay không.

Tuy nhiên, phương pháp này cho thấy cách trí tuệ nhân tạo và các công cụ đám mây có thể nâng cao đáng kể khả năng quan sát blockchain mà không cần thay đổi các quy tắc đồng thuận của XRPL. Nếu thành công, mô hình này có thể trở thành tiêu chuẩn cho các mạng phi tập trung đối mặt với các thách thức tương tự về quy mô và độ phức tạp kỹ thuật.