AWS Bedrock pourrait accélérer la surveillance et l'analyse du registre XRP

Source : CryptoTale Titre Original : Aws Bedrock Could Speed Xrp Ledger Monitoring And Analysis Lien Original :

• Ripple et AWS testent Bedrock AI pour réduire les revues d’incidents XRPL à quelques minutes.
• Le plan vise à gérer d’importants volumes de logs C++ à travers le réseau mondial de nœuds du XRP Ledger.
• Un pipeline AWS relierait les logs au code et aux standards pour des vérifications de cause racine plus rapides.

Amazon Web Services et Ripple explorent une configuration Amazon Bedrock qui pourrait accélérer la surveillance du XRPL. Des personnes familières avec le projet ont indiqué que l’objectif est une analyse plus rapide des logs système du XRP Ledger et du comportement du réseau. Des évaluations internes partagées par le personnel AWS suggèrent que certaines revues d’incidents pourraient passer de plusieurs jours à environ deux ou trois minutes.

Le XRP Ledger fonctionne comme un réseau décentralisé de couche 1 avec des opérateurs indépendants dans le monde entier, répartis dans de nombreuses régions. La ledger utilise une base de code C++ qui supporte un débit élevé, mais elle génère des logs volumineux et complexes.

Amazon Bedrock cible les goulets d’étranglement des logs XRPL

Ripple et AWS étudient comment les modèles Bedrock peuvent interpréter à grande échelle les logs de validateurs et de serveurs. Des remarques lors de conférences attribuées à l’architecte AWS Vijay Rajagopal décrivent Bedrock comme une couche qui transforme les entrées brutes en signaux consultables. Les ingénieurs pourraient interroger des modèles qui reflètent le comportement attendu du XRPL.

Les documents Ripple mentionnés dans la discussion situent le réseau XRPL à plus de 900 nœuds répartis dans des universités et des entreprises. La même documentation indique que chaque nœud peut générer entre 30 et 50 GB de logs, ce qui représente environ 2 à 2,5 PB au total. Les ingénieurs ont souvent besoin de spécialistes C++ pour retracer les anomalies jusqu’au code du protocole, ce qui peut ralentir la réponse aux incidents.

Un pipeline AWS pour déplacer, découper et indexer les logs du XRP Ledger

Le flux de travail proposé commence par le transfert des logs des nœuds vers Amazon S3 à l’aide d’outils GitHub et d’AWS Systems Manager. Après ingestion, des déclencheurs d’événements lancent des fonctions AWS Lambda qui définissent les limites des morceaux pour chaque fichier. Le pipeline pousse ensuite les métadonnées des morceaux dans Amazon SQS pour un traitement parallèle.

Une autre fonction Lambda extrait les plages de bytes pertinentes depuis S3. Elle récupère les lignes de logs et les métadonnées, puis les transfère à CloudWatch pour l’indexation. La documentation AWS décrit des modèles similaires basés sur des événements utilisant EventBridge et Lambda pour traiter les logs à grande échelle.

Le personnel AWS a utilisé un événement de connectivité régionale pour montrer l’avantage d’une triage plus rapide. Ils ont indiqué qu’une coupure de câble sous-marin dans la Mer Rouge avait affecté la connectivité de certains opérateurs en Asie-Pacifique. Les ingénieurs ont recueilli les logs des opérateurs et traité de gros fichiers par nœud avant de pouvoir commencer une revue de cause racine.

Lier logs, code et standards XRPL

Les ingénieurs AWS ont également décrit un processus parallèle qui versionne la documentation du code et des standards du XRPL. Le flux surveille les dépôts clés, planifie les mises à jour via Amazon EventBridge, et stocke des instantanés versionnés dans S3. Lors d’un incident, le système peut associer une signature de log à la bonne version du logiciel et à la spécification.

Ce lien est important car les logs seuls peuvent ne pas expliquer un cas limite du protocole. En associant les traces au logiciel serveur et aux spécifications, des agents IA peuvent faire correspondre une anomalie à une voie de code probable. L’objectif est une assistance plus rapide et cohérente pour les opérateurs lors de pannes ou de performances dégradées.

Ce travail intervient également alors que l’écosystème XRPL étend ses fonctionnalités de tokens et sa surface opérationnelle. La documentation XRPL décrit les Tokens à Usage Multiple comme une conception de token fongible visant à l’efficacité et à une tokenisation plus facile. Ripple a aussi mis en avant de nouvelles amendements et corrections dans la version Rippled 3.0.0.

Pour l’instant, l’effort reste une recherche plutôt qu’un lancement de produit public. Aucune des deux entreprises n’a annoncé de date de déploiement, et les équipes continuent de tester la précision des modèles et la gouvernance des données. Cela dépend aussi de ce que les opérateurs de nœuds choisissent de partager lors des investigations. Même ainsi, cette approche esquisse comment l’IA et les outils cloud pourraient soutenir l’observabilité de la blockchain sans modifier les règles de consensus du XRPL.