AWS và Ripple khám phá giám sát xrpl với trí tuệ nhân tạo tạo sinh Amazon Bedrock

Ripple và Amazon Web Services đang hợp tác trong việc giám sát xrpl nâng cao sử dụng Amazon Bedrock, nhằm rút ngắn thời gian phân tích mạng từ nhiều ngày xuống còn vài phút.

Ripple và AWS hướng tới việc cung cấp insight nhanh hơn về hoạt động của XRPL

Amazon Web Services và Ripple đang nghiên cứu cách Amazon Bedrock và khả năng trí tuệ nhân tạo sinh tạo của nó có thể cải thiện cách theo dõi và phân tích XRP Ledger, theo những người quen thuộc với sáng kiến này. Các đối tác muốn áp dụng AI vào các nhật ký hệ thống của sổ cái để giảm thời gian cần thiết để điều tra các vấn đề mạng và các bất thường vận hành.

Một số đánh giá nội bộ từ các kỹ sư AWS cho thấy rằng các quy trình từng mất vài ngày nay có thể hoàn thành chỉ trong 2-3 phút. Hơn nữa, việc tự động kiểm tra nhật ký có thể giúp các nhóm nền tảng tập trung vào phát triển tính năng thay vì xử lý sự cố định kỳ. Tuy nhiên, phương pháp này phụ thuộc vào các pipeline dữ liệu mạnh mẽ và diễn giải chính xác các nhật ký phức tạp.

Kiến trúc phi tập trung của XRPL và độ phức tạp của nhật ký

XRPL là một blockchain lớp-1 phi tập trung được hỗ trợ bởi mạng lưới các nút độc lập toàn cầu. Hệ thống này hoạt động từ năm 2012 và được viết bằng C++, một lựa chọn thiết kế cho phép hiệu suất cao nhưng tạo ra các nhật ký hệ thống phức tạp và đôi khi khó hiểu. Tuy nhiên, chính kiến trúc tập trung vào tốc độ này lại làm tăng khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu vận hành.

Theo tài liệu của Ripple, XRPL vận hành hơn 900 nút phân bổ trên các trường đại học, tổ chức blockchain, nhà cung cấp ví và các công ty tài chính. Cấu trúc phi tập trung này nâng cao khả năng phục hồi, bảo mật và khả năng mở rộng. Tuy nhiên, nó làm phức tạp đáng kể khả năng quan sát thời gian thực về cách mạng lưới hoạt động, đặc biệt trong các sự cố khu vực hoặc các trường hợp ngoại lệ của giao thức.

Quy mô thách thức ghi nhật ký trên XRP Ledger

Mỗi nút XRPL tạo ra từ 30 đến 50 gigabyte dữ liệu nhật ký, dẫn đến tổng cộng ước tính từ 2 đến 2,5 petabyte trên toàn mạng. Khi xảy ra sự cố, các kỹ sư phải thủ công duyệt qua các tệp này để xác định các bất thường và truy vết chúng về mã C++ nền tảng. Hơn nữa, cần có sự phối hợp giữa các nhóm khi liên quan đến nội bộ của giao thức.

Một cuộc điều tra có thể kéo dài đến hai hoặc ba ngày vì nó đòi hỏi sự hợp tác giữa các kỹ sư nền tảng và một nhóm hạn chế các chuyên gia C++ hiểu rõ nội bộ của sổ cái. Các nhóm nền tảng thường phải chờ đợi các chuyên gia này trước khi phản hồi các sự cố hoặc tiếp tục phát triển tính năng. Điều này, theo thời gian, đã trở nên rõ rệt hơn khi mã nguồn ngày càng cũ và lớn hơn.

Các sự cố thực tế nhấn mạnh nhu cầu tự động hóa

Theo các kỹ thuật viên AWS phát biểu tại một hội nghị gần đây, một lần cắt cáp ngầm tại Biển Đỏ đã ảnh hưởng đến kết nối của một số nhà vận hành nút trong khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Nhóm nền tảng của Ripple đã phải thu thập nhật ký từ các nhà vận hành bị ảnh hưởng và xử lý hàng chục gigabyte dữ liệu trên mỗi nút trước khi có thể bắt đầu phân tích có ý nghĩa. Tuy nhiên, việc phân loại thủ công quy mô này làm chậm quá trình giải quyết sự cố.

Kiến trúc sư giải pháp của AWS, Vijay Rajagopal, cho biết nền tảng quản lý chứa các tác nhân trí tuệ nhân tạo, gọi là Amazon Bedrock, có thể suy luận trên các tập dữ liệu lớn. Áp dụng các mô hình này vào nhật ký XRP Ledger sẽ tự động nhận dạng mẫu và phân tích hành vi, rút ngắn thời gian so với việc kiểm tra thủ công hiện tại. Hơn nữa, các công cụ này có thể chuẩn hóa phản ứng sự cố giữa các nhà vận hành khác nhau.

Amazon Bedrock như một lớp diễn giải cho nhật ký XRPL

Rajagopal mô tả Amazon Bedrock như một lớp diễn giải giữa các nhật ký hệ thống thô và các nhà vận hành. Nó có thể quét các mục nhập khó hiểu từng dòng trong khi các kỹ sư truy vấn các mô hình AI hiểu cấu trúc và hành vi mong đợi của hệ thống XRPL. Phương pháp này là trung tâm trong tầm nhìn của các đối tác về việc giám sát xrpl thông minh hơn theo quy mô.

Theo kiến trúc sư, các tác nhân AI có thể được tùy chỉnh phù hợp với kiến trúc của giao thức để nhận diện các mẫu vận hành bình thường so với các lỗi tiềm ẩn. Tuy nhiên, các mô hình vẫn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện đã được chọn lọc và các ánh xạ chính xác giữa nhật ký, mã nguồn và các tiêu chuẩn của giao thức. Điều này hứa hẹn mang lại một cái nhìn bối cảnh rõ ràng hơn về tình trạng của các nút.

Pipeline dựa trên AWS Lambda để nhập nhật ký

Rajagopal phác thảo quy trình làm việc từ đầu đến cuối, bắt đầu từ các nhật ký thô do các validator, hub và trình xử lý khách hàng trên XRPL tạo ra. Các nhật ký này trước tiên được chuyển vào Amazon S3 qua một quy trình làm việc riêng biệt xây dựng bằng các công cụ của GitHub và AWS Systems Manager. Hơn nữa, thiết kế này tập trung dữ liệu từ các nhà vận hành nút khác nhau.

Khi dữ liệu đến S3, các trigger sự kiện kích hoạt các hàm AWS Lambda để kiểm tra từng tệp nhằm xác định phạm vi byte cho các phần riêng lẻ, phù hợp với giới hạn dòng nhật ký và kích thước phần đã định. Các đoạn này sau đó được gửi đến Amazon SQS để phân phối xử lý theo quy mô và cho phép xử lý song song lượng lớn dữ liệu.

Một hàm Lambda xử lý nhật ký riêng biệt chỉ lấy các phần liên quan từ S3 dựa trên metadata phần mà nó nhận được. Nó trích xuất các dòng nhật ký và metadata liên quan trước khi chuyển tiếp chúng đến Amazon CloudWatch, nơi các mục có thể được lập chỉ mục và phân tích. Tuy nhiên, độ chính xác ở giai đoạn này rất quan trọng vì lý luận AI phụ thuộc vào phân đoạn chính xác.

Liên kết nhật ký, mã nguồn và tiêu chuẩn để phân tích sâu hơn

Ngoài giải pháp nhập nhật ký, cùng hệ thống còn xử lý mã nguồn của XRPL qua hai kho lưu trữ chính. Một kho chứa phần mềm máy chủ cốt lõi của XRP Ledger, trong khi kho còn lại định nghĩa các tiêu chuẩn và đặc tả điều chỉnh khả năng tương tác với các ứng dụng xây dựng trên mạng lưới. Hơn nữa, cả hai kho đều cung cấp bối cảnh cần thiết để hiểu hành vi của các nút.

Các cập nhật từ các kho này được tự động phát hiện và lên lịch qua một bus sự kiện không máy chủ gọi là Amazon EventBridge. Theo chu kỳ định sẵn, pipeline lấy mã mới nhất và tài liệu từ GitHub, phiên bản hóa dữ liệu và lưu trữ trong Amazon S3 để xử lý tiếp theo. Tuy nhiên, việc phiên bản hóa là rất quan trọng để đảm bảo phản hồi của AI phản ánh đúng phiên bản phần mềm.

Các kỹ sư AWS cho rằng, nếu không hiểu rõ cách giao thức hoạt động dự kiến, các nhật ký thô thường không đủ để giải quyết các vấn đề và thời gian chết của nút. Bằng cách liên kết nhật ký với các tiêu chuẩn và phần mềm máy chủ định nghĩa hành vi của XRPL, các tác nhân AI có thể cung cấp các giải thích chính xác hơn, mang tính bối cảnh về các bất thường và đề xuất các hướng khắc phục phù hợp.

Hệ quả của AI trong quan sát blockchain

Sự hợp tác giữa Ripple và AWS thể hiện cách AI sinh tạo cho khả năng quan sát blockchain có thể phát triển vượt ra ngoài các bảng điều khiển số liệu đơn giản. Lý luận tự động qua nhật ký, mã nguồn và đặc tả hứa hẹn rút ngắn thời gian sự cố và phân tích nguyên nhân gốc rõ ràng hơn. Tuy nhiên, các nhà vận hành vẫn cần xác nhận các đề xuất dựa trên AI trước khi áp dụng vào môi trường thực.

Nếu pipeline dựa trên Bedrock của Amazon mang lại kết quả đúng như tuyên bố, chỉ trong 2-3 phút, điều này có thể định hình lại cách các mạng lưới blockchain quy mô lớn quản lý độ tin cậy. Hơn nữa, một pipeline có thể lặp lại kết hợp S3, Lambda, SQS, CloudWatch và EventBridge cung cấp một mẫu mà các giao thức khác có thể điều chỉnh cho nhu cầu phân tích nhật ký và trí tuệ vận hành của riêng họ.

Tóm lại, Ripple và AWS đang thử nghiệm hạ tầng gốc AI để biến các nhật ký C++ và lịch sử mã nguồn rộng lớn của XRPL thành tín hiệu nhanh hơn, có thể hành động hơn cho các kỹ sư, mở ra một tiêu chuẩn mới cho giám sát blockchain và phản ứng sự cố.