AWS et Ripple explorent la surveillance du xrpl avec Amazon Bedrock IA générative

Ripple et Amazon Web Services collaborent sur une surveillance avancée du xrpl en utilisant Amazon Bedrock, visant à compresser des jours d’analyse du réseau en quelques minutes.

Ripple et AWS visent une compréhension plus rapide des opérations XRPL

Amazon Web Services et Ripple étudient comment Amazon Bedrock et ses capacités d’intelligence artificielle générative peuvent améliorer la surveillance et l’analyse du XRP Ledger, selon des personnes familières avec l’initiative. Les partenaires souhaitent appliquer l’IA aux journaux système du registre pour réduire le temps nécessaire à l’enquête sur les problèmes de réseau et les anomalies opérationnelles.

Certaines évaluations internes des ingénieurs AWS suggèrent que des processus qui nécessitaient autrefois plusieurs jours peuvent désormais être réalisés en seulement 2-3 minutes. De plus, l’inspection automatisée des journaux pourrait libérer les équipes de plateforme pour se concentrer sur le développement de fonctionnalités plutôt que sur le dépannage routinier. Cela dit, cette approche dépend de pipelines de données robustes et d’une interprétation précise de logs complexes.

Architecture décentralisée du XRPL et complexité des logs

XRPL est une blockchain décentralisée de couche 1 soutenue par un réseau mondial d’opérateurs de nœuds indépendants. Le système est en ligne depuis 2012 et est écrit en C++, un choix de conception qui permet de hautes performances mais génère des logs système complexes et souvent cryptiques. Cependant, cette architecture axée sur la vitesse augmente également le volume et la complexité des données opérationnelles.

Selon les documents de Ripple, XRPL exploite plus de 900 nœuds répartis entre universités, institutions blockchain, fournisseurs de portefeuilles et sociétés financières. Cette structure décentralisée améliore la résilience, la sécurité et la scalabilité. Cependant, elle complique considérablement la visibilité en temps réel sur le comportement du réseau, notamment lors d’incidents régionaux ou de cas rares de protocoles.

Échelle des défis de journalisation sur le XRP Ledger

Chaque nœud XRPL produit entre 30 et 50 gigaoctets de données de logs, ce qui représente environ 2 à 2,5 pétaoctets à l’échelle du réseau. Lorsqu’un incident survient, les ingénieurs doivent manuellement parcourir ces fichiers pour identifier les anomalies et remonter jusqu’au code C++ sous-jacent. De plus, une coordination interéquipe est nécessaire chaque fois que des internals du protocole sont impliqués.

Une seule enquête peut durer deux ou trois jours car elle nécessite la collaboration entre ingénieurs de plateforme et un nombre limité de spécialistes C++ qui comprennent les internals du registre. Les équipes de plateforme attendent souvent ces experts avant de pouvoir répondre aux incidents ou reprendre le développement de fonctionnalités. Ce goulet d’étranglement est devenu plus prononcé avec la croissance de la base de code, devenue plus ancienne et plus volumineuse.

Les incidents du monde réel soulignent la nécessité d’automatiser

Selon des techniciens AWS lors d’une conférence récente, une coupure de câble sous-marin dans la Mer Rouge a affecté la connectivité de certains opérateurs de nœuds dans la région Asie-Pacifique. L’équipe de plateforme Ripple a dû collecter des logs auprès des opérateurs affectés et traiter des dizaines de gigaoctets par nœud avant que l’analyse significative ne puisse commencer. Cependant, le tri manuel à cette échelle ralentit la résolution des incidents.

Vijay Rajagopal, architecte solutions chez AWS, a déclaré que la plateforme gérée qui héberge des agents d’intelligence artificielle, connue sous le nom d’Amazon Bedrock, peut raisonner sur de grands ensembles de données. Appliquer ces modèles aux logs du XRP Ledger permettrait d’automatiser la reconnaissance de motifs et l’analyse comportementale, réduisant ainsi le temps actuellement pris par les inspecteurs humains. De plus, cet outil pourrait standardiser la réponse aux incidents entre différents opérateurs.

Amazon Bedrock comme couche interprétative pour les logs XRPL

Rajagopal a décrit Amazon Bedrock comme une couche interprétative entre les logs système bruts et les opérateurs humains. Il peut analyser les entrées cryptiques ligne par ligne pendant que les ingénieurs interrogeaient des modèles d’IA qui comprennent la structure et le comportement attendu du système XRPL. Cette approche est au cœur de la vision des partenaires pour une surveillance du xrpl plus intelligente à grande échelle.

Selon l’architecte, les agents d’IA peuvent être adaptés à l’architecture du protocole afin qu’ils reconnaissent les motifs opérationnels normaux versus les défaillances potentielles. Cependant, ces modèles dépendent toujours de données d’entraînement sélectionnées et de mappages précis entre logs, code et spécifications du protocole. Cela dit, la combinaison de ces éléments promet une vision plus contextuelle de la santé des nœuds.

Pipeline basé sur AWS Lambda pour l’ingestion des logs

Rajagopal a décrit le flux de travail de bout en bout, commençant par les logs bruts générés par les validateurs, hubs et gestionnaires clients sur XRPL. Les logs sont d’abord transférés dans Amazon S3 via un flux de travail dédié construit avec des outils GitHub et AWS Systems Manager. De plus, cette conception centralise les données provenant de différents opérateurs de nœuds.

Une fois que les données atteignent S3, des déclencheurs d’événements activent des fonctions AWS Lambda qui inspectent chaque fichier pour déterminer les plages d’octets pour chaque segment, en alignement avec les limites de ligne de logs et les tailles de segments prédéfinies. Les segments résultants sont ensuite envoyés à Amazon SQS pour distribuer le traitement à grande échelle et permettre une gestion parallèle de grands volumes.

Une fonction Lambda séparée de traitement des logs récupère uniquement les segments pertinents depuis S3 en fonction des métadonnées de segment qu’elle reçoit. Elle extrait les lignes de logs et les métadonnées associées avant de les transmettre à Amazon CloudWatch, où les entrées peuvent être indexées et analysées. Cependant, la précision à cette étape est cruciale car le raisonnement AI en aval dépend d’un découpage correct.

Lier logs, code et standards pour un raisonnement approfondi

Au-delà de la solution d’ingestion des logs, le même système traite également la base de code XRPL dans deux dépôts principaux. Un dépôt contient le logiciel serveur principal du XRP Ledger, tandis que l’autre définit les standards et spécifications régissant l’interopérabilité avec les applications construites sur le réseau. De plus, ces deux dépôts apportent un contexte essentiel pour comprendre le comportement des nœuds.

Les mises à jour de ces dépôts sont automatiquement détectées et planifiées via un bus d’événements sans serveur appelé Amazon EventBridge. Selon une cadence définie, le pipeline extrait le dernier code et la documentation depuis GitHub, versionne les données et les stocke dans Amazon S3 pour un traitement ultérieur. Cela dit, la gestion des versions est essentielle pour que les réponses de l’IA reflètent la bonne version logicielle.

Les ingénieurs AWS ont soutenu que sans une compréhension claire du comportement attendu du protocole, les logs bruts sont souvent insuffisants pour résoudre les problèmes et les temps d’arrêt des nœuds. En reliant les logs aux standards et au logiciel serveur qui définissent le comportement du XRPL, les agents d’IA peuvent fournir des explications plus précises et contextuelles des anomalies, ainsi que suggérer des pistes de remédiation ciblées.

Implications pour l’observabilité blockchain pilotée par l’IA

La collaboration entre Ripple et AWS montre comment l’IA générative pour l’observabilité blockchain pourrait évoluer au-delà de simples tableaux de bord de métriques. Le raisonnement automatisé sur les logs, le code et les spécifications promet des délais d’incident plus courts et une analyse plus claire des causes racines. Cependant, les opérateurs devront toujours valider les recommandations pilotées par l’IA avant d’appliquer des changements en production.

Si le pipeline basé sur Bedrock d’Amazon offre le délai de 2-3 minutes annoncé pour les enquêtes, cela pourrait transformer la gestion de la fiabilité des grands réseaux blockchain. De plus, un pipeline reproductible combinant S3, Lambda, SQS, CloudWatch et EventBridge offre un modèle que d’autres protocoles pourraient adapter pour leurs propres besoins d’analyse de logs AWS et d’intelligence opérationnelle.

En résumé, Ripple et AWS expérimentent une infrastructure native à l’IA pour transformer les logs C++ étendus du XRPL et l’historique du code en un signal plus rapide et plus exploitable pour les ingénieurs, établissant potentiellement une nouvelle norme pour la surveillance blockchain et la gestion des incidents.