Cách trí tuệ nhân tạo của Amazon có thể biến đổi chẩn đoán của XRP Ledger

Việc quản lý nhật ký đăng nhập trong một mạng blockchain phi tập trung là một thách thức kỹ thuật đáng kể. Với hơn 900 nút hoạt động phân bổ trên toàn cầu, XRP Ledger tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ: mỗi validator có thể tạo ra từ 30 đến 50 GB nhật ký, tổng cộng ước tính khoảng 2–2,5 petabyte trên toàn mạng. Hiện tại, việc phân tích những dữ liệu này để xác định nguyên nhân của các sự cố có thể mất nhiều ngày. Amazon Web Services và Ripple đang hợp tác để giảm thiểu đáng kể thời gian này, đưa nó xuống chỉ còn 2–3 phút thông qua việc tích hợp Amazon Bedrock.

Điểm nghẽn công nghệ của XRPL

Mã nguồn của XRP Ledger được viết bằng C++, một lựa chọn đảm bảo hiệu suất giao dịch cao nhưng tạo ra các nhật ký đặc biệt phức tạp và lớn. Khi xảy ra sự bất thường trên mạng, các nhà vận hành nút phải quét qua lượng lớn thông tin để theo dõi hành vi bất thường đến cấp độ của giao thức. Quá trình truyền thống này đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao và mất nhiều thời gian.

Một ví dụ thực tế xuất phát từ sự cố kết nối ở Biển Đỏ. Khi một đường cáp ngầm cắt đứt dịch vụ ở Châu Á - Thái Bình Dương, các nhóm kỹ thuật đã phải thu thập nhật ký từ nhiều nhà vận hành và xử lý các tệp lớn cho từng nút trước khi bắt đầu bất kỳ quá trình xem xét sâu nào. Sự chậm trễ trong quá trình phân loại này đã cho thấy sự cấp bách của một giải pháp nhanh hơn.

Phương pháp tiếp cận Amazon Bedrock: từ nhật ký thô đến tín hiệu có thể sử dụng

Amazon Bedrock biến đổi luồng dữ liệu thô thành các tín hiệu có thể tìm kiếm và diễn giải. Mô hình đề xuất là các nhật ký của các nút được chuyển sang Amazon S3, nơi các trigger của sự kiện kích hoạt các quá trình song song. Các hàm AWS Lambda tự động xác định giới hạn của các khối cho từng tệp nhật ký, cho phép xử lý phân tán.

Các siêu dữ liệu của các khối được gửi đến Amazon SQS để xử lý song song, trong khi các hàm Lambda khác trích xuất các khoảng byte liên quan. Những dữ liệu này sau đó được chuyển tiếp đến CloudWatch, nơi chúng được lập chỉ mục và có thể tìm kiếm bởi các agent AI. Các kỹ sư có thể truy vấn các mô hình Bedrock để hiểu hành vi dự kiến của XRPL và so sánh với các bất thường đã phát hiện.

Liên kết giữa nhật ký, mã nguồn và đặc tả của giao thức

Đổi mới thực sự nằm ở việc liên kết giữa nhật ký runtime và mã nguồn nền tảng. Một quá trình song song theo dõi các kho lưu trữ chính của XRPL, phiên bản hóa mã nguồn và tài liệu tiêu chuẩn thông qua Amazon EventBridge. Các snapshot đã được phiên bản hóa được lưu trữ trên S3.

Trong quá trình điều tra sự cố, hệ thống sẽ ghép nối một dấu hiệu nhật ký với phiên bản phần mềm phù hợp và các đặc tả tương ứng. Điều này rất quan trọng vì chỉ có nhật ký không luôn giải thích được các trường hợp giới hạn của giao thức. Bằng cách liên kết các dấu vết này với mã của máy chủ và các tiêu chuẩn của XRPL, các agent AI có thể ánh xạ một bất thường đến một hành trình thực thi có khả năng trong mã, cung cấp cho các quản trị viên nút các chỉ dẫn chính xác và nhất quán trong các sự cố gián đoạn và giảm hiệu suất.

Mở rộng hệ sinh thái XRPL và token hóa

Việc tích hợp Bedrock đến vào thời điểm mạng XRPL đang có sự phát triển đáng kể về khả năng token hóa. Mạng đang mở rộng các chức năng token của mình, đặc biệt qua các Multi-Purpose Tokens, một thiết kế token có thể thay thế nhằm nâng cao hiệu quả và đơn giản hóa quá trình token hóa. Những khả năng mới này làm tăng độ phức tạp vận hành của mạng, khiến khả năng phản ứng nhanh với các bất thường càng trở nên quan trọng hơn.

Ripple cũng đã phát hành Rippled 3.0.0 với các thay đổi và sửa lỗi mới, cung cấp thêm các yếu tố để theo dõi và liên kết trong quá trình điều tra chẩn đoán.

Tình hình hiện tại và triển vọng tương lai

Hiện tại, sáng kiến này vẫn là một dự án nghiên cứu chứ chưa phải sản phẩm công khai. Cả Amazon lẫn Ripple đều chưa công bố ngày ra mắt chính thức. Các nhóm vẫn đang xác thực độ chính xác của các mô hình và xác định các khung quản trị dữ liệu. Việc áp dụng cũng sẽ phụ thuộc vào quyết định của các quản trị viên nút về dữ liệu họ chọn chia sẻ trong quá trình điều tra.

Tuy nhiên, phương pháp này rõ ràng cho thấy cách trí tuệ nhân tạo và các công cụ đám mây có thể nâng cao đáng kể khả năng quan sát của blockchain mà không làm thay đổi các quy tắc đồng thuận của XRPL. Mô hình này có thể mở đường cho các mạng phi tập trung khác đối mặt với các thách thức tương tự về quy mô và phức tạp trong chẩn đoán.