La solución de IA de Amazon Bedrock puede transformar la forma en que Ripple gestiona XRP Ledger

Desafío: XRP Ledger está sumido en un mar de datos de logs

XRP Ledger funciona como una red layer-1 descentralizada con más de 900 nodos distribuidos en universidades y organizaciones empresariales de todo el mundo. Este sistema está construido sobre la plataforma C++ para soportar un alto rendimiento, pero eso conlleva un gran problema: cada nodo genera entre 30-50 GB de logs del sistema, en total aproximadamente 2–2,5 PB de datos en cada ciclo.

Cuando ocurre un incidente, revisar estos logs suele tomar desde varios días hasta una semana completa. Los ingenieros necesitan expertos en C++ para rastrear anomalías hasta el código del protocolo, lo que ralentiza la respuesta y afecta la estabilidad de la red.

Solución: AWS Bedrock convierte datos en bruto en señales útiles

Ripple y Amazon Web Services están implementando en fase de prueba Amazon Bedrock para acelerar el análisis. Según compartió el arquitecto de AWS Vijay Rajagopal, Bedrock funciona como una capa de transformación de los logs en bruto en señales que pueden buscarse y analizarse. Los ingenieros pueden consultar estos modelos para detectar comportamientos desviados respecto a los estándares operativos del XRPL.

Según evaluaciones internas de AWS, el proceso de revisión de incidentes puede reducirse de varios días a solo 2–3 minutos.

Arquitectura: Pipeline de AWS automatiza todo el proceso

El proceso propuesto incluye los siguientes pasos:

1. Recolección y segmentación: Los logs de los nodos se cargan en Amazon S3 mediante herramientas GitHub y AWS Systems Manager. Los triggers de eventos activan funciones Lambda para determinar los límites de segmentación de cada archivo de log.

2. Procesamiento en paralelo: Los metadatos de las segmentaciones se envían a Amazon SQS para su procesamiento simultáneo. Una segunda función Lambda obtiene los rangos de bytes relacionados desde S3, extrae las líneas de logs y metadatos, y los envía a CloudWatch para indexación.

3. Vinculación de código fuente y estándares: Paralelamente al proceso de logs, el sistema también monitorea repositorios importantes del XRPL, programa actualizaciones mediante EventBridge y almacena snapshots del código fuente y especificaciones del protocolo en S3.

Este paso clave permite vincular la firma del log con la versión del software y las especificaciones correspondientes. Solo los logs pueden no explicar casos especiales, pero al combinarlos con el código del servidor y la documentación del protocolo, los agentes de IA pueden mapear anomalías a la ruta de código exacta.

Por qué esto es importante

Un ejemplo real: cuando el incidente del cable submarino del Mar Rojo afectó la conectividad de los nodos en la región de Asia-Pacífico, los ingenieros tuvieron que recopilar logs de múltiples operadores y procesar archivos grandes antes de comenzar la revisión. Con Bedrock, este proceso puede acelerarse significativamente.

Contexto de expansión

Este esfuerzo se realiza mientras XRPL amplía sus funciones. Ripple anunció los Tokens de Uso Múltiple—un diseño de token intercambiable, orientado a mejorar la eficiencia y la tokenización. La versión Rippled 3.0.0 también incluye nuevas modificaciones y parches de seguridad.

Estado actual

Hasta ahora, el proyecto sigue en fase de investigación y prueba. No se ha anunciado una fecha de despliegue público. Los equipos aún están verificando la precisión del modelo de IA y la estrategia de gestión de datos. El progreso también depende de la disposición de los operadores de nodos a compartir información de logs durante las investigaciones.

Sin embargo, este enfoque demuestra que la IA y las herramientas en la nube pueden mejorar la supervisión de blockchain sin necesidad de alterar las reglas de consenso básicas del XRPL.