La solution AI d'Amazon Bedrock peut transformer la façon dont Ripple gère XRP Ledger

Défi : le XRP Ledger est submergé par une mer de logs

Le XRP Ledger fonctionne comme un réseau layer-1 décentralisé avec plus de 900 nœuds répartis dans toutes les universités et organisations commerciales du monde entier. Ce système est construit sur la plateforme C++ pour supporter un débit élevé, mais cela s’accompagne d’un problème majeur : chaque nœud génère 30-50 GB de logs système, soit au total environ 2–2,5 PB de données à chaque fois.

Lorsqu’une panne survient, la revue de ces logs prend généralement plusieurs jours, voire une semaine. Les ingénieurs ont besoin d’experts en C++ pour retracer les anomalies jusqu’au code du protocole, ce qui ralentit la réaction et impacte la stabilité du réseau.

Solution : AWS Bedrock transforme les données brutes en signaux exploitables

Ripple et Amazon Web Services déploient en phase d’expérimentation Amazon Bedrock pour accélérer l’analyse. Selon Vijay Rajagopal, architecte chez AWS, Bedrock agit comme une couche de transformation des logs bruts en signaux pouvant être recherchés et analysés. Les ingénieurs peuvent interroger ces modèles pour détecter des comportements déviants par rapport aux standards de fonctionnement de l’XRPL.

D’après des évaluations internes d’AWS, le processus de revue des incidents pourrait être réduit de plusieurs jours à seulement 2–3 minutes.

Architecture : pipeline AWS automatisant l’ensemble du processus

Le processus proposé comprend les étapes suivantes :

1. Collecte et segmentation : Les logs des nœuds sont téléchargés dans Amazon S3 via GitHub et AWS Systems Manager. Des déclencheurs d’événements activent des fonctions Lambda pour définir les limites de segmentation pour chaque fichier log.

2. Traitement parallèle : Les métadonnées des segments sont envoyées dans Amazon SQS pour un traitement simultané. Une seconde fonction Lambda récupère les plages de bytes concernées depuis S3, extrait les lignes de logs et les métadonnées, puis les envoie à CloudWatch pour indexation.

3. Liaison code source et standards : Parallèlement au traitement des logs, le système surveille également les dépôts importants du XRPL, planifie les mises à jour via EventBridge, et stocke des snapshots du code source ainsi que la spécification du protocole dans S3.

Cette étape cruciale permet de faire correspondre la signature du log avec la version du logiciel et la spécification appropriée. Seuls les logs ne suffisent pas à expliquer certains cas particuliers, mais en combinant avec le code serveur et la documentation du protocole, l’IA peut faire correspondre les anomalies à la branche de code exacte.

Pourquoi cela est important

Un exemple concret : lorsque la coupure sous-marine de la Mer Rouge a affecté la connectivité des nœuds en Asie-Pacifique, les ingénieurs ont dû collecter des logs auprès de plusieurs opérateurs et traiter de gros fichiers avant de commencer la revue. Avec Bedrock, ce processus peut être considérablement accéléré.

Contexte d’expansion

Cet effort intervient alors que le XRPL étend ses fonctionnalités. Ripple a annoncé les Multi-Purpose Tokens — un design de jetons pouvant se substituer, visant une meilleure efficacité et une tokenisation améliorée. La version Rippled 3.0.0 inclut également des modifications et des correctifs de sécurité.

Statut actuel

À ce jour, le projet en est encore au stade de recherche et d’expérimentation. Aucune date de déploiement public n’a été annoncée. Les équipes continuent de vérifier la précision du modèle IA ainsi que la stratégie de gestion des données. La progression dépend aussi de la volonté des opérateurs de nœuds à partager leurs logs lors des investigations.

Cependant, cette approche démontre que l’IA et les outils cloud peuvent améliorer la surveillance de la blockchain sans modifier les règles fondamentales de consensus du XRPL.