Amazon BedrockのAIソリューションは、RippleがXRP Ledgerを管理する方法を変革する可能性があります

課題：XRP Ledgerはログデータの海に沈んでいる

XRP Ledgerは、世界中の大学や企業に分散された900以上のノードを持つレイヤー1の分散型ネットワークとして機能しています。このシステムは高スループットをサポートするためにC++を基盤として構築されていますが、それには大きな問題も伴います：各ノードが30-50 GBのシステムログを生成し、合計で1回あたり約2–2.5 PBのデータとなるのです。

障害発生時には、このログのレビューに数日から1週間以上かかることもあります。エンジニアはC++の専門家を必要とし、異常の追跡にはプロトコルコードまで遡る必要があり、これが対応を遅らせ、ネットワークの安定性に影響を与えています。

解決策：AWS Bedrockが生データを有用な信号に変換

RippleとAmazon Web Servicesは、分析速度を向上させるためにAmazon Bedrockの試験運用を開始しています。AWSのアーキテクトVijay Rajagopalによると、Bedrockは生のログデータを検索・分析可能な信号に変換する変換層として機能します。エンジニアはこれらのモデルにクエリを投げ、XRPLの標準動作から逸脱した挙動を識別できます。

AWSの内部評価によると、障害対応のプロセスは数日から2–3分に短縮できるとされています。

アーキテクチャ：AWSパイプラインによる全自動化

提案されているプロセスは以下のステップから構成されます：

1. 収集と分割：ノードのログはGitHubとAWS Systems Managerを通じてAmazon S3にアップロードされます。イベントトリガーがLambda関数を起動し、各ファイルの分割境界を特定します。

2. 並列処理：各分割のメタデータはAmazon SQSにプッシュされ、並行して処理されます。2つ目のLambda関数はS3から関連するバイト範囲を取得し、ログ行とメタデータを抽出してCloudWatchに送信し、インデックス化します。

3. ソースコードと標準のリンク付け：ログ処理と並行して、システムはXRPLの重要リポジトリも監視し、EventBridgeを通じて更新スケジュールを設定し、ソースコードのスナップショットやプロトコル仕様をS3に保存します。

この重要なステップにより、ログの署名とソフトウェアリリース、仕様の対応付けが可能になります。ログだけでは特定のケースを説明できませんが、サーバーコードやプロトコルドキュメントと組み合わせることで、AIエージェントは異常を正確なコードパスにマッピングできます。

なぜこれが重要なのか

実例として、紅海の海底ケーブル障害がアジア太平洋地域のノード接続に影響を与えた場合、エンジニアは複数の運用者からログを収集し、大きなファイルを処理してからレビューを開始します。Bedrockを使えば、このプロセスは大幅に高速化される可能性があります。

拡張の背景

この取り組みは、XRPLの機能拡張と並行して進められています。Rippleは、多目的トークン（Multi-Purpose Tokens）を発表しており、これはより効率的でトークン化に適した設計のトークンです。Rippled 3.0.0のリリースには、新しい修正やセキュリティパッチも含まれています。

現状

現時点では、プロジェクトは調査・試験段階にあり、公開展開の日程は発表されていません。チームはAIモデルの精度やデータ管理戦略の検証を続けており、また、ノード運用者が調査中にログ情報を共有する準備も進めています。

しかし、このアプローチは、AIとクラウドツールがXRPLの基本的なコンセンサスルールを変更せずにブロックチェーンの監視能力を向上させることができることを示しています。