A solução de IA do Amazon Bedrock pode transformar a forma como a Ripple gerencia o XRP Ledger

2026-01-15 14:38:17

Desafio: XRP Ledger está submerso em um mar de logs

XRP Ledger funciona como uma rede layer-1 descentralizada com mais de 900 nós distribuídos por universidades e organizações comerciais em todo o mundo. Este sistema foi construído em C++ para suportar alta taxa de transferência, mas isso vem com um grande problema: cada nó gera de 30 a 50 GB de logs do sistema, totalizando cerca de 2–2,5 PB de dados a cada rodada.

Quando ocorre uma falha, a revisão desses logs geralmente leva de alguns dias a uma semana inteira. Engenheiros precisam de especialistas em C++ para rastrear anomalias até o código do protocolo, o que desacelera a resposta e afeta a estabilidade da rede.

Solução: AWS Bedrock transforma dados brutos em sinais úteis

Ripple e Amazon Web Services estão realizando testes com o Amazon Bedrock para acelerar a análise. Segundo o arquiteto da AWS Vijay Rajagopal, o Bedrock funciona como uma camada de transformação de logs brutos em sinais que podem ser pesquisados e analisados. Engenheiros podem consultar esses modelos para identificar comportamentos desviantes em relação ao padrão de operação do XRPL.

De acordo com avaliações internas da AWS, o processo de revisão de incidentes pode ser reduzido de alguns dias para apenas 2–3 minutos.

Arquitetura: Pipeline AWS automatiza todo o processo

O processo proposto inclui os seguintes passos:

Coleta e segmentação: Os logs dos nós são carregados no Amazon S3 via GitHub e AWS Systems Manager. Gatilhos de eventos ativam funções Lambda para determinar os limites de segmentação de cada arquivo de log.
Processamento paralelo: Os metadados das segmentações são enviados ao Amazon SQS para processamento simultâneo. Uma segunda função Lambda busca as faixas de bytes relacionadas do S3, extrai as linhas de log e os metadados, e os envia ao CloudWatch para indexação.
Ligação de código-fonte e padrão: Paralelamente ao processamento de logs, o sistema também monitora repositórios importantes do XRPL, agenda atualizações via EventBridge e armazena snapshots do código-fonte e especificações do protocolo no S3.

Essa etapa crucial permite associar assinaturas de logs às versões de software e especificações relevantes. Apenas logs podem não explicar casos especiais, mas combinados com o código do servidor e a documentação do protocolo, agentes de IA podem mapear anomalias para o caminho de código exato.

Por que isso é importante

Um exemplo real: quando o incidente com o cabo submarino do Mar Vermelho afetou a conexão dos nós na região Ásia-Pacífico, engenheiros precisaram coletar logs de vários operadores e processar arquivos grandes antes de iniciar a revisão. Com Bedrock, esse processo pode ser significativamente acelerado.

Contexto de expansão

Esse esforço ocorre enquanto o XRPL está expandindo suas funcionalidades. A Ripple anunciou os Multi-Purpose Tokens—um design de token que pode substituir outros, visando maior eficiência e melhor tokenização. A versão Rippled 3.0.0 também traz modificações e patches de segurança.

Status atual

Até o momento, o projeto ainda está na fase de pesquisa e testes. Ainda não foi anunciada uma data de implantação pública. As equipes continuam verificando a precisão do modelo de IA e a estratégia de governança de dados. O progresso também depende da disposição dos operadores de nós em compartilhar logs durante as investigações.

No entanto, essa abordagem demonstra que IA e ferramentas de nuvem podem melhorar a supervisão do blockchain sem a necessidade de alterar as regras de consenso fundamentais do XRPL.

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