Giải pháp AI của Amazon Bedrock có thể biến đổi cách Ripple quản lý XRP Ledger

Thách thức: XRP Ledger đang chìm trong biển dữ liệu log

XRP Ledger hoạt động như một mạng layer-1 phi tập trung với hơn 900 node phân bổ trên toàn bộ các trường đại học và tổ chức kinh doanh toàn thế giới. Hệ thống này được xây dựng trên nền tảng C++ để hỗ trợ thông lượng cao, nhưng điều đó đi kèm với một vấn đề lớn: mỗi node tạo ra 30-50 GB log hệ thống, tổng cộng khoảng 2–2,5 PB dữ liệu mỗi lần.

Khi xảy ra sự cố, việc rà soát log này thường mất từ vài ngày đến cả tuần. Kỹ sư cần chuyên gia C++ để truy vết bất thường về tới mã giao thức, điều này làm chậm phản ứng và ảnh hưởng tới độ ổn định của mạng.

Giải pháp: AWS Bedrock biến data thô thành tín hiệu hữu ích

Ripple và Amazon Web Services đang triển khai thử nghiệm Amazon Bedrock nhằm tăng tốc độ phân tích. Theo chia sẻ từ kiến trúc sư AWS Vijay Rajagopal, Bedrock hoạt động như một lớp chuyển đổi dữ liệu log nguyên bản thành tín hiệu có thể tìm kiếm và phân tích được. Kỹ sư có thể truy vấn các mô hình này để nhận diện hành vi lệch lạc so với tiêu chuẩn hoạt động của XRPL.

Theo các đánh giá nội bộ từ AWS, quy trình rà soát sự cố có thể được rút ngắn từ vài ngày xuống chỉ còn 2–3 phút.

Kiến trúc: Pipeline AWS tự động hóa toàn bộ quy trình

Quy trình đề xuất bao gồm các bước sau:

1. Thu thập và phân đoạn: Log node được tải vào Amazon S3 qua công cụ GitHub và AWS Systems Manager. Các trigger sự kiện kích hoạt Lambda function để xác định ranh giới phân đoạn cho từng file log.

2. Xử lý song song: Metadata của các phân đoạn được đẩy vào Amazon SQS để xử lý đồng thời. Lambda function thứ hai lấy các dải byte liên quan từ S3, trích xuất dòng log và metadata rồi chuyển tiếp lên CloudWatch để lập chỉ mục.

3. Liên kết mã nguồn và tiêu chuẩn: Song song với quy trình xử lý log, hệ thống cũng theo dõi các repository quan trọng của XRPL, lên lịch cập nhật qua EventBridge và lưu trữ snapshot mã nguồn cũng như đặc tả giao thức tại S3.

Bước quan trọng này cho phép ghép nối chữ ký log với bản phát hành phần mềm và đặc tả phù hợp. Chỉ log thôi có thể không giải thích được các trường hợp đặc biệt, nhưng khi kết hợp với mã server và tài liệu giao thức, tác nhân AI có thể ánh xạ bất thường tới đường dẫn mã chính xác.

Tại sao điều này quan trọng

Một ví dụ thực tế: khi sự cố cáp ngầm Biển Đỏ ảnh hưởng tới kết nối của các node khu vực Châu Á - Thái Bình Dương, kỹ sư cần thu thập log từ nhiều nhà vận hành và xử lý các file lớn trước khi bắt đầu rà soát. Với Bedrock, quá trình này có thể được tăng tốc đáng kể.

Bối cảnh mở rộng

Nỗ lực này diễn ra khi XRPL đang mở rộng tính năng. Ripple đã công bố Multi-Purpose Tokens—một thiết kế token có thể thay thế, hướng tới hiệu quả và khả năng token hóa tốt hơn. Bản phát hành Rippled 3.0.0 cũng đi kèm với các sửa đổi và bản vá bảo mật mới.

Trạng thái hiện tại

Cho tới thời điểm này, dự án vẫn ở giai đoạn nghiên cứu và thử nghiệm. Chưa có ngày triển khai công khai được công bố. Các đội ngũ vẫn đang kiểm chứng độ chính xác của mô hình AI cũng như chiến lược quản trị dữ liệu. Tiến độ cũng phụ thuộc vào việc các nhà vận hành node sẵn sàng chia sẻ thông tin log trong quá trình điều tra.

Tuy vậy, hướng tiếp cận này minh chứng rằng AI và công cụ đám mây có thể nâng cao khả năng giám sát blockchain mà không cần thay đổi các quy tắc đồng thuận cơ bản của XRPL.