AI acelera o processamento de bibliotecas C++ no XRP Ledger graças à colaboração entre AWS e Ripple

A plataforma XRP Ledger (XRPL) enfrenta um grande desafio tecnológico: como gerir e analisar eficazmente os enormes fluxos de dados gerados pelas bibliotecas C++ em centenas de nós globais. Para resolver este problema, Ripple e Amazon Web Services (AWS) estão a testar o Amazon Bedrock—uma plataforma de IA concebida para acelerar a monitorização e reduzir o tempo de identificação de causas de problemas para poucos minutos, em vez de dias.

Desafio das grandes bibliotecas C++ na monitorização do XRPL

O XRP Ledger funciona como uma rede descentralizada de camada-1, com operadores de nós independentes em várias regiões do mundo. Atualmente, o XRPL possui mais de 900 nós a correr com bibliotecas C++ de código aberto para suportar alto throughput. No entanto, estas mesmas bibliotecas C++ geram uma quantidade enorme e complexa de logs, difícil de processar rapidamente pelos engenheiros.

Segundo um funcionário da AWS, cada nó pode gerar entre 30-50 GB de logs por dia, totalizando cerca de 2–2,5 PB de dados na rede toda. Quando ocorre um problema, os engenheiros precisam de especialistas com conhecimento profundo nas bibliotecas C++ para rastrear erros, um processo que é demorado e propenso a erros. O método tradicional pode levar vários dias, enquanto a rede blockchain necessita de uma resposta mais rápida.

Solução de IA: Amazon Bedrock transforma dados brutos em sinais processáveis

O Amazon Bedrock atua como uma camada de transformação, convertendo logs brutos em sinais que podem ser pesquisados e analisados. Segundo o arquiteto da AWS Vijay Rajagopal, durante uma conferência tecnológica, os modelos do Bedrock conseguem interpretar logs gerados por validadores e servidores XRPL em grande escala. Os engenheiros podem consultar esses modelos para verificar se o comportamento do sistema está de acordo com os padrões esperados.

Com esta combinação, o tempo de análise de problemas pode ser reduzido de dias para apenas 2–3 minutos—um avanço significativo na manutenção da saúde da rede. Avaliações internas da AWS indicam um potencial claro nesta solução.

Pipeline AWS para processamento de logs: de S3 a CloudWatch

O processo técnico proposto começa com a transferência dos logs dos nós XRPL para o Amazon S3 via GitHub e AWS Systems Manager. Após receber os logs, triggers de eventos ativam funções AWS Lambda para determinar os limites de segmentação de cada ficheiro de log.

Depois, o pipeline envia metadados dessas segmentações para o Amazon SQS para processamento paralelo. Uma outra função Lambda extrai as faixas de bytes relevantes do S3, captura as linhas de log com os metadados e envia para o CloudWatch para indexação. Este processo é baseado em eventos, usando EventBridge e Lambda para lidar com logs em grande escala, permitindo analisar grandes volumes de dados de bibliotecas C++ sem intervenção manual.

Por exemplo, um funcionário da AWS utilizou um evento de conexão regional para ilustrar os benefícios de uma classificação mais rápida. Quando o incidente com o cabo submarino do Mar Vermelho afetou a conexão dos operadores de nós na região Ásia-Pacífico, o método tradicional exigia que os engenheiros recolhessem logs de cada nó e processassem ficheiros grandes antes de iniciar a investigação. Com o pipeline AWS, este processo foi significativamente acelerado.

Ligação do código fonte C++ com dados de incidentes para encontrar causas mais rapidamente

Além do pipeline de logs, a AWS descreve um processo paralelo para criar versões de documentação do código fonte C++ e dos padrões técnicos do XRPL. Este fluxo monitora repositórios importantes, agenda atualizações via Amazon EventBridge e armazena snapshots de versões no S3.

Quando ocorre um problema, o sistema consegue associar uma assinatura de log a uma versão de software e especificações relevantes. Isto é crucial, pois apenas logs muitas vezes não são suficientes para explicar comportamentos anormais do protocolo. Ao combinar rastreamento de logs com as bibliotecas C++ do servidor e especificações técnicas, o agente de IA pode mapear qualquer anomalia a um caminho de código específico na base de código.

O objetivo desta abordagem é fornecer orientações mais rápidas e consistentes aos operadores em caso de interrupções ou degradações de desempenho da rede.

Implementação e perspetivas futuras

Atualmente, a colaboração entre AWS e Ripple encontra-se na fase de investigação e testes. Ainda não há uma data oficial de lançamento, e as equipas continuam a avaliar a precisão dos modelos de IA e as políticas de gestão de dados. Este processo também depende da disposição dos operadores de nós em partilhar logs durante as investigações.

Contudo, esta abordagem demonstra claramente que IA e ferramentas de cloud podem apoiar significativamente a monitorização e análise do blockchain, sem alterar as regras de consenso do XRPL. Esta tendência acompanha os esforços de expansão do ecossistema XRPL, incluindo novas funcionalidades de tokens como os Multi-Purpose Tokens, alterações na versão Rippled 3.0.0, e a proteção de segurança via XLS-86 Firewall. Com uma monitorização e análise mais eficazes das bibliotecas C++, a estabilidade e escalabilidade do XRPL irão melhorar, criando uma base sólida para o desenvolvimento a longo prazo.