لقد اكتشفت مؤخرًا مشروعًا مثيرًا بين AWS و Ripple. إنهم يجربون Amazon Bedrock AI لحل مشكلة كانت قائمة منذ فترة طويلة: تحليل سجلات XRP Ledger بسرعة أكبر.

حاليًا، عندما يحدث خلل على XRPL، قد يستغرق استعراض السبب عدة أيام. لكن مع Bedrock، يمكن تقليل هذا الوقت إلى 2-3 دقائق فقط. هذا الرقم مثير للإعجاب جدًا.

لماذا الأمر معقد هكذا؟ XRPL هو شبكة طبقة-1 لامركزية تحتوي على أكثر من 900 عقدة موزعة حول العالم. كل عقدة تعمل على C++ وتنتج 30-50 جيجابايت من السجلات يوميًا. بشكل إجمالي، تولد هذه الشبكة حوالي 2-2.5 بيتابايت من بيانات السجل. لتحليل هذا الحجم الهائل من البيانات، يحتاج المهندسون غالبًا إلى خبراء C++ لتتبع كل سطر من التعليمات البرمجية، مما يؤدي إلى تباطؤ استجابة الحوادث بشكل كبير.

تعمل AWS و Ripple على بناء خط أنابيب تلقائي لمعالجة هذه المشكلة. تبدأ العملية بتحميل السجلات من العقد إلى Amazon S3. ثم، ستقوم AWS Lambda بتقسيم ملفات السجل، ويتم دفع البيانات الوصفية إلى Amazon SQS للمعالجة المتزامنة. وظيفة Lambda أخرى ستستخرج خطوط السجل وترسلها إلى CloudWatch للفهرسة. هذا الهيكل مشابه لأنظمة معالجة السجلات الكبيرة الأخرى، ولكنه محسّن خصيصًا لـ XRPL.

لكن الجزء الأكثر إثارة هو كيف يربطون السجل بالكود المصدري والمعايير الخاصة بـ XRPL. سيقوم النظام بمراقبة المستودعات الرئيسية، وإنشاء لقطات من إصدار الكود وتخزينها في S3. عند حدوث خلل، يمكن لـ Bedrock AI ربط توقيع سجل مع إصدار البرنامج والمواصفات المناسبة. هذا مهم جدًا، لأنه أحيانًا لا يكفي السجل لشرح الحالات الخاصة بالبروتوكول. من خلال الجمع بين مكتبات C++ وهيكلية الكود، يمكن للذكاء الاصطناعي ربط الحالات غير الطبيعية بمسارات الكود الدقيقة بشكل أدق.

الهدف النهائي هو تقديم إرشادات سريعة ومتسقة لمشغلي العقد عند حدوث انقطاعات أو انخفاض في الأداء. استخدمت AWS مثال كابل البحر الأحمر، عندما تأثرت بعض العقد في منطقة آسيا والمحيط الهادئ. إذا كان هذا النظام موجودًا، فسيكون التحليل أسرع بكثير.

حاليًا، لا يزال في مرحلة البحث. لم تعلن الشركتان عن موعد الإطلاق العام، وما زالت الفرق تتحقق من دقة النموذج وإدارة البيانات. لكن هذا النهج يُظهر أن الذكاء الاصطناعي وأدوات السحابة يمكن أن تدعم مراقبة blockchain بشكل فعال دون الحاجة إلى تغيير قواعد التوافق. إنها خطوة ذكية جدًا.