Ripple usa Amazon AI para reduzir a resolução de problemas do XRP Ledger a minutos

Fonte: Coindoo Título Original: Ripple Taps Amazon AI to Cut XRP Ledger Issue Resolution to Minutes Link Original: A Amazon Web Services e a Ripple estão, segundo relatos, a explorar o uso de inteligência artificial generativa para modernizar a forma como o XRP Ledger é monitorizado, diagnosticado e mantido.

Pessoas familiarizadas com o esforço dizem que a iniciativa centra-se na aplicação dos modelos de IA do Amazon Bedrock aos logs do sistema XRPL, com testes internos iniciais a sugerir que os tempos de investigação podem ser reduzidos de dias para minutos.

Principais pontos

• AWS e Ripple estão a testar ferramentas de Gen-AI para analisar logs do sistema XRP Ledger.
• Avaliações internas sugerem que as investigações de problemas podem passar de dias para minutos.
• A iniciativa visa a eficiência operacional, não alterações no protocolo.
• A grande rede de nós descentralizados do XRPL gera volumes massivos de dados de logs.

IA Visa Domar a Complexidade Operacional do XRPL

O XRPL está ativo desde 2012 e funciona com uma base de código C++ otimizada para velocidade e eficiência. Embora esta arquitetura permita liquidações rápidas e baixa latência, também produz logs densos e altamente técnicos, tornando o monitoramento em tempo real e a análise pós-incidente trabalhosos, mesmo para engenheiros experientes.

De acordo com documentação interna da Ripple, o XRP Ledger é suportado por mais de 900 nós distribuídos globalmente, operados por universidades, organizações de blockchain, provedores de carteiras e instituições financeiras. Cada nó gera entre 30 a 50 gigabytes de logs, criando uma estimativa de 2 a 2,5 petabytes de dados em toda a rede.

Quando ocorrem incidentes, as equipas de plataforma precisam recolher e analisar manualmente os logs dos operadores afetados, e depois correlacionar anomalias com comportamentos específicos no código C++ subjacente. Esse processo muitas vezes exige coordenação estreita com um pequeno grupo de especialistas em protocolo e pode estender as investigações por dois ou três dias, atrasando correções e desenvolvimento de funcionalidades.

Os engenheiros da AWS acreditam que o Amazon Bedrock pode servir como uma camada interpretativa entre os dados brutos de logs e os operadores humanos. Ao raciocinar sobre grandes conjuntos de dados e compreender o comportamento esperado da rede, os agentes de IA poderiam automaticamente sinalizar anomalias, detectar padrões e gerar explicações legíveis por humanos do que deu errado — reduzindo drasticamente os tempos de resposta.

Um exemplo discutido internamente envolveu uma interrupção de cabo submarino no Mar Vermelho, que afetou a conectividade dos nós XRPL em partes da região Ásia-Pacífico. Os engenheiros tiveram que vasculhar manualmente dezenas de gigabytes de logs por nó antes de formar um diagnóstico. Uma análise assistida por IA poderia ter condensado esse processo em minutos.

Do ponto de vista técnico, o pipeline proposto envolveria a ingestão de logs de validadores e servidores no Amazon S3, segmentando-os via AWS Lambda, distribuindo cargas de trabalho com Amazon SQS, e indexando os resultados no Amazon CloudWatch. Paralelamente, os agentes de IA também ingeririam o código do servidor principal do XRPL e as especificações do protocolo do GitHub, permitindo que os modelos avaliassem os logs no contexto de como a rede foi projetada para se comportar.

Os engenheiros da AWS argumentam que essa ligação entre código, padrões e telemetria ao vivo é fundamental. Logs brutos, por si só, muitas vezes carecem de significado sem conhecimento do protocolo, mas sistemas de IA treinados com dados operacionais e estrutura de código poderiam revelar insights que revisores humanos poderiam perder ou levar dias a descobrir.

Se implantada em larga escala, a iniciativa não alteraria a lógica de consenso ou transações do XRPL. Em vez disso, representaria uma atualização operacional nos bastidores, com o objetivo de melhorar a fiabilidade, reduzir o tempo de inatividade e diminuir a carga de coordenação que acompanha a manutenção de uma das blockchains descentralizadas mais antigas em produção.

Embora ainda esteja na fase de pesquisa, a colaboração reflete uma tendência mais ampla: redes de blockchain maduras estão a recorrer cada vez mais à observabilidade orientada por IA para gerir a complexidade à medida que crescem globalmente.