كيف يمكن للذكاء الاصطناعي من أمازون أن يغير تشخيص XRP Ledger

إدارة السجلات في شبكة بلوكتشين لامركزية تمثل تحديًا تقنيًا كبيرًا. مع وجود أكثر من 900 عقدة نشطة موزعة عالميًا، يولد سجل XRP كميات هائلة من البيانات: كل مُحقق يمكن أن ينتج بين 30 و50 جيجابايت من السجلات، بإجمالي يُقدر بين 2 و2.5 بيتابايت على الشبكة. حاليًا، قد يستغرق تحليل هذه البيانات لتحديد أسباب الأعطال أيامًا. تتعاون Amazon Web Services وRipple بشكل وثيق لتقليل هذا الوقت بشكل كبير، ليصل إلى 2–3 دقائق فقط من خلال دمج Amazon Bedrock.

عنق الزجاجة التكنولوجي لـ XRPL

كود قاعدة سجل XRP مكتوب بلغة C++، وهو اختيار يضمن أداءً عاليًا في المعاملات لكنه يولد سجلات معقدة وكبيرة بشكل خاص. عندما يحدث خلل على الشبكة، يتعين على مشغلي العقد فحص كميات هائلة من المعلومات لتتبع السلوك غير الطبيعي حتى مستوى البروتوكول. تتطلب هذه العملية التقليدية مهارات متخصصة ووقتًا طويلًا.

تظهر حالة عملية من حادثة اتصال في البحر الأحمر. عندما قطعت خدمة تحت الماء في آسيا والمحيط الهادئ، اضطر الفرق التقنية لجمع السجلات من عدة مشغلين ومعالجة ملفات ضخمة لكل عقدة قبل أن يتمكنوا من بدء مراجعة متعمقة. أظهر هذا التأخير في التقييم الحاجة إلى حل أسرع.

نهج Amazon Bedrock: من السجلات الخام إلى إشارات قابلة للاستخدام

تحول Amazon Bedrock تدفق البيانات الخام إلى إشارات قابلة للبحث والتفسير. النموذج المقترح ينقل سجلات العقد إلى Amazon S3، حيث تبدأ أحداث مشغلة عمليات متوازية. تحدد وظائف AWS Lambda تلقائيًا حدود الكتل لكل ملف سجل، مما يسمح بمعالجة موزعة.

يتم إرسال بيانات وصف الكتل إلى Amazon SQS للمعالجة المتوازية، بينما تستخرج وظائف Lambda الأخرى فترات البايت ذات الصلة. ثم تُرسل هذه البيانات إلى CloudWatch، حيث يتم فهرستها وجعلها قابلة للبحث بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكن للمهندسين بعد ذلك استعلام نماذج Bedrock لفهم السلوك المتوقع لـ XRPL ومقارنته مع الشذوذات المكتشفة.

الربط بين السجلات، والكود، ومواصفات البروتوكول

الابتكار الحقيقي يكمن في الربط بين سجلات التشغيل والكود الأساسي. يراقب عملية موازية مستودعات XRPL الرئيسية، ويقوم بإصدار نسخ من الكود ووثائق المعايير عبر Amazon EventBridge. تُخزن لقطات الإصدار على S3.

خلال التحقيق في حادث، يطابق النظام توقيع سجل معين مع الإصدار الصحيح للبرمجيات والمواصفات المقابلة. هذا أمر حاسم لأن السجلات وحدها لا تشرح دائمًا الحالات الحدية للبروتوكول. من خلال ربط الأدلة بكود الخادم ومعايير XRPL، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي رسم خريطة لخلل معين إلى مسار محتمل للتنفيذ في الكود، مما يوفر لمشغلي العقد إرشادات دقيقة ومتسقة أثناء الانقطاعات وتدهور الأداء.

توسعة نظام XRPL وتوكنته

يأتي دمج Bedrock في وقت يشهد تطورًا كبيرًا لـ XRPL. تقوم الشبكة بتوسيع قدراتها على التوكن، خاصة من خلال توكنات الأغراض المتعددة، وهو تصميم توكن قابل للتبادل يهدف إلى الكفاءة وتبسيط التوكنة. تزيد هذه القدرات الجديدة من تعقيد العمليات على الشبكة، مما يجعل القدرة على الاستجابة بسرعة للشذوذات أكثر أهمية.

كما أطلقت Ripple إصدار Rippled 3.0.0 مع تغييرات وإصلاحات جديدة، وهي عناصر إضافية يمكن تتبعها وربطها أثناء التحقيقات التشخيصية.

الحالة الحالية والتوقعات المستقبلية

حتى الآن، تظل هذه المبادرة مشروعًا بحثيًا وليس منتجًا عامًا. لم تعلن Amazon أو Ripple عن موعد الإطلاق. لا تزال الفرق تتحقق من دقة النماذج وتحدد أطر حوكمة البيانات. كما أن الاعتماد سيعتمد أيضًا على قرارات مشغلي العقد بشأن البيانات التي يختارون مشاركتها أثناء التحقيقات.

ومع ذلك، يوضح النهج بوضوح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والأدوات السحابية تحسين قابلية مراقبة سلاسل الكتل بشكل كبير دون تغيير قواعد التوافق الأساسية لـ XRPL. قد يرسم هذا النموذج طريقًا لشبكات لامركزية أخرى تواجه تحديات مماثلة من حيث الحجم والتشخيص المعقد.