Ripple fait appel à Amazon AI pour réduire la résolution des problèmes du registre XRP à quelques minutes

Source : Coindoo Titre Original : Ripple fait appel à Amazon AI pour réduire la résolution des problèmes du XRP Ledger à quelques minutes Lien Original : Amazon Web Services et Ripple explorent apparemment l’utilisation de l’intelligence artificielle générative pour moderniser la surveillance, le diagnostic et la maintenance du XRP Ledger.

Des personnes familières avec l’initiative indiquent que le projet se concentre sur l’application des modèles d’IA d’Amazon Bedrock aux journaux système XRPL, avec des premiers tests internes suggérant que les temps d’investigation pourraient passer de jours à quelques minutes.

Points clés

• AWS et Ripple testent des outils Gen-AI pour analyser les journaux système du XRP Ledger.
• Des évaluations internes suggèrent que les investigations sur les problèmes pourraient passer de jours à minutes.
• L’initiative vise l’efficacité opérationnelle, et non des modifications du protocole.
• Le réseau de nœuds décentralisé et étendu du XRPL génère d’énormes volumes de données de logs.

L’IA vise à maîtriser la complexité opérationnelle du XRPL

Le XRPL est en ligne depuis 2012 et fonctionne sur une base de code C++ optimisée pour la vitesse et l’efficacité. Bien que cette architecture permette un règlement rapide et une faible latence, elle produit également des logs denses et très techniques, rendant la surveillance en temps réel et l’analyse post-incident laborieuses, même pour des ingénieurs expérimentés.

Selon la documentation interne de Ripple, le XRP Ledger est supporté par plus de 900 nœuds répartis dans le monde, exploités par des universités, des organisations blockchain, des fournisseurs de portefeuilles et des institutions financières. Chaque nœud génère entre 30 et 50 gigaoctets de logs, ce qui représente environ 2 à 2,5 pétaoctets de données à travers le réseau.

Lorsqu’un incident survient, les équipes de la plateforme doivent manuellement collecter et analyser les logs des opérateurs affectés, puis faire le lien entre les anomalies et des comportements spécifiques dans le code C++ sous-jacent. Ce processus nécessite souvent une coordination étroite avec un petit groupe de spécialistes du protocole et peut prolonger l’enquête à deux ou trois jours, retardant les correctifs et le développement de nouvelles fonctionnalités.

Les ingénieurs d’AWS pensent que Amazon Bedrock peut servir de couche d’interprétation entre les données brutes des logs et les opérateurs humains. En analysant de grands ensembles de données et en comprenant le comportement attendu du réseau, des agents IA pourraient automatiquement signaler les anomalies, détecter des motifs et générer des explications compréhensibles par l’homme sur ce qui a mal tourné — réduisant ainsi considérablement les temps de réponse.

Un exemple évoqué en interne concernait une coupure de câble sous-marin dans la Mer Rouge, qui a impacté la connectivité des nœuds XRPL dans certaines parties de la région Asie-Pacifique. Les ingénieurs ont dû passer au crible manuellement des dizaines de gigaoctets de logs par nœud avant de poser un diagnostic. Une analyse assistée par IA aurait pu condenser ce processus en quelques minutes.

D’un point de vue technique, le pipeline proposé consisterait à ingérer les logs des validateurs et des serveurs dans Amazon S3, à les segmenter via AWS Lambda, à répartir les charges de travail avec Amazon SQS, et à indexer les résultats dans Amazon CloudWatch. Parallèlement, des agents IA ingéreraient également le code du serveur principal du XRPL et les spécifications du protocole depuis GitHub, permettant aux modèles d’évaluer les logs dans le contexte de la conception du réseau.

Les ingénieurs d’AWS soutiennent que cette liaison entre le code, les standards et la télémétrie en direct est essentielle. Les logs bruts manquent souvent de sens sans une connaissance du protocole, mais les systèmes d’IA entraînés sur les données opérationnelles et la structure du code pourraient révéler des insights que les examinateurs humains pourraient manquer ou mettre des jours à découvrir.

Si déployée à grande échelle, cette initiative ne modifierait pas la logique de consensus ou de transaction du XRPL. Elle représenterait plutôt une mise à niveau opérationnelle en coulisses, visant à améliorer la fiabilité, réduire les temps d’arrêt et diminuer la charge de coordination liée à la maintenance de l’une des blockchains décentralisées les plus anciennes en production.

Encore en phase de recherche, cette collaboration reflète une tendance plus large : les réseaux blockchain matures se tournent de plus en plus vers l’observabilité pilotée par l’IA pour gérer la complexité à mesure qu’ils se développent à l’échelle mondiale.