Ripple Menggunakan Amazon AI untuk Mempercepat Penyelesaian Masalah Ledger XRP menjadi Menit

Sumber: Coindoo Judul Asli: Ripple Gandeng Amazon AI untuk Mempercepat Penyelesaian Masalah Ledger XRP menjadi Menit Tautan Asli: Amazon Web Services dan Ripple dilaporkan sedang menjajaki penggunaan kecerdasan buatan generatif untuk memodernisasi cara pemantauan, diagnosis, dan pemeliharaan XRP Ledger.

Orang-orang yang akrab dengan upaya ini mengatakan bahwa inisiatif ini berfokus pada penerapan model AI Amazon Bedrock ke log sistem XRPL, dengan pengujian internal awal menunjukkan waktu penyelidikan dapat dipersingkat dari hari menjadi menit.

Poin utama

• AWS dan Ripple sedang menguji alat Gen-AI untuk menganalisis log sistem XRP Ledger.
• Penilaian internal menunjukkan penyelidikan masalah dapat turun dari hari ke menit.
• Inisiatif ini menargetkan efisiensi operasional, bukan perubahan protokol.
• Jaringan node besar dan terdesentralisasi XRPL menghasilkan volume log data yang besar.

AI Bertujuan Mengendalikan Kompleksitas Operasional XRPL

XRPL telah aktif sejak 2012 dan berjalan di basis kode C++ yang dioptimalkan untuk kecepatan dan efisiensi. Meskipun arsitektur ini memungkinkan penyelesaian cepat dan latensi rendah, hal ini juga menghasilkan log yang padat dan sangat teknis, membuat pemantauan waktu nyata dan analisis pasca-insiden menjadi pekerjaan berat bahkan bagi insinyur berpengalaman.

Menurut dokumentasi internal Ripple, XRP Ledger didukung oleh lebih dari 900 node yang tersebar secara global, dioperasikan oleh universitas, organisasi blockchain, penyedia dompet, dan lembaga keuangan. Setiap node menghasilkan 30 hingga 50 gigabyte log, menciptakan perkiraan 2 hingga 2,5 petabyte data di seluruh jaringan.

Ketika insiden terjadi, tim platform harus secara manual mengumpulkan dan menganalisis log dari operator yang terdampak, lalu mengkorelasikan anomali kembali ke perilaku tertentu dalam kode C++ dasar. Proses ini sering membutuhkan koordinasi dekat dengan sekelompok kecil spesialis protokol dan dapat memperpanjang penyelidikan hingga dua atau tiga hari, menunda perbaikan dan pengembangan fitur.

Insinyur AWS percaya bahwa Amazon Bedrock dapat berfungsi sebagai lapisan interpretatif antara data log mentah dan operator manusia. Dengan melakukan penalaran terhadap dataset besar dan memahami perilaku jaringan yang diharapkan, agen AI dapat secara otomatis menandai anomali, mendeteksi pola, dan menghasilkan penjelasan yang dapat dibaca manusia tentang apa yang salah — secara dramatis mempersingkat waktu respons.

Salah satu contoh yang dibahas secara internal melibatkan gangguan kabel subsea Laut Merah, yang mempengaruhi konektivitas node XRPL di beberapa bagian kawasan Asia-Pasifik. Insinyur harus secara manual menyaring puluhan gigabyte log per node sebelum membuat diagnosis. Analisis berbantuan AI bisa merangkum proses tersebut menjadi menit.

Dari sudut pandang teknis, pipeline yang diusulkan akan mengimpor log validator dan server ke Amazon S3, membaginya melalui AWS Lambda, mendistribusikan beban kerja menggunakan Amazon SQS, dan mengindeks hasilnya di Amazon CloudWatch. Secara paralel, agen AI juga akan mengimpor kode server inti XRPL dan spesifikasi protokol dari GitHub, memungkinkan model untuk mengevaluasi log dalam konteks bagaimana jaringan dirancang untuk berperilaku.

Insinyur AWS berpendapat bahwa hubungan antara kode, standar, dan telemetry langsung ini sangat penting. Log mentah saja sering kali kurang bermakna tanpa kesadaran protokol, tetapi sistem AI yang dilatih pada data operasional dan struktur kode dapat menampilkan wawasan yang mungkin terlewatkan atau membutuhkan waktu berhari-hari untuk ditemukan oleh manusia.

Jika diterapkan secara skala besar, inisiatif ini tidak akan mengubah konsensus atau logika transaksi XRPL. Sebaliknya, ini akan menjadi peningkatan operasional di balik layar, bertujuan meningkatkan keandalan, mengurangi waktu henti, dan menurunkan beban koordinasi yang datang dengan memelihara salah satu blockchain terdesentralisasi yang paling lama berjalan di dunia.

Meskipun masih dalam tahap penelitian, kolaborasi ini mencerminkan tren yang lebih luas: jaringan blockchain yang matang semakin beralih ke observabilitas berbasis AI untuk mengelola kompleksitas saat mereka berkembang secara global.