Bagaimana kecerdasan buatan Amazon dapat mengubah diagnostik XRP Ledger

Pengelolaan log masuk dalam jaringan blockchain terdesentralisasi merupakan tantangan teknis yang signifikan. Dengan lebih dari 900 node yang beroperasi di seluruh dunia, XRP Ledger menghasilkan volume data yang sangat besar: setiap validator dapat menghasilkan antara 30 dan 50 GB log, dengan total perkiraan 2–2,5 petabyte di seluruh jaringan. Saat ini, analisis data ini untuk mengidentifikasi penyebab gangguan dapat memakan waktu berhari-hari. Amazon Web Services dan Ripple sedang bekerja sama untuk secara drastis mengurangi waktu ini, membawanya hanya ke 2–3 menit melalui integrasi Amazon Bedrock.

Tantangan Teknologi XRPL

Basis kode XRP Ledger ditulis dalam C++, sebuah pilihan yang menjamin performa transaksi yang tinggi tetapi menghasilkan log yang sangat kompleks dan besar. Ketika terjadi anomaly di jaringan, operator node harus menyaring sejumlah besar informasi untuk melacak perilaku abnormal hingga ke tingkat protokol. Proses tradisional ini memerlukan keahlian khusus dan waktu yang cukup lama.

Sebuah kasus nyata muncul dari insiden konektivitas di Laut Merah. Ketika sebuah kabel bawah laut memutus layanan di Asia-Pasifik, tim teknis harus mengumpulkan log dari beberapa operator dan memproses file besar untuk setiap node sebelum dapat memulai tinjauan mendalam. Keterlambatan dalam triase ini menunjukkan kebutuhan akan solusi yang lebih cepat.

Pendekatan Amazon Bedrock: dari log mentah ke sinyal yang dapat digunakan

Amazon Bedrock mengubah aliran data mentah menjadi sinyal yang dapat dicari dan diinterpretasikan. Model yang diusulkan memindahkan log node ke Amazon S3, di mana trigger acara memulai proses paralel. Fungsi AWS Lambda secara otomatis menentukan batas blok untuk setiap file log, memungkinkan pemrosesan terdistribusi.

Metadata blok dikirim ke Amazon SQS untuk diproses secara paralel, sementara fungsi Lambda lain mengekstrak rentang byte yang relevan. Data ini kemudian dikirim ke CloudWatch, di mana data diindeks dan dapat dicari oleh agen AI. Insinyur dapat menanyakan model Bedrock untuk memahami perilaku yang diharapkan dari XRPL dan membandingkannya dengan anomaly yang terdeteksi.

Korelasi antara log, kode, dan spesifikasi protokol

Inovasi utama terletak pada hubungan antara log runtime dan kode dasar. Sebuah proses paralel memantau repository utama XRPL, melakukan versioning kode dan dokumentasi standar melalui Amazon EventBridge. Snapshot yang terversi disimpan di S3.

Selama penyelidikan insiden, sistem mencocokkan tanda tangan log dengan rilis perangkat lunak yang benar dan spesifikasi terkait. Hal ini penting karena log saja tidak selalu menjelaskan kasus batas dari protokol. Dengan mengaitkan jejak ke kode server dan standar XRPL, agen AI dapat memetakan anomaly ke jalur eksekusi yang kemungkinan dalam kode, memberikan petunjuk yang tepat dan konsisten kepada pengelola node selama gangguan dan penurunan performa.

Ekspansi ekosistem XRPL dan tokenisasi

Integrasi Bedrock datang di saat evolusi signifikan untuk XRPL. Jaringan ini memperluas fitur token-nya, khususnya melalui Multi-Purpose Tokens, sebuah desain token yang dapat dipertukarkan yang bertujuan untuk efisiensi dan penyederhanaan tokenisasi. Kemampuan baru ini meningkatkan kompleksitas operasional jaringan, membuat kemampuan merespons anomaly secara cepat menjadi semakin penting.

Ripple juga merilis Rippled 3.0.0 dengan perubahan dan perbaikan baru, menambah elemen yang harus dilacak dan dikorelasikan selama penyelidikan diagnostik.

Status saat ini dan prospek masa depan

Untuk saat ini, inisiatif ini masih merupakan proyek riset dan bukan produk publik. Baik Amazon maupun Ripple belum mengumumkan tanggal peluncuran. Tim masih memvalidasi keakuratan model dan mendefinisikan kerangka tata kelola data. Adopsi juga akan bergantung pada keputusan pengelola node terkait data yang akan mereka bagikan selama penyelidikan.

Namun, pendekatan ini secara jelas menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dan alat cloud dapat secara signifikan meningkatkan observabilitas blockchain tanpa mengubah aturan konsensus dasar XRPL. Model ini dapat membuka jalan bagi jaringan terdesentralisasi lain yang menghadapi tantangan serupa dalam skala dan kompleksitas diagnostik.