Ripple、Amazon AIを活用し、XRPレジャーの問題解決時間を数分に短縮

ソース：Coindoo オリジナルタイトル：Ripple、Amazon AIを活用しXRP Ledgerの問題解決時間を数分に短縮 オリジナルリンク： Amazon Web ServicesとRippleは、生成型人工知能を活用して、XRP Ledgerの監視、診断、保守の方法を近代化することを模索していると報じられている。

この取り組みに詳しい関係者によると、Amazon BedrockのAIモデルをXRPLシステムログに適用することに焦点を当てており、初期の内部テストでは調査時間が数日から数分に短縮できる可能性が示唆されている。

主なポイント

• AWSとRippleは、XRP Ledgerシステムログを分析するためのGen-AIツールをテスト中。
• 内部評価では、問題調査にかかる時間が数日から数分に短縮可能と示唆。
• この取り組みは、運用効率の向上を目的としており、プロトコルの変更は含まれない。
• XRPLの大規模で分散型のノードネットワークは膨大なログデータを生成している。

AIはXRPLの運用の複雑さを抑えることを目指す

XRPLは2012年から稼働しており、速度と効率性を最適化したC++コードベースで動作している。このアーキテクチャにより高速な決済と低遅延が可能となる一方、密度の高い高度に技術的なログも生成され、リアルタイムの監視や事後分析は経験豊富なエンジニアにとっても労力を要する作業となっている。

Rippleの内部ドキュメントによると、XRP Ledgerは、大学、ブロックチェーン組織、ウォレットプロバイダー、金融機関などによって運用される900以上のグローバルに分散されたノードによって支えられている。各ノードは30〜50ギガバイトのログを生成し、ネットワーク全体で推定2〜2.5ペタバイトのデータとなる。

インシデントが発生した場合、プラットフォームチームは影響を受けた運用者から手動でログを収集・分析し、異常を特定の挙動に結びつける必要がある。この作業は、プロトコルの専門家と密接に連携しながら行われることが多く、調査に2〜3日かかることもあり、修正や新機能の開発を遅らせる原因となっている。

AWSのエンジニアは、Amazon Bedrockが生のログデータと人間の運用者の間の解釈層として機能できると考えている。大量のデータセットを解析し、ネットワークの期待される挙動を理解することで、AIエージェントは異常を自動的に検知し、パターンを特定し、何が起こったのかを人間が理解できる説明を生成できるため、対応時間を大幅に短縮できる。

内部で議論された例の一つは、Red Seaの海底ケーブルの障害で、これによりアジア太平洋地域のXRPLノードの接続性に影響が出たケースだった。エンジニアは、診断を下す前に各ノードの数十ギガバイトのログを手作業で精査しなければならなかったが、AI支援の分析を用いれば、その作業を数分に短縮できた可能性がある。

技術的には、提案されたパイプラインは、バリデーターとサーバーログをAmazon S3に取り込み、AWS Lambdaでセグメント化し、Amazon SQSを使って負荷を分散し、結果をAmazon CloudWatchにインデックス化するものだ。同時に、AIエージェントはGitHubからXRPLのコアサーバーコードとプロトコル仕様も取り込み、ネットワークの設計に沿ったログ評価を行う。

AWSのエンジニアは、このコード、標準、ライブテレメトリーの連携が重要だと主張している。生のログだけでは、プロトコルの理解なしには意味を持たないことが多いが、運用データとコード構造の両方を学習したAIシステムは、人間のレビュアーが見逃すか、数日かかる洞察を浮き彫りにできる。

この取り組みが大規模に展開されれば、XRPLのコンセンサスやトランザクションロジックを変更するものではなく、裏側の運用のアップグレードとなり、信頼性の向上、ダウンタイムの削減、長期間運用されている分散型ブロックチェーンの維持に伴う調整負担の軽減を目指す。

まだ研究段階ではあるが、このコラボレーションは、成熟したブロックチェーンネットワークが、グローバルにスケールするにつれて複雑さを管理するためにAI駆動の可観測性にますます頼る傾向を反映している。