Bedrock AI ajuda a otimizar a ferramenta de monitorização XRP Ledger através do processamento de bibliotecas C++

XRP Ledger é uma rede layer-1 descentralizada com mais de 900 nós independentes em todo o mundo, mas a monitorização e análise de incidentes do sistema estão a tornar-se cada vez mais complexas. O maior desafio vem das bibliotecas C++ utilizadas na infraestrutura XRPL, que geram volumes enormes de logs, dificultando o diagnóstico e resolução de problemas. Para resolver esta questão, a Amazon Web Services (AWS) e a Ripple estão a testar o Amazon Bedrock — uma plataforma de IA avançada — com o objetivo de acelerar a análise de logs de vários dias para apenas 2-3 minutos.

Desafios com volumes enormes de logs C++ na rede XRPL

A blockchain XRP Ledger funciona com uma base de código C++ projetada para suportar alta throughput. No entanto, isso também significa que cada nó na rede gera uma quantidade enorme de logs — entre 30 a 50 GB por nó, totalizando cerca de 2 a 2,5 PB na rede toda. Processar esses dados geralmente exige engenheiros com conhecimentos profundos de C++ para rastrear erros até ao código do protocolo básico.

Anteriormente, quando ocorria um problema, a revisão das causas podia levar vários dias ou mais. Segundo avaliações internas partilhadas por funcionários da AWS, lidar com grandes ficheiros de logs de diferentes nós e encontrar ligações é uma tarefa demorada e propensa a erros. Um exemplo foi o incidente do cabo submarino do Mar Vermelho em 2026, quando alguns nós na Ásia-Pacífico foram afetados, obrigando os engenheiros a recolher logs de vários operadores antes de iniciarem a investigação.

Solução automatizada de processamento de dados pela AWS

Ripple e AWS estão a desenvolver um pipeline tecnológico para automatizar todo o processamento de logs do XRPL. Este processo começa com os logs de validadores e servidores enviados para o Amazon S3 através de ferramentas como GitHub e AWS Systems Manager. Quando os dados chegam, triggers de eventos ativam funções AWS Lambda para determinar os limites de segmentação de cada ficheiro.

Metadados desses segmentos são enviados para o Amazon SQS para processamento paralelo, aumentando a eficiência. Uma outra função Lambda então recolhe os bytes relevantes do S3, extrai as linhas de log com os metadados e envia para o CloudWatch para indexação. Todo este fluxo é coordenado pelo EventBridge, permitindo uma gestão eficiente de logs em grande escala. Com esta infraestrutura, a equipa da AWS afirma que o tempo necessário para analisar logs foi significativamente reduzido em comparação com métodos manuais anteriores.

Integração de código fonte e padrões XRPL no sistema de IA

O fator-chave que torna o Amazon Bedrock eficaz é a capacidade de relacionar sinais de logs com o código fonte C++ e os padrões do protocolo XRPL. Segundo a apresentação do arquiteto AWS Vijay Rajagopal, o sistema irá monitorizar repositórios contendo código XRPL, agendar atualizações via Amazon EventBridge e armazenar snapshots por versão no S3.

Quando uma anomalia é detectada, o Bedrock pode associar uma assinatura de log com a versão do software e especificações correspondentes. Isto é crucial, pois logs isolados não são suficientes para explicar casos específicos do protocolo. Ao combinar vestígios de logs com o software do servidor e os padrões, o agente de IA consegue mapear a anomalia até ao caminho exato no código C++. Assim, os operadores de nós recebem orientações mais rápidas e consistentes em caso de interrupções ou degradações de desempenho.

Perspetivas e estado atual do projeto

Atualmente, a colaboração entre AWS e Ripple encontra-se na fase de investigação e testes. Ainda não há anúncio de uma data oficial de implementação, e as equipas continuam a validar a precisão do modelo de IA e os processos de gestão de dados. Além disso, a implementação depende também da disposição dos operadores de nós em partilhar os seus logs.

Por outro lado, este trabalho ocorre num contexto de expansão de funcionalidades do XRPL. Recentemente, a Ripple lançou o Rippled 3.0.0 com melhorias e correções importantes, preparando-se também para anunciar o Multi-Purpose Tokens (XLS-86) — um token multifuncional com foco na eficiência e na tokenização facilitada. Contudo, a abordagem de usar IA e ferramentas de cloud demonstra potencial para uma monitorização eficiente da blockchain, sem alterar as regras de consenso fundamentais do XRPL.