Bedrock AI помогает оптимизировать инструмент мониторинга XRP Ledger через обработку библиотек C++

XRP Ledger — это децентрализованная сеть уровня 1 с более чем 900 независимыми узлами по всему миру, но мониторинг и анализ системных сбоев становится все сложнее. Самая большая проблема связана с тем, что библиотеки C++, используемые в инфраструктуре XRPL, создают огромные объемы логов, что замедляет диагностику и устранение проблем. Для решения этой задачи Amazon Web Services (AWS) и Ripple тестируют Amazon Bedrock — передовую платформу искусственного интеллекта — чтобы ускорить анализ логов с нескольких дней до всего 2-3 минут.

Проблемы с огромным объемом логов C++ в сети XRPL

Блокчейн XRP Ledger работает на базе исходного кода на C++, разработанного для поддержки высокой пропускной способности. Однако это означает, что каждый узел сети генерирует колоссальный объем логов — от 30 до 50 ГБ на узел, всего около 2–2,5 ПБ по всей сети. Обработка таких данных обычно требует глубоких знаний C++, чтобы проследить ошибку до базового протокольного кода.

Ранее при возникновении сбоев процесс поиска причины мог занимать несколько дней или даже больше. Согласно внутренним оценкам сотрудников AWS, обработка больших лог-файлов с разных узлов и поиск связей — трудоемкая и подверженная ошибкам задача. Например, инцидент с подводным кабелем в Красном море в 2026 году, когда пострадали узлы в Азиатско-Тихоокеанском регионе, потребовал сбора логов у нескольких операторов для начала расследования.

Автоматическая обработка данных с помощью решений AWS

Ripple и AWS разрабатывают технологическую цепочку для автоматизации всего процесса анализа логов XRPL. Этот процесс начинается с передачи логов валидаторов и серверов в Amazon S3 через инструменты GitHub и AWS Systems Manager. После получения данных триггеры запускают функцию AWS Lambda для определения границ сегментов каждого файла.

Метаданные сегментов отправляются в Amazon SQS для параллельной обработки, что повышает эффективность. Затем другая функция Lambda извлекает соответствующие байты из S3, выделяет строки логов с метаданными и передает их в CloudWatch для индексирования. Весь этот процесс координируется EventBridge, что позволяет эффективно обрабатывать логи в масштабах. Благодаря этой инфраструктуре команда AWS отмечает значительное сокращение времени анализа логов по сравнению с ручными методами.

Интеграция исходного кода и стандартов XRPL в систему ИИ

Ключевым фактором эффективности Amazon Bedrock является возможность связывать сигналы логов с исходным кодом на C++ и стандартами протокола XRPL. Как было озвучено на конференции AWS архитектора Вджая Раджагопала, система будет отслеживать репозитории с исходным кодом XRPL, планировать обновления через Amazon EventBridge и сохранять снимки версий в S3.

При обнаружении аномалии Bedrock сможет связать подпись лога с релизом программного обеспечения и соответствующей спецификацией. Это важно, поскольку простые логи недостаточны для объяснения особых случаев протокола. Объединив следы логов с программным обеспечением сервера и стандартами, AI-агент сможет сопоставить аномалию с точным участком кода в библиотеках C++. В результате операторы узлов получат более быстрые и согласованные инструкции при сбоях или снижении производительности.

Перспективы и текущий статус проекта

На данный момент совместная работа AWS и Ripple находится на стадии исследований и тестирования. Официальных объявлений о дате запуска пока не было, команды продолжают проверять точность модели ИИ и процедуры управления данными. Кроме того, внедрение зависит от решений операторов узлов относительно уровня обмена логами.

Также эта работа происходит на фоне расширения возможностей XRPL. Ripple недавно выпустила Rippled 3.0.0 с важными исправлениями и обновлениями, а также готовится к анонсу Multi-Purpose Tokens (XLS-86) — многофункционального токена, ориентированного на эффективность и упрощение токенизации. Тем не менее, использование ИИ и облачных инструментов демонстрирует потенциал эффективного мониторинга блокчейна без необходимости менять основные правила консенсуса XRPL.