AI mempercepat pemrosesan perpustakaan C++ di XRP Ledger berkat kolaborasi antara AWS dan Ripple

Platform XRP Ledger (XRPL) sedang menghadapi tantangan teknologi besar: bagaimana mengelola dan menganalisis secara efisien aliran data besar yang dihasilkan dari perpustakaan C++ di ratusan node di seluruh dunia. Untuk mengatasi masalah ini, Ripple dan Amazon Web Services (AWS) sedang menguji coba Amazon Bedrock—sebuah platform AI yang dirancang untuk mempercepat proses pemantauan dan memperpendek waktu identifikasi penyebab gangguan menjadi hanya beberapa menit daripada memakan waktu seharian.

Tantangan dari perpustakaan C++ yang besar dalam pemantauan XRPL

XRP Ledger beroperasi sebagai jaringan layer-1 yang terdesentralisasi, dengan operator node independen yang ditempatkan di berbagai wilayah di seluruh dunia. Saat ini, XRPL memiliki lebih dari 900 node yang berjalan di atas perpustakaan C++ sumber terbuka untuk mendukung throughput tinggi. Namun, perpustakaan C++ ini justru menghasilkan volume data log yang besar dan kompleks yang sulit diproses secara cepat oleh para insinyur.

Menurut informasi dari staf AWS, setiap node dapat menghasilkan antara 30-50 GB log setiap hari, dengan total sekitar 2–2,5 PB data di seluruh jaringan. Ketika terjadi gangguan, insinyur biasanya harus memiliki pengetahuan mendalam tentang perpustakaan C++ untuk melacak kesalahan, proses ini tidak hanya memakan waktu tetapi juga berisiko melewatkan detail penting. Proses tradisional bisa memakan waktu beberapa hari untuk diselesaikan, sementara jaringan blockchain membutuhkan respons yang lebih cepat.

Solusi AI: Amazon Bedrock mengubah data mentah menjadi sinyal yang dapat diproses

Amazon Bedrock berfungsi sebagai lapisan konversi yang mengubah data log mentah menjadi sinyal yang dapat dicari dan dianalisis. Menurut arsitek AWS Vijay Rajagopal yang berbagi dalam seminar teknologi, model-model Bedrock mampu menafsirkan log yang dihasilkan oleh validator dan server XRPL dalam skala besar. Insinyur dapat melakukan kueri terhadap model ini untuk memeriksa apakah perilaku sistem sesuai dengan standar yang diharapkan.

Dengan kombinasi ini, waktu penelusuran gangguan dapat dipersingkat dari beberapa hari menjadi hanya 2–3 menit—sebuah kemajuan signifikan dalam menjaga kesehatan jaringan. Saat ini, evaluasi internal dari insinyur AWS menunjukkan potensi besar dari solusi ini.

Pipeline AWS untuk memproses log: dari S3 ke CloudWatch

Proses teknis yang diusulkan dimulai dengan mentransfer log dari node XRPL ke Amazon S3 melalui GitHub dan AWS Systems Manager. Setelah log diterima, trigger acara akan mengaktifkan fungsi AWS Lambda untuk menentukan batas segmentasi setiap file log.

Selanjutnya, metadata dari segmen ini didorong ke Amazon SQS untuk diproses secara paralel. Fungsi Lambda lain akan mengambil potongan byte terkait dari S3 dan mengekstrak baris log beserta metadata, lalu mengirimkannya ke CloudWatch untuk diindeks. Proses ini dirancang sebagai model berbasis acara, menggunakan EventBridge dan Lambda untuk memproses log dalam skala besar, memungkinkan analisis data massal dari perpustakaan C++ tanpa intervensi manual.

Contoh konkret: staf AWS telah menggunakan event koneksi wilayah untuk menunjukkan manfaat klasifikasi yang lebih cepat. Ketika gangguan kabel bawah laut di Laut Merah mempengaruhi koneksi operator node di kawasan Asia-Pasifik, proses tradisional mengharuskan insinyur mengumpulkan log dari setiap node dan memproses file besar sebelum memulai pencarian akar penyebab. Dengan pipeline AWS, proses ini menjadi jauh lebih cepat.

Menghubungkan kode sumber C++ dengan data insiden untuk menemukan penyebab lebih cepat

Selain pipeline log, AWS juga menggambarkan proses paralel untuk membuat versi dokumentasi kode sumber C++ dan standar teknis XRPL. Alur ini memantau repository penting, menjadwalkan pembaruan melalui Amazon EventBridge, dan menyimpan snapshot versi di S3.

Ketika terjadi gangguan, sistem dapat mengaitkan tanda tangan log dengan rilis perangkat lunak dan spesifikasi yang sesuai. Hal ini sangat penting karena hanya mengandalkan log biasanya tidak cukup untuk menjelaskan perilaku khusus dari protokol. Dengan menggabungkan pelacakan log dengan perpustakaan C++ server dan spesifikasi teknis, agen AI dapat memetakan setiap anomali ke jalur kode yang relevan dalam basis kode.

Tujuan dari metode ini adalah memberikan panduan yang lebih cepat dan konsisten kepada operator saat terjadi gangguan atau penurunan performa jaringan.

Implementasi dan prospek masa depan

Saat ini, upaya kolaborasi antara AWS dan Ripple masih dalam tahap penelitian dan pengujian. Belum ada perusahaan yang mengumumkan tanggal peluncuran resmi, dan tim-tim masih menilai keakuratan model AI serta kebijakan pengelolaan data. Proses ini juga bergantung pada kesiapan operator node dalam berbagi data log selama proses investigasi.

Namun, pendekatan ini menunjukkan bahwa AI dan alat berbasis cloud dapat secara signifikan membantu pemantauan dan analisis blockchain tanpa perlu mengubah aturan konsensus XRPL. Tren ini berjalan bersamaan dengan upaya memperluas ekosistem XRPL, termasuk fitur token baru seperti Multi-Purpose Tokens dan modifikasi dalam rilis Rippled 3.0.0, serta perlindungan keamanan melalui XLS-86 Firewall. Dengan pengawasan dan analisis perpustakaan C++ yang lebih efektif, stabilitas dan skalabilitas XRPL akan meningkat, membangun fondasi yang kokoh untuk pengembangan jangka panjang.