2.5페타바이트 거대 로그 AI가 실시간 해독… 홍해 케이블 단절에도 즉각 대응 성공
아마존 베드록·람다 투입해 운영 혁신… C++ 코드 복잡성 깨고 글로벌 표준 인프라로 도약
합의 알고리즘 유지하며 안정성만 극대화… ‘운영 부담 제로’ 향한 블록체인 사상 첫 시도
아마존 베드록·람다 투입해 운영 혁신… C++ 코드 복잡성 깨고 글로벌 표준 인프라로 도약
합의 알고리즘 유지하며 안정성만 극대화… ‘운영 부담 제로’ 향한 블록체인 사상 첫 시도
이미지 확대보기8일(현지시각) 코인피디아뉴스 등 암호화폐 전문매체에 따르면 리플은 아마존웹서비스(AWS)의 생성형 AI 플랫폼인 '아마존 베드록(Amazon Bedrock)'을 활용해 네트워크 운영 중 발생하는 문제 해결 시간을 단 며칠에서 몇 분 단위로 단축하는 운영 혁신을 추진하고 있다.
2.5페타바이트의 거대 데이터, AI가 실시간 해석
2012년부터 운영된 XRPL은 속도와 효율성에 최적화된 C++ 기반 아키텍처를 보유하고 있다. 그러나 네트워크가 확장됨에 따라 전 세계 900개 이상의 분산 노드에서 발생하는 데이터량은 약 2~2.5페타바이트(PB)에 달하며, 각 노드당 생성되는 로그만 해도 30~50기가바이트(GB)에 이른다고 암호화폐 매체들은 전했다.
기존에는 사고 발생 시 숙련된 엔지니어들이 이 방대한 로그를 수동으로 수집하고 분석해야 했다. 특히 복잡한 C++ 코드 구조와 이상 징후를 대조하는 과정에서 프로토콜 전문가의 개입이 필수적이었으며, 이는 종종 2~3일 이상의 조사 기간을 소요하게 만들어 기능 개발 지연의 원인이 됐다.
홍해 케이블 장애도 '분 단위'로 진단
코인피디아뉴스에 따르면 AWS 엔지니어들이 제안한 AI 기반 파이프라인은 아마존 S3(Amazon S3)와 람다(Lambda) 등을 통해 로그 데이터를 수집·분할하고, AI 에이전트가 이를 실시간으로 분석하는 구조다. 특히 AI는 깃허브(GitHub)에 공개된 XRPL 핵심 서버 코드와 프로토콜 사양을 학습하여, 단순한 데이터 나열이 아닌 '네트워크 동작 원리'를 기반으로 로그를 평가한다.
실제로 과거 홍해 해저 케이블 장애로 인한 아시아 태평양 지역 노드 연결 문제 발생 당시, 엔지니어들은 수십 기가바이트의 로그를 일일이 검토해야 했다. 그러나 새로운 AI 시스템을 적용하면 AI가 인간 운영자에게 이해하기 쉬운 설명과 함께 원인을 제시함으로써, 즉각적인 대응이 가능해진다.
합의 알고리즘 유지하며 '운영 안정성'만 강화
이번 협력은 XRPL의 핵심 합의 알고리즘이나 거래 로직을 변경하지 않는다는 점에서 주목받는다. 이는 블록체인의 본질적인 탈중앙성을 유지하면서도, 글로벌 금융 기관이 요구하는 높은 수준의 운영 안정성과 가동 시간을 보장하기 위한 내부 인프라 고도화 작업이다.
현재 연구 단계에 있는 이번 프로젝트는 성숙기에 접어든 블록체인 네트워크가 글로벌 규모로 확장될 때 마주하는 '복잡성 관리' 문제를 AI로 해결하려는 선도적인 사례로 평가받는다. 리플은 이를 통해 세계에서 가장 오래된 탈중앙화 블록체인 중 하나인 XRPL의 유지 관리 부담을 낮추고, 글로벌 결제 네트워크로서의 입지를 더욱 공고히 할 계획이다.
이태준 글로벌이코노믹 기자 tjlee@g-enews.com












