- Le directeur technique de Ripple constate un pic de latence sélectif de l’homologue et exclut toute défaillance du hub central.
- Un hoquet de bande passante est suspecté après que trois des 343 connexions ont été brièvement interrompues.
- Un écart de latence plus important laisse entrevoir une contrainte de capacité dans les ressources CPU, GPU ou réseau.
Une augmentation soudaine de la latence aller-retour a attiré l’attention du directeur de la technologie de Ripple, David Schwartz. La baisse inhabituelle des performances de 15 minutes s’est produite vers 1h59 PDT et a suscité des discussions sur les goulets d’étranglement potentiels du réseau.
M. Schwartz, qui suit la latence au niveau de l’application, a noté que l’augmentation n’avait pas eu le même impact sur toutes les connexions. Ce détail a rendu la cause plus difficile à cerner.
Enquête sur d’éventuels problèmes de réseau
Schwartz a expliqué que si la centrale elle-même avait été en faute, le ralentissement aurait été constant sur chaque connexion. Au lieu de cela, le pic est apparu sélectif, avec seulement trois connexions homologues sur 343 qui ont chuté au cours de l’incident.
Le trafic a légèrement diminué, ce qu’il a attribué à ces déconnexions. Aucune autre anomalie immédiate n’était visible dans les données de surveillance .
Les pairs de l’industrie ont suggéré des causes possibles, allant de la congestion du réseau aux perturbations des transporteurs régionaux. Un validateur a noté que les sauvegardes ou les tâches automatisées peuvent saturer la bande passante pendant certaines heures.
Dans ce cas, Schwartz a confirmé que l’heure affectée avait été enregistrée à l’heure avancée du Pacifique, excluant ainsi toute confusion avec les journaux UTC. Il pense qu’un hoquet temporaire dans la bande passante disponible est l’explication la plus probable.
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Collecte de plus de données pour les modèles
Avec seulement une journée d’instrumentation détaillée disponible, Schwartz ne peut pas encore déterminer si l’événement était un coup de chance, un événement quotidien ou une anomalie aléatoire. Pour résoudre ce problème, il prévoit d’intégrer des outils supplémentaires tels qu’Alloy et Grafana afin d’étendre les capacités de surveillance. La détection d’un modèle peut révéler si le pic s’aligne sur la maintenance automatisée, les changements de routage ou d’autres activités prévisibles.
De plus, les opérateurs de réseau redémarrent parfois les commutateurs ou redirigent le trafic pendant les heures creuses. De telles actions peuvent se répercuter sur des pairs connectés, produisant des pics de latence.
Implications plus larges pour le rendement du système
Au-delà de cet incident spécifique, la discussion a également porté sur le rendement de base du système. Andrew Sperazza, détenteur de XRP, a observé que la distribution de latence entre les 90e, 50e et 10e centiles semblait inhabituellement large. Cette lacune pourrait suggérer que le système fonctionne près de sa capacité dans certaines zones, qu’il s’agisse du CPU, du GPU ou des ressources réseau, ce qui le rend plus vulnérable aux petites perturbations.
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