- CTO da Ripple vê pico seletivo de latência de pares e descarta falha no hub central.
- Suspeita-se de soluço de largura de banda depois que três das 343 conexões caíram brevemente.
- A lacuna de latência mais ampla sugere uma tensão de capacidade em recursos de CPU, GPU ou rede.
Um aumento repentino na latência de ida e volta de pares chamou a atenção do diretor de tecnologia da Ripple, David Schwartz. A queda incomum de desempenho de 15 minutos ocorreu por volta da 1h59 PDT e gerou discussões sobre possíveis gargalos de rede.
Schwartz, que está rastreando a latência no nível do aplicativo, observou que o aumento não afetou todas as conexões igualmente. Esse detalhe tornou a causa mais difícil de identificar.
Investigando possíveis problemas de rede
Schwartz explicou que, se o próprio hub estivesse com defeito, a lentidão teria sido consistente em todas as conexões. Em vez disso, o pico parecia seletivo, com apenas três conexões de pares de 343 caindo durante o incidente.
O tráfego caiu ligeiramente, o que ele atribuiu a essas desconexões. Nenhuma outra anomalia imediata foi visível nos dados de monitoramento .
Colegas do setor sugeriram possíveis causas, desde congestionamento de rede até interrupções de operadoras regionais. Um validador observou que backups ou tarefas automatizadas podem saturar a largura de banda durante certas horas.
Nesse caso, Schwartz confirmou que a hora afetada foi registrada no horário de verão do Pacífico, descartando confusão com os logs UTC. Ele acredita que um soluço temporário na largura de banda disponível é a explicação mais provável.
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Coletando mais dados para padrões
Com apenas um dia de instrumentação detalhada disponível, Schwartz ainda não pode determinar se o evento foi um acaso, uma ocorrência diária ou uma anomalia aleatória. Para resolver isso, ele planeja integrar ferramentas adicionais como Alloy e Grafana para expandir os recursos de monitoramento. A detecção de um padrão pode revelar se o pico está alinhado com manutenção automatizada, alterações de roteamento ou outras atividades previsíveis.
Além disso, as operadoras de rede às vezes reinicializam os switches ou redirecionam o tráfego fora do horário de pico. Essas ações podem se espalhar por pares conectados, produzindo picos de latência.
Implicações mais amplas para o desempenho do sistema
Além desse incidente específico, a discussão também abordou o desempenho básico do sistema. Andrew Sperazza, detentor de XRP, observou que a distribuição de latência entre os percentis 90, 50 e 10 parecia extraordinariamente ampla. Essa lacuna pode sugerir que o sistema opera próximo à capacidade em certas áreas, seja CPU, GPU ou recursos de rede, tornando-o mais vulnerável a pequenas interrupções.
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