Vài ngày sau khi gây bất ngờ cho cộng đồng XRP với tin tức rằng ông đã xây dựng và triển khai một máy chủ XRPL hoàn toàn hoạt động từ túi tiền của mình, CTO của Ripple, David Schwartz đã bắt đầu suy nghĩ về những gì sẽ đến tiếp theo — và không, đó không phải là phần cứng nhiều hơn. Lần này, đó là về khả năng hiển thị.
Vào đầu tháng Tám, Schwartz cho biết ông đang lên kế hoạch viết một công cụ giám sát tùy chỉnh để theo dõi hiệu suất và hoạt động của thiết lập của mình. Điều này đặc biệt nhằm hỗ trợ các công cụ như rrdtool hoặc Cacti.
Nó có thể nghe như một dự án phụ, nhưng thực tế nó dựa trên cùng những ý tưởng đã được đưa vào việc xây dựng phần cứng: giữ cho nó đơn giản, mạnh mẽ và được xây dựng đặc biệt cho XRPL. Máy chủ, đang ở một trung tâm dữ liệu tại New York và chạy Ubuntu với bộ xử lý 9950X, 256 GB RAM và một liên kết không giới hạn 10 Gbps, đã bắt đầu đồng bộ hóa và cung cấp kết nối trực tiếp.
Schwartz xác nhận nó có thể thực sự xử lý 192 kết nối máy chủ và có thể nhiều hơn nhưng muốn giữ nhiều không gian dự phòng cho những lúc căng thẳng hoặc mất ổn định của mạng.
Tiếp theo là gì?
Hiện tại chưa có biểu đồ giám sát nào, nhưng đó là mục đích của bước tiếp theo. Thực tế, trong khi một trong những người theo dõi của anh ấy gợi ý sử dụng Grafana, Schwartz chỉ đơn giản là từ chối, nói rằng điều đó là không cần thiết cho những gì anh ấy đang xây dựng.
Nó không phải là về các bảng điều khiển sang trọng — mà là về việc hiểu cách cơ sở hạ tầng hoạt động dưới áp lực và đảm bảo rằng nó vẫn đáng tin cậy, ngay cả trong những tình huống không lường trước được.
Dự án vẫn mang tính cá nhân và độc lập, không có sự tham gia chính thức của Ripple, nhưng những tác động đến sự phân cấp của XRPL là có thật. Với Schwartz quay trở lại đảm nhiệm hạ tầng một cách trực tiếp, mạng lưới có thể không chỉ nhận được nhiều kết nối hơn mà còn có những hiểu biết sắc bén hơn về cách nó hoạt động ngoài phòng thí nghiệm.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
CTO Ripple Trở Lại Với Mã, Đây Là Những Gì Ông Đang Xây Dựng Cho XRP
Vài ngày sau khi gây bất ngờ cho cộng đồng XRP với tin tức rằng ông đã xây dựng và triển khai một máy chủ XRPL hoàn toàn hoạt động từ túi tiền của mình, CTO của Ripple, David Schwartz đã bắt đầu suy nghĩ về những gì sẽ đến tiếp theo — và không, đó không phải là phần cứng nhiều hơn. Lần này, đó là về khả năng hiển thị.
Vào đầu tháng Tám, Schwartz cho biết ông đang lên kế hoạch viết một công cụ giám sát tùy chỉnh để theo dõi hiệu suất và hoạt động của thiết lập của mình. Điều này đặc biệt nhằm hỗ trợ các công cụ như rrdtool hoặc Cacti.
Nó có thể nghe như một dự án phụ, nhưng thực tế nó dựa trên cùng những ý tưởng đã được đưa vào việc xây dựng phần cứng: giữ cho nó đơn giản, mạnh mẽ và được xây dựng đặc biệt cho XRPL. Máy chủ, đang ở một trung tâm dữ liệu tại New York và chạy Ubuntu với bộ xử lý 9950X, 256 GB RAM và một liên kết không giới hạn 10 Gbps, đã bắt đầu đồng bộ hóa và cung cấp kết nối trực tiếp.
Schwartz xác nhận nó có thể thực sự xử lý 192 kết nối máy chủ và có thể nhiều hơn nhưng muốn giữ nhiều không gian dự phòng cho những lúc căng thẳng hoặc mất ổn định của mạng.
Tiếp theo là gì?
Hiện tại chưa có biểu đồ giám sát nào, nhưng đó là mục đích của bước tiếp theo. Thực tế, trong khi một trong những người theo dõi của anh ấy gợi ý sử dụng Grafana, Schwartz chỉ đơn giản là từ chối, nói rằng điều đó là không cần thiết cho những gì anh ấy đang xây dựng.
Nó không phải là về các bảng điều khiển sang trọng — mà là về việc hiểu cách cơ sở hạ tầng hoạt động dưới áp lực và đảm bảo rằng nó vẫn đáng tin cậy, ngay cả trong những tình huống không lường trước được.
Dự án vẫn mang tính cá nhân và độc lập, không có sự tham gia chính thức của Ripple, nhưng những tác động đến sự phân cấp của XRPL là có thật. Với Schwartz quay trở lại đảm nhiệm hạ tầng một cách trực tiếp, mạng lưới có thể không chỉ nhận được nhiều kết nối hơn mà còn có những hiểu biết sắc bén hơn về cách nó hoạt động ngoài phòng thí nghiệm.