Ripple 使用 Amazon Bedrock 改變 XRP 帳本運營

TLDR

• XRPL 日誌分析透過 AI 自動化從數天降低到數分鐘。
• Amazon Bedrock 將日誌連結至程式碼以加快問題解決速度。
• 工程師專注於升級,而 AI 處理異常偵測。
• 即時節點監控改善了 XRPL 效能和可靠性。
• AI 驅動的洞察為 XRPL 應對更高流量和智能合約做好準備。

Ripple 正在實施 Amazon Bedrock 以增強 XRPL 網路的監控和管理。該計畫旨在將多日調查壓縮至數分鐘。工程師現在可以更快速地處理系統日誌,提升網路可靠性和營運效率。

XRPL 是一個去中心化的第一層區塊鏈,在全球擁有超過 900 個節點。每個節點產生 30 至 50 GB 的日誌資料,在整個網路創造了 2 至 2.5 PB 的資料量。這種資料複雜性長期以來減緩了問題解決速度並限制了即時洞察。

透過整合 Amazon Bedrock,Ripple 可以自動將日誌與 XRPL 程式碼和技術標準連結。這個 AI 驅動的系統識別營運異常並減少人工干預。因此,工程團隊可以更專注於網路升級和功能開發。

自動化日誌分析縮短調查時間

XRPL 日誌內容詳細且以 C++ 生成,使得手動檢查緩慢且具挑戰性。Ripple 工程師以前需要兩到三天來分析節點問題。透過 Amazon Bedrock,同樣的流程現在可在兩到三分鐘內完成。

工作流程從將 XRPL 日誌上傳到 Amazon S3 開始。Lambda 函數分割日誌檔案,Amazon SQS 分配區塊進行平行處理。CloudWatch 對條目進行索引,為異常偵測提供結構化洞察。

將日誌與 XRPL 儲存庫連結確保準確推理。核心伺服器程式碼和協議標準都會在系統中自動更新。這種整合幫助 AI 準確解釋異常並提出針對性解決方案。

改善可擴展性和營運智慧

XRPL 網路的去中心化結構增強了安全性,但使即時監控變得複雜。Amazon Bedrock 提供了一個解釋層來分析分散式節點的模式。工程師無需手動解析日誌即可清楚了解節點健康狀況。

該解決方案使 Ripple 能夠預測瓶頸並優化整個 XRPL 的效能。自動化推理減少了事件回應的延遲並簡化了營運工作流程。它還增強了網路支援複雜智能合約和更高交易量的能力。

隨著 XRPL 持續擴展,AI 驅動的日誌分析為帳本的未來升級做好定位。Ripple 的方法展示了大規模區塊鏈網路如何有效維持高可靠性。這種整合為去中心化網路上更快速、資料驅動的營運智慧樹立了先例。

本文 Ripple 使用 Amazon Bedrock 轉型 XRP 帳本營運首次發表於 CoinCentral。