AWS 和 Ripple 研究 Amazon Bedrock AI，以监控和分析 XRP 账本。
据知情人士透露，亚马逊网络服务和 Ripple 正在研究利用亚马逊Bedrock的生成式人工智能（Gen-AI）功能来改进 XRP 账本的监控和分析方式。.
这家科技巨头和加密货币公司计划将人工智能分析应用于 XRP 分类账的系统日志，以缩短调查网络问题所需的时间。AWS 工程师的一些内部评估表明，过去需要几天才能完成的流程现在只需 2-3 分钟即可完成。.
XRP L是一个去中心化的 Layer-1 区块链，由全球独立节点运营商网络提供支持dent该系统自 2012 年上线以来，一直基于 C 代码构建，这种计算选择使其速度很快，但也会产生复杂的系统日志。
XRPL 寻求利用 Amazon Bedrock 降低运营需求
根据 Ripple的文件， XRPL在全球大学、区块链机构、钱包提供商和金融机构中运营着900多个节点。这种去中心化的架构提高了网络的弹性、安全性和可扩展性，但也使得实时了解网络运行状况变得复杂。.
⚠️亚马逊网络服务 (AWS) 和 RIPPLE 正在讨论亚马逊 Bedrock 对 XRP贡献🔥
本视频概述：
XRP L 运行在高性能 C 代码（一种强大的编程语言）上。
大规模运行时，C 系统会产生大量晦涩难懂的日志（历史记录）。AWS
Ripple合作，使用…… pic.twitter.com/2bjfT9MOkn— Professo RipplE ffect (@Prof RipplE ffect) 2026年1月7日
每个节点会产生 30 到 50 GB 的日志数据，估计总共会产生 2 到 2.5 PB 的数据。当dent故障时，工程师必须手动筛选这些文件，以识别dent情况并将trac底层 C 代码。
单次调查可能需要两到三天的时间，因为这需要平台工程师和少数了解协议内部机制的 C 专家密切协作。平台团队发现，在响应dent或恢复功能开发之前，他们不得不等待工程师的回复，而代码库的庞大和年代久远更加剧了这种情况。.
据AWS技术人员在最近的一次会议上透露，红海海底电缆断裂曾一度影响亚太地区部分节点运营商的网络连接。RippleRipple平台团队不得不从受影响的运营商处收集日志，然后处理每个节点数十GB的数据，才能开始进行有效的分析。
AWS解决方案架构师Vijay Rajagopal表示，托管人工智能代理的托管平台Amazon Bedrock能够处理大型数据集。据称，在 XRPL的日志分析中使用Bedrock可以自动进行模式识别和行为分析，从而减少人工检查所需的时间。.
据 Rajagopal 介绍，Amazon Bedrock 是原始系统日志和人工操作员之间的一个解释层。它可以逐行扫描晦涩难懂的条目，工程师可以查询理解 XRPL 系统结构和预期行为的 AI 模型。.
AWS Bedrock 日志处理和代码分析管道
Rajagopal 还谈到了技术工作流程，从 XRPL 的验证器、中心和客户端处理程序生成的原始日志开始。这些日志首先通过使用 GitHub 工具和 AWS Systems Manager 的专用工作流程传输到 Amazon S3。.
一旦数据到达 S3，事件触发器就会激活 AWS Lambda 函数，这些函数会检查每个文件，以确定各个数据块的字节范围，同时记录行边界和预定defi的数据块大小。.
生成的数据段随后被发送到 Amazon SQS 以进行大规模分布式处理。一个独立的日志处理器 Lambda 函数会根据接收到的元数据，从 S3 中检索相关的数据块。然后，它会trac日志行及其关联的元数据，并将它们转发到 Amazon CloudWatch，以便进行索引和分析。.
“它实际上只根据读取到的已配置的数据块元数据，从 S3 中检索相关的数据块。然后，它会传递日志行，从中提取元数据，并将这些日志行和元数据发送到 CloudWatch，”架构师解释道。.
除了日志采集解决方案之外，该系统还通过两个主要存储库处理XRP XRP Ledger的核心服务器软件，而另一个defi库则定义了与基于该网络构建的应用程序互操作性的标准和规范。
这些代码库的更新会通过名为 Amazon EventBridge 的无服务器事件总线matic检测和调度。按照 defi的节奏，该管道会从 GitHub 拉取最新的代码和文档，对数据进行版本控制，并将其存储在 S3 中以供后续处理。.
AWS工程师声称，如果不了解协议的预期行为，仅凭原始日志可能不足以解决节点问题和宕机事件。他们提出，通过将日志与 defi XRP行为的标准和服务器软件关联起来，人工智能代理可以对异常情况提供更准确的解释。.
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