AWS 和 Ripple 研究 Amazon Bedrock AI，以監控和分析 XRP 賬本。
據知情人士透露，亞馬遜網絡服務和 Ripple 正在研究利用亞馬遜Bedrock的生成式人工智能（Gen-AI）功能來改進 XRP 賬本的監控和分析方式。.
這家科技巨頭和加密貨幣公司計劃將人工智能分析應用於 XRP 分類賬的系統日誌，以縮短調查網絡問題所需的時間。AWS 工程師的一些內部評估表明，過去需要幾天才能完成的流程現在只需 2-3 分鐘即可完成。.
XRP L是一個去中心化的 Layer-1 區塊鏈，由全球獨立節點運營商網絡提供支持dent該系統自 2012 年上線以來，一直基於 C 代碼構建，這種計算選擇使其速度很快，但也會產生複雜的系統日誌。
XRPL 尋求利用 Amazon Bedrock 降低運營需求
根據 Ripple的文件， XRPL在全球大學、區塊鏈機構、錢包提供商和金融機構中運營着900多個節點。這種去中心化的架構提高了網絡的彈性、安全性和可擴展性，但也使得實時瞭解網絡運行狀況變得複雜。.
⚠️亞馬遜網絡服務 (AWS) 和 RIPPLE 正在討論亞馬遜 Bedrock 對 XRP貢獻🔥
本視頻概述：
XRP L 運行在高性能 C 代碼（一種強大的編程語言）上。
大規模運行時，C 系統會產生大量晦澀難懂的日誌（歷史記錄）。AWS
Ripple合作，使用…… pic.twitter.com/2bjfT9MOkn— Professo RipplE ffect (@Prof RipplE ffect) 2026年1月7日
每個節點會產生 30 到 50 GB 的日誌數據，估計總共會產生 2 到 2.5 PB 的數據。當dent故障時，工程師必須手動篩選這些文件，以識別dent情況並將trac底層 C 代碼。
單次調查可能需要兩到三天的時間，因爲這需要平臺工程師和少數了解協議內部機制的 C 專家密切協作。平臺團隊發現，在響應dent或恢復功能開發之前，他們不得不等待工程師的回覆，而代碼庫的龐大和年代久遠更加劇了這種情況。.
據AWS技術人員在最近的一次會議上透露，紅海海底電纜斷裂曾一度影響亞太地區部分節點運營商的網絡連接。RippleRipple平臺團隊不得不從受影響的運營商處收集日誌，然後處理每個節點數十GB的數據，才能開始進行有效的分析。
AWS解決方案架構師Vijay Rajagopal表示，託管人工智能代理的託管平臺Amazon Bedrock能夠處理大型數據集。據稱，在 XRPL的日誌分析中使用Bedrock可以自動進行模式識別和行爲分析，從而減少人工檢查所需的時間。.
據 Rajagopal 介紹，Amazon Bedrock 是原始系統日誌和人工操作員之間的一個解釋層。它可以逐行掃描晦澀難懂的條目，工程師可以查詢理解 XRPL 系統結構和預期行爲的 AI 模型。.
AWS Bedrock 日誌處理和代碼分析管道
Rajagopal 還談到了技術工作流程，從 XRPL 的驗證器、中心和客戶端處理程序生成的原始日誌開始。這些日誌首先通過使用 GitHub 工具和 AWS Systems Manager 的專用工作流程傳輸到 Amazon S3。.
一旦數據到達 S3，事件觸發器就會激活 AWS Lambda 函數，這些函數會檢查每個文件，以確定各個數據塊的字節範圍，同時記錄行邊界和預定defi的數據塊大小。.
生成的數據段隨後被髮送到 Amazon SQS 以進行大規模分佈式處理。一個獨立的日誌處理器 Lambda 函數會根據接收到的元數據，從 S3 中檢索相關的數據塊。然後，它會trac日誌行及其關聯的元數據，並將它們轉發到 Amazon CloudWatch，以便進行索引和分析。.
“它實際上只根據讀取到的已配置的數據塊元數據，從 S3 中檢索相關的數據塊。然後，它會傳遞日誌行，從中提取元數據，並將這些日誌行和元數據發送到 CloudWatch，”架構師解釋道。.
除了日誌採集解決方案之外，該系統還通過兩個主要存儲庫處理XRP XRP Ledger的核心服務器軟件，而另一個defi庫則定義了與基於該網絡構建的應用程序互操作性的標準和規範。
這些代碼庫的更新會通過名爲 Amazon EventBridge 的無服務器事件總線matic檢測和調度。按照 defi的節奏，該管道會從 GitHub 拉取最新的代碼和文檔，對數據進行版本控制，並將其存儲在 S3 中以供後續處理。.
AWS工程師聲稱，如果不瞭解協議的預期行爲，僅憑原始日誌可能不足以解決節點問題和宕機事件。他們提出，通過將日誌與 defi XRP行爲的標準和服務器軟件關聯起來，人工智能代理可以對異常情況提供更準確的解釋。.
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