ريبل و AWS يتحدان لتسريع تشخيص سجل XRP باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي

تُعد الشراكة بين Ripple و Amazon Web Services تحولًا هامًا في كيفية صيانة بنية الشبكة الموزعة على نطاق واسع. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي من Amazon Bedrock في سير العمل التشغيلي الخاص بهم، تتصدى الشركتان لأحد أكثر التحديات المستمرة في تطوير البلوكشين: تحليل السجلات بكفاءة عبر شبكة دفتر أستاذ موزعة عالميًا.

التحدي الفني وراء عمليات XRPL

تولد بنية شبكة XRP Ledger كميات هائلة من بيانات السجلات بلغة C++ عبر آلاف مشغلي العقد حول العالم. تاريخيًا، واجه مهندسو AWS والفرق الفنية في Ripple عنق زجاجة عند التحقيق في الشوائب النظامية — ما كان يتطلب أيامًا من المراجعة اليدوية والتشخيص يمكن الآن تسريعه من خلال التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي مراقبة السجلات

توفر قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي من Amazon Bedrock القدرة الحاسوبية اللازمة لمعالجة هياكل السجلات المعقدة لـ XRPL. بدلاً من أن يقوم المهندسون بفرز البيانات يدويًا، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط، وربط الأحداث، والكشف عن الأسباب الجذرية في جزء من الوقت التقليدي. يمكن قياس التأثير: العمليات التي كانت تستغرق أيامًا من التحقيق تُنجز الآن في 2 إلى 3 دقائق.

لماذا يهم هذا من أجل مرونة الشبكة

تمثل هذه الشراكة أكثر من مجرد كسب في الكفاءة. بالنسبة لدفتر أستاذ عام مثل XRPL الذي يتطلب استمرارية التشغيل والموثوقية، تؤدي التشخيصات الأسرع مباشرة إلى تقليل فترات التوقف وتحسين استقرار الشبكة. القدرة على تحديد المشكلات وحلها بسرعة تعزز البنية التحتية العامة التي تدعم XRP وتطبيقات نظامها البيئي.

تشير المبادرة إلى اعتراف متزايد بين منصات البلوكشين ذات المستوى المؤسسي بأن إدارة البنية التحتية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ليست مجرد اعتبار مستقبلي — بل أصبحت ضرورية للتوسع.