AWS Bedrock 可能加速 XRP Ledger 的監控與分析

資料來源：CryptoTale 原文標題：Aws Bedrock Could Speed Xrp Ledger Monitoring And Analysis 原文連結：

• Ripple 和 AWS 正在測試 Bedrock AI，以將 XRPL 事件審查時間縮短至幾分鐘。
• 該計劃針對 XRP Ledger 全球節點網絡中的大量 C++ 日誌量。
• 一個 AWS 管道將日誌與代碼和標準連接，以加快根本原因檢查。

亞馬遜網路服務（AWS）與 Ripple 正在探索一個可能加快 XRPL 監控的 Amazon Bedrock 設置。熟悉此項工作的消息人士表示，目標是更快地分析 XRP Ledger 系統日誌和網絡行為。AWS 工作人員分享的內部評估顯示，一些事件審查時間可能從幾天縮短到約兩到三分鐘。

XRP Ledger 作為一個去中心化的第1層網絡，由全球多個地區的獨立運營商運行。該分類帳使用支持高吞吐量的 C++ 代碼庫，但會產生大量且複雜的日誌。

Amazon Bedrock 針對 XRPL 日誌瓶頸

Ripple 和 AWS 正在研究 Bedrock 模型如何大規模解讀驗證者和伺服器日誌。AWS 架構師 Vijay Rajagopal 在會議上的發言將 Bedrock 描述為一個將原始條目轉化為可搜尋信號的層。工程師可以查詢反映預期 XRPL 行為的模型。

討論中引用的 Ripple 文件指出，XRPL 網絡擁有超過 900 個節點，分布在大學和公司中。相同資料指出，每個節點可以產生 30-50 GB 的日誌，總計約 2-2.5 PB。工程師經常需要 C++ 專家追蹤異常回到協議代碼，這可能會延緩事件回應。

一個移動、切片和索引 XRP Ledger 日誌的 AWS 管道

提議的工作流程從節點日誌通過 GitHub 工具和 AWS Systems Manager 移入 Amazon S3 開始。資料進入後，事件觸發器啟動 AWS Lambda 函數，定義每個文件的區塊邊界。然後，該管道將區塊元數據推送到 Amazon SQS 進行並行處理。

另一個 Lambda 函數從 S3 拉取相關的字節範圍，提取日誌行和元數據，然後轉發到 CloudWatch 進行索引。AWS 文件描述了類似的事件驅動模式，使用 EventBridge 和 Lambda 進行大規模日誌處理。

AWS 工作人員利用一個區域連接事件展示了更快的分診優勢。他們表示，一條紅海海底光纜被切斷，影響了一些亞太節點運營商的連接性。工程師收集運營商的日誌，並處理每個節點的大型文件，然後才能開始根本原因審查。

將日誌與代碼和 XRPL 標準連接

AWS 工程師還描述了一個平行流程，該流程對 XRPL 代碼和標準文檔進行版本控制。該流程監控關鍵存儲庫，通過 Amazon EventBridge 安排更新，並將版本快照存儲在 S3 中。在事件發生時，系統可以將日誌簽名與正確的軟件版本和規範配對。

這種聯繫很重要，因為單獨的日誌可能無法解釋協議邊緣案例。通過將追蹤與伺服器軟件和規範配對，AI 代理可以將異常映射到可能的代碼路徑。目標是在故障和性能下降期間為運營商提供更快、更一致的指導。

這項工作也伴隨著 XRPL 生態系統擴展代幣功能和操作範圍。XRPL 文件將多用途代幣描述為一種旨在提高效率和簡化代幣化的可替代代幣設計。Ripple 也在 Rippled 3.0.0 版本中強調了新修正和修正。

目前，這項工作仍屬於研究階段，而非公開產品發布。兩家公司都未宣布部署日期，團隊仍在測試模型準確性和數據治理。這也取決於節點運營商在調查期間選擇分享的內容。儘管如此，這種方法概述了 AI 和雲端工具如何支持區塊鏈可觀察性，而不改變 XRPL 共識規則。