AWS 和 Ripple 使用 Amazon Bedrock 生成式 AI 探索 xrpl 监控

Ripple 和 Amazon Web Services 正在合作利用 Amazon Bedrock 进行先进的 xrpl 监控，旨在将网络分析的天数压缩到几分钟内。

Ripple 和 AWS 目标是更快地洞察 XRPL 运营情况

据熟悉该项目的人士透露，Amazon Web Services 和 Ripple 正在研究如何利用 Amazon Bedrock 及其生成式人工智能能力，改善对 XRP Ledger 的监控和分析。合作伙伴希望将 AI 应用于账本的系统日志，以缩短调查网络问题和运营异常所需的时间。

一些来自 AWS 工程师的内部评估显示，以前需要数天的流程现在可以在 2-3 分钟内完成。此外，自动化日志检查可以让平台团队专注于功能开发，而非日常故障排查。话虽如此，这种方法依赖于强大的数据管道和对复杂日志的准确解读。

去中心化的 XRPL 架构与日志复杂性

XRPL 是由全球独立节点运营商支持的去中心化第一层区块链。该系统自 2012 年上线，采用 C++ 编写，这一设计选择实现了高性能，但也产生了复杂且常常难以解读的系统日志。然而，同样以速度为导向的架构也增加了运营数据的体积和复杂性。

根据 Ripple 的文件，XRPL 运行着超过 900 个节点，分布在大学、区块链机构、钱包提供商和金融公司。这种去中心化结构增强了系统的弹性、安全性和可扩展性，但也大大增加了实时监控网络行为的难度，尤其是在地区性事件或罕见协议边缘案例发生时。

XRP Ledger 日志挑战的规模

每个 XRPL 节点产生 30 至 50 GB 的日志数据，整个网络估计产生 2 至 2.5 PB 的数据。当发生事件时，工程师必须手动筛查这些文件以识别异常并追溯到底层的 C++ 代码。此外，每当涉及协议内部细节时，还需要跨团队协调。

一次调查可能长达两三天，因为需要平台工程师与少数理解账本内部结构的 C++ 专家合作。平台团队常常等待这些专家的响应，才能处理事件或恢复功能开发。随着代码库变得越来越庞大和复杂，这一瓶颈变得更加明显。

实际事件凸显自动化的必要性

据 AWS 技术人员在最近一次会议上介绍，一次红海海底电缆断裂曾影响亚太地区部分节点运营商的连接。Ripple 的平台团队必须收集受影响运营商的日志，并处理每个节点数十 GB 的数据，才能开始有意义的分析。然而，手动筛查如此规模的数据会减慢事件的解决速度。

AWS 解决方案架构师 Vijay Rajagopal 表示，托管人工智能代理的平台（即 Amazon Bedrock）可以对大量数据进行推理。将这些模型应用于 XRP Ledger 日志，将自动识别模式和行为分析，缩短人工检查所需的时间。此外，这样的工具还能标准化不同运营商的事件响应。

Amazon Bedrock 作为 XRPL 日志的解释层

Rajagopal 将 Amazon Bedrock 描述为原始系统日志与人工操作之间的解释层。它可以逐行扫描难以解读的条目，同时工程师可以查询理解 XRPL 系统结构和预期行为的 AI 模型。这一方法是合作伙伴实现更智能大规模 xrpl 监控的核心。

据这位架构师介绍，AI 代理可以根据协议架构进行定制，以识别正常操作模式与潜在故障。然而，这些模型仍依赖于精心策划的训练数据，以及日志、代码和协议规范之间的准确映射。结合这些元素，有望提供更具上下文的节点健康状态视图。

基于 AWS Lambda 的日志摄取管道

Rajagopal 描述了端到端的工作流程，从 XRPL 上验证者、枢纽和客户端处理器生成的原始日志开始。日志首先通过使用 GitHub 工具和 AWS Systems Manager 构建的专用工作流传输到 Amazon S3。此外，该设计实现了来自不同节点运营商的数据集中。

数据到达 S3 后，事件触发器激活 AWS Lambda 函数，检查每个文件以确定字节范围和单个块的边界，符合日志行边界和预定义的块大小。生成的片段随后被送往 Amazon SQS，以实现大规模处理和并行处理大量数据。

另一个日志处理 Lambda 函数根据接收到的块元数据，从 S3 中检索相关块，提取日志行和相关元数据，然后转发到 Amazon CloudWatch，在那里可以进行索引和分析。此阶段的准确性至关重要，因为下游的 AI 推理依赖于正确的分段。

连接日志、代码与标准以实现更深层次的推理

除了日志摄取方案外，同一系统还处理 XRPL 代码库中的两个主要仓库。一个仓库包含 XRP Ledger 的核心服务器软件，另一个定义了与网络上构建的应用程序互操作的标准和规范。此外，这两个仓库为理解节点行为提供了关键的上下文。

这些仓库的更新会通过名为 Amazon EventBridge 的无服务器事件总线自动检测和调度。按照预定节奏，管道会从 GitHub 拉取最新的代码和文档，进行版本控制，并存储在 Amazon S3 中以供进一步处理。版本控制至关重要，以确保 AI 的响应反映正确的软件版本。

AWS 工程师认为，如果没有对协议预期行为的清晰理解，原始日志往往不足以解决节点问题和停机。通过将日志与定义 XRPL 行为的标准和服务器软件关联，AI 代理可以提供更准确、更具上下文的异常解释，并提出有针对性的修复方案。

AI 驱动的区块链可观测性影响

Ripple 和 AWS 的合作展示了区块链可观测性中生成式 AI 的潜力，可能超越简单的指标仪表盘。对日志、代码和规范的自动推理有望缩短事件响应时间，提供更清晰的根因分析。然而，操作员仍需在应用 AI 建议前进行验证。

如果 Amazon 的 Bedrock 管道能实现所声称的 2-3 分钟调查响应时间，可能会重塑大型区块链网络的可靠性管理。此外，结合 S3、Lambda、SQS、CloudWatch 和 EventBridge 的可重复管道，为其他协议提供了可借鉴的操作智能和日志分析模板。

总之，Ripple 和 AWS 正在试验基于 AI 的基础设施，将 XRPL 大量的 C++ 日志和代码历史转化为更快速、更具操作性的信号，可能为区块链监控和事件响应树立新的标杆。