AWS Bedrock 可能加快 XRP 账本的监控与分析

来源：CryptoTale 原始标题：Aws Bedrock Could Speed Xrp Ledger Monitoring And Analysis 原始链接：

• Ripple 和 AWS 正在测试 Bedrock AI，以将 XRPL 事件审查时间缩短至几分钟。
• 该计划针对 XRP Ledger 全球节点网络中的大量 C++ 日志数据。
• AWS 管道将日志与代码和标准连接起来，以实现更快的根本原因检查。

亚马逊云服务（AWS）与 Ripple 正在探索一种可能加快 XRPL 监控的 Amazon Bedrock 设置。熟悉此项工作的消息人士表示，目标是更快地分析 XRP Ledger 系统日志和网络行为。AWS 员工分享的内部评估显示，一些事件审查时间可能从几天缩短到大约两到三分钟。

XRP Ledger 作为一个去中心化的第1层网络由全球多个地区的独立运营商运行。该账本使用支持高吞吐量的 C++ 代码库，但会生成大量复杂的日志。

Amazon Bedrock 目标：解决 XRPL 日志瓶颈

Ripple 和 AWS 正在研究 Bedrock 模型如何大规模解释验证者和服务器日志。AWS 架构师 Vijay Rajagopal 在会议发言中将 Bedrock 描述为一种将原始条目转化为可搜索信号的层。工程师可以查询反映预期 XRPL 行为的模型。

讨论中提到的 Ripple 文档显示，XRPL 网络拥有超过 900 个节点，分布在大学和公司中。相同资料指出，每个节点可以生成 30-50 GB 的日志，总量大约为 2-2.5 PB。工程师通常需要 C++ 专家追踪异常到协议代码，这可能会减慢事件响应速度。

一条用于移动、切片和索引 XRP Ledger 日志的 AWS 管道

提议的工作流程从节点日志通过 GitHub 工具和 AWS Systems Manager 移入 Amazon S3 开始。日志导入后，事件触发器启动 AWS Lambda 函数，为每个文件定义块边界。然后，管道将块元数据推送到 Amazon SQS 以进行并行处理。

另一 Lambda 函数从 S3 拉取相关字节范围，提取日志行和元数据，然后将其转发到 CloudWatch 进行索引。AWS 文档描述了类似的事件驱动模式，利用 EventBridge 和 Lambda 实现大规模日志处理。

AWS 员工利用区域连接事件展示了更快的分诊优势。他们表示，一条红海海底光缆的切断影响了部分亚太节点运营商的连接。工程师收集运营商的日志，并在开始根本原因分析前处理了每个节点的大文件。

将日志与代码和 XRPL 标准关联

AWS 工程师还描述了一个平行流程，用于版本化 XRPL 代码和标准文档。该流程监控关键仓库，通过 Amazon EventBridge 安排更新，并将版本快照存储在 S3 中。在发生事件时，系统可以将日志签名与正确的软件版本和规范配对。

这种关联很重要，因为单靠日志可能无法解释协议的边缘情况。通过将追踪信息与服务器软件和规范配对，AI 代理可以将异常映射到可能的代码路径。目标是在故障和性能下降期间，为运营商提供更快、更一致的指导。

这项工作也伴随着 XRPL 生态系统扩展代币功能和操作范围。XRPL 文档将多用途代币（Multi-Purpose Tokens）描述为一种旨在提高效率和简化代币化的可替代代币设计。Ripple 还强调了 Rippled 3.0.0 版本中的新修正和补充。

目前，这项工作仍处于研究阶段，而非公开产品发布。两家公司都未宣布部署日期，团队仍在测试模型的准确性和数据治理。还取决于节点运营商在调查中选择共享哪些信息。即便如此，这一方法展示了 AI 和云工具如何支持区块链的可观察性，而无需改变 XRPL 共识规则。