Рішення AI Amazon Bedrock може змінити спосіб управління XRP Ledger у Ripple

2026-01-15 14:38:17

Виклик: XRP Ledger тоне у морі логів даних

XRP Ledger працює як децентралізована мережа рівня-1 з понад 900 вузлами, розподіленими по всіх університетах та бізнес-організаціях світу. Система побудована на платформі C++, щоб підтримувати високий пропускний здатність, але це супроводжується великою проблемою: кожен вузол створює 30-50 ГБ системних логів, всього приблизно 2–2,5 ПБ даних за один раз.

У разі збоїв, перевірка цих логів зазвичай займає від кількох днів до тижня. Інженерам потрібні фахівці з C++, щоб відслідкувати аномалії до рівня протоколу, що ускладнює швидке реагування і впливає на стабільність мережі.

Рішення: AWS Bedrock перетворює сирі дані у корисний сигнал

Ripple і Amazon Web Services тестують Amazon Bedrock для прискорення аналізу. За словами архітектора AWS Віджая Раджагопала, Bedrock працює як шар перетворення сирих логів у пошукові та аналітичні сигнали. Інженери можуть запитувати ці моделі для виявлення відхилень від стандартної роботи XRPL.

За внутрішніми оцінками AWS, процес перевірки збоїв може бути скорочений з кількох днів до всього лише 2–3 хвилин.

Архітектура: Автоматизований pipeline AWS для всього процесу

Запропонований процес включає наступні кроки:

Збір та сегментація: Логи вузлів завантажуються у Amazon S3 через інструменти GitHub і AWS Systems Manager. Тригери подій активують Lambda-функцію для визначення меж сегментації кожного файлу логу.
Паралельна обробка: Метадані сегментів відправляються у Amazon SQS для одночасної обробки. Друга Lambda-функція отримує відповідні байти з S3, витягує рядки логів і метадані, а потім передає їх у CloudWatch для індексування.
Зв’язок коду та стандартів: Паралельно з обробкою логів система також відслідковує важливі репозиторії XRPL, планує оновлення через EventBridge і зберігає знімки коду та специфікації протоколу у S3.

Цей важливий крок дозволяє зв’язати підпис логів із випусками програмного забезпечення та відповідними специфікаціями. Логів самих по собі може бути недостатньо для пояснення особливих випадків, але у поєднанні з кодом сервера та документацією протоколу AI-агент може відобразити аномалії у точному кодовому шляху.

Чому це важливо

Практичний приклад: коли аварія підводного кабелю Червоного моря вплинула на з’єднання вузлів у регіоні Азія-Тихий океан, інженерам потрібно було збирати логи від багатьох операторів і обробляти великі файли перед початком перевірки. З Bedrock цей процес можна значно прискорити.

Контекст розширення

Ці зусилля відбуваються на тлі розширення функціоналу XRPL. Ripple оголосила про Multi-Purpose Tokens — дизайн токенів, що може замінюватися, орієнтований на підвищення ефективності та можливості токенізації. Випуск Rippled 3.0.0 також супроводжується новими змінами та оновленнями безпеки.

Поточний стан

На даний момент проект все ще знаходиться на етапі досліджень і тестування. Дата публічного запуску поки не оголошена. Команди продовжують перевіряти точність моделей AI та стратегії управління даними. Прогрес також залежить від готовності операторів вузлів ділитися логами під час розслідувань.

Однак цей підхід доводить, що AI і хмарні інструменти можуть підвищити можливості моніторингу блокчейну без необхідності змінювати основні правила консенсусу XRPL.

XRP-0,67%

TOKEN2,3%

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.