Ripple Usa Amazon Bedrock para Transformar las Operaciones del XRP Ledger

TLDR

• El análisis de registros de XRPL se reduce de días a minutos con la automatización de IA.
• Amazon Bedrock vincula los registros con el código para una resolución más rápida de problemas.
• Los ingenieros se centran en las actualizaciones mientras la IA gestiona la detección de anomalías.
• El monitoreo de nodos en tiempo real mejora el rendimiento y la fiabilidad de XRPL.
• Los conocimientos impulsados por IA preparan a XRPL para un mayor tráfico y contratos inteligentes.

Ripple está implementando Amazon Bedrock para mejorar el monitoreo y la gestión de la red XRPL. La iniciativa tiene como objetivo comprimir investigaciones de varios días en minutos. Los ingenieros ahora pueden procesar los registros del sistema más rápido, aumentando la fiabilidad de la red y la eficiencia operativa.

XRPL es una blockchain descentralizada de capa 1 con más de 900 nodos en todo el mundo. Cada nodo genera de 30 a 50 gigabytes de datos de registro, creando un volumen en toda la red de 2 a 2,5 petabytes. Esta complejidad de datos ha ralentizado históricamente la resolución de problemas y limitado la información en tiempo real.

Al integrar Amazon Bedrock, Ripple puede vincular automáticamente los registros con el código XRPL y los estándares técnicos. El sistema impulsado por IA identifica anomalías operativas y reduce la intervención manual. En consecuencia, los equipos de ingeniería pueden centrarse más en las actualizaciones de la red y el desarrollo de funciones.

El Análisis Automatizado de Registros Reduce el Tiempo de Investigación

Los registros de XRPL son detallados y generados en C++, lo que hace que las inspecciones manuales sean lentas y desafiantes. Los ingenieros de Ripple necesitaban anteriormente de dos a tres días para analizar problemas de nodos. Con Amazon Bedrock, el mismo proceso ahora se completa en dos o tres minutos.

El flujo de trabajo comienza con la carga de registros de XRPL en Amazon S3. Las funciones Lambda segmentan los archivos de registro, y Amazon SQS distribuye fragmentos para procesamiento paralelo. CloudWatch indexa las entradas para proporcionar información estructurada para la detección de anomalías.

Vincular los registros con los repositorios de XRPL garantiza un razonamiento preciso. Tanto el código del servidor principal como los estándares del protocolo se actualizan automáticamente en el sistema. Esta integración ayuda a la IA a explicar con precisión las anomalías y sugerir soluciones específicas.

Escalabilidad Mejorada e Inteligencia Operativa

La estructura descentralizada de la red XRPL mejora la seguridad pero complica el monitoreo en tiempo real. Amazon Bedrock proporciona una capa interpretativa para analizar patrones en los nodos distribuidos. Los ingenieros obtienen una visión clara de la salud de los nodos sin análisis manual de registros.

La solución permite a Ripple anticipar cuellos de botella y optimizar el rendimiento en XRPL. El razonamiento automatizado reduce los retrasos en la respuesta a incidentes y agiliza los flujos de trabajo operativos. También fortalece la capacidad de la red para soportar contratos inteligentes complejos y mayores volúmenes de transacciones.

A medida que XRPL continúa expandiéndose, el análisis de registros impulsado por IA posiciona al ledger para futuras actualizaciones. El enfoque de Ripple demuestra cómo las redes blockchain a gran escala pueden mantener una alta fiabilidad de manera eficiente. La integración establece un precedente para una inteligencia operativa más rápida y basada en datos en redes descentralizadas.

La publicación Ripple Uses Amazon Bedrock to Transform XRP Ledger Operations apareció primero en CoinCentral.