Ripple ใช้ Amazon Bedrock เพื่อเปลี่ยนแปลงการดำเนินงาน XRP Ledger

สรุปสั้น

• การวิเคราะห์บันทึก XRPL ลดเวลาจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่นาทีด้วยระบบอัตโนมัติ AI
• Amazon Bedrock เชื่อมโยงบันทึกกับโค้ดเพื่อแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น
• วิศวกรมุ่งเน้นการอัปเกรดในขณะที่ AI จัดการการตรวจจับความผิดปกติ
• การติดตามโหนดแบบเรียลไทม์ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของ XRPL
• ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI เตรียม XRPL สำหรับการรับทราฟฟิกที่สูงขึ้นและสมาร์ทคอนแทรกต์

Ripple กำลังนำ Amazon Bedrock มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการติดตามและจัดการเครือข่าย XRPL โครงการนี้มีเป้าหมายที่จะบีบอัดการสอบสวนหลายวันให้เหลือเพียงไม่กี่นาที วิศวกรสามารถประมวลผลบันทึกระบบได้เร็วขึ้น ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของเครือข่ายและประสิทธิภาพการดำเนินงาน

XRPL เป็นบล็อกเชนเลเยอร์ 1 แบบกระจายศูนย์ที่มีโหนดมากกว่า 900 โหนดทั่วโลก แต่ละโหนดสร้างข้อมูลบันทึก 30 ถึง 50 กิกะไบต์ ทำให้มีปริมาณข้อมูลทั้งเครือข่าย 2 ถึง 2.5 เพตะไบต์ ความซับซ้อนของข้อมูลนี้ในอดีตทำให้การแก้ไขปัญหาช้าลงและจำกัดข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์

ด้วยการผสานรวม Amazon Bedrock Ripple สามารถเชื่อมโยงบันทึกกับโค้ด XRPL และมาตรฐานทางเทคนิคโดยอัตโนมัติ ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบุความผิดปกติในการดำเนินงานและลดการแทรกแซงด้วยตนเอง ดังนั้น ทีมวิศวกรสามารถมุ่งเน้นไปที่การอัปเกรดเครือข่ายและการพัฒนาฟีเจอร์มากขึ้น

การวิเคราะห์บันทึกอัตโนมัติลดเวลาการสอบสวน

บันทึก XRPL มีรายละเอียดและสร้างขึ้นใน C++ ทำให้การตรวจสอบด้วยตนเองช้าและท้าทาย วิศวกร Ripple เดิมต้องใช้เวลาสองถึงสามวันในการวิเคราะห์ปัญหาของโหนด ด้วย Amazon Bedrock กระบวนการเดียวกันตอนนี้เสร็จสิ้นภายในสองถึงสามนาที

เวิร์กโฟลว์เริ่มต้นด้วยการอัปโหลดบันทึก XRPL ไปยัง Amazon S3 ฟังก์ชัน Lambda แบ่งส่วนไฟล์บันทึก และ Amazon SQS กระจายส่วนต่างๆ เพื่อการประมวลผลแบบขนาน CloudWatch จัดทำดัชนีรายการเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีโครงสร้างสำหรับการตรวจจับความผิดปกติ

การเชื่อมโยงบันทึกกับที่เก็บข้อมูล XRPL ช่วยให้มั่นใจในการให้เหตุผลที่แม่นยำ ทั้งโค้ดเซิร์ฟเวอร์หลักและมาตรฐานโปรโตคอลได้รับการอัปเดตโดยอัตโนมัติในระบบ การผสานรวมนี้ช่วยให้ AI อธิบายความผิดปกติได้อย่างแม่นยำและแนะนำโซลูชันที่ตรงเป้าหมาย

ปรับปรุงความสามารถในการขยายและปัญญาการดำเนินงาน

โครงสร้างแบบกระจายศูนย์ของเครือข่าย XRPL เพิ่มความปลอดภัยแต่ทำให้การติดตามแบบเรียลไทม์ซับซ้อนขึ้น Amazon Bedrock มีเลเยอร์การตีความเพื่อวิเคราะห์รูปแบบข้ามโหนดที่กระจายอยู่ วิศวกรได้รับมุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับสุขภาพของโหนดโดยไม่ต้องวิเคราะห์บันทึกด้วยตนเอง

โซลูชันนี้ช่วยให้ Ripple คาดการณ์คอขวดและเพิ่มประสิทธิภาพทั่วทั้ง XRPL การให้เหตุผลอัตโนมัติลดความล่าช้าในการตอบสนองต่อเหตุการณ์และปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การดำเนินงาน นอกจากนี้ยังเสริมสร้างความสามารถของเครือข่ายในการรองรับสมาร์ทคอนแทรกต์ที่ซับซ้อนและปริมาณธุรกรรมที่สูงขึ้น

ในขณะที่ XRPL ยังคงขยายตัวต่อไป การวิเคราะห์บันทึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยวางตำแหน่งเลดเจอร์สำหรับการอัปเกรดในอนาคต แนวทางของ Ripple แสดงให้เห็นว่าเครือข่ายบล็อกเชนขนาดใหญ่สามารถรักษาความน่าเชื่อถือสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ การผสานรวมนี้เป็นแบบอย่างสำหรับปัญญาการดำเนินงานที่รวดเร็วและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลบนเครือข่ายแบบกระจายศูนย์

โพสต์ Ripple Uses Amazon Bedrock to Transform XRP Ledger Operations ปรากฏครั้งแรกใน CoinCentral