Ripple Utilise Amazon Bedrock pour Transformer les Opérations du XRP Ledger

TLDR

• L'analyse des logs XRPL passe de plusieurs jours à quelques minutes grâce à l'automatisation par Agents d'IA.
• Amazon Bedrock relie les logs au code pour une résolution plus rapide des problèmes.
• Les ingénieurs se concentrent sur les mises à niveau tandis que l'IA gère la détection des anomalies.
• La surveillance des nœuds en temps réel améliore les performances et la fiabilité du XRPL.
• Les analyses pilotées par l'IA préparent le XRPL à un trafic plus élevé et aux smart contracts.

Ripple met en œuvre Amazon Bedrock pour améliorer la surveillance et la gestion du réseau XRPL. L'initiative vise à comprimer des enquêtes de plusieurs jours en quelques minutes. Les ingénieurs peuvent désormais traiter les logs système plus rapidement, améliorant la fiabilité du réseau et l'efficacité opérationnelle.

Le XRPL est une Blockchain de couche 1 décentralisée comptant plus de 900 nœuds dans le monde. Chaque nœud génère 30 à 50 gigaoctets de données de logs, créant un volume total de 2 à 2,5 pétaoctets à l'échelle du réseau. Cette complexité des données a historiquement ralenti la résolution des problèmes et limité les analyses en temps réel.

En intégrant Amazon Bedrock, Ripple peut automatiquement relier les logs au code XRPL et aux normes techniques. Le système piloté par l'IA identifie les anomalies opérationnelles et réduit les interventions manuelles. Par conséquent, les équipes d'ingénierie peuvent se concentrer davantage sur les mises à niveau du réseau et le développement de fonctionnalités.

L'analyse automatisée des logs réduit le temps d'investigation

Les logs XRPL sont détaillés et générés en C++, ce qui rend les inspections manuelles lentes et difficiles. Les ingénieurs de Ripple avaient auparavant besoin de deux à trois jours pour analyser les problèmes de nœuds. Avec Amazon Bedrock, le même processus se termine désormais en deux à trois minutes.

Le flux de travail commence par le téléchargement des logs XRPL vers Amazon S3. Les fonctions Lambda segmentent les fichiers de logs, et Amazon SQS distribue les fragments pour un traitement parallèle. CloudWatch indexe les entrées pour fournir des analyses structurées pour la détection des anomalies.

Relier les logs aux dépôts XRPL garantit un raisonnement précis. Le code serveur principal et les normes de protocole sont automatiquement mis à jour dans le système. Cette intégration aide l'IA à expliquer avec précision les anomalies et à suggérer des solutions ciblées.

Amélioration de l'évolutivité et de l'intelligence opérationnelle

La structure décentralisée du réseau XRPL renforce la sécurité mais complique la Surveillance des risques en temps réel. Amazon Bedrock fournit une couche interprétative pour analyser les modèles à travers les nœuds distribués. Les ingénieurs obtiennent une vue claire de l'état des nœuds sans analyse manuelle des logs.

La solution permet à Ripple d'anticiper les goulots d'étranglement et d'optimiser les performances sur l'ensemble du XRPL. Le raisonnement automatisé réduit les délais de réponse aux incidents et rationalise les flux de travail opérationnels. Elle renforce également la capacité du réseau à prendre en charge des Smart Contracts (Contrats Intelligents) complexes et des volumes de transactions plus élevés.

Alors que le XRPL continue de s'étendre, l'analyse des logs pilotée par l'IA positionne le registre pour de futures mises à niveau. L'approche de Ripple démontre comment les réseaux blockchain à grande échelle peuvent maintenir une haute fiabilité de manière efficace. L'intégration établit un précédent pour une intelligence opérationnelle plus rapide et basée sur les données sur les réseaux décentralisés.

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