- Ripple與AWS正在測試Bedrock AI，將XRPL事件審查時間縮短至數分鐘。
- 該計劃針對XRP Ledger全球節點網路中大量的C++日誌數據。
- AWS的管道將日誌與程式碼和標準相連接，以加快根本原因檢查。
Amazon Web Services與Ripple正在探索一套Amazon Bedrock方案，以加速XRPL監控。知情人士表示，此舉的目標是更快分析XRP Ledger系統日誌及網路行為。AWS內部評估顯示，部分事件審查時間可從數天縮短至約兩到三分鐘。
XRP Ledger作為去中心化layer-1網路，由全球各地獨立運營者維護。該賬本使用C++程式碼庫，支援高吞吐量，但也產生大量且複雜的日誌。
Amazon Bedrock針對XRPL日誌瓶頸
Ripple與AWS正研究如何利用Bedrock模型大規模解讀驗證器及伺服器日誌。AWS架構師Vijay Rajagopal在會議發言中表示，Bedrock是一層可將原始紀錄轉化為可檢索訊號的技術。工程師能查詢反映預期XRPL行為的模型。
Ripple在討論中引用的文件顯示，XRPL網路擁有逾900個分佈於大學及企業的節點。相關資料指出，每個節點可產生30-50 GB日誌，總量約為2–2.5 PB。工程師往往需C++專家協助追溯異常至協議程式碼，這可能拖慢事件回應速度。
AWS管道搬移、分割與索引XRP Ledger日誌
提議的工作流程始於節點日誌透過GitHub工具及AWS Systems Manager導入Amazon S3。資料進入後，事件觸發器啟動AWS Lambda函數，為每個檔案定義分塊邊界。管道隨後將分塊元數據推送至Amazon SQS，以便平行處理。
另一個Lambda函數從S3拉取相關位元範圍，擷取日誌行與元數據，然後將其轉發至CloudWatch進行索引。AWS文件描述了類似的事件驅動模式，利用EventBridge與Lambda大規模處理日誌。
AWS員工以一次區域連接事件展示更快初步分析的優勢。他們指出紅海海底電纜中斷影響了部分亞太節點運營商的連接。工程師從運營商處收集日誌，並在啟動根本原因審查前對每個節點的大檔案進行處理。
將日誌與程式碼及XRPL標準連結
AWS工程師還描述了一個並行流程，為XRPL程式碼與標準文件建立版本化。該流程監控關鍵代碼倉庫，透過Amazon EventBridge排程更新，並將版本快照存於S3。在事件期間，系統可將日誌特徵與對應的軟體版本及規範配對。
這種連結十分重要，因為單靠日誌未必能解釋協議的邊界情況。透過將追蹤資料與伺服器軟體與規範結合，AI代理能將異常定位於可能的程式碼路徑。目標是在故障和性能下降時，為運營者提供更快速、更一致的指導。
此項工作推進之際，XRPL生態系正擴展代幣功能及運營面向。XRPL文件描述多用途代幣為一種旨在提升效率、便於代幣化的同質化代幣設計。Ripple還強調Rippled 3.0.0版本中的新修訂及修復。
目前，該項目仍處於研究階段，尚未公開推出。兩家公司皆未宣布部署日期，團隊仍在測試模型準確性及資料治理。最終也取決於節點運營商在調查過程中願意共享的內容。儘管如此，這一方法展現了AI與雲端工具如何在不改變XRPL共識規則的前提下，協助區塊鏈可觀測性。
