AWS 與 Ripple 透過 Amazon Bedrock 生成式 AI 探索 XRPL 監控

Ripple 與 Amazon Web Services 正在合作利用 Amazon Bedrock 進行先進的 xrpl 監控，旨在將數天的網絡分析壓縮到幾分鐘內完成。

Ripple 與 AWS 目標是加快對 XRPL 操作的洞察速度

根據熟悉該計劃的人士透露，Amazon Web Services 和 Ripple 正在研究如何利用 Amazon Bedrock 及其生成式人工智慧能力來改善 XRP Ledger 的監控與分析方式。合作夥伴希望將 AI 應用於帳本的系統日誌，以縮短調查網絡問題和運營異常所需的時間。

來自 AWS 工程師的一些內部評估顯示，以前需要數天的流程現在可以在 2-3 分鐘內完成。此外，自動化日誌檢查可以讓平台團隊專注於功能開發，而非例行故障排除。話雖如此，這種方法依賴於強大的數據管道和對複雜日誌的準確解讀。

去中心化 XRPL 架構與日誌複雜性

XRPL 是由全球獨立節點運營商支持的去中心化層-1區塊鏈。該系統自 2012 年起運行，採用 C++ 編寫，這一設計選擇使其具有高性能，但也產生了複雜且經常難以解讀的系統日誌。然而，同樣以速度為導向的架構也增加了運營數據的量和複雜性。

根據 Ripple 的文件，XRPL 運行著超過 900 個節點，分布在大學、區塊鏈機構、錢包提供商和金融公司之間。這種去中心化結構提高了韌性、安全性和擴展性，但也大大增加了對網絡行為的實時監控難度，尤其是在區域性事件或罕見協議邊緣案例中。

XRPL 日誌挑戰的規模

每個 XRPL 節點產生約 30 至 50 GB 的日誌數據，整個網絡估計產生 2 至 2.5 PB 的數據。當發生事件時，工程師必須手動篩選這些文件以識別異常並追溯到底層的 C++ 代碼。此外，涉及協議內部細節時，還需要跨團隊協作。

一次調查可能長達兩三天，因為它需要平台工程師與少數理解帳本內部的 C++ 專家合作。平台團隊經常等待這些專家，才能回應事件或恢復功能開發。隨著代碼庫變得越來越大和老舊，這個瓶頸也變得更加明顯。

實際事件凸顯自動化的必要性

根據 AWS 技術人員在最近一次會議上的說法，一次紅海海底光纜切割曾影響亞太地區某些節點運營商的連接。Ripple 的平台團隊必須收集受影響運營商的日誌，並處理每個節點數十 GB 的數據，才能進行有意義的分析。然而，這種手動篩選在如此規模下會拖慢事件解決速度。

AWS 解決方案架構師 Vijay Rajagopal 表示，托管人工智慧代理的管理平台（即 Amazon Bedrock）能夠對大量數據進行推理。將這些模型應用於 XRP Ledger 日誌，將自動化模式識別和行為分析，縮短人工檢查所需的時間。此外，這樣的工具還可以標準化不同運營商的事件響應。

Amazon Bedrock 作為 XRPL 日誌的解釋層

Rajagopal 描述 Amazon Bedrock 為原始系統日誌與人類操作員之間的解釋層。它可以逐行掃描難以解讀的條目，同時工程師可以查詢理解 XRPL 系統結構和預期行為的 AI 模型。這種方法是合作夥伴實現更智能規模化 xrpl 監控的核心。

根據這位架構師的說法，AI 代理可以根據協議架構進行定制，以識別正常運行模式與潛在故障。然而，這些模型仍依賴於經過篩選的訓練數據，以及日誌、代碼和協議規範之間的準確映射。結合這些元素，有望提供更具上下文的節點健康狀況視圖。

AWS Lambda 驅動的日誌輸入管道

Rajagopal 概述了端到端的工作流程，從 XRPL 上驗證者、中心節點和客戶端處理器產生的原始日誌開始。這些日誌首先通過使用 GitHub 工具和 AWS Systems Manager 建立的專用工作流程傳輸到 Amazon S3。此外，該設計集中管理來自不同節點運營商的數據。

數據到達 S3 後，事件觸發 AWS Lambda 函數，檢查每個文件以確定字節範圍，並與日誌行邊界和預定的區塊大小對齊。生成的段落然後傳送到 Amazon SQS，以實現大規模處理和並行處理大量數據。

另一個日誌處理 Lambda 函數根據接收到的區塊元數據，只提取相關的區塊，並提取日誌行和相關元數據，然後將其轉發到 Amazon CloudWatch，在那裡可以進行索引和分析。此階段的準確性至關重要，因為下游的 AI 推理依賴於正確的分段。

連結日誌、代碼與標準以進行更深層次的推理

除了日誌輸入解決方案外，同一系統還處理 XRPL 代碼庫的兩個主要存儲庫。一個存儲庫包含 XRP Ledger 的核心伺服器軟體，另一個則定義了標準和規範，規範與建立在網絡之上的應用程序的互操作性。此外，這兩個存儲庫都提供理解節點行為的重要背景資訊。

這些存儲庫的更新會由一個無伺服器事件總線（Amazon EventBridge）自動檢測並排程。按照預定節奏，該管道會從 GitHub 拉取最新的代碼和文件，版本化數據並存儲在 Amazon S3 以供進一步處理。值得一提的是，版本控制對確保 AI 回應反映正確的軟體版本至關重要。

AWS 工程師認為，若沒有對協議預期行為的清楚理解，原始日誌往往不足以解決節點問題和停機。通過將日誌與定義 XRPL 行為的標準和伺服器軟體相連結，AI 代理能提供更準確、更具上下文的異常解釋，並提出有針對性的修復方案。

AI 驅動的區塊鏈可觀測性影響

Ripple 與 AWS 的合作展示了區塊鏈可觀測性中生成式 AI 的未來，可能超越簡單的指標儀表板。對日誌、代碼和規範的自動推理有望縮短事件處理時間並提供更清晰的根本原因分析。然而，運營商仍需在將 AI 建議應用於生產前進行驗證。

如果 Amazon 的 Bedrock 管道能如宣稱般在 2-3 分鐘內完成調查，將可能重塑大型區塊鏈網絡的可靠性管理。此外，結合 S3、Lambda、SQS、CloudWatch 和 EventBridge 的可重複管道，為其他協議提供了一個可供借鑑的操作智慧和日誌分析範本。

總結來說，Ripple 與 AWS 正在實驗利用 AI 原生基礎設施，將 XRPL 廣泛的 C++ 日誌和代碼歷史轉化為更快速、更具行動性的工程師信號，可能為區塊鏈監控和事件響應樹立新標準。