AWS i Ripple eksplorują sztuczną inteligencję Amazon Bedrock dla sieci XRP
AWSXRP
AWS i Ripple eksplorują sztuczną inteligencję Amazon Bedrock dla sieci XRP
Przez Florence Muchai
Aktualizacja: 8 stycznia 2026, godz. 11:39 UTC
3 min czytania
AWS i #RİPPLE eksplorują sztuczną inteligencję Amazon Bedrock dla sieci XRPBiuro #amazon Web Services (AWS) w Houston, Texas. Źródło: Wikipedia.
Zawartość
1. #XRPL stara się zmniejszyć obciążenie operacyjne za pomocą Amazon Bedrock
2. #AWS bedrock przetwarzanie dzienników i analiza kodu
AWS i Ripple badają możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji Amazon Bedrock do analizy dzienników systemowych i zachowania sieci XRP.
Inicjatywa ma na celu skrócenie czasu badania incydentów w sieci XRPL z dni na minuty poprzez automatyzację analizy dzienników i kodu.
Inicjatywa skupia się na długotrwałych wyzwaniach operacyjnych spowodowanych ogromnymi objętościami dzienników w języku C++ w globalnej sieci węzłów XRPL.
Amazon Web Services i Ripple badają możliwość wykorzystania możliwości generatywnej sztucznej inteligencji (Gen-AI) Amazon Bedrock w celu poprawy monitorowania i analizy sieci XRP, według osób zapoznanych z inicjatywą.
Gigant technologiczny i firma kryptowalutowa planują zastosować analizę AI do dzienników systemowych sieci XRP w celu zmniejszenia czasu potrzebnego na badanie problemów sieciowych. Niektóre wewnętrzne oceny inżynierów AWS wskazują, że procesy, które kiedyś trwały kilka dni, mogą teraz trwać 2–3 minuty.
XRPL to dezentralizowana blockchain poziomu 1 wspierana przez globalną sieć niezależnych operatorów węzłów. System działa od 2012 roku i został stworzony w języku C++, co czyni go szybkim, ale generuje skomplikowane dzienniki systemowe.
XRPL chce zmniejszyć obciążenie operacyjne za pomocą Amazon Bedrock
Według dokumentów Ripple, XRPL obsługuje ponad 900 węzłów rozłożonych na całym świecie w uczelniach, instytucjach blockchainowych, dostawcach portfeli i firmach finansowych. Dekentralizowane ustawienie poprawia odporność, bezpieczeństwo i skalowalność, ale utrudnia widoczność działania sieci w czasie rzeczywistym.
