AWS i Ripple testują AI Amazon Bedrock w celu znaczącego skrócenia czasu analizy XRP Ledger. Rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji pozwala wykrywać zakłócenia i błędy protokołu w ciągu kilku minut zamiast dni i bezpośrednio łączyć je z kodem źródłowym.
To wspólne projekt reaguje na rosnące wymagania dotyczące przejrzystości i odporności w sieciach blockchain, które przetwarzają ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym. Dzięki Bedrock, Ripple i AWS mogą wyeliminować jeden z największych punktów słabości operacyjnych w płatnościach: szybką i niezawodną reakcję na incydenty, które zagrożone są zdrowiem globalnej sieci.
Amazon Bedrock: generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje reakcję na incydenty w XRP Ledger
Ripple i Amazon Web Services prezentują zautomatyzowaną przepływową, która fundamentalnie zmienia sposób radzenia sobie z zakłóceniami w sieci XRP Ledger. Sieć XRPL, która obsługuje ponad 900 rozproszonych węzłów, generuje dziennie od 2 do 2,5 petabajta danych dziennikowych – dotychczas problem wymagający dni długiej, ręcznej analizy przez ekspertów. Dzięki narzędziom Amazon Bedrock AI tę ilość danych można teraz przetworzyć i ocenić w ciągu kilku minut.
Nowy proces rozpoczyna się automatycznym przesyłaniem wszystkich dzienników (logów) węzłów, hubów i klientów do Amazon S3. Usługi AWS Lambda i SQS rozprowadzają i wyodrębniają metadane, które następnie łatwo można analizować przez Amazon CloudWatch. Kluczowy postęp: Bedrock AI nie tylko wykrywa anomalie w dziennikach, ale także automatycznie przypisuje je do odpowiedniej oprogramowania protokołu, które synchronizowane jest z repozytoriów GitHub XRPL przez EventBridge. Dzięki temu po raz pierwszy możliwe są precyzyjne wnioski dotyczące zachowania oprogramowania sieciowego w przypadku awarii lub zakłóceń.
Dzięki temu zintegrowanemu podejściu incydenty można wykryć i przeanalizować w ciągu dwóch do trzech minut – wcześniej takie badania trwały często nawet do trzech dni. Przykład z życia: gdy zerwanie kabla w Czerwonym Morzu przerwało połączenia XRPL w regionie azjatycko-pacyfickim, wyraźnie pokazało się, jak ważne są szybkie i zautomatyzowane reakcje.
Za pomocą sztucznej inteligencji nie tylko problemy będą wykrywane szybciej, ale także ich przyczyny będą jasno wyjaśnione. Bezpośredni związek z kodem protokołu umożliwi efektywną naprawę błędów.
Dlaczego analiza wspomagana przez sztuczną inteligencję jest kluczowa dla Ripple i blockchaina
Dezentralny charakter XRPL wiąże się z ogromnymi ilościami danych, co sprawia, że ręczna analiza staje się niemożliwa wraz ze wzrostem sieci. Każdy węzeł generuje dziennie od 30 do 50 GB danych dziennikowych, co znacznie utrudnia poszukiwanie przyczyn awarii. Bedrock AI zapewnia niezbędną łączność między nieprzejrzystymi danymi eksploatacyjnymi a rzeczywistym zachowaniem sieci.
Ta innowacja wspiera cel Ripple, czyli zapewnianie szczególnie odpornych i szybkich sieci finansowych. RippleNet, który łączy już ponad 100 instytucji finansowych za pomocą rozwiązań takich jak xCurrent i xRapid, potrzebuje odpornych infrastruktur, które mogą szybko reagować na zakłócenia.
Dla Ripple i globalnych partnerów szybsza analiza przyczyn oznacza mniejsze czasu przestojów, większą niezawodność i rosnące zaufanie użytkowników, którzy wykorzystują XRPL do krytycznych płatności. W tym samym czasie AWS staje się niezastąpionym partnerem dla infrastruktur blockchainowych dzięki hostowaniu w chmurze i analizom wspomaganym przez sztuczną inteligencję.
Partnerstwo może ustanowić nowe standardy w analizie blockchaina i technologicznej odporności w sektorze finansowym. Wraz z rosnącymi wymogami regulacyjnymi i branżowymi, rozwiązania wspomagane przez sztuczną inteligencję, takie jak te oferowane przez Ripple i AWS, będą szybko stawać się podstawowym wyposażeniem.
Wizja sieci Ripple i następny krok
Wprowadzenie narzędzi analizy wspomaganych przez sztuczną inteligencję potwierdza cel Ripple, czyli zapewnienie skalowalnego i elastycznego ekosystemu. XRP Ledger musi obsługiwać płatności, zapewniać płynność跨境 i nadal działać poprawnie mimo zakłóceń. Bedrock od AWS zapewnia niezbędną kontekstualizację i interpretację incydentów – kluczowe dla zarządzania awariami w całym sektorze.
Kluczowe jest to, że wykorzystanie sztucznej inteligencji zmniejsza zależność od rzadkich specjalistów C++, co pozwala w przyszłości na dostęp do zaawansowanych narzędzi analizy dla większej liczby osób. Z rosnącą liczbą instytucjonalnych partnerów i rosnącym objętością transakcji ta automatyzacja staje się koniecznością.
Nawet jeśli wdrożenie technologii wciąż trwa, korzyści są jasne: szybka, inteligentna reakcja na incydenty i analiza błędów wspomagana przez sztuczną inteligencję mogą zapewnić Ripple i jego partnerom istotną przewagę w zarządzaniu systemami płatności opartymi na blockchainie. Obserwatorzy rynku i organy regulacyjne będą uważnie śledzić, czy te postępy przełożą się na większą przejrzystość, dostępność i jakość usług.
Więcej szczegółów na temat Ripple i globalnego sieci partnerów można znaleźć w profilu partnera AWS: Ripple i pokazuje, jak innowacje wzmacniają ekosystem finansowy.
