ソース：CryptoTaleオリジナルタイトル：Aws Bedrock Could Speed Xrp Ledger Monitoring And Analysisオリジナルリンク：* **RippleとAWSは、Bedrock AIをテストしてXRPLのインシデントレビューを数分に短縮しようとしています。*** **この計画は、XRP Ledgerのグローバルノードネットワーク全体で大量のC++ログを対象としています。*** **AWSのパイプラインは、ログとコードおよび標準を連携させて、原因究明を迅速化します。**Amazon Web ServicesとRippleは、XRPLの監視速度を向上させる可能性のあるAmazon Bedrockの設定を模索しています。関係者によると、目的はXRP Ledgerシステムログとネットワークの挙動のより迅速な分析です。AWSのスタッフと共有された内部評価によると、いくつかのインシデントレビューは数日から約2〜3分に短縮できる可能性があります。XRP Ledgerは、世界中の多くの地域で独立した運営者によって運営される分散型のレイヤー1ネットワークとして機能しています。この台帳は高スループットをサポートするC++コードベースを使用していますが、大規模で複雑なログを生成します。## Amazon BedrockはXRPLのログボトルネックをターゲットにRippleとAWSは、Bedrockモデルがバリデーターやサーバーログを大規模に解釈できるかどうかを調査しています。AWSアーキテクトのVijay Rajagopalによると、Bedrockは生のエントリを検索可能な信号に変換する層として説明されています。エンジニアは、期待されるXRPLの挙動を反映したモデルにクエリを投げることができます。議論で参照されたRippleのドキュメントによると、XRPLネットワークは大学や企業を含む900以上のノードで構成されています。同資料は、各ノードが30〜50GBのログを生成でき、合計で約2〜2.5PBに達すると述べています。エンジニアはしばしばC++の専門家を必要とし、異常をプロトコルコードに遡って追跡するのに時間がかかるため、インシデント対応が遅れることがあります。## XRP Ledgerログを移動、分割、インデックス化するAWSパイプライン提案されたワークフローは、ノードのログをGitHubツールとAWS Systems Managerを使用してAmazon S3に移動させることから始まります。取り込み後、イベントトリガーがAWS Lambda関数を起動し、各ファイルのチャンク境界を定義します。その後、パイプラインはチャンクのメタデータをAmazon SQSにプッシュし、並列処理を行います。別のLambda関数がS3から該当バイト範囲を取得し、ログ行とメタデータを抽出してCloudWatchに送信し、インデックス化します。AWSのドキュメントでは、EventBridgeとLambdaを使用して大規模なログ処理を行う類似のイベント駆動パターンについて説明しています。AWSのスタッフは、地域の接続イベントを利用して、迅速なトリアージの利点を示しました。彼らは、Red Seaの海底ケーブルの切断が一部のアジア太平洋地域のノード運営者の接続性に影響したと述べています。エンジニアは運営者からログを収集し、各ノードの大きなファイルを処理してから根本原因のレビューを開始しました。## ログとコードおよびXRPL標準の連携AWSのエンジニアは、XRPLのコードと標準ドキュメントのバージョン管理を行う並行プロセスについても説明しました。このフローは、主要リポジトリを監視し、Amazon EventBridgeを通じて更新をスケジュールし、バージョン管理されたスナップショットをS3に保存します。インシデント時には、システムがログの署名と適切なソフトウェアリリースおよび仕様をペアリングできます。この連携は重要です。なぜなら、ログだけではプロトコルのエッジケースを完全に説明できない場合があるからです。トレースとサーバーソフトウェアおよび仕様をペアリングすることで、AIエージェントは異常を可能性の高いコードパスにマッピングできます。目的は、障害やパフォーマンス低下時に運用者に対してより迅速で一貫したガイダンスを提供することです。この取り組みは、XRPLエコシステムがトークン機能と運用範囲を拡大する中で進められています。XRPLのドキュメントでは、多目的トークンを効率性とトークン化の容易さを目的とした代替可能なトークン設計として説明しています。Rippleはまた、Rippled 3.0.0リリースの新しい修正と改良点も強調しています。現時点では、この取り組みは研究段階であり、公開製品のリリースではありません。両社とも展開日を発表しておらず、モデルの精度やデータガバナンスのテストを続けています。また、調査中にノード運営者が何を共有するかにも依存します。それでも、このアプローチは、AIとクラウドツールがXRPLのコンセンサスルールを変更せずにブロックチェーンの可観測性を支援できる方法を示しています。
AWS BedrockはXRPレジャーの監視と分析を加速できる
ソース：CryptoTale オリジナルタイトル：Aws Bedrock Could Speed Xrp Ledger Monitoring And Analysis オリジナルリンク：
Amazon Web ServicesとRippleは、XRPLの監視速度を向上させる可能性のあるAmazon Bedrockの設定を模索しています。関係者によると、目的はXRP Ledgerシステムログとネットワークの挙動のより迅速な分析です。AWSのスタッフと共有された内部評価によると、いくつかのインシデントレビューは数日から約2〜3分に短縮できる可能性があります。
XRP Ledgerは、世界中の多くの地域で独立した運営者によって運営される分散型のレイヤー1ネットワークとして機能しています。この台帳は高スループットをサポートするC++コードベースを使用していますが、大規模で複雑なログを生成します。
Amazon BedrockはXRPLのログボトルネックをターゲットに
RippleとAWSは、Bedrockモデルがバリデーターやサーバーログを大規模に解釈できるかどうかを調査しています。AWSアーキテクトのVijay Rajagopalによると、Bedrockは生のエントリを検索可能な信号に変換する層として説明されています。エンジニアは、期待されるXRPLの挙動を反映したモデルにクエリを投げることができます。
議論で参照されたRippleのドキュメントによると、XRPLネットワークは大学や企業を含む900以上のノードで構成されています。同資料は、各ノードが30〜50GBのログを生成でき、合計で約2〜2.5PBに達すると述べています。エンジニアはしばしばC++の専門家を必要とし、異常をプロトコルコードに遡って追跡するのに時間がかかるため、インシデント対応が遅れることがあります。
XRP Ledgerログを移動、分割、インデックス化するAWSパイプライン
提案されたワークフローは、ノードのログをGitHubツールとAWS Systems Managerを使用してAmazon S3に移動させることから始まります。取り込み後、イベントトリガーがAWS Lambda関数を起動し、各ファイルのチャンク境界を定義します。その後、パイプラインはチャンクのメタデータをAmazon SQSにプッシュし、並列処理を行います。
別のLambda関数がS3から該当バイト範囲を取得し、ログ行とメタデータを抽出してCloudWatchに送信し、インデックス化します。AWSのドキュメントでは、EventBridgeとLambdaを使用して大規模なログ処理を行う類似のイベント駆動パターンについて説明しています。
AWSのスタッフは、地域の接続イベントを利用して、迅速なトリアージの利点を示しました。彼らは、Red Seaの海底ケーブルの切断が一部のアジア太平洋地域のノード運営者の接続性に影響したと述べています。エンジニアは運営者からログを収集し、各ノードの大きなファイルを処理してから根本原因のレビューを開始しました。
ログとコードおよびXRPL標準の連携
AWSのエンジニアは、XRPLのコードと標準ドキュメントのバージョン管理を行う並行プロセスについても説明しました。このフローは、主要リポジトリを監視し、Amazon EventBridgeを通じて更新をスケジュールし、バージョン管理されたスナップショットをS3に保存します。インシデント時には、システムがログの署名と適切なソフトウェアリリースおよび仕様をペアリングできます。
この連携は重要です。なぜなら、ログだけではプロトコルのエッジケースを完全に説明できない場合があるからです。トレースとサーバーソフトウェアおよび仕様をペアリングすることで、AIエージェントは異常を可能性の高いコードパスにマッピングできます。目的は、障害やパフォーマンス低下時に運用者に対してより迅速で一貫したガイダンスを提供することです。
この取り組みは、XRPLエコシステムがトークン機能と運用範囲を拡大する中で進められています。XRPLのドキュメントでは、多目的トークンを効率性とトークン化の容易さを目的とした代替可能なトークン設計として説明しています。Rippleはまた、Rippled 3.0.0リリースの新しい修正と改良点も強調しています。
現時点では、この取り組みは研究段階であり、公開製品のリリースではありません。両社とも展開日を発表しておらず、モデルの精度やデータガバナンスのテストを続けています。また、調査中にノード運営者が何を共有するかにも依存します。それでも、このアプローチは、AIとクラウドツールがXRPLのコンセンサスルールを変更せずにブロックチェーンの可観測性を支援できる方法を示しています。