AWS y Ripple investigan Amazon Bedrock AI para monitorear y analizar XRP Ledger

Según personas familiarizadas con la iniciativa, Amazon Web Services y Ripple están investigando el uso de las capacidades de inteligencia artificial generativa (Gen-AI) de Amazon Bedrock para mejorar la forma en que se monitorea y analiza XRP Ledger.

El gigante tecnológico y la empresa de criptomonedas planean aplicar análisis de IA a los registros del sistema de XRP Ledger para reducir el tiempo necesario para investigar problemas de red. Algunas evaluaciones internas de los ingenieros de AWS indican que procesos que antes tardaban varios días ahora podrían completarse en 2-3 minutos.

XRP L es una cadena de bloques descentralizada de capa 1, respaldada por una red global de operadores de nodos independientes dent El sistema está activo desde 2012 y se basa en código C++, una opción computacional que lo hace rápido, pero genera registros de sistema complejos.

XRPL busca reducir las demandas operativas con Amazon Bedrock

Según los documentos de Ripple, XRPL opera más de 900 nodos distribuidos globalmente en universidades, instituciones blockchain, proveedores de monederos electrónicos y entidades financieras. La configuración descentralizada mejora su resiliencia, seguridad y escalabilidad, pero dificulta la visibilidad del comportamiento de la red en tiempo real.

⚠️AMAZON WEB SERVICES y RIPPLE discutiendo AMAZON Bedrock para XRPL🔥

Resumen de este video:
XRP L se ejecuta en código C++ de alto rendimiento (un potente lenguaje de programación).
A escala, los sistemas C++ generan grandes volúmenes de registros crípticos (historial).
AWS colabora con Ripple , utilizando… pic.twitter.com/2bjfT9MOkn

— Professo RipplE ffect (@Prof RipplE ffect) 7 de enero de 2026

Cada nodo produce entre 30 y 50 gigabytes de datos de registro, lo que resulta en un estimado de 2 a 2,5 petabytes de datos. Cuando se dent incidentes , los ingenieros deben revisar manualmente estos archivos para identificar dent y trac hasta el código C++ subyacente.

Una sola investigación podía extenderse hasta dos o tres días, ya que requería la estrecha coordinación entre ingenieros de plataforma y un grupo limitado de expertos en C++ que entendieran los aspectos internos del protocolo. Los equipos de plataforma se vieron obligados a esperar a los ingenieros antes de poder responder adento reanudar el desarrollo de funciones, lo que se vio agravado por la antigüedad y el tamaño del código base.

Según técnicos de AWS que participaron en una conferencia reciente, un corte en un cable submarino del Mar Rojo afectó la conectividad de algunos operadores de nodos en la región Asia-Pacífico. Ripple tuvo que recopilar registros de los operadores afectados y procesar decenas de gigabytes por nodo antes de poder iniciar un análisis significativo.

Vijay Rajagopal, arquitecto de soluciones de AWS, afirmó que la plataforma gestionada que aloja agentes de inteligencia artificial, también conocida como Amazon Bedrock, es capaz de razonar sobre grandes conjuntos de datos. El uso de Bedrock en el análisis de registros de XRPL supuestamente automatizaría el reconocimiento de patrones y el análisis de comportamiento para reducir el tiempo empleado por los inspectores manuales.

Según Rajagopal, Amazon Bedrock es una capa interpretativa entre los registros sin procesar del sistema y los operadores humanos. Puede ayudar a escanear entradas crípticas línea por línea, y los ingenieros podrían consultar modelos de IA que comprenden la estructura y el comportamiento esperado del sistema XRPL.

Canalización de análisis de código y procesamiento de registros de AWS Bedrock

Rajagopal también habló sobre el flujo de trabajo técnico, comenzando con los registros sin procesar generados por validadores, concentradores y controladores de clientes de XRPL. Los registros se transfieren primero a Amazon S3 a través de un flujo de trabajo dedicado utilizando herramientas de GitHub y AWS Systems Manager.

Una vez que los datos llegan a S3, los activadores de eventos activan funciones de AWS Lambda que inspeccionan cada archivo para determinar rangos de bytes para fragmentos individuales en límites de línea de registro en tándem y tamaños de fragmentosdefi. 

Los segmentos resultantes se envían a Amazon SQS para distribuir el procesamiento a escala. Una función Lambda independiente del procesador de registros recupera únicamente los fragmentos relevantes de S3 según los metadatos que recibe. A continuación,traclas líneas de registro y los metadatos asociados antes de reenviarlos a Amazon CloudWatch, donde se pueden indexar y analizar.

“En realidad, solo recupera los fragmentos relevantes de S3 según los metadatos de fragmentos configurados que leyó. Pasa las líneas de registro, extrae los metadatos y los envía a CloudWatch”, explicó el arquitecto.

Además de la solución de ingesta de registros, el sistema también procesa el XRP L con dos repositorios principales. Uno contiene el software principal del servidor para XRP Ledger , mientras que el otro defi estándares y especificaciones para la interoperabilidad con aplicaciones desarrolladas en la red.

Las actualizaciones de estos repositorios se detectan y programanmaticmediante un bus de eventos sin servidor llamado Amazon EventBridge. Con una cadencia defi, la canalización extrae el código y la documentación más recientes de GitHub, versiona los datos y los almacena en S3 para su posterior procesamiento.

Los ingenieros de AWS afirmaron que, sin comprender cómo se supone que debe comportarse el protocolo, los registros sin procesar podrían no ser suficientes para resolver los problemas de los nodos y los tiempos de inactividad. Propusieron que, al vincular los registros con los estándares y el software del servidor que defiel comportamiento de XRPL, los agentes de IA pueden proporcionar explicaciones más precisas de las anomalías.

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