ريبل و AWS يتعاونان: تقليل تشخيصات شبكة XRPL من أيام إلى دقائق باستخدام الذكاء الاصطناعي

يُمثل التعاون بين Ripple و Amazon Web Services تحولًا هامًا في كيفية تعامل شبكات البلوكشين مع الكفاءة التشغيلية. الآن، تستفيد الشركتان من تقنية الذكاء الاصطناعي في Amazon Bedrock لثورة في كيفية معالجة وتحليل سجلات الشبكة الواسعة لـ XRP Ledger.

التحدي: عنق الزجاجة في بيانات XRPL

تشغيل شبكة دفتر أستاذ عالمية يولد كميات هائلة من سجلات نظام C++ عبر عدد لا يحصى من بنية العقد. لطالما عانت شبكة XRP Ledger من عملية التحقيق في المشكلات الفنية والظواهر غير الطبيعية في الأداء التي تستغرق وقتًا طويلاً. ما كان يتطلب أيامًا من التحليل اليدوي لتحديد مشكلات الشبكة أصبح نقطة ألم حاسمة للحفاظ على استقرار النظام.

الحل: الذكاء الاصطناعي التوليدي للتحليل في الوقت الحقيقي

من خلال دمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي في Amazon Bedrock مع بنية مراقبة XRPL، وجدت Ripple و AWS إجابة عملية. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الآن معالجة سجلات دفتر الأستاذ المعقدة وتوليد رؤى قابلة للتنفيذ في غضون 2 إلى 3 دقائق—تحسن كبير يغير بشكل جذري كيفية استجابة المهندسين للحوادث.

ينبع هذا الاختراق من تقييمات أجراها مهندسو AWS، الذين أكدوا أن التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يضغط ما كان يستغرق أيامًا إلى دقائق. لا يسرع الذكاء الاصطناعي التوليدي العملية فحسب؛ بل يحسن الدقة أيضًا من خلال تقليل الأخطاء البشرية في تفسير السجلات.

لماذا يهم هذا للنظام البيئي

بالنسبة لـ XRP Ledger والنظام البيئي الأوسع، تعني التشخيصات الأسرع موثوقية أفضل للشبكة وأوقات استجابة أسرع للحوادث. يمكن أن يضع هذا الكسب في الكفاءة نموذجًا لكيفية تعامل شبكات البلوكشين الأخرى مع المراقبة التشغيلية والصيانة، مما يضع كل من Ripple و AWS كمبتكرين في تطبيق الذكاء الاصطناعي على تحديات بنية تحتية للبلوكشين.

تُظهر الشراكة أن أدوات الذكاء الاصطناعي من مستوى المؤسسات أصبحت بشكل متزايد جزءًا أساسيًا من البنية التحتية للعمليات من الجيل التالي للبلوكشين.