Selon des sources proches du dossier, Amazon Web Services et Ripple mèneraient des recherches sur l'utilisation des capacités d'intelligence artificielle générative (Gen-AI) d'Amazon Bedrock afin d'améliorer la façon dont le registre XRP est surveillé et analysé.
Le géant technologique et la société de cryptomonnaies prévoient d'appliquer l'analyse par intelligence artificielle aux journaux système du registre XRP afin de réduire le temps nécessaire à l'investigation des problèmes de réseau. Selon certaines évaluations internes d'ingénieurs d'AWS, des processus qui prenaient auparavant plusieurs jours pourraient désormais être effectués en 2 à 3 minutes.
XRP L est une blockchain décentralisée de couche 1, gérée par un réseau mondial d'opérateurs de nœuds indépendants dent Le système est opérationnel depuis 2012 et repose sur le langage C++, un choix de programmation qui lui confère une grande rapidité, mais génère des journaux système complexes.
XRPL cherche à réduire les exigences opérationnelles avec Amazon Bedrock
D'après les documents de Ripple, XRPL exploite plus de 900 nœuds répartis dans le monde entier, notamment dans des universités, des institutions blockchain, des fournisseurs de portefeuilles numériques et des sociétés financières. Cette architecture décentralisée renforce sa résilience, sa sécurité et son évolutivité, mais complique la visibilité sur le comportement du réseau en temps réel.
⚠️AMAZON WEB SERVICES et RIPPLE discutent d'AMAZON Bedrock pour le XRPL🔥
Présentation de cette vidéo :
XRP L fonctionne avec du code C++ haute performance (un langage de programmation puissant).
À grande échelle, les systèmes C++ génèrent d'importants volumes de journaux (historique) cryptiques.
AWS collabore avec Ripple et utilise… pic.twitter.com/2bjfT9MOkn— Professo RipplE ffect (@Prof RipplE ffect) 7 janvier 2026
Chaque nœud génère entre 30 et 50 gigaoctets de données de journalisation, soit un volume de données estimé entre 2 et 2,5 pétaoctets. En cas dent incident , les ingénieurs doivent analyser manuellement ces fichiers pour dent les anomalies et trac au code C++ sous-jacent.
Une seule enquête pouvait durer deux ou trois jours, car elle nécessitait une étroite collaboration entre les ingénieurs de la plateforme et un nombre restreint d'experts C++ maîtrisant le fonctionnement interne du protocole. Les équipes de la plateforme se retrouvaient souvent à devoir attendre les ingénieurs avant de pouvoir réagir auxdentou reprendre le développement de nouvelles fonctionnalités, un problème amplifié par l'ancienneté et la taille du code source.
D'après des techniciens d'AWS intervenus lors d'une récente conférence, la rupture d'un câble sous-marin en mer Rouge a perturbé la connectivité de certains opérateurs de nœuds dans la région Asie-Pacifique. Ripple a dû collecter les journaux des opérateurs concernés, puis traiter des dizaines de gigaoctets par nœud avant de pouvoir procéder à une analyse pertinente.
Selon Vijay Rajagopal, architecte de solutions chez AWS, la plateforme gérée qui héberge les agents d'intelligence artificielle, également connue sous le nom d'Amazon Bedrock, est capable de traiter de vastes ensembles de données. L'utilisation de Bedrock pour l'analyse des journaux XRPL permettrait d'automatiser la reconnaissance des formes et l'analyse comportementale, réduisant ainsi le temps consacré par les inspecteurs manuels.
Selon Rajagopal, Amazon Bedrock est une couche d'interprétation entre les journaux système bruts et les opérateurs humains. Elle permet d'analyser les entrées cryptiques ligne par ligne, et les ingénieurs peuvent interroger des modèles d'IA qui comprennent la structure et le comportement attendu du système XRPL.
Pipeline de traitement des journaux et d'analyse de code AWS Bedrock
Rajagopal a également évoqué le flux de travail technique, en commençant par les journaux bruts générés par les validateurs, les hubs et les gestionnaires clients de XRPL. Ces journaux sont d'abord transférés vers Amazon S3 via un flux de travail dédié utilisant les outils GitHub et AWS Systems Manager.
Une fois que les données atteignent S3, des déclencheurs d'événements activent des fonctions AWS Lambda qui inspectent chaque fichier pour déterminer les plages d'octets pour chaque segment en tandem, en fonction des limites des lignes de journal et des tailles de segmentsdefi.
Les segments obtenus sont ensuite envoyés à Amazon SQS pour une distribution à grande échelle du traitement. Une fonction Lambda de traitement des journaux distincte récupère uniquement les segments pertinents depuis S3 en fonction des métadonnées reçues. Elletracensuite les lignes de journal et les métadonnées associées avant de les transmettre à Amazon CloudWatch, où elles peuvent être indexées et analysées.
« En réalité, il récupère uniquement les segments pertinents depuis S3 en fonction des métadonnées de segments configurées qu'il a lues. Il transmet ensuite les lignes de journal, en extrait les métadonnées et les envoie à CloudWatch », a expliqué l'architecte.
En plus de la solution d'ingestion des journaux, le système traite également le XRP L à l'aide de deux référentiels principaux. L'un contient le logiciel serveur principal du registre XRP , tandis que l'autre defi les normes et les spécifications d'interopérabilité avec les applications construites sur le réseau.
Les mises à jour provenant de ces dépôts sontmaticdétectées et planifiées via un bus d'événements sans serveur appelé Amazon EventBridge. À une fréquence defi, le pipeline récupère le code et la documentation les plus récents depuis GitHub, versionne les données et les stocke dans S3 pour un traitement ultérieur.
Les ingénieurs d'AWS ont affirmé que, sans comprendre le fonctionnement du protocole, les journaux bruts pourraient ne pas suffire à résoudre les problèmes de nœuds et les interruptions de service. Ils ont avancé qu'en reliant les journaux aux normes et aux logiciels serveurs qui defile comportement de XRP, les agents d'IA pourraient fournir des explications plus précises des anomalies.
