AWS と Ripple XRP 元帳向け Amazon Bedrock AI を検討中

この取り組みに詳しい関係者によると、Amazon Web Servicesと Ripple 、 XRP Ledgerの監視と分析の方法を改善するためにAmazon Bedrockの生成型人工知能（Gen-AI）機能の利用を研究していると報じられている。.

このテクノロジー大手で暗号通貨を扱う企業は、 XRP LedgerのシステムログにAI分析を適用し、ネットワークの問題調査にかかる時間を短縮する計画を立てています。AWSエンジニアによる社内評価によると、かつては数日かかっていたプロセスが、今では2～3分で完了する可能性があるとのことです。.

XRPLは のグローバルネットワークによって支えられた、分散型のレイヤー1ブロックチェーンですdent 。このシステムは2012年から稼働しており、C++コードで構築されています。この計算手法は高速化に貢献しますが、複雑なシステムログを生成します。

XRPLはAmazon Bedrockで運用負荷の削減を目指す

Rippleの資料によると、 XRPLは世界中の大学、ブロックチェーン機関、ウォレットプロバイダー、金融機関など、900以上のノードを運用しています。分散型の仕組みにより、回復力、セキュリティ、スケーラビリティが向上しますが、ネットワークのリアルタイムな挙動の可視性が複雑になります。.

⚠️AMAZON WEB SERVICESと RIPPLE が XRPLのためのAMAZON Bedrockについて議論🔥

この動画の概要：
XRPLは高性能なC++コード（強力なプログラミング言語）上で動作します。
大規模になると、C++システムは大量の難解なログ（履歴）を生成します。AWS
と提携し Ripple、… pic.twitter.com/2bjfT9MOkn

— ProfessoRipplERipplERipplERipplERipplERipplERipplERipplERipplEffect) 2026年1月7日

各ノードは30～50ギガバイトのログデータを生成し、合計で推定2～2.5ペタバイトのデータ量になります。インシデントが発生した場合 、dentは これらのファイルを手作業で精査し、denttractrac tractractractrac tractracなっているC++コードまで遡って追跡する

1回の調査は、プラットフォームエンジニアとプロトコル内部を理解している限られた数のC++エキスパートが緊密に連携する必要があるため、2～3日かかることもありました。プラットフォームチームは、dentへの対応や機能開発の再開にあたり、エンジニアの対応を待たざるを得ませんでした。これは、コードベースの古さと規模が重なったことで、さらに深刻化していました。.

によると AWSの技術者 、紅海の海底ケーブルが切断された際、アジア太平洋地域の一部のノードオペレーターの接続に影響が出たという。 Rippleのプラットフォームチームは、影響を受けたオペレーターからログを収集し、意味のある分析を開始する前に、ノードごとに数十ギガバイトのデータを処理する必要があった。

AWSのソリューションアーキテクト、ヴィジェイ・ラジャゴパル氏は、Amazon Bedrockとも呼ばれる人工知能エージェントをホストするマネージドプラットフォームは、大規模なデータセットを推論できる能力があると述べた。XRP Lのログ分析にBedrockを使用することで XRPパターン認識と行動分析が自動化され、手作業による検査にかかる時間が短縮されるという。.

ラジャゴパル氏によると、Amazon Bedrock は生のシステムログと人間のオペレーターの間にある解釈レイヤーです。難解なエントリを行ごとにスキャンするのに役立ち、エンジニアは XRPL システムの構造と予想される動作を理解する AI モデルにクエリを実行できます。.

AWS Bedrock ログ処理およびコード分析パイプライン

Rajagopal 氏は、 XRPL のバリデーター、ハブ、クライアント ハンドラーによって生成された生のログから始まる技術的なワークフローについても説明しました。ログはまず、GitHub ツールと AWS Systems Manager を使用した専用のワークフローを通じて Amazon S3 に転送されます。.

データが S3 に到達すると、イベントトリガーによって AWS Lambda 関数がアクティブ化され、各ファイルが検査されて、ログ行の境界と事前defiされたチャンクサイズに基づいて個々のチャンクのバイト範囲が決定されます。. 

生成されたセグメントはAmazon SQSに送信され、大規模な処理を分散します。別のログプロセッサLambda関数は、受信したメタデータに基づいて、S3から関連するチャンクのみを取得します。その後、ログ行と関連メタデータをtracし、Amazon CloudWatchに転送します。Amazon CloudWatchでは、これらのログ行はインデックス化と分析の対象となります。.

「実際には、読み込んだチャンクメタデータに基づいて、S3から関連するチャンクのみを取得します。そして、ログ行を渡し、そこからメタデータを取得し、これらのログ行とメタデータをCloudWatchに送信します」とアーキテクトは説明しました。.

ログ取り込みソリューション以外にも、システムは XRPのコアサーバーソフトウェアを含み XRP Ledger、もう1つは defiネットワーク上に構築されたアプリケーションとの相互運用性に関する標準と仕様を定義します

これらのリポジトリからの更新は、Amazon EventBridgeと呼ばれるサーバーレスイベントバスを通じてmaticに検出され、スケジュールされます。パイプラインは、 defiされた周期でGitHubから最新のコードとドキュメントを取得し、データのバージョン管理を行い、S3に保存してさらなる処理を行います。.

AWSのエンジニアたちは、プロトコルの本来の動作を理解しなければ、生のログだけではノードの問題やダウンタイムを解決するのに十分ではないと主張しました。彼らは、ログを XRPLの動作を defi標準規格やサーバーソフトウェアにリンクさせることで、AIエージェントが異常についてより正確な説明を提供できると主張しました。.