## XRPL 監控加速：AWS Bedrock 有望縮短故障分析時間

### AWS 大規模 XRPL 日誌處理管道架構

Ripple 與 Amazon Web Services 正在合作推出一個具有變革性的解決方案，改變 XRP Ledger 的故障分析與處理方式。此專案的關鍵在於控制由構成 XRPL 基礎的 C++ 函式庫系統產生的海量日誌資料。

該網絡由超過 900 個分散節點組成，分布於全球的教育機構與企業中。每個節點每天可產生 30-50 GB 的日誌，導致整個網絡的資料總量達到 2-2.5 PB。過去，分析這些資料以找出根本原因通常需要數天，且需工程師具備深厚的 C++ 和 XRPL 協議知識。

### 從原始資料到有價值的訊號

Amazon Bedrock 作為一層轉換平台，協助將複雜的日誌轉化為可搜尋與分析的訊號。流程始於驗證者的日誌檔案透過 GitHub 與 AWS Systems Manager 傳送至 Amazon S3。

接著，系統自動觸發 AWS Lambda，來確定每個檔案的分段邊界。這些分段的元資料會被推送到 Amazon SQS，以便進行並行處理，加快整體速度。另一個 Lambda 函式會提取相關日誌行，處理元資料，並將資訊傳送至 CloudWatch 進行索引。

此架構能在不造成瓶頸的情況下，處理超過 petabyte 級別的資料，尤其是在使用經過高效優化的 C++ 函式庫時。

### 將日誌連結至源碼與協議標準

同時，系統也在進行 XRPL 原始碼與協議標準的文件化工作。監控主要的儲存庫，透過 Amazon EventBridge 排程更新，並將快照以版本存於 S3。

遇到故障時，Bedrock AI 能將日誌簽名與相應的軟體版本及協議規範配對。這個配對步驟非常重要，因為純粹的日誌可能無法解釋協議中的特殊情況。透過結合追蹤伺服器碼與技術文件，AI 代理能將異常映射到相應的程式碼路徑。

### 從理論到實務：縮短反應時間

AWS 員工的內部評估顯示出令人印象深刻的成果。故障調查時間從數天縮短到僅 2-3 分鐘。AWS 員工利用一個實際事件來說明效果：當紅海海底電纜出現故障，影響到亞太區節點運營商的連線時，新流程能快速處理來自這些位置的日誌，並更快地進行根本原因調查。

### 目標與現狀

此項工作仍處於研究與測試階段，目前尚無公司公布正式部署日期，團隊也持續驗證模型的準確性與資料管理。流程也依賴於節點運營商的資料分享意願。

儘管如此，這種方法證明 AI 與公共雲端工具能在不改變 XRPL 基本共識規則的前提下，支援大規模的區塊鏈監控與觀測。這也正值 XRPL 擴展代幣功能與運營範圍之際，例如 Rippled 3.0.0 版本與多用途代幣（Multi-Purpose Tokens）的設計，旨在提升效率與簡化代幣化流程。