AWS e Ripple explorando a IA Amazon Bedrock para o XRP Ledger
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AWS e Ripple explorando a IA Amazon Bedrock para o XRP Ledger
Por Florence Muchai
Atualizado: 8 de janeiro de 2026 às 11:39 AM UTC
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AWS e
#RİPPLE explorando a IA Amazon Bedrock para o XRP LedgerO escritório dos Serviços Web
#amazon (AWS) em Houston, Texas. Fonte: Wikipedia.
Conteúdo
1.
#XRPL busca reduzir as demandas operacionais com o Amazon Bedrock
2.
#AWS pipeline de processamento de logs e análise de código do Bedrock
AWS e Ripple estão supostamente explorando o uso da IA Amazon Bedrock para analisar os logs do sistema e o comportamento da rede do XRP Ledger.
A iniciativa visa reduzir o tempo de investigação de incidentes no XRPL de dias para minutos, automatizando a análise de logs e código.
O esforço visa desafios operacionais persistentes causados pelos volumes massivos de logs em C++ em toda a rede global de nós do XRPL.
Amazon Web Services e Ripple estão supostamente pesquisando o uso das capacidades de inteligência artificial generativa (Gen-AI) do Amazon Bedrock para melhorar como o XRP Ledger é monitorado e analisado, segundo pessoas familiarizadas com a iniciativa.
A gigante de tecnologia e a empresa de cripto estão planejando aplicar análise de IA aos logs do sistema do XRP Ledger para reduzir o tempo necessário para investigar problemas na rede. Algumas avaliações internas dos engenheiros da AWS indicam que processos que antes levavam vários dias agora podem ser concluídos em 2 a 3 minutos.
O XRPL é uma blockchain de camada 1 descentralizada apoiada por uma rede global de operadores de nós independentes. O sistema está em funcionamento desde 2012 e é construído em código C++, uma escolha computacional que o torna rápido, mas gera logs de sistema complexos.
XRPL busca reduzir as demandas operacionais com o Amazon Bedrock
De acordo com os documentos da Ripple, o XRPL opera mais de 900 nós distribuídos globalmente em universidades, instituições de blockchain, provedores de carteiras e empresas financeiras. A estrutura descentralizada melhora sua resiliência, segurança e escalabilidade, mas complica a visibilidade sobre o comportamento da rede em tempo real.
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