AWS dan Ripple sedang menjelajahi AI Amazon Bedrock untuk XRP Ledger
AWSXRP
AWS dan Ripple sedang menjelajahi AI Amazon Bedrock untuk XRP Ledger
Oleh Florence Muchai
Diperbarui: 8 Januari 2026, 11:39 AM WIB
3 menit membaca
AWS dan #RİPPLE menjelajahi AI Amazon Bedrock untuk XRP LedgerKantor Layanan Web #amazon di Houston, Texas. Sumber: Wikipedia.
Isi
1. #XRPL berusaha mengurangi beban operasional dengan Amazon Bedrock
2. #AWS pipeline pemrosesan log dan analisis kode bedrock
AWS dan Ripple dilaporkan sedang menjelajahi penggunaan AI Amazon Bedrock untuk menganalisis log sistem dan perilaku jaringan XRP Ledger.
Inisiatif ini bertujuan untuk mengurangi waktu investigasi insiden XRPL dari hari menjadi menit dengan mengotomatisasi analisis log dan kode.
Upaya ini menargetkan tantangan operasional lama yang disebabkan oleh volume log C++ yang sangat besar di seluruh jaringan node global XRPL.
Amazon Web Services dan Ripple dilaporkan sedang meneliti penggunaan kemampuan kecerdasan buatan generatif (Gen-AI) Amazon Bedrock untuk memperbaiki cara XRP Ledger dipantau dan dianalisis, menurut orang-orang yang mengetahui inisiatif ini.
Raksasa teknologi dan perusahaan kripto ini berencana menerapkan analisis AI pada log sistem XRP Ledger untuk mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyelidiki masalah jaringan. Beberapa penilaian internal dari insinyur AWS menunjukkan bahwa proses yang dulu memakan waktu beberapa hari kini bisa diselesaikan dalam 2-3 menit.
XRPL adalah blockchain layer-1 terdesentralisasi yang didukung oleh jaringan global operator node independen. Sistem ini telah beroperasi sejak 2012 dan dibangun berdasarkan kode C++, pilihan komputasi yang membuatnya cepat tetapi menghasilkan log sistem yang kompleks.
XRPL berusaha mengurangi beban operasional dengan Amazon Bedrock
Menurut dokumen Ripple, XRPL mengoperasikan lebih dari 900 node yang tersebar di seluruh dunia di universitas, lembaga blockchain, penyedia dompet, dan perusahaan keuangan. Setup terdesentralisasi ini meningkatkan ketahanan, keamanan, dan skalabilitasnya, tetapi mempersulit visibilitas terhadap perilaku jaringan secara real time.
