【链文】Цікаво, що з галуззю надійшли нові новини про технічне співробітництво. AWS і Ripple спільно досліджують можливості генеративного AI Amazon Bedrock, мета яких — покращити процес моніторингу та аналізу мережі XRP Ledger. Обидві компанії планують застосувати AI-аналітику до системних журналів XRPL, що значно скоротить час на виявлення мережевих проблем.
Згідно з даними, ефект від цієї оптимізації досить помітний. Раніше задачі аналізу журналів, які займали кілька днів, тепер вирішуються всього за 2-3 хвилини. Внутрішні оцінки інженерів AWS підтверджують саме це.
Причина цього також цілком зрозуміла — масивні дані журналів C++, що генеруються глобальною мережею нод XRPL, довгий час були болючою точкою для обслуговування та ремонту. Накопичені журнали ускладнювали моніторинг системи та пошук несправностей. Цього разу співпраця фактично спрямована на використання AI для подолання цієї складної задачі, щоб зробити мережеве обслуговування XRPL більш гнучким і швидким. З цієї точки зору, поєднання технологій і сценаріїв застосування досить тісне.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
BearMarketBard
· 01-11 10:11
За кілька днів час знизився до 2 хвилин, ця підвищення ефективності дійсно неймовірна... але проблема з накопиченням журналів XRPL дійсно потрібно вирішити.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaMisery
· 01-09 04:08
За кілька днів час знизився до 2 хвилин, цей приріст ефективності досить вражаючий
---
Але з журналами справді важко, чи AI зможе врятувати ситуацію
---
Спільна робота AWS і Ripple — це досить хороший хід
---
Підвищення ефективності у 100 разів звучить перебільшено, але обробка величезних логів C++ справді є актуальною потребою
---
Згенерований AI нарешті має практичні застосування, а не лише для хайпу
---
Якщо мова йде лише про діагностику логів, чи ця співпраця не є надмірною для такої задачі
---
Інфраструктура XRPL нарешті наздогнала
Переглянути оригіналвідповісти на0
Anon32942
· 01-08 13:33
від кількох днів до 2 хвилин — таке підвищення ефективності трохи неймовірне, правда чи ні
Переглянути оригіналвідповісти на0
ApeWithAPlan
· 01-08 13:28
За кілька днів скоротити до 2 хвилин? Скільки ж це коштує, якщо це справді так, адміністратори XRPL зійдуть з розуму від сміху
Переглянути оригіналвідповісти на0
ResearchChadButBroke
· 01-08 13:26
Через кілька днів до 2 хвилин? Це число звучить трохи перебільшено, але якщо це дійсно можливо так ефективно, я одразу куплю XRPL
Переглянути оригіналвідповісти на0
WagmiAnon
· 01-08 13:25
За кілька днів до 2 хвилин? Такий підвищення ефективності... Це щось новеньке, нарешті хтось згадав оптимізувати ці набридливі журнали.
AWS та Ripple співпрацюють для прискорення моніторингу XRPL за допомогою AI: ефективність аналізу журналів зросла в 100 разів
【链文】Цікаво, що з галуззю надійшли нові новини про технічне співробітництво. AWS і Ripple спільно досліджують можливості генеративного AI Amazon Bedrock, мета яких — покращити процес моніторингу та аналізу мережі XRP Ledger. Обидві компанії планують застосувати AI-аналітику до системних журналів XRPL, що значно скоротить час на виявлення мережевих проблем.
Згідно з даними, ефект від цієї оптимізації досить помітний. Раніше задачі аналізу журналів, які займали кілька днів, тепер вирішуються всього за 2-3 хвилини. Внутрішні оцінки інженерів AWS підтверджують саме це.
Причина цього також цілком зрозуміла — масивні дані журналів C++, що генеруються глобальною мережею нод XRPL, довгий час були болючою точкою для обслуговування та ремонту. Накопичені журнали ускладнювали моніторинг системи та пошук несправностей. Цього разу співпраця фактично спрямована на використання AI для подолання цієї складної задачі, щоб зробити мережеве обслуговування XRPL більш гнучким і швидким. З цієї точки зору, поєднання технологій і сценаріїв застосування досить тісне.