【链文】Интересно, что в индустрии поступили новости о новом прогрессе в техническом сотрудничестве. AWS и Ripple объединяют усилия для исследования возможностей генеративного ИИ Amazon Bedrock, целью которых является улучшение процессов мониторинга и анализа сети XRP Ledger. Обе компании планируют использовать ИИ-анализ для системных журналов XRPL, что значительно сократит время на устранение сетевых проблем.
С точки зрения данных, эффект от этой оптимизации довольно заметен. Ранее задачи анализа журналов, которые занимали несколько дней, теперь решаются всего за 2-3 минуты. Внутренняя оценка инженеров AWS подтверждает это.
Причина этого понятна — огромные объемы данных журналов C++, генерируемых глобальной сетью узлов XRPL, долгое время были болью для операторов. Накопленные журналы делали мониторинг системы и устранение неисправностей неэффективными. Это сотрудничество по сути своей — попытка использовать ИИ для решения этой сложной задачи, сделать управление сетью XRPL более гибким и быстрым. С этой точки зрения, интеграция технологий и сценариев применения выглядит довольно тесной.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
BearMarketBard
· 01-11 10:11
Несколько дней снизилось до 2 минут, такое повышение эффективности действительно впечатляет... Однако проблема накопления журналов XRPL действительно нужно решить
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaMisery
· 01-09 04:08
Несколько дней до 2 минут, такой рост эффективности действительно впечатляет
---
Но логирование — это действительно большая головная боль для операторов, насколько надежна помощь ИИ в этом вопросе
---
AWS и Ripple объединились, эта стратегия все еще выглядит перспективной
---
Увеличение эффективности в 100 раз звучит преувеличенно, но обработка огромных объемов C++ логов действительно необходима
---
Генеративный ИИ наконец-то нашел действительно практическое применение, а не только хайповые концепции
---
Если речь только о проверке логов, не кажется ли эта кооперация немного чрезмерной
---
Инфраструктура XRPL наконец-то догнала развитие
Посмотреть ОригиналОтветить0
Anon32942
· 01-08 13:33
От нескольких дней до 2 минут — такое повышение эффективности немного невероятно, правда ли это?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ApeWithAPlan
· 01-08 13:28
Несколько дней сократилось до 2 минут? Если это действительно так, то сколько бы это стоило, операторы XRPL наверняка будут смеяться до слёз
Посмотреть ОригиналОтветить0
ResearchChadButBroke
· 01-08 13:26
Несколько дней до 2 минут? Эта цифра звучит немного преувеличенно, но если это действительно так эффективно, я сразу куплю XRPL.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WagmiAnon
· 01-08 13:25
Несколько дней до 2 минут? Такое повышение эффективности... Есть что-то в этом, наконец-то кто-то вспомнил оптимизировать эти надоедливые журналы.
AWS и Ripple совместно используют ИИ для ускорения мониторинга XRPL: эффективность анализа журналов увеличена в сотни раз
【链文】Интересно, что в индустрии поступили новости о новом прогрессе в техническом сотрудничестве. AWS и Ripple объединяют усилия для исследования возможностей генеративного ИИ Amazon Bedrock, целью которых является улучшение процессов мониторинга и анализа сети XRP Ledger. Обе компании планируют использовать ИИ-анализ для системных журналов XRPL, что значительно сократит время на устранение сетевых проблем.
С точки зрения данных, эффект от этой оптимизации довольно заметен. Ранее задачи анализа журналов, которые занимали несколько дней, теперь решаются всего за 2-3 минуты. Внутренняя оценка инженеров AWS подтверждает это.
Причина этого понятна — огромные объемы данных журналов C++, генерируемых глобальной сетью узлов XRPL, долгое время были болью для операторов. Накопленные журналы делали мониторинг системы и устранение неисправностей неэффективными. Это сотрудничество по сути своей — попытка использовать ИИ для решения этой сложной задачи, сделать управление сетью XRPL более гибким и быстрым. С этой точки зрения, интеграция технологий и сценариев применения выглядит довольно тесной.