본 논문은 클라우드 시스템의 고장을 실시간으로 감지하고 완화하는 지능형 메커니즘에 대해 제안한다. 기존의 고장 감지 방법이 현대 클라우드 환경의 규모와 역동성에 대처하기 어려운 점을 고려하여, 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 새로운 AI 프레임워크를 제시한다. 이 모델은 기존 머신러닝 고장 감지 알고리즘과 LLM의 자연어 이해 능력을 결합하여 시스템 로그, 오류 보고서 및 실시간 데이터 스트림을 의미적 맥락을 통해 처리하고 분석한다. 다층 아키텍처와 지도 학습(고장 분류), 비지도 학습(이상 감지)을 결합하여 잠재적인 고장을 예측하고 자동으로 자가 치유 메커니즘을 실행한다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 고장 감지 시스템보다 고장 감지 정확도, 시스템 가동 중단 시간 감소 및 복구 속도 측면에서 상당히 우수함을 보였다.
