基于大语言模型的云端 AI 系统：智能故障检测与自我愈合
分布式、并行与集群计算
2025-05-20 v1 人工智能
摘要
随着云计算系统快速发展及其基础设施日益复杂，实时检测和缓解故障的智能机制变得越来越重要。传统的故障检测方法往往难以应对现代云环境的规模和动态特性。在本研究中，我们提出一种基于巨型语言模型（Massive Language Model, LLM）的新型 AI 框架，用于云端系统的智能故障检测和自我愈合机制。该模型将现有机器学习故障检测算法与LLM的自然语言理解能力结合，用于处理和解析系统日志、错误报告和实时数据流。该方法采用多层架构，结合监督学习进行故障分类和无监督学习进行异常检测，以便在故障发生前预测潜在故障并自动触发自我愈合机制。实验结果表明，所提出的模型在故障检测准确率、系统停机时间减少和恢复速度方面显著优于传统故障检测系统。
引用
@article{arxiv.2505.11743,
title = {Cloud-Based AI Systems: Leveraging Large Language Models for Intelligent Fault Detection and Autonomous Self-Healing},
author = {Cheng Ji and Huaiying Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.11743},
year = {2025}
}