요약 오늘날 복잡한 클라우드 및 마이크로서비스 기반 시스템에서는 문제가 발생하는 것이 놀라운 일이 아닙니다. 최신 관찰 가능성 도구를 사용하여 문제를 신속하게 감지하는 데 큰 진전을 이루었지만, 사고의 실제 근본 원인, 즉 사고를 실제로 유발한 원인을 파악하는 것은 여전히 어렵고 수동적이며 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 여기서 대규모 언어 모델(LLM)이 등장합니다. 이러한 AI 모델은 로그, 경고, 문서 및 자연어를 이해하도록 훈련되었으며, 이 모든 것은 사고 중에 매우 중요합니다. LLM의 힘을 활용함으로써 팀은 근본 원인 분석(RCA)을 크게 가속화하고, 다운타임을 줄이며, 심지어 자가 치유 시스템의 기반을 마련할 수도 있습니다.