Técnica de Aprendizagem não Supervisionada para Detecção de Falhas em Computação em Nuvem - Nunes e Silva, Carlos Manoel; Sousa, Erica Teixeira Gomes de (Anais do Workshop de Testes e Tolerância a Falhas (WTF); 2026: Anais do XXVII Workshop de Testes e Tolerância a Falhas, 2026)
A crescente complexidade dos ambientes de computação em nuvem tem intensificado a necessidade de técnicas eficientes para detecção automática de falhas. Este artigo propõe uma abordagem baseada em aprendizado não supervisionado para análise de logs, utilizando Skip-Gram para geração de embeddings e K-Means para identificação de padrões anômalos. Os experimentos foram conduzidos em um ambiente OpenStack com injeção controlada de falhas dos tipos resizing e mismatch. Os resultados demonstraram AUC de 0,89 e acurácia de 87% para a falha resizing, e AUC de 0,857 e acurácia de 83% para a falha mismatch. Destaca-se o Recall de 1,0 para a falha mismatch, indicando detecção de 100% das falhas reais.