대규모 IT 서비스를 운영하는 곳에서 단지 하나의 시스템을 관리하는 경우는 매우 드물다. 물론 관제를 전담하는 조직이 있다면 서비스의 이상유무에 대해 모니터링이 가능하겠지만, 관제 담당자는 각 서비스의 업무 지식과 도메인에 대해 잘 알지 못하기 때문에, 특정 서비스의 비정상 여부를 판단하기 어려운 것이 사실이다. 따라서 각 서비스마다의 특성을 분석하고 패턴을 학습하여 이상여부를 판단하는 탐지모델의 needs가 나날이 증가하고 있다. 본 연구에서는 웹서버의 access log에 기록되어 있는 시계열 데이터를 이용하여, 기존 스펙트럼 잔차 방식의 모델이 실시간으로 이상징후를 탐지할 수 있을지에 대해 살펴보고, 실시간 탐지가 어려운 문제를 해결하기 위해 다항회귀모델과 앙상블한 모델을 제시함으로써, 장애상황이 발생하기 전에 빠른 대처를 할 수 있도록 모델을 구현하였다. 그 결과 시스템 장애가 발생하기 전에 이상징후를 감지하여 선제대응을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.