随着云计算技术的飞速发展以及企业、用户对云资源需求的不断增加,云服务平台的集群规模和服务复杂性不断扩大,这给云服务平台的异常诊断带来了挑战。在云服务平台中,用户执行一系列事件从而完成对云服务资源的使用,当执行的事件出现异常,查看事件执行日志是运维人员最常用的异常检测方法。但在复杂的云服务平台中,一个事件的执行往往涉及多个分布式服务,事件的执行日志也分布在不同节点、不同服务的日志文件中,这使得运维人员很难通过人工检查日志快速准确地诊断异常。为了提升云服务平台中事件异常的诊断效率,需要一套完善的事件异常检测与分析系统帮助运维人员进行异常诊断。针对云服务平台中事件异常的诊断,本文设计和实现了一套云服务事件异常检测与分析系统。根据云服务平台事件异常检测与分析的需求,本文提出了系统所具备的功能,将其划分为日志收集与处理子系统和日志分析子系统,并分别对这两个子系统进行架构设计、模块划分以及模块实现。在事件异常的诊断过程中,日志收集与处理子系统为用户提供了灵活的收集日志配置项,用户可通过该配置项对云平台中事件日志进行自定义的初步筛选,系统会从初步筛选的日志中提取出事件的唯一标识,根据该标识和异常情况关键词筛选出事件异常相关的日志并对日志进行清洗和存储。日志分析子系统则为事件异常的分析提供了事件类别、事件异常环节和异常类型三个方面的分析。其中,系统使用滑动窗口方法对收集的日志进行编排,将日志输入一维卷积网络和双向GRU网络结合的神经网络模型进行事件分类。然后,系统将日志输入相应事件类别的事件流程自动机判断事件异常环节。最后,系统将日志和事先建立的异常模板知识库进行匹配,分析出事件异常的类型。本文在介绍完云服务事件异常检测与分析系统的设计与实现之后,分别对两个子系统进行了功能测试以及性能测试,保证系统符合预期的设计与功能需求。测试结果表明,系统在云服务事件异常检测与分析中有较好效果。