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本发明公开了一种基于Transformer的云数据中心环境下任务故障预测方法，该方法首先，将任务执行过程中的CPU使用率、内存使用率等信息组成时间序列，将任务故障预测问题建模成基于时间序列的二分类问题。然后将一维卷积神经网络与Transformer相结合，通过一维卷积神经网络提取时间序列的局部依赖关系，并通过Transformer核心的多头注意力机制，自适应地为每个时间点赋予权重，提取不同子空间下的全局依赖关系。本发明将1DCNN和Transformer模型相结合，可以互补地提取时间序列的特征，避免了传统时序神经网络容易出现信息遗忘的缺点，提高特征抽取的质量，更加准确地预测任务是否会发生故障。