近年来,越来越多的租户选择业务上云,以降低运维成本和提高服务质量。部署于云网络上的云网络产品通常采用虚拟化技术,使得同一台物理机上面的若干云网络产品实例可提供给不同的租户使用。然而,这种云网络产品共享同一物理设备的特性往往会使得云网络产品实例故障的危害性更大（例如,某实例异常造成CPU资源耗尽将导致其余云网络产品实例难以为其租户提供高质量服务）,进而使得故障排查尤为复杂,最终极大地增长了故障排除所需的时间。因此,面向云网络产品实例的故障诊断研究对于保障云网络的可靠性与稳定性具有重要意义。目前,常见的面向云网络产品实例故障诊断方式主要分为以下两种:被动式故障诊断和主动式故障诊断。其中,被动式故障诊断由于其开销小,对租户非入侵的优点,被广泛应用于工业界。在本文所考虑的某大型云服务提供商中,就通过预设一系列实例级别的诊断规则（例如对CPU监测指标设定安全阈值、抓取软件变更相关事件日志等）来被动式地提取实例信息并输出诊断规则判定结果,从而实现云网络产品实例级别的故障诊断。然而,即便获得了实例级别的诊断结果,仍依赖专家知识进行人工排查,以获得最终的故障根因。这往往耗时耗力。如何进一步提升云网络产品实例诊断的效率,将是本文的重中之重。针对该问题,许多研究学者已对网络故障诊断进行了深入的研究,但现有研究成果多面向于大型网络系统,缺乏对云网络产品实例诊断结果再分析的研究,并且尚未在实际云网络数据中进行实验验证。对此,本文基于实际云网络诊断结果数据,创新性地提出了一种针对云网络产品实例诊断结果的自动化分析工具。该工具通过利用实例诊断结果的时序关联等特性,实现了云网络产品实例的故障检测和故障分类,从而减少了技术人员重复性推断工作,协助技术人员更高效地完成故障排除任务。具体而言,本文主要贡献可归纳为以下三点:（1）考虑云网络产品实例诊断结果数据的时序关联特性,设计了一种基于窗口化时序数据的多示例学习循环神经网络算法以进行故障检测,克服了单点时序数据难以深入刻画数据时序关联和故障标签粒度太大的难点,实现了准确的云网络产品实例故障检测,即准确识别实例故障所处的时间窗口。（2）考虑云网络产品实例故障类型与实例诊断结果的映射关系,将云网络产品实例故障分类问题抽象为码本的解码问题。针对解码算法复杂度过高的情况,提出了由码本矩阵优化算法和基于贡献度的故障搜索算法构成的基于改进码本方法的云网络产品实例故障分类算法,在不降低算法精度的前提下减少了码本矩阵的维数和候选解决方案集的基数,大幅提升了算法效率。（3）使用真实的云网络产品实例诊断结果数据对所提出的算法进行实验验证与性能评估。基于某大型云服务提供商的线上诊断结果数据,对故障检测模型在时序信息提取、分类准确度等性能进行了验证及分析,并在测试集数据上取得了 93.85%的准确率和92.07%的F分数。基于故障检测算法获得的真阳性故障数据,对故障分类模型在运行时间、分类有效率等性能进行了验证及分析,并获得了 92.59%的诊断率和85.70%的诊断有效率。