在云计算中，为了提供可靠和连续的服务，需要准确而及时的故障检测。 但是，云故障数据，特别是云故障特征数据的采集比较困难，数据量太小，采用大数据训练方法可以解决一定的难度。 因此，提出了一种基于深度学习的故障检测方法。 具有稀疏去噪的自动编码器用于构建并行结构网络。 它可以自动学习和提取故障数据特征，并通过深度学习实现故障检测。 实验表明，在云故障特征数据较少的情况下，该方法比传统方法能够更有效，更准确地检测云计算异常，并确定故障。