本公开提供了一种云环境异常检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域。其中，云环境异常检测方法包括：收集云环境的原始日志数据；对原始日志数据执行基于随机森林的特征重要性评估，基于评估结果生成图像特征；基于图像特征对深度学习卷积神经网络进行模型训练，生成异常检测模型；基于异常检测模型对待检测的云环境日志进行异常检测，以在检测到异常时，生成异常检测结果。通过本公开的技术方案，一方面，基于随机森林的特征重要性评估生成的图像特征，能够在训练特征集中只保留关键特征，有利于缩短训练时长，另一方面，采用深度学习卷积神经网络作为训练模型，也能够使用比较少的模型训练参数，也有利于缩短训练时间。