本发明公开了一种云环境多指标无监督异常检测和根因分析方法。所述方法具体如下：对云服务器中的多个时序指标数据进行数据的预处理，划分训练集、验证集和测试集；剔除训练集中的异常数据簇，并为训练集其余的数据簇打上伪正常标签；将训练集、测试集和验证集的数据进行样本划分，得到子序列；根据进行样本划分后的训练集的样本数据训练无监督异常检测模型；对测试集的时序指标数据进行异常检测，得到异常概率，确定异常数据点，标记异常区间；使用特征选择方法对异常区间中的多个变量计算权重，根据权重大小得到影响异常的指标。本发明检测的类型更多且准确性越高。其采用的LSTM层对数据的时间关系进行捕获，更好的分析指标的时序特征。