本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)中心虛擬基礎(chǔ)設(shè)施的故障時(shí)間分析方法，包括：獲取虛擬網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)參數(shù)，并構(gòu)建系統(tǒng)的集成馬爾科夫鏈；對(duì)集成馬爾可夫鏈進(jìn)行凸分解，得到多個(gè)相互獨(dú)立的子馬爾科夫鏈；構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型，并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練；利用訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型對(duì)每個(gè)子馬爾科夫鏈進(jìn)行樣本路徑狀態(tài)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)，得到對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)移策略，以對(duì)系統(tǒng)故障時(shí)間分布進(jìn)行估計(jì)。本發(fā)明將強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與集成馬爾科夫鏈的凸分解算法結(jié)合，在將高維多功能過程轉(zhuǎn)化為一系列相互關(guān)聯(lián)的低維單功能過程基礎(chǔ)上，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體有效訓(xùn)練，可以快速的找到相互關(guān)聯(lián)的單個(gè)馬爾科夫鏈之間的轉(zhuǎn)移過程，從而可以對(duì)系統(tǒng)故障時(shí)間分布進(jìn)行可擴(kuò)展的快速估計(jì)。