云技术的出现,让网络环境中的多项资源实现了共享,实现了资源的有效利用和集中管理。然而近年来,受益于技术驱动、产业需求以及新基建的推进,云计算迅速发展,资源、用户、任务和工作流的规模不断扩大,如何有效的组织海量资源,应对随机波动的需求,通过及时的伸缩控制成本,同时保障流程服务质量,云资源调度与云服务运作优化成为重要的研究领域,也是企业和学术界共同关注的系列问题。特别是近年来容器化高密度混合云的普及,各类大数据集群服务与微服务在各类边端云上混合部署,面向各类用户需求灵活组合而成的复杂流程应用,成为不仅仅是云中智能运维,更是面向核心业务优化的重点管理对象,而对流程运行中未来任务各关键指标的趋势估计和预测是有效的智能化调度的重要前提。因此,本文旨在解决云工作流中未来任务的性能预测问题。经研究发现,目前学术界关于云工作流性能预测问题的研究难点有三。第一,真实场景下的云工作流数据获取困难,目前研究大都基于仿真数据;第二,目前学术界关于云工作流性能的预测大都基于单个虚拟机、实例、单个任务或单个主机,并没有将整个云工作流看作一个整体,缺少上下文信息;第三,少量研究将云工作流性能预测视为时间序列预测问题,考虑了云工作流的整体性,然而,在这些研究中,云工作流收集的序列信息和任务之间的依赖关系是有限的和粗粒度的,导致对图结构的利用不足。为实现云工作流中指定任务的某一指标预测。首先,针对云工作流数据具有的有向无环图（DAG图数据结构）、数据结构不规则、任务节点稀少等特性,经过对相关经典问题的总结,本文选取图神经网络（Graph Neural Network）这一深度学习算法对云工作流性能进行预测,该算法具有天然的图结构特性,可以充分利用云工作流的图结构。其次,考虑到真实场景中云工作流调度的规模性、实时性的现实意义,本文提出了一种适用于图神经网络（Graph Neural Network）的预训练模型,通过预训练模型学习云工作流中的共性特征,随后通过迁移学习将预训练参数迁移到目标数据集中进行微调,这种方法极大的节约了计算成本和时间成本,并且通过实验发现对预测模型的精确度也有提高。最后,为体现本研究的现实意义,对阿里云集群日志数据进行了跟踪并将相关数据集应用到实验场景中,本次实验将云工作流中最后一个任务节点的cpu平均利用率的平均值（meanca）作为预测目标,实验结果验证了在云工作流性能预测中加入预训练的优势。因此,本文研究对于解决企业如何高效灵活的对云工作流性能预测问题具有一定的参考价值。另外,为提高模型精度,研究提出了一种面向类似于云工作流的图结构数据的数据处理方法,在图中插入虚拟节点构造异构图以消除云工作流中的孤立节点,并在节点特征中加入13个图论特征进行特征补充和表征学习,以此获取更多与工作流结构相关的特征,使图神经网络能够更深入地理解图结构。并且提出了适用于云工作流的图结构的随机节点遮盖的预训练机制以此提升模型的学习能力和泛化能力,让工作流中的节点特征以一定的概率进行遮盖,模型需要利用其他节点的特征和工作流中的图结构来恢复被遮盖的节点特征。通过大量的实验验证,结果表明了“随机节点遮盖预训练+异构图注意力网络”架构在云工作流性能预测中的适用性和有效性,以及图论特征和虚拟节点对图结构数据的效果。并且,在工业4.0的背景下,工作流程中未来任务的预测对运营和维护都有帮助。本文提出的算法不仅局限于云工作流性能的预测,对于与本文研究类似的图结构数据的预测也提供了一定的理论参考。该研究提示了企业在有效管理云计算时仅借助简单统计来进行资源估计的弊端。同时预训练也是一种应对积累海量数据的创新管理模式,能综合缩短预测模型迭代周期且提高预测性能。