本发明公开的一种基于环形联邦学习的网络切片资源预测方法及系统，包括：获取VNFs序列中每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据；根据每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据和训练好的网络切片资源预测模型，获得网络切片所需资源的预测结果；其中，网络切片资源预测模型采用环形联邦学习框架构建，将每一个VNF所在物理节点作为参与联邦学习的客户端，为每一个客户端构建节点资源预测模型，将每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据对应输入到VNF所在物理节点的节点资源预测模型中，输出网络切片下一时刻所需资源预测结果。提高了网络切片资源预测的准确性。