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第一章：报告基础信息
•报告标题：《腾讯云AI营销白皮书1.0》 •发布机构：腾讯云（Tencent Cloud） •发布时间：未明确标注 •行业标签：技术服务 •产品标签：#CLS、#Kafka、#COS、 数据支撑：标杆客户通过腾讯云方案实现资源成本节省30%以上（蓝色光标、TradPlus）、资源利用率提升38%（至真科技）、数据处理性能提升20%（TradPlus）、客服拦截80%常见问题（天润融通） •样本规模：覆盖8大核心场景（创意、触达、数据、运营等），包含16个标杆客户案例（蓝色光标、TradPlus、Bidnex、至真科技、保利威、微吼、EC、百应、明略、珍岛、微伴助手、探马、天润融通、智齿科技 •数据库来源：CLS日志服务、COS对象存储、TDSQL-C MySQL、TCHouse-D、EMR、WeData。 •调研时间范围：未明确标注。 •AI+触达：痛点-程序化广告高并发低延迟（千亿级日请求）、网络成本高（占IT支出超40%）、频控与流量分配低效；解决方案-#TCHouse-D+TDSQL-C实时数仓、#CLS+Kafka日志处理、#
22010编辑于 2026-03-19日志分析哪家的性价比高？2025年最新测评：企业级选手必看这四家
面对阿里云、AWS、华为云等巨头的竞争，腾讯云日志服务（CLS）凭借其技术积累与创新功能，正成为性价比赛道的新标杆。本文将从功能、价格、生态等维度，结合2025年最新数据，为企业用户解析最优选择。 四、客户案例实证 某头部互联网企业通过腾讯云CLS实现： 运维效率提升：日均处理500TB日志，故障定位时间从2小时缩短至5分钟； 成本下降65%：利用日志沉降+智能采样，存储成本降低超50万元 结语 在日志分析赛道，腾讯云CLS以“全功能免费+企业级弹性付费”为核心优势，结合持续的技术创新（如CQL语法、跨主题检索），成为性价比最优的选择。 对于追求稳定性、生态兼容性及长期成本控制的企业，CLS无疑是2025年的首选方案。 立即登录https://cloud.tencent.com/product/cls领取免费额度，开启高效运维新时代！
55610编辑于 2025-10-13- 来自专栏日志服务CLS
【日志服务CLS】一键开启腾讯电子签的高效运维之旅
CLS vs ELK 在一段时间后，考虑到现有方案运维成本较高，将腾讯云日志服务 CLS 与 ELK 对比，并对重点关注的性能/可靠性/运维/成本上进行了再次评估。 性能提升 6 倍+ ELK 困扰腾讯电子签许久的查询慢的问题，在使用CLS后，日志可检索的时效性得到了很大的改善，从分钟级提升为10秒级，排障效率也有着显著的提升，并且结合CLS的"分区自动分裂"功能， 一方面由于 CLS 按量计费，按需使用，ES按资源收费，需提前计划并购买资源；另一方面由于 CLS 在存储引擎层和检索性能上做了诸多优化，相对 ELK 有较大的成本优势。 4. 如发现有“error”字段可于1分钟内告警；通过SQL语句，在仪表盘可快速展示不同客户的访问来源及使用频次，方便实时了解产品的运营情况。 CLS公众号.jpg 往期文章： 日志源解析｜自建Kubernetes集群部署CLS日志服务原理及场景实现 【日志服务CLS】免费体验Demo日志：一键开启，CLS全功能开箱即用 【日志服务CLS】容器服务
1.6K30编辑于 2021-12-20 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 网络工程-VTP
文章目录 前言 一、VTP协议 二、VTP域 三、VTP的运行模式4-1 四、VTP的运行模式4-2 五、VTP的运行模式4-3 六、VTP的运行模式4-4 七、VTP通告 八、VTP配置2-1 九、VTP 二、VTP域 VTP域的组成 具有相同域名，通过Trunk相连的一组交换机 三、VTP的运行模式4-1 服务器模式（Server） 可以创建、删除和修改VLAN 学习、转发相同域名的VTP通告 客户机模式 Transparent） 可以创建、删除和修改VLAN，但只在本地有效 转发但不学习VTP通告 四、VTP的运行模式4-2 Server模式 五、VTP的运行模式4-3 Client模式 六、VTP的运行模式4- VTP通告类型 1）汇总通告（服务器） 2）通告请求（客户机、服务器） 3）详细通告（服务器） 八、VTP配置2-1 创建VTP域 Switch(config)# vtp domain domain_name
61940编辑于 2022-12-01 - 来自专栏全栈程序员必看
HttpServletResponse接口
ServletException, IOException HttpServletResponse 接口提供了与 HTTP 协议相关的一些方法，Servlet 可通过这些方法来设置HTTP响应头或向客户端写 sendError(int sc)：向客户端发送一个代表特定错误的HTTP响应状态代码。 sendError(int sc, String msg)：向客户端发送一个代表特定错误的HTTP响应状态代码，并且发送具体的错误消息。 例程4-4的HelloServlet类的doGet()方法先得到username请求参数，对其进行中文字符编码转换，然后判断username参数是否为null。 例程4-4 HelloServlet.java public class HelloServlet extends HttpServlet { public void doGet(HttpServletRequest
95730发布于 2021-05-19 - 来自专栏张叔叔讲互联网
一文读懂：什么是ID-Mapping
ID-Mapping主要解决的是信息孤岛问题，如表4-4所示，展示了几种常见的信息孤岛情形。 表4-4 几种常见的信息孤岛情形信息孤岛情形主要问题ID-Mapping解决思路同一应用，相同客户端登录前使用DeviceId标识用户，登录后使用UserId标识用户，登录前后信息无法打通打通登录前DeviceId 登录前数据可用于登录后业务使用同一应用，不同客户端同一个应用有不同的客户端，如Android和IOS客户端，H5网页、小程序等。 当同一个用户使用不同客户端时，登录前都是不同的DeviceId，无法打通不同端下的用户数据通过关联不同端登录前后数据，唯一标识一个用户，实现数据在多端的融合不同应用，不同客户端同一个公司旗下有多款应用，
1.2K20编辑于 2023-10-15 【AI 进阶笔记】Faster R-CNN 与 SSD 结合：RefineDet
以 Faster R-CNN 为代表的两阶段方法（先生成候选框再分类回归）凭借高精度成为行业标杆，但其复杂的流程导致计算效率较低；而以 SSD 为代表的单阶段方法（直接密集预测目标）虽能实现实时检测，却因类别不平衡和小目标检测能力不足等问题 以下是一个简单的损失函数实现：def refine_det_loss(cls_preds, reg_preds, cls_labels, reg_labels, num_anchors, lambda_cls =1, lambda_reg=1): # 分类损失：使用交叉熵损失 cls_loss = nn.CrossEntropyLoss()(cls_preds.view(-1, num_anchors ), reg_labels.view(-1, 4)) # 总损失 total_loss = lambda_cls * cls_loss + lambda_reg * reg_loss 损失函数中的权重 lambda_cls 和 lambda_reg 用于平衡分类任务和回归任务的贡献，从而使得模型在训练过程中更加稳定。希望这篇文章对你有所帮助！下次见！
56730编辑于 2025-04-09- 来自专栏接地气学堂
标杆分析法，90%数据分析师都忘了这一步
具体操作，分为5个步骤 01 第一步：设定标杆指标 设定指标是标杆分析的第一步。一般把期望其他人复制标杆后，所能提升的成果指标，作为标杆指标。 以销售举例，销售人员的：个人外貌、言谈举止、从业经验、资源多寡、客户关系亲疏……短时间内无法复制，甚至永远都弥补不了——有的人就是天生招人喜欢，有的人就是天生靓仔，这些是难以复制的。 还以销售举例，比如： n 上午拜访客户or下午拜访客户 n 拜访客户时先谈产品or先谈感情 n 先给产品试用or先给价格优惠 n …… 这些动作、话术、行为，是可以复制的。需要单独提炼出来。 还以销售举例，有的销售可能能搞掂所有类型客户，有的销售就只擅长搞掂传统行业老板，有的则擅长搞掂互联网行业年轻人。 如果发现，高手能全领域通杀，则直接复制人/复制行为；如果发现高手只在特定领域有用。 有的分析师做标杆，就知道喊：“你们要做到每天5个新客户，就有业绩啦！”这是典型的说废话，难道销售不想做吗！用什么方法做，说什么话，做哪里的客户这些才是真正要复制的经验。
41520发布于 2021-09-14 智·向远大 2025全球数字生态大会特辑
腾讯智慧零售, #腾讯地图, #腾讯会议, #腾讯电子签, #TCDataAgent, #LLM-WAF, #智能运维专家, #智能体开发平台, #Lighthouse, #云服务器CVM, #日志服务CLS 通过深度剖析金融、医疗、零售、汽车等领域的 9 大标杆客户实战案例，并全面拆解从底层基础设施（Infra）、数据处理（Data）到智能体（Agent）及应用（Application）的全栈 AI 产品能力 通过拆解标杆企业的数字化转型历程，对比应用腾讯云产品前后的业务指标变化，验证架构重构和 AI 引入的实际效能。 • 解决方案与洞察：智诊科技依托 #星脉网络 与 #CFS Turbo 训练跨模态大模型 WiseDiag；阿斯利康通过 #腾讯会议 结合 AI 能力构建新一代客户互动平台（NCEP）。
14110编辑于 2026-04-15- 来自专栏日志服务CLS
【日志服务CLS】快速采集Linux日志到日志服务CLS
什么是日志服务CLS? 日志服务（Cloud Log Service，CLS）提供一站式的日志数据解决方案。 日志服务提供了多种采集方式： API方式采集：通过调用日志服务API上传结构化日志至日志服务 SDK方式采集：通过SKD的方式采集日志 LogListener 客户端采集：通过部署安装部署 LogListener 本文【快速采集Linux日志到日志服务CLS】将通过LogListener客户端采集Linux的日志。 LogListener客户端 /etc/init.d/loglistenerd start image.png 然后就可以在机器组管理中看到刚刚添加的服务器 image.png 到这里LogListener 客户端的安装就完毕了 4.创建日志主题 找到日志主题选项卡，点击创建日志主题并填写相关信息 image.png image.png 5.设置采集配置 点击刚刚创建的日志集，找到采集配置选项卡，
73K21发布于 2021-05-16 - 来自专栏腾讯云迁云技术团队专栏
基于腾讯云CLS统计分析nginx的access.log
一个典型的访问日志，包括了以下几个字段： 1. remote_addr : 客户端地址 2. remote_user : 客户端用户名 3. time_iso8601 : 服务器本地时间 4. method : HTTP 请求方法 5. url : url地址 6. protocol : 协议类型 7. status : 返回的http状态码 8. body_bytes_sent : 发送给客户端的字节数 9. request_time : 整体请求延时(单位:秒) 10. http_referer : 访问来源的页面链接地址 11. http_user_agent : 客户端信息 12. http_x_forwarded_for : 当前端有代理服务器时，追踪记录客户端真实 IP 地址的配置 下面是一段访问日志的样例： 180.171.159.132 - - [2020-02-11T15:34:27+08:00] "GET / -8.jpg] 三、日志监控告警 CLS还支持各种监控统计指标，如HTTP状态码等 [cls-9.jpg] [cls-10.jpg] 有任何问题欢迎大家加入企业微信群咨询：【云原生日志服务CLS】技术社区群
1.8K40发布于 2020-03-12 - 来自专栏Hadoop数据仓库
维度模型数据仓库（九） —— 角色扮演维度
= SUBDATE(CURRENT_DATE,1) ; -- 设置CDC的上限时间 UPDATE cdc_time SET current_load = CURRENT_DATE ; -- 装载客户维度 y.customer_number FROM customer_dim x, customer_stg y WHERE x.customer_number = y.customer_number) ; /* 重建PA客户维度 图（五）- 4-2 图（五）- 4-3 图（五）- 4-4 图（五）- 4-5 图（五）- 4-6 为测试修改后的定期装载，先使用下面的命令增加三个带有交货日期的销售订单 使用清单（五）-4-4里的脚本建立视图。 promo_ind, effective_date, expiry_date FROM date_dim ; 清单（五）-4-
88220编辑于 2022-12-02 - 来自专栏爱分析洞见文章
做专家型服务者，尚博信助力企业数字化转型跑出“加速度” | 爱分析调研
基于行业标杆客户实践的经验积累：标杆客户的数字化转型需求，往往代表了行业各种复杂和个性化的应用场景，相应标杆客户对于产品功能要求、技术先进性和性能的要求非常高。 对于厂商而言，在服务行业标杆客户数字化转型的同时，也是在不断地积累行业know-how。 因此，行业标杆客户实践经验积淀越多，越能够代表厂商对于大量业务场景具备深刻的认知与洞察能力，产品技术能力也得到了实践验证。 、咨询规划能力、行业标杆客户实践经验积累等优势，持续打造数字化专家能力壁垒。 沉淀多行业标杆客户实践经验尚博信聚焦中大型客户战略，通过多年行业客户服务，截至目前已经积累了大量TOP级标杆客户实践经验，其业务理解能力和产品能力得到了行业内头部企业的认可。
50330编辑于 2023-02-10 日志分析管理全攻略：企业如何高效解锁数据价值？
作为行业标杆，腾讯云数据湖计算（DLC）凭借Serverless架构与多模态分析能力，成为企业日志管理的优选方案。 推荐采用腾讯云日志服务（CLS）实现多端日志采集，支持Fluentd、Logstash等协议，日均处理能力超500TB。存储层建议使用对象存储COS，其冷热分层存储机制可将成本降低60%以上。
21910编辑于 2025-10-30- 来自专栏日志服务CLS
CLS「数据加工」：实时处理腾讯会议千亿级日志
客户案例 腾讯会议——千亿日志实时处理 腾讯会议的数据服务团队需要从客户端的海量日志数据(千亿条/天) 上报中, 实时从中获取需要的部分数据, 按照规则提取和处理后进行回流分析和业务判断。 后来，客户了解到CLS数据加工的能力, 在体验了CLS数据加工可视化界面、了解测试了DSL函数能力后，客户选择使用CLS数据加工来完成上述需求。 在性能方面，腾讯会议的千亿日志数据压测，也凸显了CLS数据加工的性能优越。 某头部内容社区平台——日志过滤 该客户的原始日志量很大，费用较高，为降低成本，客户仅想保留关键业务相关的日志。 通过CLS数据加工函数，客户可过滤掉不需要的日志，最后日志量缩减为30%，真正做到了为用户省钱。 截屏2022-01-04 17.34.26.png 那具体可以节省多少费用呢？ 截屏2022-01-04 17.35.19.png 注：表中的价格为刊例价 操作手册 在了解了两个典型客户案例后，不妨跟随我一起进入实战演练，CLS为没有日志的同学也准备了试用功能哦。
1.2K20编辑于 2022-01-04 - 来自专栏日志服务CLS
CLB运维&运营最佳实践 ---访问日志大洞察
CLS日志解决方案 基于CLS的1min实时告警及多维分析能力，用户可以快速针对CLB访问日志进行运维监控，快速定位异常问题修复故障。 1. 首先，开启CLB访问日志投递CLS。 配置客户端访问延时和异常请求监控的告警策略。 当前用户主要用哪些客户端访问：针对当前客户端分布，重点设计落地页； 宣传落地页投放在哪些渠道：统计当前网站请求来源，寻找流量高的导流入口重点投放广告。 我们来看看如何用CLB访问日志轻松解决运营同学的燃眉之急吧～ 1.了解访问客户地理来源：利用CLS提供IP函数，将客户端ip转换为对应的省份或国家。 【日志服务CLS】腾讯云日志服务CLS接入内容分发网络CDN 【腾讯云日志服务CLS】serverless应用中的CLS服务详解 【日志服务CLS】Nginx 访问日志检索、分析示例
2K30发布于 2021-11-17 - 来自专栏Python七号
Python 中类的构造方法 __new__ 的妙用
_init__、析构方法__del__，今天来聊一聊__new__的妙用，主要分享以下几点： __new__ 和 __init__ 的区别 应用1：改变内置的不可变类型 应用2：实现一个单例 应用3：客户端缓存 __new__(cls, *args, **kwargs) return cls. x = Singleton() y = Singleton() print(f"{x is y=}") # SINGLETON EXAMPLE # x is y=True 应用3：客户端缓存 当客户端的创建成本比较高时，比如读取文件或者数据库，可以采用以下方法，同一个客户端属于同一个实例，节省创建对象的成本，这本质就是多例模式。 __new__(cls) cls._loaded[client_id] = client client._init_from_file(client_id, cls.
83010发布于 2021-10-21 - 来自专栏CBeann的博客
Netty（六）之protostuff
{ T message = objenesis.newInstance(cls); Schema<T> schema = getSchema(cls); schema = RuntimeSchema.createFrom(cls); cachedSchema.put(cls, schema); } f.channel().writeAndFlush(msgInfo); Thread.sleep(4000); msgInfo = new MsgInfo(1, "客户端 public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception { //服务器读客户端发送来的数据 MsgInfo msgInfo = (MsgInfo) msg; System.out.println("客户端收到 : " + msg);
40910编辑于 2023-12-25 Python单例模式中的问题
_instances: with cls._lock: if cls not in cls. _instances: with cls._lock: if cls not in cls. 好在这种打补丁的方法对用户是透明的，不需要修改客户端的代码。元类形式的单例模式，目前就发现这一个问题。如果有其他问题，等发现了再来补充。 _instance = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls. 能通用的形式，装饰器单例也不太好，因为会改变原类型，容易影响客户端的代码实现。也就元类形式的单例能看一看了，虽然可能需要打补丁，但至少对用户透明，不会影响客户端的代码。
54310编辑于 2025-01-14- 来自专栏Python数据分析实例
Python实时增量数据加载解决方案
实现多种读取和写入操作，客户端操作调用API，执行相应的DB操作。 _instances: cls._instances[cls] = super(MetaSingleton,cls). _instances[cls] 以上代码基于元类的单例实现，当客户端对数据库执行某些操作时，会多次实例化数据库类，但是只创建一个对象，所以对数据库的调用是同步的。 : if cls not in cls. 3、如果我们开发的程序非单个应用，而是集群化的，即多个客户端共享单个数据库，导致数据库操作无法同步，而数据库连接池是更好的选择。大大节省了内存，提高了服务器地服务效率，能够支持更多的客户服务。
1.4K30编辑于 2022-04-08
腾讯云开发者
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