腾讯云日志服务 (Cloud Log Service, CLS) 产品概要

一、 产品定位与核心亮点

腾讯云日志服务 (Cloud Log Service, CLS) 是一款支持日志 (Log) 与指标 (Metric) 数据处理的一体化可观测 SaaS 服务。其核心技术属性在于将数据采集、ETL（加工）、检索分析、可视化及告警功能融合在同一平台。

商业差异化卖点：

• 数据融合：打破传统的日志与指标界限，实现两者的统一存储与分析。
• 效能提升：通过定时SQL分析与90+数据处理函数，实现从数据采集到分析决策的效率优化。

二、 产品应用场景

该产品主要服务于需要进行业务运维、服务监控及数据分析的企业与开发者，解决以下痛点：

1. 运维监控：
   • 痛点：多系统日志分散，难以统一告警与排查；云原生环境下调用链复杂，难以进行根因分析。
   • 适用场景：免登陆运维、终端运维、云产品运维、自动化运维、网络诊断及质量监控。
2. 日志审计：
   • 痛点：敏感数据泄露风险；操作记录难以追溯，无法满足合规等保要求。
   • 适用场景：访问安全、操作审计、安全审计及合规等保。
3. 数据分析：
   • 痛点：海量用户数据处理效率低，运营决策滞后；广告推荐与账单消耗分析缺乏实时数据支撑。
   • 适用场景：广告推荐、数据脱敏、网站访问分析、用户分析及账单消耗分析。

三、 应用框架和功能介绍

1. 功能框架

• 数据采集与管道：支持 Agent/API/SDK、Kafka 协议采集，以及 MySQL/CSV 等数据源接入。
• 数据加工与存储：支持 ETL 实时清洗、定时 SQL 分析、冷热数据沉降及标准存储。
• 检索与分析：支持 SQL 分析、关联分析及亿级日志检索。
• 可视化与告警：提供仪表盘（含时序图、桑基图、地图、热力图等）、DataSight 独立控制台及监控告警（含告警屏蔽与内容定制）。

2. 硬核指标

• 分析性能：支持亿级日志分析，响应时延达百毫秒级别。
• 服务可靠性：提供 99.95% 的服务可用性。
• 处理能力：内置 90+ 数据处理函数，支持日志数据秒级聚合。
• 生态兼容性：支持 60+ 云产品一键接入；支持 Kafka 协议采集与消费；兼容 Prometheus 协议。
• 可视化能力：提供 40+ 种图表展示方式，适配 Grafana 官方插件。
• 效率提升：据官方数据，数据处理效率提升 100%。

3. 产品优势

• 高性能：针对高基数、大流量数据场景，提供亿级日志、百毫秒分析的实时支撑能力。
• 高可靠：99.95% 的服务可用性，保障日志数据服务稳定。
• 生态多样：60+ 云产品一键接入，兼容 Kafka 协议与大数据生态。
• 功能丰富：提供 90+ 数据处理函数进行实时清洗，定时SQL 实现日志批处理，实现日志数据秒聚合。
• 展示灵活：40+ 种图表按需展示；适配 Grafana 官方插件；DataSight 独立控制台支持自定义域名及展示模块。
• 接入便捷：提供 Agent/API/SDK 等多种采集方式，支持云产品一键接入。

4. 荣誉背书

• 原文未提及具体奖项或荣誉背书信息。

四、 典型案例

1. 蔚来nio (汽车)

• 背景：需要进行日志统一管理及敏感信息安全检测。
• 解决方案：使用 CLS 实现日志统一管理，借助数据加工对身份证、手机号、银行卡号等敏感信息进行安全处理。
• 成效：实现对 20余种 敏感信息的毫秒级安全检测、打标及脱敏；基于定时 SQL 及仪表盘实现 1分钟预警。

2. 阿维塔 (汽车)

• 背景：需要提升日志检索性能并加强数据安全访问控制。
• 解决方案：基于 CLS 实现日志与业务指标的无侵入式自由转换，集成 DataSight 独立访问入口进行权限收敛。
• 成效：整体检索性能提升 100%；通过内网加密与原生应用实现秒级访问。

3. 疯狂游戏 HORTORGAMES (游戏)

• 背景：日志管理复杂，需满足云原生场景下的自动化运维与告警需求。
• 解决方案：构建基于 CLS 的日志解决方案，简化管理流程并优化告警配置。
• 成效：简化了日志管理的复杂性，提高了告警配置的效率和灵活性，有效节省了运维人力。

4. 乐播投屏 (全真互联)

• 背景：需覆盖手机、PC、电视、平板等海量终端的业务埋点采集与稳定性监控。
• 解决方案：使用 CLS 终端接入能力，无需业务适配，一站式实现数据采集、上报及异常告警。
• 成效：实现多终端数据统一采集与根因分析，支撑业务及时优化客户端，提升用户体验。

5. WeRide 文远知行 (出行)

• 背景：需要灵活的数据监控及一站式日志/指标数据加工能力。
• 解决方案：使用 CLS 仪表盘实现可视化监控，通过 CLS 下钻服务排查问题，闭环数据加工与清洗任务。
• 成效：实现一站式可观测大盘，灵活监控数据并高效排查问题。

6. XVERSE 元象 (大模型)

• 背景：模型训练服务需要优化指标存储与数据展示效果。
• 解决方案：使用 CLS 指标存储替换原自建 Prometheus，利用 CLS 仪表盘订阅能力进行展示。
• 成效：极大优化了数据展示效果，实现了指标存储的平滑迁移。

7. 某头部广告公司 (广告)

• 背景：运营分析耗时过长，需要快速触达用户。
• 解决方案：采用 CLS 作为运营分析平台，利用其高性能检索分析引擎。
• 成效：分析耗时大幅缩短，业务运营数据分析效率提升近 30倍。

8. 某头部知名茶饮 (零售)

• 背景：门店设备（制冰机/打印机/电子秤等）多类终端接入复杂，难以统一管理。
• 解决方案：使用 CLS 提供的 SDK，实现各终端日志数据的统一采集。
• 成效：实现各终端数据集中管理、监控及分析，为资源配给、渠道曝光、配送路径等运营优化提供支持。

9. 某互联网金融 (金融)

• 背景：多类终端接入复杂，业务上云需迁移且需优化资源配置。
• 解决方案：利用 CLS 兼容 Kafka 生态实现无缝迁移，使用冷热沉降能力优化资源。
• 成效：业务上云实现无缝平滑迁移，运营效率提升 38%。

数据来源： 腾讯云日志服务 (Cloud Log Service, CLS) 产品介绍材料