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满足防疫需求,保障的智能云客服实践

腾讯企点防疫助力小队近期也密集的和很多客服中心的负责人进行沟通了交流,大家一起探讨如何在满足防疫的要求下,能够持稳定的对外提供客服工作,特别对一些关系国计民生的银行、交通等公共事的部门而言,即便在疫情之下服也是不能停止的 客服中心通过远程客服、居家客服的模式开展,既能够保障又能够满足防疫隔离要求。 2.  通过智能客服、AI客服机器人,可以非常好的满足24小时自动回复应答的要求。 3. 这样即可将呼叫中心顺利的切换到新的云呼叫中心上,而云呼叫中心的客服,则可以通过远程或居家的模式,为客户持提供服,同时又满足防疫的规范。 5 利用社交化的平台开展服更有效 如果企和客户的沟通类型,希望更有延,那么通过微信公众号和QQ等社交化的平台,将能够为客户提供更好的服。 咨询热线(2月10日起恢复) 4006-200-200 热线服时间 工作日09:00-21:00 (周末至20:00) 同时,如果你的企在当下也面临着相关的挑战,您希望通过用云化客服中心来快速实现和保障

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未雨绸缪,保障法宝——基于SRE理论的体系建设

因此,SRE工程师的工作重点可以总结为以下四点:预防和事故应对;保证;具备从视角思考问题的能力,实现运维从技术到的提升;建立高度的工具化和自动化。 基于SRE的管理体系建设方法从根本上看,提升联系可以通过两个方式:加强应用及架构健壮管理,即令时间更长,减少无故障时间;保证运维有效管理,即令不可时间更短,降低故障持时间。 关键三:构建故障全生命周期管理提升管理场景下,企可以围绕故障预防、故障处置、故障运营,建立数字化管理,实现运维服闭环,提升全局故障治理能力。 关键四:个化开发工具助力SRE平台设计SRE运维的关键在于高度的工具化和自动化,同时工具需要满足企灵活多变的需求场景和个化的建设要求,所以需要构建一套门槛低、灵活强的工具开发能力。 嘉为蓝鲸管理解决方案围绕需求及关键点,嘉为蓝鲸基于腾讯蓝鲸智云平台构建了如下能力:构建全局可视化,展示稳定全局视图构建统一数据中心统一监控告警中心运维中心能力工单中心,建设敏捷流程蓝鲸

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    运维干货|如何通过故障复盘提升稳定

    故障复盘则是推动系统稳定、应急响应组织能力提升的高效手段。怎么做好一次故障复盘? image.png复盘前运维团队内部提前梳理,提高复盘效率回顾过程:时间、人物、操作、效果? 佐证的辅助材料,例如监控视图、报错截图等,尤其是涉及跨团队系统问题的时候。 改进措施阶段对前面的分析,总结确定进行后相关的改进、优化的落地措施。 一份好的复盘总结文档要包括如下的内容:分享了事故处理过程,尤其是处理故障的过程中都掉进过什么坑里,尤其是有哪些认为因素给处理结果带来了影响;如果定位故障问题的,改故障触发的因素都有哪些,这样我可以思考我的是否也需要进行规避 【故障复盘内容】故障时间: 开始时间-恢复时间 ,影响时长故障影响故障级别责任归属原因分类发布变更配置变更程序BUG系统环境问题容量问题其他发现渠道主动监控被动监控故障内容故障现象描述故障影响描述故障原因分析故障处理过程故障恢复方法改进措施改进措施计划完成时间负责人验证方法验证人结语复盘不局限故障层次

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    一致)hash算法(Consistent hashing)一致)hash算法(Consistent hashing)

    一致)hash算法(Consistent hashing)Consistent hashing is a scheme that provides hash table functionality 比如:一个分布式存储系统,要将数据存储到具体的节点(服器)上, 在服器数量不发生改变的情况下,如果采用普通的hash再对服器总数量取模的方法(如key%服器总数量),如果期间有服器宕机了或者需要增加服器 因此,引入了一致Hash(Consistent Hashing)分布算法算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为2^32的整数环(这个环被称为一致Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为 这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩差的问题,可以保证在上线、下线服器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服器。?image.png? image.png不带虚拟节点的一致Hash算法** * 不带虚拟节点的一致Hash算法 * @author 五月的仓颉http:www.cnblogs.comxrq730 * *public class

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    PowerBI RFM 4.0 - 第一篇 - 滚动评估法-解释

    可以看到 RFM 的各类占比趋势以在更高层面知道发展的好坏。对于不好的转变,找出细节,并采取行动。 部分效果解释在 RFM 4.0 中,我们将展开评估,这使得 RFM 的评估得到持对比。 我们认为在滚动的周期里,所有出现的元素均视为有效,那么就降低了一个维度,将 RFM 转化为了“滚动 + FM”模式。什么是滚动 12 个月? 能问题到这里,这套 RFM 的核心模式以及设计思路就交待完毕。还有一个核心问题,就是能,由于这里的 RFM 更加精简,已经可以确保很不错的能了。但在遭遇到上万的客户,分别计算时,例如:? 总结本文开启了 RFM 4.0,我们讲述了要解决的痛点以及部分效果。感兴趣的小伙伴可以自己先行尝试,具体内容包括:型滚动(Rolling)12 个月的各 RFM 指标计算。更强大的日期表。

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    加权图中中心度量的稳定(CS)

    本文提出了加权图中节点中心度量的稳定的正式定义。结果表明,常用的度、接近度和特征向量中心的度量是稳定的,而中介中心则不是。 引入了后者的另一种定义,它在满足稳定标准的同时保留了相同的中心概念。被认为是稳定的一种不太严格的替代方案。中介中心不仅不稳定而且不。 合成随机网络和真实世界数据中的数值实验表明,在实践中,稳定意味着存在噪声数据时不同级别的鲁棒。 特别是,稳定的中介中心显示出对噪声的弹,这在不和不稳定的标准中介中心中是不存在的,同时保留了类似的中心概念。 加权图中中心度量的稳定.pdf

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    广义熵和统计学习的(cs.LG)

    我们研究了广义熵作为底层概率分布函数的,定义了一个动作空间和一个损失函数,并利用这个两个属来回答统计学习理论中的基本问题,各种学习方法的超额风险分析。 研究表明,频繁主义学习和贝叶斯学习这两种流行的学习范式中的超额风险都可以用广义熵的不同形式的来研究。然后将分析扩展到广义条件熵的。该扩展提供了错配分布下贝叶斯决策的能边界。 因此,我们通过广义熵的,为统计学习的三大范式建立了统一的超额风险分析方法。

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    响铃:解读Kappa财报:鞋服品牌跨越“非”的行范式?

    诺基亚最大的问题,是没有跨域行里的“非”。当产发展缓慢的时候,产周期是的;但当技术或需求出现跳跃式发展,产将遭遇不,如图:?从功能机到智能手机,这是手机产的非。 历史上,IBM向企转型,苹果推出iphone,微软投身云服,都是跨越非的典范,可惜诺基亚没有完成。能否跨越非是企兴衰的第一因,也是创新的第一因。 不同之处在于,一般行的“非”要长时间才面临一次,上文所举例的科技硬件行皆是如此,而鞋服行面临更密集的“非”。 这个“灵敏度”,既是对企经营的要求,其实也反映了鞋服行频繁的“非”,用图表示:? 这对鞋服品牌在未来频繁跨越非有根本价值。

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    流程还好,如果某项流程都没有

    海纳百川(5******5) 9:24:24有流程还好,如果某项流程都没有,需要分析师去推动,而各个部门都有自己的利益,很难达成一致,这就困难了,潘老师有什么好建议? 怎么可能没有流程,流程无处不在,去观察,如实画出来就是潘加宇(3504847) 9:27:28就算制订了规范,实际中不是这样做,又有什么用海纳百川(5******5) 9:27:28确实没有的,每个大类相同根据不同细分 ,产生的流程都是不同的海纳百川(5******5) 9:27:39关键现在就是没有规范潘加宇(3504847) 9:27:51每个大类相同根据不同细分,产生的流程都是不同的这不还是有吗海纳百川( 5******5) 9:28:11这些都是按照每个Case临时做的潘加宇(3504847) 9:28:15没有流程怎么做事? 潘加宇(3504847) 9:33:31如何改进,往哪个方向改进,还是要看部门老大的意思啊。统一不一定是老大看重的方向,即使是,度在哪里也要搞清楚。

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    熊彼特的创新理论:非模型

    最近在学习混沌大学的非模型,有两句话一直在我耳边打转:第一句是:多少辆马车相加,都不能得到一辆火车。 创家把原有曲线中的一些要素重新组合,结果是破坏了原有主流的经济结构,从而实现经济的发展和进步。熊彼特最大的贡献在于他是第一个在不假设基础上,把动态分析方法引入经济学中的人。 市场速度超过个体速度的真正原因是:市场是双s曲线模型,而个体公司是单s曲线模型市场的秘密就在于破坏,是用创新型企去毁灭那些老旧企,正因为新旧企之间的不,才成就了市场整体的成功。 而且现在创办企的环境越来越恶劣。因为技术革新的速度越来越快,产品的生命周期越来越短,而企生存的时长也越来越少。所以,当企遭遇反向不时,如果不能进行自我破坏,那么这就成了公司衰败的第一因。 创造破坏不仅是产和宏观层面上的策略,它已经成为企层面的积极竞争策略。由此我们也可以反推出,当遭遇不时,企的自我破坏是基长青的第一因。

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    PYTHON 测试服

    Site:)req = urllib2.Request(http:192.168.1.88cc.txt)fd = urllib2.urlopen(req) #http:192.168.1.88cc.txt接文件的第一列为

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    现在企增长的三个手段

    来源 :阿朱说 作者:吕建伟 ---- 2015年我当时写过一个预测:现在企想持增长,只有三个手段: 一个手段是方式一定要走向下上线下全渠道经营 一个手段是范围一定要走向全球经营 一个手段是做零和游戏优化 与应用结合 一、企一定要走向线上线下全渠道 应用,从关注企内部统一管控,转移到关注企外部经营、直接接用户、直接接上下游合作伙伴、直接接互联网电子商、直接接社会政府公用事。 企不仅是实时地持地在线直接接客户、直接触达客户、直接和客户交互,而且是哪里有流量就去哪里。所以是被集成的做法。所以这必定预示着应用是微应用,是Open API被集成嵌入别人的。 就是因为企要实时地持地在线,要直接接客户,所以必然需要涉及到高能、高并发、海量数据存取计算、高安全这些技术。这必然也离不开云计算技术。 企还要搞线下,还要和线上整合在一起。 二、企,一定要走向全球范围 这必然需要基于全球化的云计算厂商来干。否则自己想保证全球计算资源、存储资源、网络资源的可用,太难了。 另外,全球化其实就是本地化。

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    基于惰经验图的拾取和放置任快速重新规划

    在操纵器需要执行多个拾取和放置任的环境中,对象操纵动作将改变底层配置空间,进而影响所有后。以前可用的配置现在可能被新放置的对象占用,而以前占用的空间现在可能会打开新的路径。 我们提出了基于延迟树的重新规划器(LTR*)——一种新颖的混合规划器,它继承了现有基于任何时间增量采样的规划器的快速规划特,同时允许后通过延迟经验图利用先前的经验。 以前的经验总结在一个惰图结构中,LTR*的公式化使得无论工作空间中的变化程度如何,它都是耐用和有益的。 后可以利用惰体验图加快找到解决方案的速度,并利用优化后的图将成本目标降至最低。我们提供了概率完备和渐近最优保证的严格证明。 实验表明,在重复的拾取和放置任中,LTR*在规划后时获得了较高的能增益。

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    用SQL高能解决字符串的匹配

    能解决有序集合的匹配问题场景:A集合有8个元素:ali、boy、c、dog、e、f、g、h,B集合有5个元素:boy、c、dog、e、h问B中是否包含4个以上的A集合元素?是即符合要求。 查阅网络资料甚至咨询论坛、技术群里的朋友,尽管方法各异,本质上还是循环遍历,最多考虑了利用bitmap提升下循环匹配能。 难点:4个以上的计算与匹配不论是集合还是字符串,4个的判断与匹配基本都依赖循环遍历算法,不论是KMP还是Boyer-Moore算法,如果一行记录都需要这么复杂的循环才能得出,那对千万级甚至亿级的数据时的4个,试试分区函数的滑动分窗?当原、现尺码都高效拆分出4个后,匹配就是一个简单的join关联问题。 思路:1、滑动分窗求出4个元素2、两表关联,能关联到即为合格实现代码1、构造2张测试表2、构造4个元素集合3、匹配

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    IoT云服的方式

    产品级代理: IoT云服的黑箱方法产品级的IoT软件代理对一个具体的无线物联网模块硬件模型进行了预配置。 黑箱方法的优点物联网产品的开发者不必担心需要掌握物联网云接所需要的所有工程技能和专知识, 特别是对于IoT新生产商和制造他们的第一个产品,产品级代理可以显著加速上市时间。 产品级代理在本质上是一个封闭的系统,经验丰富的开发者可能会因为物联网云服接选项缺乏灵活而感到不爽。?SDK: IoT云服的白箱方法SDK只提供通过底层和标准化协议进行通信的通用库。 事实上,SDK要求物联网产品制造商承担了IoT中的大部分任。白箱方法的优点:产品的制造商在决定在物联网云接中包含什么功能以及如何实现这些功能方面有着较大的灵活。 如果缺乏强大的内部物联网产品专团队,产品级代理可以快速且风险较小地进入市场。 如果有一个庞大且稳定的物联网资深团队,SDK提供了最终的灵活,可以帮助节省BOM的成本。

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    IDC云灾备白皮书:云灾备支持未来新需求

    当前数据中心面临的挑战数据中心灾备服市场的发展虽然是大势所趋,但也并非一帆风顺。 所以,国家法律法规,以及行监管要求对数据安全以及企的要求也越来越高,企也愈发重视用以保障数据安全以及的灾备系统建设。 行客户对的需求对于各个行的用户来说,都是IT基础架构的重要问题。而随着云数据中心建设浪潮,开放OpenStack架构得到各行的认可,云灾备也逐步成为用户解决的趋势。 2011年底,银监会正式发布了104号文《商银行监管指引》,商银行实施管理提出了具体的管理要求和实施时点要求,金融机构也开始在IT系统的方面投入了大量资源。 ,让部门对可控,将RTO降低到最小。

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    如何将能测试与持集成接起来

    来源:http:www.ltesting.net目的将能测试与持集成挂接起来能测试: JMeter持集成: JenkinsJMeter下载JMeter,官网: http:jmeter.apache.org 统计结果后可将jmx文件存放到仓库中,便于维护和管理将JOB添加到版本构建中,在版本构建完成后,自动执行能,确保每次的版本Build均满足能需求 作者:Yuan_Jie链接:https:www.jianshu.compedc0d171a6d1

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    新特解读 | 高效获取不主键区间

    目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。 由于种种原因,主键值并非,中间有空隙。为了使主键,重复利用这些空隙,目前是用 MySQL 的特殊语法:INSERT IGNORE。这种方法非常简单,不过会带来额外的失败重试。 ---------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec) 客户纠结的问题是:那有没有一种从数据库角度来讲快速找出这些不主键值的方法呢 OK, 1 row affected (0.01 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 此时 Shell 端完成同样的需求:(大概 3 秒钟的样子,生成 3、直接用通过表达式来处理(MySQL 8.0 特有,数据库本身的特,在数据库层面来讲,效率肯定最高)。

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    「企架构」使用TOGAF 企体对架构描述进行分类

    但是有一个方面我没有深入研究:与您的组织相比,架构描述的概念或具体如何?在过去的十年中,已经开发了参考架构,并且已经发布了许多参考架构。 通常,这些对于组织的体系结构更具体,但是,这些体系结构仍然可以应用于所有行。我想提出可以在不同行中使用的企资源规划(ERP)参考架构或ERP系统的示例。 这些参考模型存在于各种架构领域中;例如用于功能,流程(例如ITIL),功能,应用程序,技术或风险和安全。现在,您可以根据功能解决方案描述并根据其特异对体系结构描述进行分类。 体系结构分类的实例为了实现这一目标,您可以使用提供技术信息服的公司提供的技术分类分类法。其中一家公司是Flexera BDNA Technopedia,它提供有关技术生命周期的信息等。 下表显示了企体中的示例:现在,您可以通过该方法对架构描述进行分类。

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    如何在流感期间继赢得

    这意味着许多企被迫面对交易结构。曾经为客户服的产品现在可能无法使用,因此我们必须评估可以更新的内容,以满足潜在客户的新需求和能力。 假设您做的每一个销售推销都会达到C级服台,这是一个很好的习惯。因此,如果您的消息传递不符合C级要求,那么该进行更改了。请记住,与董事或高管相比,首席财官的观点将完全不同。 鉴于当今的气候,回答您的服如何为客户的带来直接收益的问题是一个紧迫的问题。随时了解他们所在地区的最新动态。 知道可能会影响您的客户的因素可以作为潜在的谈话要点,以更人化的方式进行联系,也可以作为争用点,避免在通话中提及。具有这种意识也可以解释为什么您可能不会立即收到某人的回音。 在开展之前,在人际层面上建立联系并表现出对他人的同理心,可以在他们与您的公司之间建立更深刻的信心和信任感。个化销售可以帮助企脱颖而出,但是这些额外的步骤又增加了一个层次。

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