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Etiqueta: stack exchange

Un d铆a en la vida de un nuevo programador de Salesforce

Ingresar en el ecosistema de Salesforce puede ser una experiencia desalentadora pero emocionante. Hace poco m谩s de un a帽o, me incorpor茅 a Giveclarity como consultor t茅cnico en pr谩cticas. Tras tres meses de formaci贸n, me adentr茅 en el din谩mico mundo de la consultor铆a. Como nuevo miembro del equipo t茅cnico, me dedico a todo tipo de tareas, desde trabajar en […]

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Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versi贸n piloto 鈽侊笍

Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versi贸n piloto 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

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

La IA generativa es una tecnolog铆a transformadora que aumenta la productividad de los desarrolladores, acelera el desarrollo de aplicaciones de software y reduce la barrera para que cualquiera aprenda a programar. En el TrailblazerDX de este a帽o, anunciamos Einstein GPT para desarrolladores , la soluci贸n de inteligencia artificial generativa de Salesforce que libera la productividad de los desarrolladores y les permite desarrollar Salesforce m谩s r谩pido . Hoy, estamos encantados de anunciar que Einstein GPT para desarrolladores ahora est谩 en piloto cerrado.

Creado espec铆ficamente para lenguajes y marcos de Salesforce, Einstein GPT para desarrolladores puede generar c贸digo Apex utilizando lenguaje natural. El soporte para LWC llegar谩 pronto. Nuestro objetivo es que est茅 disponible en Beta abierta en Dreamforce 23 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. En este blog, exploraremos c贸mo comenzar con Einstein GPT para el desarrollo de Apex y c贸mo su potencial puede revolucionar su proceso de desarrollo.

Einstein GPT para desarrolladores frente a otras herramientas de codificaci贸n de IA

Las herramientas de codificaci贸n de IA generativa disponibles en la actualidad se entrenan principalmente en lenguajes p煤blicos, como Java, Python y otros, as铆 como en c贸digo disponible p煤blicamente. Dado que los lenguajes espec铆ficos de Salesforce, como Apex y LWC, son propietarios, estas herramientas a menudo carecen de la capacitaci贸n necesaria para brindar recomendaciones precisas.

Adem谩s, las herramientas de codificaci贸n de IA son tan poderosas como el contexto que se les proporciona. Dado que estas herramientas de codificaci贸n p煤blicas carecen del contexto de Salesforce de su organizaci贸n, como los metadatos, las recomendaciones pueden ser inexactas o insuficientes para satisfacer sus necesidades. Por 煤ltimo, el uso de herramientas de inteligencia artificial disponibles p煤blicamente expone su c贸digo privado m谩s all谩 del l铆mite de confianza de Salesforce y podr铆a hacerlo p煤blico, una posible vulnerabilidad de seguridad.

Con Einstein GPT para desarrolladores, utilizamos CodeGen , nuestro propio modelo de c贸digo abierto para la s铆ntesis de programas. Hospedamos CodeGen dentro del l铆mite de confianza de Salesforce y lo hemos capacitado en lenguajes espec铆ficos de Salesforce como Apex y LWC. Con una base din谩mica incorporada al proceso de generaci贸n de c贸digo, Einstein GPT enriquece sus recomendaciones utilizando sus metadatos y c贸digo. Nuestra capa de confianza de IA dentro de Einstein GPT garantiza que sus datos y c贸digo permanezcan seguros dentro de Salesforce y nunca se almacenen externamente.

Comience con Einstein GPT para desarrolladores

Einstein GPT para desarrolladores se encuentra actualmente en una fase piloto cerrada. Nuestro plan es que est茅 disponible en Open Beta para Dreamforce 2023. Una vez que su organizaci贸n est茅 habilitada para esta herramienta, puede instalar la extensi贸n Einstein GPT en su VS Code Desktop usando un archivo VSIX compartido. Einstein GPT tambi茅n estar谩 disponible en Code Builder , nuestro IDE basado en web, que se espera que est茅 disponible de forma general en octubre. 隆Est茅n atentos a las actualizaciones!

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

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

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

Por ejemplo:

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

A continuaci贸n se muestra un mensaje de ejemplo:

Quiero crear una clase de Apex. Llam茅moslo OpportunityQuerySelector. Cree un m茅todo llamado getSumOfOpportunityRecords que recupere la cantidad de registros de oportunidades vinculados a un registro de cuenta espec铆fico. El m茅todo debe aceptar accountId como par谩metro. Siga las mejores pr谩cticas de seguridad y aseg煤rese de que el c贸digo se ejecute en el modo de usuario.

Y luego el resultado se muestra a continuaci贸n.

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

Transformando el proceso de desarrollo

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

  • Compatibilidad con Lightning Web Component (LWC): genere c贸digo LWC basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Finalizaci贸n predictiva de c贸digo en l铆nea: complete autom谩ticamente la siguiente l铆nea de c贸digo sugerida con metadatos contextuales del proyecto.
  • Verificaci贸n del rendimiento del c贸digo: escanee el c贸digo Apex y corrija errores de tiempo de ejecuci贸n durante el proceso de desarrollo
  • Asistencia conversacional: P铆dale a Einstein que genere c贸digo contextual y documentaci贸n, explique el c贸digo o resuelva problemas complejos.

Conclusi贸n

A medida que Einstein GPT para desarrolladores ampl铆e sus capacidades para admitir LWC, proporcionar finalizaci贸n de c贸digo inteligente y brindar asistencia conversacional, podr谩 desarrollar la plataforma Salesforce m谩s r谩pido que nunca. Nuestro objetivo es que est茅 disponible en Beta abierta en Dreamforce 2023 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. 隆脷nase a nosotros en Dreamforce '23 para jugar y profundizar en Einstein GPT para desarrolladores!

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Mohith Shrivastava es desarrollador defensor en Salesforce con una d茅cada de experiencia en la creaci贸n de productos a escala empresarial en la plataforma Salesforce. Mohith se encuentra actualmente entre los principales contribuyentes de Salesforce Stack Exchange, un foro de desarrolladores donde los desarrolladores de Salesforce pueden hacer preguntas y compartir conocimientos. Puedes seguirlo a trav茅s de LinkedIn .

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Liberando el poder de Apex en Salesforce Data Cloud 鈥 Parte 1 鈽侊笍

Liberando el poder de Apex en Salesforce Data Cloud 鈥 Parte 1 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

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

Trailblazer.me estar谩 fuera de l铆nea por mantenimiento programado a partir del 21 de julio de 2023 a las 6 p. m. (hora del Pac铆fico) hasta el 22 de julio de 2023 mientras transformamos Trailblazer.me en la nueva cuenta de Trailblazer. Durante este tiempo de inactividad, no podr谩 iniciar sesi贸n en ninguna aplicaci贸n relacionada, incluidas Ayuda y capacitaci贸n, AppExchange, Trailhead y Trailblazer Community, y m谩s.

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 m煤ltiples sistemas en una 煤nica instancia de Salesforce, creando una vista unificada de los datos en toda la empresa. Estos datos se pueden utilizar para an谩lisis, aprendizaje autom谩tico 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 orientaci贸n sobre c贸mo 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 est谩ndar de Data Cloud, o que los ISV construyan su propio c贸digo para automatizar operaciones espec铆ficas de Data Cloud, como la resoluci贸n de identidades, la creaci贸n y ejecuci贸n de conocimientos calculados de Data Cloud o la segmentaci贸n.

Objetos de Salesforce Data Cloud frente a objetos est谩ndar/personalizados

Antes de analizar c贸mo consultar datos de Data Cloud, comprendamos un poco acerca de los objetos de Salesforce Data Cloud y c贸mo difieren con respecto a los objetos est谩ndar/personalizados de Salesforce Platform.

Salesforce Data Cloud tiene un modelo de datos can贸nico que incluye objetos de lago de datos (DLO) y objetos de modelo de datos (DMO). Puede leer acerca de c贸mo estos objetos se asignan entre s铆 y sus prop贸sitos en la documentaci贸n de ayuda.

Los objetos de Data Cloud pueden ingerir y almacenar vol煤menes de datos mucho m谩s grandes (en la magnitud de miles de millones de registros) en comparaci贸n con los objetos est谩ndar y personalizados regulares en la Plataforma de Salesforce. Los objetos est谩ndar/personalizados est谩n dise帽ados 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 distinci贸n clave es que los objetos de Data Cloud no admiten disparadores Synchronous Apex. Sin embargo, a煤n puede lograr la automatizaci贸n de procesos suscribi茅ndose a Change Data Capture (CDC) y utilizando Flows o Apex. Lo que es com煤n entre los objetos de la nube de datos y los objetos de la plataforma es que est谩n construidos sobre la misma base impulsada por metadatos, lo que hace posible el uso de caracter铆sticas de la plataforma, como Salesforce Flow, Apex y Platform Events.

C贸mo consultar datos de Data Cloud en Apex

Antes de profundizar en alg煤n c贸digo, exploremos un ejemplo de caso de uso de una aplicaci贸n de nube de datos.

Ejemplo de caso de uso y supuestos

Para nuestros ejemplos de c贸digo en esta publicaci贸n 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 an谩lisis, utilizar t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico y obtener informaci贸n procesable de los datos.

El c贸digo de Apex en esta publicaci贸n asume una condici贸n importante: la nube de datos est谩 habilitada y el c贸digo de Apex se ejecuta en la organizaci贸n de la nube de datos y no en las organizaciones de Salesforce que est谩n conectadas a la organizaci贸n 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 est谩 disponible en el espacio de nombres ConnectApi (ver documentos ).

A continuaci贸n se muestra un fragmento de c贸digo de ejemplo que muestra c贸mo acceder a los datos de un objeto de nube de datos mediante una instrucci贸n 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 = 禄 + customerId + 禄 ‘ + ‘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); } } 芦>

En el ejemplo anterior, estamos recuperando datos para un componente LWC personalizado en una p谩gina Lightning de caso de objeto est谩ndar 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 c贸digo

  • El m茅todo toma un par谩metro customerId , lo que indica que recupera los datos del panel solar para un cliente espec铆fico
  • Se crea una instancia de ConnectApi.CdpQueryInput llamada queryInput para definir la operaci贸n 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 l铆mite de CPU de 10 segundos para transacciones sincr贸nicas. Data Cloud puede contener miles de millones de filas de datos. Al recuperar datos en Apex desde Data Cloud, aseg煤rese de agregar suficientes filtros y proporcionar contexto (como el recordId con el que est谩 trabajando) para limitar la cantidad de filas y evitar alcanzar el l铆mite de CPU de 10 segundos.
  • Si est谩 recuperando una gran cantidad de datos, use Queueable Apex para ejecutar el proceso de forma asincr贸nica y aproveche el l铆mite de CPU de 60 segundos.
  • Recomendamos usar queryAnsiSqlV2 (consulte los documentos ) en lugar de queryAnsiSql para aprovechar las solicitudes posteriores y los tama帽os de respuesta m谩s grandes para casos de uso en los que necesita extraer grandes vol煤menes de datos.
  • Use nextBatchAnsiSqlV2(nextBatchId) (ver documentos ) para proporcionar batchId de la respuesta anterior para recuperar el siguiente conjunto de resultados.
  • Tambi茅n puede usar SOQL en lugar de SQL, pero aseg煤rese 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.

C贸mo buscar informaci贸n de perfil

Antes de analizar c贸mo buscar informaci贸n de perfil de Data Cloud en Apex, debemos comprender qu茅 es un perfil unificado.

Perfil unificado y resoluci贸n 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 informaci贸n diferente sobre ella, como diferentes direcciones de correo electr贸nico. Estos datos 煤nicos se denominan puntos de contacto . Los clientes como Martha est谩n representados por m煤ltiples registros de contacto y perfiles espec铆ficos 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 funci贸n de resoluci贸n de identidad para resolver este problema. Mediante el uso de reglas de identidad , el sistema crea perfiles individuales unificados que se pueden usar para segmentaci贸n y activaciones en varios otros sistemas.

Buscar informaci贸n de perfil de Data Cloud

A continuaci贸n se muestra un c贸digo Apex de utilidad de ejemplo que busca informaci贸n de perfil. Tenga en cuenta que se utiliza el m茅todo 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; } 芦>

Aqu铆 hay un fragmento de c贸digo de ejemplo que invoca el c贸digo de utilidad anterior al pasar los par谩metros.

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

El c贸digo busca la informaci贸n de perfil del cliente Martha en el objeto de modelo de datos UnifiedIndividual__dlm .

Aspectos destacados del c贸digo

  • El m茅todo utiliza ConnectApi.CdpQuery.queryProfileApi() para ejecutar la consulta de datos de perfil en la nube de datos
  • Los par谩metros 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 b煤squeda ( searchKey ) y el nombre del cliente ( customerName )
  • Se pueden proporcionar par谩metros 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 clasificaci贸n para el conjunto de resultados.
  • La respuesta de la consulta se almacena en un objeto ConnectApi.CdpQueryOutput llamado response
  • El m茅todo devuelve response.data , que representa los datos recuperados de la consulta

Importante consideraci贸n

  • Vuelva a verificar los nombres de campo y objeto antes de usarlos en el c贸digo de Apex, ya que, de lo contrario, el m茅todo puede generar excepciones y errores internos del servidor.

驴C贸mo consultar datos de conocimientos calculados?

Los conocimientos calculados le permiten definir y calcular m茅tricas multidimensionales en todo su estado digital en Data Cloud. Data Cloud genera informaci贸n calculada al escribir SQL , de manera declarativa usando Insights Builder o usando Apex.

Streaming vs insights calculados

Hay dos tipos de informaci贸n en Data Cloud: transmisi贸n e informaci贸n calculada.

Los conocimientos calculados son funciones que pueden calcular m茅tricas en datos hist贸ricos. Se procesan en lotes. Por ejemplo, en nuestra aplicaci贸n Solar Circles, podemos tener una visi贸n calculada que mide la potencia total generada por los paneles agrupados por cada cliente.

La informaci贸n de transmisi贸n se genera casi en tiempo real mediante el an谩lisis del flujo continuo de datos entrantes. Estos conocimientos permiten la activaci贸n inmediata de acciones en los sistemas posteriores. Por ejemplo, la informaci贸n de transmisi贸n se puede utilizar para identificar a los clientes cuyos paneles solares generan una potencia m铆nima. Al aprovechar una acci贸n de datos en la transmisi贸n 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 m茅todo queryCalculatedInsights de la clase CdpQuery . A continuaci贸n se muestra un fragmento de c贸digo de ejemplo que muestra c贸mo consultar datos de una perspectiva calculada conocida.

Aspectos destacados del c贸digo

  • El m茅todo queryCalculatedInsights de ConnectApi.CdpQuery se usa para recuperar informaci贸n calculada de Data Cloud.
  • El primer par谩metro es el nombre de API de la informaci贸n calculada, que debe terminar con __cio . Por ejemplo, <calculted insight api name> podr铆a reemplazarse por totalpowergenerated__cio .
  • Los siguientes par谩metros especifican dimensiones y medidas. Una dimensi贸n representa un campo o atributo en el que se basa la informaci贸n, mientras que una medida representa la m茅trica calculada. Proporcionar null para estos par谩metros incluye todas las dimensiones y medidas disponibles.
  • Se puede especificar el orden de clasificaci贸n para el conjunto de resultados, pero en este fragmento de c贸digo, se establece en null .
  • Los par谩metros opcionales adicionales incluyen filtrar el conjunto de resultados a un 谩mbito o tipo m谩s espec铆fico y especificar la cantidad de elementos que se devolver谩n y la cantidad de filas que se omitir谩n antes de devolver los resultados.
  • Los datos resultantes se almacenan en un objeto ConnectApi.CdpQueryOutput denominado response .

Importante consideraci贸n

  • Aseg煤rese de proporcionar el nombre de API correcto para la informaci贸n. Un nombre de API incorrecto da como resultado un error del sistema.

Conclusi贸n

En esta publicaci贸n de blog, brindamos una descripci贸n general de c贸mo puede aprovechar el poder de Salesforce Data Cloud y Apex para aprovechar los grandes datos para las empresas. Los ejemplos de c贸digo y los puntos destacados demuestran enfoques pr谩cticos para acceder y consultar datos de objetos de Data Cloud.

La publicaci贸n tambi茅n destaca las mejores pr谩cticas y las limitaciones que se deben tener en cuenta al trabajar con Data Cloud y Apex, como administrar los l铆mites de la CPU, utilizar el procesamiento asincr贸nico para grandes conjuntos de datos y garantizar la denominaci贸n 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 informaci贸n calculada, crear reglas de resoluci贸n de identidad y segmentaci贸n en Data Cloud mediante Apex.

Referencias adicionales

Sobre el Autor

Mohith Shrivastava es promotor de desarrollo en Salesforce con una d茅cada de experiencia en la creaci贸n de productos a escala empresarial en la plataforma de Salesforce. Actualmente se est谩 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 trav茅s de su Twitter @msrivastav13 .

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Escriba Apex simplificado y seguro con las actualizaciones de Spring '23 鈽侊笍

Escriba Apex simplificado y seguro con las actualizaciones de Spring '23 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

Escriba Apex simplificado y seguro con las actualizaciones de Spring '23 | Blog de desarrolladores de Salesforce

La versi贸n Spring '23 de Salesforce Platform, disponible en general a partir del 13 de febrero, agreg贸 algunas actualizaciones fant谩sticas al lenguaje de Apex. Hemos implementado algunas de las actualizaciones de Spring '23 en la aplicaci贸n de ejemplo Apex-Recipes , lo que ha simplificado significativamente la base de c贸digo existente.

En esta publicaci贸n de blog, revisaremos las actualizaciones en Spring '23 para Apex con ejemplos de c贸digo. Estas actualizaciones ayudan a los desarrolladores a crear aplicaciones m谩s seguras para sus organizaciones.

1. Operaciones de base de datos en modo usuario

Apex, de forma predeterminada, se ejecuta en modo Sistema con permisos elevados, lo que significa que los desarrolladores pueden pasar por alto los controles de seguridad sin darse cuenta al escribir c贸digo.

Antes de continuar, revisemos r谩pidamente los controles de seguridad que los administradores de Salesforce pueden colocar para garantizar que los usuarios solo puedan acceder y manipular los datos para los que est谩n autorizados a ver o editar. Las vi帽etas a continuaci贸n resumen diferentes mecanismos para aplicar un modelo de seguridad detallado para sus datos de Salesforce.

  • CRUD significa "Crear, Leer, Actualizar y Eliminar", las cuatro operaciones b谩sicas que un usuario puede realizar en un registro en Salesforce
  • FLS significa "Seguridad de nivel de campo", que determina qu茅 campos dentro de un registro que un usuario puede ver o editar
  • El uso compartido de registros permite al administrador configurar reglas sobre qui茅n puede ver o editar un registro en funci贸n de varios criterios.

Con las operaciones de base de datos en modo usuario , los desarrolladores pueden optar por ejecutar Apex en el contexto del usuario, lo que garantiza que se apliquen las reglas CRUD/FLS y de uso compartido del usuario configuradas. Veamos esto en acci贸n con ejemplos de c贸digo detallados.

Aplicar CRUD/FLS y reglas de uso compartido para SOQL est谩tico

Puede indicar el modo de operaci贸n usando la palabra clave WITH USER_MODE para el modo de usuario y WITH SYSTEM_MODE para el modo de sistema en su consulta SOQL. Vea el ejemplo a continuaci贸n.

<dx-code-block title language code-block="List accounts = [SELECT Name, ShippingCity, ShippingStreet FROM Account WITH USER_MODE];禄>

En el ejemplo anterior, al usar la palabra clave WITH USER_MODE , la consulta respeta estas restricciones de seguridad:

  • Permisos de lectura en el objeto Cuenta (configurado para Perfil/Conjunto de permisos) para el usuario
  • Permisos de campo (FLS) para Nombre, Calle de env铆o y Ciudad de env铆o para el usuario
  • Configuraci贸n de nivel de registro (como valores predeterminados de toda la organizaci贸n y reglas de colaboraci贸n) para el objeto Cuenta para el usuario

El WITH USER_MODE la palabra clave tambi茅n es compatible con agregar SOQL para hacer cumplir CRUD/FLS y reglas de uso compartido de registros.

<dx-code-block title language code-block="List groupedResults = [SELECT SUM(AMOUNT) total FROM Opportunity WHERE AccountId = :accountId WITH USER_MODE];禄>

En el ejemplo anterior, al usar la palabra clave WITH USER_MODE , la consulta respeta estas restricciones de seguridad:

  • Permisos de lectura en el objeto Oportunidad para el usuario
  • Permisos de campo (FLS) para Amount y AccountId (s铆, incluso los campos utilizados en la cl谩usula SOQL WHERE se verifican para FLS) para el usuario
  • Acceso a nivel de registro (como valores predeterminados de toda la organizaci贸n y reglas de colaboraci贸n) en el objeto Oportunidad para el usuario

Para obtener m谩s ejemplos, consulte la clase SOQLRecipes de la aplicaci贸n apex-recipes.

Aplicar CRUD/FLS y reglas de uso compartido para SOQL din谩mico

Los nuevos m茅todos Database (ver documentos ) ahora admiten un par谩metro AccessLevel que le permite ejecutar operaciones de base de datos en modo de usuario en lugar de en el modo de sistema predeterminado. Veamos un c贸digo de ejemplo para ejecutar un SOQL din谩mico en el modo de usuario.

<dx-code-block title language code-block="String query = 'SELECT ID, Name FROM Account LIMIT 1';
List lstAccounts = Database.query(query, AccessLevel.USER_MODE);禄>

En el ejemplo anterior, el modo de usuario se aplicar谩 de manera similar al ejemplo de SOQL est谩tico que vimos en la secci贸n anterior.

Para obtener m谩s ejemplos, consulte la clase DynamicSOQLRecipes de apex-recipes. Hemos actualizado todos los m茅todos de la clase para usar el par谩metro AccessLevel .

Hacer cumplir CRUD/FLS y reglas de uso compartido para SOSL

WITH USER_MODE o WITH SYSTEM_MODE tambi茅n son compatibles con declaraciones SOSL (Lenguaje de b煤squeda de objetos de Salesforce).

Veamos un ejemplo de una instrucci贸n SOSL est谩tica.

<dx-code-block title language code-block="String keyword = 'Alaska';
List<List> searchResults = [ FIND :keyword IN Name FIELDS RETURNING Account(Name), Contact(LastName, Account.Name) WITH USER_MODE ];禄>

En el ejemplo anterior, al usar la palabra clave WITH USER_MODE , la consulta respeta estas restricciones de seguridad:

  • Permisos de lectura en los objetos Cuenta y Contacto para el usuario
  • Permisos de campo (FLS) para el campo Nombre en Cuenta y campo Apellido en Contacto para el usuario
  • Acceso a nivel de registro (como valores predeterminados de toda la organizaci贸n y reglas de colaboraci贸n) en los objetos Cuenta y Contacto para el usuario

Para Dynamic SOSL, los nuevos m茅todos Search (ver documentos ) tambi茅n admiten el par谩metro AccessLevel similar a los nuevos m茅todos Database . A continuaci贸n se muestra un ejemplo de c贸mo usar el par谩metro AccessLevel para ejecutar SOSL en el contexto de los usuarios.

<dx-code-block title language code-block="String query = 'FIND 'Edge*' IN ALL FIELDS RETURNING Account(ID,Name), Contact, Lead'; List<List> searchResults = Search.query(query, AccessLevel.USER_MODE);禄>

Hacer cumplir CRUD/FLS y reglas de uso compartido para DML

Las operaciones de la base de datos pueden especificar el modo de usuario o sistema utilizando las palabras clave as user o as system .

El siguiente es un c贸digo de ejemplo que ejecuta DML en el modo de usuario aplicando CRUD/FLS y reglas de uso compartido.

Para Dynamic DML, los desarrolladores pueden utilizar el par谩metro AccessLevel para ejecutar operaciones de base de datos en el modo de usuario o en el modo de sistema.

Echemos un vistazo a un ejemplo de la aplicaci贸n apex-recipes para ver c贸mo puede dise帽ar m茅todos para que sean gen茅ricos, de modo que el consumidor del m茅todo pueda decidir ejecutar el c贸digo en el modo de usuario o de sistema.

El fragmento de c贸digo siguiente muestra c贸mo invocar este m茅todo en el modo de usuario.

El siguiente fragmento de c贸digo muestra c贸mo invocar este m茅todo en el modo de sistema.

Para obtener m谩s ejemplos, consulte la clase DMLRecipes de la aplicaci贸n apex-recipes.

Consideraciones importantes

  1. Las operaciones de la base de datos en modo usuario generan excepciones de seguridad si se encuentra una infracci贸n CRUD/FLS. Si tiene un requisito para evitar excepciones y a煤n aplicar la seguridad, use el m茅todo Security.stripInaccessible() (consulte los documentos ). Consulte la clase StripInaccessibleRecipes (ver documentos ) de la aplicaci贸n apex-recipes para ver ejemplos de c贸digo.
  2. Si usa la palabra clave WITH SECURITY_ENFORCED en sus declaraciones SOQL para hacer cumplir CRUD/FLS, ahora le recomendamos que use la palabra clave WITH USER_MODE en su lugar debido a las siguientes razones:
    1. La consulta SOQL que usa la palabra clave WITH USER_MODE admite muchas innovaciones nuevas, como reglas de restricci贸n, reglas de alcance y cualquier otra operaci贸n de seguridad para el acceso a datos y CRUD/FLS, que la plataforma puede agregar en el futuro, por lo que es una especie de prueba del futuro
    2. La consulta SOQL que usa la palabra clave WITH USER_MODE maneja casos de uso de seguridad complejos mucho mejor. Por ejemplo, WITH USER_MODE es compatible con SOSL y consultas polim贸rficas .
    3. Las declaraciones SOQL que usan la palabra clave WITH USER_MODE manejan CRUD/FLS para los campos usados en la cl谩usula where y order by o campos usados en la consulta de relaci贸n o b煤squeda polim贸rfica
    4. Las consultas SOQL que utilizan la palabra clave WITH USER_MODE funcionan mucho mejor en comparaci贸n con el uso WITH SECURITY_ENFORCED
  3. El modo de usuario anula la configuraci贸n de nivel de clase para la consulta SOQL o DML escrita en modo de usuario. Exploremos esto con el siguiente c贸digo de ejemplo.

<dx-code-block title language code-block="public without sharing ExampleCls { public static List getAccount() { String query = ‘SELECT Id FROM Account Limit 1’; return Database.query(query, AccessLevel.USER_MODE); } }禄>

En el ejemplo anterior, aunque la clase Apex est谩 configurada para ejecutarse en el contexto del sistema (sin la palabra clave compartida), la consulta SOQL se ejecuta en el modo de usuario, lo que refuerza la seguridad. El modo de usuario para la operaci贸n (SOQL/SOSL o DML) anula el uso compartido a nivel de clase.

2. Pasar din谩micamente variables de vinculaci贸n a consultas SOQL

Spring '23 agreg贸 nuevos m茅todos como Database.queryWithBinds , Database.getQueryLocatorWithBinds y Database.countQueryWithBinds .

Estos m茅todos proporcionan los siguientes beneficios:

  • Anteriormente, si los desarrolladores usaban variables de vinculaci贸n en SOQL din谩mico (usando el m茅todo Database.query ) que est谩n fuera de contexto, la consulta no pod铆a resolver las variables. Con queryWithBinds , las variables de vinculaci贸n de la consulta se resuelven directamente desde un par谩metro Map con una clave en lugar de variables de c贸digo de Apex.
  • Con Database.queryWithBinds , los ataques de inyecci贸n SOQL se evitan autom谩ticamente.

Echemos un vistazo a un ejemplo de c贸digo para comprender el segundo punto con m谩s profundidad.

<dx-code-block title language code-block="public static List simpleBindingSoqlQuery(Map bindParams) { String query = ‘SELECT Id, Name ‘ + ‘FROM Account ‘ + ‘WHERE name = :name’; return Database.queryWithBinds( query, bindParams, AccessLevel.USER_MODE );
}禄>

El c贸digo anterior ejecuta un SOQL din谩mico en el modo de usuario. El m茅todo acepta un par谩metro Map y se puede llamar usando el c贸digo a continuaci贸n.

<dx-code-block title language code-block="String accountName = 'Codey And Co';
Map nameBind = new Map{‘name’ => accountName};
List accounts = simpleBindingSoqlQuery(nameBind);
System.debug(accounts);禄>

Tenga en cuenta que no es necesario que nos aseguremos de que el nombre de la variable est茅 en el mismo 谩mbito de m茅todo que la consulta din谩mica. Adem谩s, no es necesario usar el m茅todo String.escapeSingleQuotes para el valor en la variable name cuando se usa queryWithBinds .

Para obtener m谩s ejemplos de c贸digo, consulte esta solicitud de incorporaci贸n de cambios en nuestro repositorio de GitHub apex-recipes.

3. Especifique un retraso en la programaci贸n de trabajos en cola

Otra caracter铆stica importante que lanzamos en Spring '23 es la capacidad de especificar demoras para trabajos programados que se pueden poner en cola.

Puede ser beneficioso ajustar el tiempo antes de que se ejecute el trabajo en cola en los siguientes casos de uso:

  • Si el sistema externo tiene una velocidad limitada y puede sobrecargarse con trabajos en cola encadenados que realizan llamadas r谩pidas
  • Al sondear los resultados, y ejecutar demasiado r谩pido puede provocar el uso desperdiciado de los l铆mites diarios de Apex as铆ncrono

Usa el m茅todo System.enqueue(queueable, delay) (ver docs ) para especificar retrasos. Los retrasos pueden variar de cero a 10 minutos. Veamos un ejemplo para comprender mejor esta funci贸n.

El ejemplo anterior agrega un trabajo para la ejecuci贸n asincr贸nica retrasada al pasar una instancia de la implementaci贸n de su clase de la interfaz Queueable para la ejecuci贸n. Hay un retraso m铆nimo de cinco minutos antes de que se ejecute el trabajo.

Especificar un retraso predeterminado en toda la organizaci贸n en la programaci贸n de trabajos en cola

Actualmente, si tiene un trabajo en cola de Apex, utiliza el tiempo est谩ndar en cola sin demoras adicionales. Los administradores pueden definir un retraso predeterminado en toda la organizaci贸n para todos los trabajos en cola que no especifican retraso usando
System.enqueue(queueable, delay) . Este es principalmente un mecanismo para manejar trabajos fuera de control que podr铆an estar ejecut谩ndose demasiado r谩pido.

Importante consideraci贸n

Cuando establece el retraso en 0 (cero), el trabajo en cola se ejecuta lo m谩s r谩pido posible. Con trabajos en cola encadenados, implemente un mecanismo para ralentizar o detener el trabajo si es necesario. Sin un mecanismo a prueba de fallas de este tipo, puede alcanzar r谩pidamente el l铆mite de Apex as铆ncrono diario.

Tambi茅n hay una pr贸xima funci贸n Beta en la versi贸n Summer '23 (planificada para estar disponible el 10 de junio de 2023 en todas las organizaciones) que permite a los desarrolladores controlar la profundidad de los trabajos en cola encadenados.

4. Obtenga el SObject de origen de una instancia DescribeFieldResult usando el nuevo m茅todo getSObjectType

El m茅todo getSObjectType (ver documentos ) en el objeto DescribeFieldResult (ver documentos ) es un m茅todo de mejora de la calidad de vida del desarrollador que se implement贸 en Spring '23.

Anteriormente, los desarrolladores ten铆an que hackear y escribir c贸digo adicional para obtener el objeto de origen de la informaci贸n del esquema de campos obtenida a trav茅s de la descripci贸n del campo. Puede consultar las soluciones anteriores a trav茅s de esta publicaci贸n de stackexchange .

A continuaci贸n se muestra un ejemplo de c贸digo de c贸mo usar el nuevo m茅todo getSObjectType .

Con el m茅todo getSObjectType , los desarrolladores ya no tienen que pasar el nombre del objeto como una cadena. Consulte un ejemplo m谩s completo en las notas de la versi贸n de Spring '23.

Actualizaciones de herramientas

Hemos actualizado el servidor de idioma de Apex para admitir las 煤ltimas adiciones de sintaxis, como insert as user, insert as system y mucho m谩s. Y ahora admitimos las 煤ltimas adiciones de sintaxis en el lanzamiento reciente de las Extensiones de Salesforce para VSCode .

Tambi茅n quiero agradecer a Dang Mai por actualizar el complemento m谩s bonito para Apex (usado para formatear el c贸digo Apex autom谩ticamente) para admitir todas las palabras clave introducidas para las operaciones de la base de datos en modo usuario.

Conclusi贸n

En conclusi贸n, la versi贸n Spring '23 de Salesforce incluye varias actualizaciones. Mediante el uso de estas nuevas funciones, los desarrolladores pueden crear aplicaciones m谩s eficaces y seguras para sus organizaciones.

Los equipos de productos de Apex no se detienen ah铆 y hay m谩s innovaciones en la hoja de ruta. Puede obtener una vista previa de lo que viene para Apex en Summer '23 (nuestro pr贸ximo lanzamiento) en la vista previa de las notas de la versi贸n . Tambi茅n recomiendo ver la grabaci贸n de la sesi贸n TrailblazerDX '23, Apex: What's New and What's Coming , para aprender m谩s sobre lo que se est谩 cocinando.

Referencias adicionales

Sobre el Autor

Mohith Shrivastava es promotor de desarrollo en Salesforce con una d茅cada de experiencia en la creaci贸n de productos a escala empresarial en la plataforma de Salesforce. Actualmente se est谩 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 trav茅s de su Twitter @msrivastav13 .

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