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Etiqueta: streaming

PyRCA: Facilitar el análisis de causa raíz en AIOps

TL;DR:PyRCA es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto diseñada específicamente para realizar análisis de causa raíz (RCA) en operaciones de TI. Ofrece un marco integral que permite a los usuarios identificar fácilmente las dependencias causales métricas complicadas y localizar automáticamente las causas raíz de los incidentes. La biblioteca proporciona una interfaz unificada

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Análisis predictivo: Diseñando el futuro con Salesforce

APAC: Mejore la toma de decisiones con el análisis predictivo. Descubra tendencias, prevea oportunidades y maximice los conocimientos para lograr estrategias más inteligentes. Su guía hacia el éxito basado en datos.

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Cómo el equipo Einstein hace operativos los modelos de IA a gran velocidad y escala

Por Yuliya Feldman y Scott Nyberg En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», examinamos las experiencias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Yuliya Feldman, Arquitecta de ingeniería de software en Salesforce. Yuliya trabaja en el equipo de servicios de aprendizaje automático de Salesforce Einstein, responsable de la operacionalización de los modelos de IA, que sirven como motor detrás de los […]

Generación de Salesforce

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Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos ☁️

Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos ☁️

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

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

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Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos | Blog de desarrolladores de Salesforce

Model Builder, parte de Einstein Copilot Studio, es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento modelos de IA en Salesforce. Model Builder es capaz de integrarse profundamente con plataformas de IA externas, como Google Cloud Vertex AI y Amazon SageMaker, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos de Salesforce Data Cloud.

Salesforce anunció previamente el lanzamiento de Model Builder con Amazon SageMaker en agosto de 2023. Hoy, nos complace anunciar que los modelos de Google Vertex AI ahora están disponibles de forma general en Model Builder. Como parte de esta última versión, Model Builder ahora admite la autenticación mediante las credenciales de la cuenta del servicio de Google, así como la ingestión de datos en streaming.

Estamos entusiasmados con esta nueva innovación de la asociación ampliada de Salesforce con Google Cloud, que consideramos que tiene un enorme potencial para los desarrolladores. Como enfatizó Kaushal Kurapati, vicepresidente senior de Producto, IA y Búsqueda de Salesforce:

“Con esta asociación con Google Cloud, Model Builder ofrece una manera conveniente para que los clientes aprovechen sus modelos Vertex AI en sus fuentes de datos, flujos de trabajo y aplicaciones de Salesforce y brinden experiencias personalizadas, continuando con la visión de construir una plataforma abierta de Salesforce AI con un ecosistema modelo robusto”.

¿Qué es la capacidad de traer su propio modelo (BYOM)?

Model Builder le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos externos, como los de un proveedor de modelos externo o su propio modelo propietario, y utilizarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, puede utilizar modelos predictivos para calificar clientes potenciales, recomendar productos o detectar la deserción.

La capacidad BYOM de Model Builder le permite integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real, y utilizar esa información de varias maneras, como enriquecer perfiles de clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales.

¿Por qué traer su propio modelo a Data Cloud?

Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Google Cloud Vertex AI con datos de Data Cloud en Model Builder:

  • Le brinda acceso a datos altamente seleccionados, armonizados y casi en tiempo real en Customer 360, en Vertex AI
  • Elimina trabajos de ETL tediosos, costosos y propensos a errores; El enfoque de federación de copia cero para los datos reduce los gastos generales de gestión de copias de datos y los costos de almacenamiento, y mejora la eficiencia.
  • Le permite crear, entrenar, probar y ajustar modelos rápidamente en una única plataforma y conectarlos con Data Cloud.
  • Admite la ingesta de datos en tiempo real, streaming y por lotes para impulsar resultados de IA relevantes
  • Aprovecha las predicciones de Vertex AI para automatizar procesos comerciales en Salesforce Data Cloud con Flow y Apex

Para obtener más información, mire nuestro breve vídeo .

Flujo de trabajo de la aplicación para usar Model Builder con Vertex AI de Google Cloud

En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación utilizando Model Builder.

En el flujo de trabajo que se muestra arriba, el conector Python brinda a Vertex AI acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar datos, y realizar tareas de ingeniería de características para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA utilizando la plataforma Vertex AI.

Tenga en cuenta que si se realiza una autenticación basada en clave API, se necesita una puerta de enlace API delante del punto final de Vertex AI.

NUEVA característica: Autenticación mediante credenciales de cuenta de servicio de Google

La versión más reciente de Model Builder ahora permite utilizar las credenciales de la cuenta del servicio de Google para la autenticación. Esto se suma a los métodos de autenticación JWT y basados en claves existentes. Para utilizar un flujo de token al portador JWT, ingrese su correo electrónico de la cuenta de servicio, ID de clave privada y clave privada de su cuenta de Google Cloud como se muestra a continuación.

NUEVA característica: Ingestión de datos en streaming

La última versión de Model Builder le permite activar automáticamente una inferencia cuando los datos asignados a la variable de entrada del modelo se cambian en el objeto del modelo de datos de origen (DMO). También ofrecemos inferencia por lotes, pero debe hacer clic en el botón Actualizar manualmente para activar nuevas inferencias. Con la inferencia de transmisión, las nuevas inferencias se activan solo cuando hay un cambio en la variable de entrada.

Para habilitar la inferencia de transmisión, deberá marcar la casilla Sí en ¿Actualizar modelo cuando se actualizan los datos? Como se muestra abajo.

También puede especificar cuáles de las funciones de entrada deben actualizarse seleccionando Sí en el menú desplegable Actualizar puntuación .

Cómo consumir predicciones de tu modelo en Salesforce

Hay dos formas de consumir predicciones: usar acciones invocables en Flow y Apex, o usar Query API para realizar análisis ad hoc.

Utilice Flow Builder y Apex para obtener predicciones

A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar acciones invocables para modelos de Model Builder en Flow. Una vez que tenga un modelo activado en Model Builder, seleccione Nueva acción → Nube de datos y luego haga clic en el nombre del modelo deseado.

La captura de pantalla siguiente muestra un flujo de ejemplo que utiliza una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente. Aquí, un administrador usa Flow Builder para recorrer los registros individuales unificados y verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Model Builder y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.

Esta acción invocable también se puede invocar en Apex. Vea el ejemplo a continuación.

<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('param_variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('param_variable_2', '20');
action.setInvocationParameter('param_variable_3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} «>

Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en Flow y Apex, consulte la Ayuda de Salesforce .

Utilice Query API para obtener predicciones

Query API es otra forma rápida de obtener puntuaciones de predicción para datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede utilizar el punto final de inferencia y llamar a funciones de predicción para probar el punto final. Vea el ejemplo a continuación.

Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en QueryAPI, consulte la Ayuda de Salesforce .

Conclusión

Model Builder es una plataforma de IA fácil de usar que permite a los equipos de ingeniería y ciencia de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas y datos externos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Google Cloud Vertex AI, Amazon SageMaker y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que esté listo, podrá utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicación de ventas, servicios, marketing, comercio y otras aplicaciones en Salesforce.

Para obtener más información sobre cómo puede mejorar su estrategia de IA utilizando Model Builder, asista a nuestro seminario web gratuito con expertos en IA de Salesforce y Google Cloud.

Recursos adicionales

Sobre los autores

Daryl Martis es el director de producto de Salesforce de Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas AI/ML y soluciones en la nube. Síguelo en LinkedIn o Twitter .

Ashish Thapliyal es director sénior de producto en Salesforce y actualmente dirige varias áreas de productos de la plataforma Einstein AI. Síguelo en LinkedIn o Twitter .

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Cómo comenzar con Salesforce Data Cloud: guía 101 y casos de uso

Cómo comenzar con Salesforce Data Cloud: guía 101 y casos de uso

Última actualización el 2 de octubre de 2023 por Rakesh Gupta

Los datos no son sólo un buen extra; es esencial. Especialmente ahora, cuando las empresas operan en gran medida en espacios digitales, la necesidad de un buen uso de los datos es clara. El papel del análisis de datos se ha vuelto crucial para impulsar el éxito de una empresa. Es importante que los líderes de las empresas tengan un plan de datos sólido, uno que permita que sus negocios avancen rápidamente y enfrenten desafíos difíciles.

Los equipos se benefician enormemente de un análisis de datos sólido. Pueden tomar decisiones inteligentes más rápido que antes y también con mayor precisión. Este tipo de uso de datos también ayuda a los equipos a trabajar mejor juntos al eliminar cosas que obstaculizan un buen trabajo en equipo. Los líderes de TI tienen un papel especial aquí. Tienen las habilidades para hacer que los datos sean útiles de nuevas maneras, transformando el trabajo de los equipos y mejorando la experiencia de los clientes.

¿Qué es Salesforce Data Cloud y por qué debería implementarlo?

Salesforce Data Cloud está diseñada para cambiar la forma en que las empresas interactúan con los clientes. Es bueno para recopilar datos de diferentes lugares. Estos datos van a una gran área de almacenamiento llamada lago de datos. Luego utiliza un análisis preciso para explicar lo que significan los datos.

Salesforce Data Cloud ayuda a vincular varias fuentes y nubes más rápidamente en toda la plataforma. Sin embargo, Data Cloud también es un artículo que se puede pedir. Aunque no todos los clientes de Salesforce han comprado Data Cloud, aunque se encuentran en el punto de partida, todavía utilizan Data Cloud hasta cierto nivel. Sin embargo, todo esto se fortalece cuando se utiliza la Nube de Datos como plataforma de personalización y unificación de datos.

¿Por qué necesito implementar una nube de datos ahora?

Imagínese cómo el volumen de datos crece rápidamente cuando piensa en la cantidad de clics que hace cada cliente. Puede realizar un seguimiento de dichos datos de participación a medida que ocurren, por ejemplo, cuando los usuarios abren y hacen clic en correos electrónicos, exploran páginas en sus aplicaciones móviles y miran artículos en su tienda en línea. Es mucho más probable que las personas hagan clic cuando les envías un correo electrónico o una oferta que les resulta útil. Puede capturar la interacción cuando un consumidor hace clic en Data Cloud. Cuando sepa qué les interesa y si es probable que compren algo o no, podrá aprovechar esta información a su favor.

Para cada sector o puesto, la Nube de Datos puede generar experiencias y oportunidades de negocio potentes.

Para analizar cuentas integradas y adquirir información rápida y fácilmente sobre sus clientes y los efectos comerciales, los analistas pueden conectar Data Cloud a Tableau o QlikView . Cuando una empresa puede identificar a sus consumidores en función de la cantidad y el tema de sus tickets de soporte, puede desarrollar y llevar a cabo un plan para reducir esos tickets. Verifique los datos nuevamente para asegurarse de que el plan haya tenido éxito.

Los desarrolladores pueden crear software utilizando datos de Data Cloud, como un sistema de puntuación de salud que mide la puntuación de salud de un paciente utilizando objetos e información prediseñados. Cuando una actividad de datos inicia un flujo para enviar notificaciones a los médicos cuando una puntuación cae por debajo de un nivel específico, esa puntuación y su uso se convierten en una experiencia que salva vidas.

Según la probabilidad de conversión de un cliente, los vendedores pueden obtener información sobre sus clientes potenciales y sus ventas potenciales. Según los hábitos de navegación de los usuarios y los niveles actuales de oferta de productos, la gestión del comercio electrónico puede utilizar datos para personalizar su sitio web.

¿Cómo funciona la nube de datos de Salesforce?

Fuente de la imagen: Blog de desarrolladores de Salesforce Reúna todos los datos de sus clientes en Data Cloud

En pocas palabras, Data Cloud permite a los administradores de Salesforce realizar una variedad de acciones, que incluyen, entre otras:

  • Vincula tus fuentes de datos por lotes y de streaming.
  • Refine los datos entrantes empleando métodos de transformación y adhiriéndose a protocolos de gobernanza.
  • Estandariza tus datos conformándolos a un modelo establecido.
  • Fusione diferentes elementos de datos mediante la aplicación de reglas de coincidencia de identidades.
  • Explore su conjunto de datos para obtener información mediante consultas y análisis en profundidad.
  • Implementar algoritmos de inteligencia artificial para pronosticar comportamientos.
  • Divida y fragmente sus datos y luego impleméntelos en múltiples plataformas para crear experiencias personalizadas.
  • Evalúe sus datos a través de soluciones de análisis compatibles.
  • Exporte estos datos a diversos destinos, alineando acciones con objetivos comerciales específicos.
  • Vuelva a evaluar, cuantifique y ajuste periódicamente sus activos de datos.
Fuente de la imagen: Ayuda de Salesforce Acerca de Salesforce Data Cloud

Cómo empezar con la nube de datos

Se puede utilizar una estructura similar a un lago de datos para describir Salesforce Data Cloud. Como ejemplo, recopilando todos los datos de la plataforma Salesforce. Sin embargo, también es capaz de importar datos de otras fuentes externas, como lagos de datos.

Perspectiva :

Un lago de datos es una ubicación concentrada para almacenar datos no procesados. Las empresas utilizan este sistema de almacenamiento enorme, adaptable y asequible para recopilar y guardar grandes cantidades de datos organizados, no estructurados y semiestructurados en su formato original. Las publicaciones en redes sociales, los registros de sensores y los datos de ubicación son solo algunos ejemplos de los datos no estructurados que recopilan los lagos de datos.

Lo que indica para los usuarios : las marcas son más capaces de predecir los requisitos y necesidades de los consumidores debido a la gran cantidad de información accesible en un lago de datos.

Cómo afecta a los equipos : Los equipos pueden acceder a enormes cantidades de datos en una ubicación, lo que les permite moverse más rápidamente y mantenerse al día con (o superar) a los oponentes.

Pasos de implementación

Revise esta lista de verificación sugerida antes de comenzar a utilizar Data Cloud. Confirme que su equipo esté configurado antes de implementar Data Cloud, verifique estos puntos:

  • El equipo comprende los principales conceptos y restricciones que pueden afectar la facturación.
  • Analiza la gestión de la marca y la estructura organizacional.
  • Examina los principios del modelo de datos antes de acordar una estrategia de datos.
  • Analice los datos que ya tiene y las fuentes de datos.
  • Reconoce a un administrador de Salesforce para configurar Salesforce Data Cloud.
  • Enumera los usuarios además de los permisos que requieren.
  • Establece objetivos de segmentación.
Fuente de la imagen: Configuración de la nube de datos del módulo Trailhead

Costo y disponibilidad de Salesforce Data Cloud

Salesforce Data Cloud es costoso. Es una inversión que requiere una planificación meticulosa porque comienza en $10 mil por organización, mensualmente. De manera realista, dependiendo de los valores de sus datos, es posible que su empresa ya necesite gastar más en Data Cloud. Como tus datos crecen constantemente, es importante tenerlo presente todo el tiempo, pero…  

… En el último evento de Dreamforce, Salesforce anunció que las licencias gratuitas de Data Cloud ya están disponibles. Los clientes que tengan Enterprise Edition o superior ahora pueden acceder a Data Cloud sin costo alguno. En esta oferta se incluyen dos licencias de Tableau Creator, que permiten a las empresas conectar hasta 10 000 perfiles de clientes y comenzar sus exploraciones.

En conclusión

Los datos son más cruciales que nunca y supervisar el flujo de datos en constante crecimiento es un trabajo increíble. Sin embargo, los datos tienen una enorme influencia. El potencial de obtener conocimientos empresariales que puedan fundamentar decisiones y producir experiencias sorprendentes para los clientes crece a medida que aumenta el acceso a los datos y la alfabetización sobre datos para las personas de toda su empresa. La IA y el CRM se pueden utilizar para impulsar actividades inteligentes y proporcionar servicios personalizados a escala cuando se combinan con datos procesables en tiempo real.

Ahora, con Data Cloud y Einstein AI nativos en la plataforma Einstein 1, las empresas pueden crear fácilmente aplicaciones y flujos de trabajo impulsados por AI que potencian la productividad, reducen costos y brindan increíbles experiencias a los clientes. – Parker Harris, cofundador y director de tecnología, Salesforce

Los datos del cliente, el contenido empresarial, los datos de telemetría, los chats de Slack, los datos parcialmente estructurados y otros datos estructurados y no estructurados se fusionan y conectan mediante Data Cloud, la plataforma de datos a hiperescala de Salesforce que funciona en tiempo real, para generar un perfil único del cliente. La plataforma ya vincula e integra 100 mil millones de registros diariamente y procesa 30 billones de transacciones mensuales.

Las empresas ahora pueden crear perfiles de clientes completos y unificados, ofrecer nuevas experiencias de CRM y acceder a datos fragmentados de formas completamente nuevas gracias a la integración completa de la nueva Nube de Datos con la Plataforma Einstein 1.

Referencias:

Dorian es un administrador y desarrollador certificado 4x de Salesforce con amplia experiencia en la personalización de Salesforce según las necesidades del cliente. Comenzó su trayectoria en TI como administrador de CRM y mantuvo su enfoque en el ecosistema de Salesforce. Le encanta explorar nuevas integraciones en Salesforce y detectar formas alternativas de optimizar los procesos comerciales dentro del CRM. Actualmente trabaja como desarrollador de Salesforce a tiempo completo y contribuye con contenido al portal educativo SFApps.info.

Evaluación formativa:

¡Quiero saber de ti!

¿Qué es lo que aprendiste de esta publicación? ¿Cómo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Siéntete libre de compartir en los comentarios a continuación.

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Oleh Mykytyn encuentra su propósito como desarrollador de Salesforce ☁️

Oleh Mykytyn encuentra su propósito como desarrollador de 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.

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Oleh Mykytyn encuentra su propósito como desarrollador de Salesforce | Blog de desarrolladores de Salesforce

El desarrollador de Salesforce, Oleh Mykytyn , comenzó su viaje con Salesforce en 2015 cuando su hermano, Nazar, también desarrollador de Salesforce, recomendó probar Salesforce a través de la plataforma de aprendizaje Trailhead . Trailhead es la puerta de entrada al ecosistema de Salesforce, donde cualquiera puede aprender de forma gratuita las habilidades más demandadas y relevantes de la actualidad, obtener credenciales dignas de un currículum y conectarse a oportunidades globales. Cuando Oleh se enteró de que podía obtener una sudadera con capucha Trailblazer por completar cinco insignias Trailhead, se propuso ese objetivo.

Bueno, Oleh consiguió esa sudadera con capucha y ha sido desarrollador de Salesforce desde entonces. Después de ese logro inicial, Oleh pasó a completar insignia tras insignia, desarrollando sus habilidades en Salesforce hasta el punto en que actualmente registra 148 insignias y cuatro superbadges. Sus favoritos incluyen Apex Specialist y Advanced Apex Specialist .

Pero Oleh también ha llevado las habilidades aprendidas al lugar de trabajo y hoy es el Jefe de Atención al Cliente en Redtag. En este cargo, habla en conferencias internacionales en todo el mundo, escribe artículos y aparece como invitado en podcasts. Oleh ahora es reconocido como un pilar de la comunidad Trailblazer , una red global y diversa de 18 millones de estudiantes que adquieren habilidades y se apoyan unos a otros. En el pasado, Oleh no creía que pudiera lograr tales cosas, pero ahora confía en que puede lograr el éxito profesional con trabajo duro, pasión y un proceso paso a paso.

Oleh presenta en la conferencia comunitaria de Salesforce Czech Dreamin'

Qué significa ser un desarrollador de Salesforce

"Ser desarrollador de Salesforce significa estar preparado para los desafíos", dice Oleh. “Siempre hay que pensar en grande y utilizar el pensamiento crítico. Un desarrollador es una 'partícula' poderosa que impulsa la evolución del mundo y trae cosas increíbles a nuestras vidas para hacerlas más simples y agradables. Nuestro valor es desarrollar experiencias de Salesforce y hacer felices a todos nuestros clientes”.

Ser desarrollador de Salesforce significa estar preparado para los desafíos.

Varias personas apoyaron a Oleh en el camino, como su novia, sus padres, su hermano y sus compañeros de equipo, y lo ayudaron a llegar a donde se encuentra ahora en su carrera. Recuerda: “Recuerdo haber reprobado un examen o haber tenido desafíos en un proyecto, y siempre me decían: 'La próxima vez lo conseguirás'. ¡Y eso siempre pasó!”

A Oleh siempre le entusiasma ver cómo Salesforce nunca deja de crecer e innovar, brindando nuevas y mejores experiencias a los desarrolladores y usuarios finales. "Me inspira ver cómo Salesforce valora y escucha a la comunidad", afirma. Una vez invitaron a Oleh a almorzar con el director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, y quedó sorprendido por lo atento que estaba Marc a cada palabra, así como por cómo consideraba cada comentario de Oleh.

Oleh y el director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff

Algunas sorpresas en el viaje de Salesforce

Al comienzo de su trayectoria en Salesforce, Oleh descubrió a Jim Rohn, un autor y orador motivacional estadounidense, que ayudó a Oleh a cambiar su forma de pensar. Recordará una cita particular de Rohn por el resto de su vida: “No desearía que fuera más fácil; Ojalá estuvieras mejor”.

Con este espíritu, Oleh siempre ha aprendido haciendo e investigando constantemente lo que se necesita. Aprender a hacer las preguntas correctas viene con la experiencia y la práctica. Una de las formas en que Oleh busca mejorar su marca personal es obteniendo certificaciones de Salesforce .

Oleh tras aprobar su primer examen de certificación de Salesforce

Actualmente, Oleh ha obtenido 11 certificaciones y aspira a aprobar una o dos certificaciones más cada año. Esto le permite seguir desafiándose a sí mismo mientras adquiere nuevas y valiosas habilidades. Curiosamente, Oleh suspendió su primera certificación, “App Builder”, dos veces y consideró brevemente que el desarrollo de TI no era para él. Pero luego se dio cuenta de que había subestimado el examen y necesitaba prepararse más de antemano.

Entonces, primero, Oleh analizó la sección en la que había suspendido con los porcentajes de cobertura más bajos. Luego, utilizó preguntas simuladas de tal manera que pudiera ejecutar completamente las tareas en su patio de juegos, lo que le dio una mejor comprensión de la funcionalidad y le ayudó a recordarla mejor que simplemente leer sobre ella.

Él dice: “Me inscribí nuevamente para el examen, pero no se lo dije a nadie (para que nadie se enterara si reprobaba una tercera vez). Pero esta vez pasé y fue uno de los mejores días de mi vida. Después de eso, obtuve una certificación tras otra y ahora sé definitivamente que el fracaso es la clave del éxito”.

Lecciones aprendidas de la comunidad Trailblazer

Oleh se involucró profundamente en la comunidad Trailblazer de desarrolladores de Salesforce y aprendió muchas lecciones a lo largo del camino. Dice: “Aprendí que la marca personal a veces es crucial y, en combinación con las habilidades técnicas, esto es… ¡BOOM! Realmente creo que los desarrolladores más fuertes son las personas que tienen habilidades interpersonales muy bien desarrolladas”. Oleh explica que debe gran parte de su éxito a la buena comunicación, la empatía, la generación de confianza y el deseo de ser una buena persona en el mundo. Además, estas habilidades le han ayudado a formar conexiones profundas con las personas que le rodean.

Aprendí que la marca personal a veces es crucial y, en combinación con las habilidades técnicas, esto es: ¡BOOM!

Las habilidades interpersonales y una actitud positiva también son una alta prioridad para el equipo de Oleh. Creen que aquellos que están dispuestos, son apasionados y buenos para establecer conexiones siempre encuentran la manera de adquirir las habilidades tecnológicas necesarias. “Menos miedo y más aportaciones”, afirma. "Todo es posible en esta vida, y la vida es demasiado corta para rechazar tus sueños por miedo".

Consejos para otros desarrolladores: los foros de desarrolladores son tus mejores amigos

"La comunidad Trailblazer es su familia", explica Oleh. "Aprende todo lo que puedas y devuélvelo cuando estés listo". En 2016, un buen amigo de los Países Bajos le habló de la existencia de los grupos comunitarios Trailblazer e inmediatamente supo que le gustaría llevarlos a los desarrolladores de Lviv .

La comunidad Trailblazer es su familia.

Oleh recuerda: "Cuando comenzó el grupo de Lviv, tomé la iniciativa de liderar el grupo y luego comencé a conocer todos los eventos para desarrolladores de Salesforce". Esto llevó a Oleh a asistir a eventos dirigidos por Salesforce como Dreamforce y eventos Dreamin' dirigidos por la comunidad , e incluso fundó Salesforce Saturday en Lviv, una reunión en persona de la comunidad Trailblazer que gana insignias juntos. Ahora, Oleh une y apoya a la comunidad de desarrolladores ucraniana mediante la creación de canales de Slack y transmisión de YouTube a otras ciudades antes de los eventos virtuales.

El grupo de desarrolladores de Salesforce en Lviv

" Como equipo en Redtag, siempre nos apasiona desarrollar talentos e invitar a nuevos pioneros", dice Oleh. “Esto ayuda a hacer crecer nuestra familia Trailblazer Community. ¡La mejor manera de mantenerse conectado con la comunidad de desarrolladores de Salesforce es uniéndose a un foro, redes sociales y, por supuesto, eventos!

La comunidad Trailblazer también ha hecho una gran contribución a la carrera de Oleh. Ha encontrado muchas respuestas en varios foros, toneladas de contenido valioso en publicaciones de blogs y muchas conversaciones con miembros de la comunidad que comparten recomendaciones o ideas. Él dice: “Estoy agradecido de tenerlos a todos. Gracias a ti, soy quien soy”.

La comunidad Trailblazer apoya al país de origen de Oleh, Ucrania, en Dreamforce 2022.

Oleh anima a todos a ver si hay grupos comunitarios Trailblazer locales o un sábado de Salesforce en su área y unirse a ellos de inmediato (busque un grupo cerca de usted ). Si no existe ninguno, entonces sugiere tomar la iniciativa de crear uno. "Siempre recomiendo los eventos en persona porque son más atractivos e inspiradores".

Para conocer desarrolladores como Oleh y ampliar sus habilidades técnicas, únase a la comunidad de desarrolladores de Salesforce y sea parte de la conversación sobre todo lo relacionado con el desarrollo de Salesforce.

Sobre el Autor

Christie Fidura es la directora de Global Trailblazer Engagement. En este rol, busca involucrar y elevar a la comunidad y trabajar directamente con ellos para comprender sus desafíos, preocupaciones, logros e inspiraciones. Puede encontrar a Christie en la comunidad Trailblazer en https://trailblazer.me/id/christiefidura . Christie, community manager certificada y comercializadora ganadora de múltiples premios, cree en la tecnología, la comunidad y la igualdad.

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Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos ☁️

Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos ☁️

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 .

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Lleve sus propios modelos de IA a la nube de datos | Blog de desarrolladores de Salesforce

Einstein Studio es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento la IA en Salesforce. La plataforma aprovecha el poder de otras plataformas de IA, como Amazon SageMaker y Google Cloud Vertex AI, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos en Salesforce. En este blog, presentamos Einstein Studio y exploramos cómo la capacidad de traer su propio modelo (BYOM) generalmente disponible puede generar resultados para su negocio.

Presentamos Traiga su propio modelo (BYOM)

Einstein Studio le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos o generativos y usarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, los modelos predictivos se pueden usar para puntuar clientes potenciales, recomendar productos o detectar abandonos. Con modelos generativos, puede crear contenido como resúmenes de casos, respuestas de correo electrónico y descripciones de productos. Para obtener más información sobre la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso (LLM), consulte el blog de Salesforce 360 .

Conectar un modelo con Einstein Studio es simple. Puede integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real y usar la información de varias maneras. Por ejemplo, para enriquecer los perfiles de los clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales. También puede usar un modelo generativo para crear campañas de correo electrónico personalizadas basadas en las preferencias de un cliente y su comportamiento de compra.

¿Por qué traer su propio modelo?

Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Amazon SageMaker con datos de Data Cloud en Einstein Studio.

  • Acceda a datos altamente seleccionados, armonizados y casi en tiempo real en Customer 360 en SageMaker.
  • Elimina la necesidad de trabajos ETL tediosos, costosos y propensos a errores. Este enfoque de federación de copia cero para los datos reduce la sobrecarga para administrar las copias de datos, los costos de almacenamiento y mejora la eficiencia.
  • Crea modelos rápidamente en SageMaker y conecta los modelos en Data Cloud para consumir predicciones para la optimización de procesos comerciales.
  • Admite la ingesta de datos en tiempo real, en streaming y por lotes para impulsar los resultados de IA relevantes.
  • Permite el uso sin inconvenientes de modelos y predicciones de SageMaker en Salesforce mediante Flow, un paquete de automatización de flujos de trabajo. Flow permite la toma de decisiones impulsada por IA que puede evolucionar en función de actualizaciones de datos en tiempo real.

Casos de uso

Estos son algunos casos de uso en los que Einstein Studio puede mejorar la experiencia del cliente y agregar un toque personal.

Caso de uso minorista

Un minorista puede crear un modelo de IA personalizado para predecir la probabilidad de que un cliente compre atuendos específicos en función de los datos de compromiso, como su historial de compras o actividad en línea. Luego pueden implementar el modelo y utilizar Einstein Studio para ofrecer recomendaciones de productos hiperpersonalizados a los clientes a través del canal más apropiado, incluido el correo electrónico, una aplicación móvil o las redes sociales.

Caso de uso de viaje

Una agencia de viajes puede conectar los datos de CRM, como el historial de reservas del cliente y las preferencias de viaje, con datos que no son de CRM, como reseñas de destinos y previsiones meteorológicas. Luego pueden implementar modelos de IA predictivos y generativos para predecir qué destinos atraen a clientes específicos y generar recomendaciones de correo electrónico personalizadas para ellos.

Caso de uso automotriz

Una marca automotriz puede usar inteligencia artificial predictiva para determinar cuándo es probable que un automóvil necesite mantenimiento y detectar reclamos de seguros fraudulentos. Luego, la IA generativa se puede utilizar para personalizar las campañas de marketing de los clientes en función de las necesidades y preferencias individuales.

Flujo de trabajo de la aplicación para usar Einstein Studio con AWS SageMaker

En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación con Einstein Studio.

En este flujo de trabajo, el conector de Python otorga a SageMaker acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar los datos, y realizar tareas de ingeniería de funciones para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA mediante la interfaz visual interactiva de SageMaker Data Wrangler .

El flujo de trabajo anterior es específico de Data Wrangler. Pero, ¿qué sucede si es un científico de datos y planea usar los cuadernos de SageMaker Studio para desarrollar y preparar sus modelos personalizados? Una vez que se aprueba un modelo en el registro de SageMaker, simplificamos el proceso con una plantilla de proyecto de SageMaker para Salesforce para automatizar la implementación en un extremo de invocación.

Este extremo de invocación se configura como destino en Einstein Studio y se integra con las aplicaciones de Salesforce Customer 360. Para obtener más información sobre este flujo de trabajo, consulte el blog de AWS .

Cómo consumir predicciones de su modelo en Salesforce

Hay dos formas de consumir predicciones. Usando acciones invocables en Flow y Apex, o con análisis ad hoc.

Use Flow Builder y Apex para obtener predicciones

Aquí hay un flujo que usa una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente.

En este ejemplo, un administrador usa Flow Builder para separar los registros de individuos unificados para verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Einstein Studio y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.

Esta acción invocable también se puede llamar en Apex. Vea el ejemplo a continuación.

<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('variable2', '20');
action.setInvocationParameter('variable3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} «>

Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en Flow y Apex, consulte la Ayuda de Salesforce .

Utilice análisis ad hoc para obtener predicciones

Query API es otra forma rápida de obtener puntajes de predicción para los datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede usar el punto final de inferencia y funciones de predicción de llamadas para probar el punto final.

Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en QueryAPI, consulte la Ayuda de Salesforce .

Conclusión

Einstein Studio es una plataforma de IA fácil de usar que permite a los equipos de ciencia e ingeniería de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas externas y datos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Amazon SageMaker, Google Cloud Vertex AI y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que esté listo, puede utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicación de ventas, servicios, marketing, comercio y otras en Salesforce.

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Daryl Martis es el Director de Producto de Salesforce para Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en la planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático y en la nube. Anteriormente trabajó en la industria de servicios financieros en la ciudad de Nueva York. Síguelo en LinkedIn o Twitter .

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Cargue datos mediante programación con la API de ingesta ☁️

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

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

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

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

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

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

Cuándo usar la ingestión Streaming vs Bulk

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

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

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

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

Creación de un conector de API de ingesta

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

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

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

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

panel_solar_event.yaml

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

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

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

Creación e implementación de un flujo de datos

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

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

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

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

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

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

Cuando se selecciona, el menú desplegable Campo de hora del evento aparece en la interfaz de usuario.

Perfil Un conjunto de datos que representa:

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

– Una lista de empresas o cuentas con ID de cuenta

– Una lista de empleados o cualquier otra población por la que desee segmentar o utilizar como población inicial del segmento

Otro Un conjunto de datos que no es un compromiso o un perfil, como información de productos o tiendas.

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

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

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

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

Creación de una aplicación conectada

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

Ámbitos de OAuth requeridos

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

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

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

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

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

Solicitud de un token de acceso a la nube de datos

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

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

Encabezado JWT

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

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

reclamos JWT

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

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

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

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

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

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

Y luego, inicie sesión y permita el acceso:

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

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

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

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

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

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

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

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

config.js

Además, instale la dependencia jsonwebtoken desde npm ejecutando:

credenciales.js

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

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

Ingesta de datos

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

Transmisión

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

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

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

Si todo va bien, recibirás la siguiente respuesta:

Esto indica que nuestros datos han sido aceptados con éxito.

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

A granel

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

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

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

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

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

Conclusión

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

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

Recursos

Sobre los autores

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

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

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

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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.

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

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

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

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

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

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

Acerca de la plataforma de eventos de Salesforce

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

Tipos de eventos

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

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

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

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

Canales personalizados

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

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

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

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

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

Relevo de eventos

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

Consulte esta publicación de Event Relay para obtener más información.

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

Actualizaciones de Salesforce Event Platform para la colección Postman

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

Canales personalizados

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

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

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

Publicar eventos de la plataforma

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

Configuración de retransmisión de eventos

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

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

esquema de eventos

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

Lo que nos depara la colección Postman

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

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

palabras de cierre

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

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

Recursos

Sobre el Autor

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

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Presentamos HowToDev_ ☁️

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

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

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Presentamos HowToDev_ | Blog de desarrolladores de Salesforce

HowToDev_ es una nueva serie sobre Salesforce+ que creamos para ayudar a los desarrolladores a familiarizarse con Salesforce Platform. Si ya tiene habilidades tecnológicas pero es nuevo en el ecosistema de Salesforce, o si desea aprender un poco sobre el desarrollo, ¡HowToDev_ es la serie para usted!

En esta nueva serie, aprenderá a ampliar la Plataforma de Salesforce y crear aplicaciones personalizadas utilizando potentes funciones de desarrollo de Salesforce líderes en la industria. Seré su anfitrión y, en cada episodio, lo explicaré cómo tomar una interfaz de usuario basada en datos que viene lista para usar con Salesforce y crear una experiencia intuitiva e interactiva que facilite la vida de los usuarios.

Descripción general de la plataforma de Salesforce

La plataforma de Salesforce reúne una serie de servicios de infraestructura, red, aplicaciones y datos para crear una poderosa herramienta que puede ampliar en un abrir y cerrar de ojos. Esto se debe a muchas de las complejidades que puede haber utilizado en otras plataformas de usuarios y desarrolladores. En el primer episodio de HowToDev_, repasamos una descripción general de Salesforce Platform y cómo puede crear objetos personalizados para ampliar el modelo de datos.

Realmente solo necesita preocuparse por la aplicación y los servicios de datos que se le proporcionan para construir. Desde su front-end hasta sus API, todo sale de la caja listo para que comience a construir.

¡Vamos a codificar!

¡Espera un segundo! Hay algunas cosas que necesita saber aquí antes de abrir ese entorno de desarrollo. Aquí hay un vistazo de lo que cubrimos en el Episodio 1 .

Comprender la importancia de los metadatos en Salesforce: Nosotros explicar la función de los metadatos, que representan toda la configuración, la automatización y la interfaz de usuario en el entorno de Salesforce.

Definición de qué son una aplicación y una organización en Salesforce: aclaramos los conceptos de una aplicación y una organización en Salesforce, subrayando su distinción con respecto a las aplicaciones y organizaciones tradicionales.

Creación del objeto de propiedad : demostramos el proceso de creación de un objeto personalizado (el objeto de propiedad) en Configuración de Salesforce, que funciona como una tabla de base de datos para administrar y rastrear propiedades.

Agregar nuevos campos al objeto: agregamos dos nuevos campos personalizados al objeto Propiedad (es decir, Fecha de cotización y Días en el mercado), que resaltan la naturaleza dinámica de los campos de Salesforce.

Mirando hacia el futuro: Concluimos el episodio con una mirada al futuro de lo que cubrirá la serie, prometiendo una futura exploración de la codificación y la resolución de problemas complejos dentro de Salesforce.

Una vez que tenga una mayor comprensión de estos conceptos, ¡podemos abrir la CLI en el Episodio 2 !

Dónde ver HowToDev_

Todos los episodios se lanzaron a la vez en Salesforce+, ¡así que puede disfrutarlos todos ahora! Esto es lo que se trata en cada episodio:

Episodio 1: Descripción general de la plataforma Salesforce
Episodio 2: Herramientas para desarrolladores de Salesforce
Episodio 3: Código en Salesforce con Apex, SOQL y DML
Episodio 4: compilar componentes web Lightning
Episodio 5: Automatización con flujo y disparadores
Episodio 6: Completar y lanzar su aplicación Salesforce

Más recursos

  • HowToDev_ Repositorio de GitHub : este es el lugar donde encontrará todo el código, las definiciones, los enlaces y los documentos a los que se hace referencia en la serie.
  • Creamos una divertida Trailhead Quest para completar mientras ves HowToDev_. Únase a la búsqueda ahora para poner a prueba sus conocimientos y tener la oportunidad de ganar* uno de los 10 paquetes de premios HowToDev_, que incluyen un par de Apple AirPods y un estuche personalizado de Salesforce Developers. También recibirá una insignia exclusiva de la comunidad HowToDev_ en Trailhead. Complete la misión en cualquier momento antes del 31 de julio a las 11:59 p. m. (hora del Pacífico) para participar y ganar.

Sobre el Autor

Stephan Chandler-Garcia es promotor de desarrolladores en 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 de Trailblazer o en una de nuestras conferencias en todo el mundo. Alternativamente, sígalo en Twitter @stephanwcg o @schandlergarcia en GitHub, y consulte su repositorio de GitHub para ver código de muestra y proyectos.

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