Vor mehr als zwei Jahrzehnten war Salesforce Vorreiter bei der ersten mandantenfähigen Cloud-Plattform und hat damit einen Präzedenzfall in der Branche geschaffen. Seitdem hat sich Salesforce zu einer umfassenden Enterprise-Plattform entwickelt, die in der Lage ist, wichtige Aspekte eines Unternehmens zu kapseln und zu automatisieren, und Hunderttausende von Unternehmen und Millionen von Benutzern in verschiedenen Branchen und Regionen bedient. Salesforce hat zudem seine Customer360-Produktsuite durch strategische Übernahmen erweitert.

Im Laufe der letzten Jahre haben Veränderungen auf dem Markt, in der Branche und in der Technologielandschaft zu einer Reihe von tiefgreifenden Transformationen bei der grundlegenden Salesforce Platform geführt. Dazu zählen:

• Das Aufkommen von Public Cloud-Anbietern, die stark in die Infrastruktur investieren.
• Schnelle Fortschritte bei der AI, einschließlich maschinellem Lernen, generativer AI und Agentenerfahrungen.
• Erhöhte Anforderungen an die Datenresidenz und regulatorische Vorschriften in verschiedenen Branchen und Ländern.
• Die Notwendigkeit, Echtzeitdaten und -transaktionen in einem schnell zunehmenden Umfang zu verarbeiten.
• Verstärkter Fokus auf Anforderungen an Cybersicherheit, Systemverfügbarkeit, Leistung und Widerstandsfähigkeit.
• Kunden wünschen sich eine integrierte Suite, die eine hoch belastbare, lose gekoppelte und stark kohärente Architektur bietet.

Als Reaktion auf diese Änderungen, insbesondere auf die seismische Veränderung der KI und ihre Auswirkungen auf Unternehmen, hat Salesforce seine Plattform von Grund auf neu gestaltet und damit die Grundlage für die nächste Generation von Anwendungen und Kundenanwendungsfällen geschaffen. Dabei werden unsere Trust Ziele weiterhin eingehalten.

Die Einführung von Agentforce auf der Dreamforce 2024 und das folgende Diagramm stellen den Höhepunkt dieser umfangreichen Bemühungen dar, an denen Tausende von Mitgliedern des Salesforce-Teams für Technologie und Produktorganisation beteiligt waren. Derzeit haben mehr als 95 % unserer Kunden auf diese neue Plattform umgestellt. Die erfolgreiche Migration der meisten unserer Kunden, einschließlich derer mit den höchsten Arbeitslasten, unterstreicht den Einfallsreichtum unserer Ingenieure und bestätigt die grundlegenden Werte von Trust, Customer Success und Innovation.

Seit der Einführung von Agentforce hat Salesforce den Einsatz von AI in Unternehmensanwendungen weiter vorangetrieben und ist Marktführer bei der Entwicklung von Agentenerfahrungen, die bestehende und neue Geschäftsfunktionen in Echtzeit mit Unterhaltungen versorgen.

In diesem Whitepaper, das in Zusammenarbeit mit führenden Ingenieuren entwickelt wurde, wird eine detaillierte Erkundung für Bauherren bereitgestellt, die die Komplexität wichtiger technologischer Transformationen schätzen. In dem Beitrag werden die wesentlichen architektonischen Verbesserungen erläutert, die die Plattform skalierbar, sicher und bereit für künftige Anwendungen halten und gleichzeitig den sich ändernden Anforderungen unserer Kunden gerecht werden. Es wird empfohlen, mit dem Kapitel "Architekturübersicht" zu beginnen, um das Gesamtbild zu verstehen. Von dort aus können Leser entweder nacheinander fortfahren oder die Kapitel erkunden, die ihr Interesse am meisten wecken.

Emin Gerba
Chefarchitekt, Salesforce

Die Architekturprinzipien der folgenden Salesforce Platform bilden die Grundlage und die Differenzierung für die Entwicklung von Funktionen und Funktionen:

• Enterprise-Grade Trust: Trust ist Salesforces wichtigster Wert. Wir legen nicht nur Wert auf Verfügbarkeit und Sicherheit unserer Services, sondern entwickeln auch die Funktionen für Zugriffskontrolle, Compliance und Sicherheit, damit unsere Kunden ihre Compliance- und Sicherheitsstandards mit Salesforce Platform erfüllen können.
• Mandant: Alle Services und Infrastrukturen wurden für das Hosten mehrerer Kunden entwickelt. Dies bietet ein strategisches Muster für die Skalierung mit Nutzung sowie die Standardisierung auf einen gemeinsamen hohen Grad an Verfügbarkeit und Sicherheit unabhängig von der Größe unserer Kunden.
• Metadatengesteuert: Metadaten sind das Herzstück der Anpassbarkeit unserer Mandantenservices. Unsere Metadaten sind erweiterbar, sodass Administratoren und Entwickler auf vorhandenen Arbeiten aufbauen und von künftigen Produktaktualisierungen von Salesforce und Ökosystempartnern profitieren können.
• API zuerst: Die Salesforce Platform priorisiert ein umfassendes und kohärentes API-Portfolio, das alles abdeckt, was über native Salesforce-Benutzeroberflächen möglich ist. Dadurch können Entwickler und Partner die Funktionen der Plattform nutzen und neu zusammenstellen, um Systeme zu integrieren oder neue Benutzererfahrungen zu erstellen.
• Offen und interoperabel: Die Salesforce Platform kann in jede Unternehmensarchitektur unserer Kunden integriert werden. Die Salesforce Platform wurde für die Verwendung mit anderen Cloud-basierten und lokalen Systemen entwickelt und bietet APIs, Tools und Integrationsstandards für externe Systeme zur Integration in die Salesforce Platform.
• Agent: Die Salesforce Platform entwickelt sich schnell weiter und steht in der gesamten Anwendungssuite an erster Stelle. Wir möchten, dass Benutzer über umfassende Agentenunterhaltungserfahrungen mit Salesforce interagieren können, die es ihnen ermöglichen, Arbeit zu erledigen und auf immer natürlichere Weise mit ihren Daten zu interagieren.

Die aktuelle Salesforce Platform stellt die neueste Phase in der Entwicklung der Salesforce-Funktionen seit der Einführung der Force.com Platform im Jahr 2008 dar. Zu den letzten Schlüsseltransformationen zählen:

• Einführung von Hyperforce und Umstellung auf Cloud-basierte Architekturen.
• Entwicklung von einer monolithischen Architektur zu einer Struktur mit unabhängigen Services.
• Einführung der Data 360- und Lakehouse-Technologien zusammen mit traditionellen relationalen Datenspeichern.
• Tiefe Integration von AI-Technologien, generativem und maschinellem Lernen und eine Weiterentwicklung zu agentenbasierten Erfahrungen auf der gesamten Plattform.

Diese Änderungen haben die Funktionen der Plattform ohne erhebliche Unterbrechungen erweitert und verfeinert, dank zuverlässiger Abstraktionen, die es Salesforce-Technikern ermöglichen, unsere Technologien nahtlos und mit minimalen Unterbrechungen durch Kunden voranzutreiben. Die robuste Abstraktion ist auch weiterhin der Schlüssel zum Nutzen der Salesforce Platform, da sie die technischen Komplexitäten von Software auf Unternehmensebene wie Sicherheit, Verfügbarkeit und Technologiekonventionen vereinfacht, sodass sich Anwendungsentwickler auf die Lösung ihrer individuellen Herausforderungen konzentrieren können. Die Funktionen der Salesforce Platform sind im Folgenden hervorgehoben:

Die Salesforce Platform wird als eine Reihe von Ebenen angezeigt, aus denen das System besteht. Jede Ebene stellt eine Gruppe verwandter Funktionen dar, die für auf der Plattform basierende Anwendungen wichtig sind. Die Unterfelder in jeder Ebene bieten anschauliche Beispiele für diese Funktionen. Die Funktionen der einzelnen unteren Ebenen sind in alle oben genannten Ebenen integriert und gewährleisten eine konsistente und kohärente Erfahrung in der gesamten Salesforce-Anwendungssuite.

Die Salesforce Platform verkörpert umfassende technische Transformationen auf allen Ebenen einer ausgereiften Technologieplattform, die in den letzten 20 Jahren entwickelt wurde. Diese Änderungen ermöglichen, getrieben durch sich ändernde Kundenanforderungen und neue Technologien, die Unterstützung für neue Anwendungstypen und -lösungen. Die Transformationen sind miteinander verbunden, wobei Änderungen in unteren Ebenen die Entwicklung aller nachfolgenden Ebenen beeinflussen.

Die Salesforce Platform ist in mehrere Ebenen unterteilt, die jeweils zu ihren umfassenden Funktionen beitragen:

• Hyperforce: Die grundlegende Infrastruktur hat sich von Erstanbieter-Rechenzentren zu öffentlichen Cloud-Anbietern entwickelt, die durch Salesforce-Technologien für sicheres, konformes, hochverfügbares und kosteneffizientes Hosting erweitert wurden.
• Metadaten-Framework: Bietet eine stabile Abstraktion für Anwendungen, auf der sie aufbauen können, auch wenn sich die Technologien, die wir haben und verwenden, weiterentwickeln. Enthält eine objektbezogene Zuordnung, eine präskriptive Ausführungsreihenfolge und eine "Kern"-Laufzeit, die die Metadatendefinitionen mit den metadatengesteuerten Laufzeiten verbindet.
• Daten: Enthält eine relationale Datenbank mit mehreren Mandanten und ein Lakehouse auf Petabyte-Skala zum Verwalten von Salesforce- und Nicht-Salesforce-Daten und unterstützt die Verwaltung unstrukturierter Daten und Inhalte, erweiterte Such-, Governance- und Analysefunktionen.
• AI: Basiert auf der Datenebene mit grundlegenden, Vertrauenswürdigen AI Technologien, die prädiktive und generative AI nutzen, um Agentenerfahrungen zu unterstützen.
• Anwendungsplattformservices: Bietet IT-Administratoren, Entwicklern und Anbietern Tools zum Erstellen und Anpassen von Anwendungen und bietet eine Abstraktion mit Meinungen, um allgemeine und komplexe Aufgaben zu vereinfachen.
• Geschäftsfunktionen: Bietet eine Reihe von Funktionen, um verschiedene Geschäftsanforderungen zu erfüllen, sodass Entwickler Anwendungen nach Bedarf anpassen können.
• APIs und API-Verwaltung: Stellt sicher, dass über gut ausgebildete APIs auf alle Plattformfunktionen zugegriffen werden kann, was Service- und Schichtabhängigkeiten erleichtert.
• Benutzer- und Entwicklererfahrung: Enthält benutzerfreundliche Oberflächen für Endbenutzer und eine Reihe von Entwicklungstools von Low-Code bis Pro-Code für die Anwendungsentwicklung und -anpassung mit Unterstützung für die moderne AI-gestützte Entwicklung.
• Integration: Kann in jede Unternehmensarchitektur integriert werden und ermöglicht die Kompatibilität mit Salesforce- und Nicht-Salesforce-Systemen über Datenkonnektoren, Zero-Copy-Datenintegration und andere Tools.
• Anwendungen und Branchen: Bietet eine Reihe an anpassbaren Anwendungen und branchenspezifischen Lösungen, die auf den integrierten Funktionen der Plattform basieren und die gesamte Palette an Funktionen untergeordneter Ebenen sowie tief integrierte AI-Agenten nutzen.

Salesforce entwickelt seit fast 25 Jahren die globale Rechenzentrumsinfrastruktur, die vielen aktuellen Hyperskalierern und IaaS-Anbietern vorausgeht. Hyperforce, die aktuelle Generation der Salesforce-Infrastrukturentwicklung, wurde für den Betrieb über mehrere Public Cloud-Anbieter hinweg entwickelt.

Sie ist auf die Anforderungen der Kunden hinsichtlich elastischer B2C-Skalierung, globaler Datenresidenz, erhöhter Verfügbarkeit, erstklassiger Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zugeschnitten. Hyperforce standardisiert die Infrastruktur in allen Salesforce-Produkten und ermöglicht so die schnelle Integration von Neuerwerbungen.

Hyperforce stellt die Bereitstellung der Salesforce Platform sicher und ermöglicht so die schnelle Bereitstellung neuer Funktionen und Anwendungen, um die Anforderungen an die Datenresidenz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in mehr als 20 Regionen weltweit zu erfüllen.

Während der Umstellung von Salesforce auf Hyperforce wurden erhebliche Unterschiede in Bezug auf Services, Schnittstellen und Compliance-Ebenen zwischen Hyperskalierern festgestellt. Zum Erstellen einer robusten und tragbaren Grundlage für Salesforce Platform wurden die folgenden architektonischen Prinzipien übernommen:

• Infrastruktur als Code: Bei Verwendung einer domänengesteuerten Architektur umfasst dieses Prinzip die deklarative Codierung für die Infrastruktur, die Erstellung unveränderlicher Artefakte und die Automatisierung der Infrastruktur bei Bedarf mit Standards wie Kubernetes und Service Mesh.
• Zero-Trust Security: Implementierung eines Zero Trust Sicherheitsmodells mit umfassenden Verteidigungsstrategien, einschließlich Identitätsverwaltung, Authentifizierung, Autorisierung, Netzwerkisolation, Richtlinien für die Sicherheit mit den geringsten Berechtigungen und Verschlüsselung von Daten bei der Übertragung und im Leerlauf.
• Verwaltete Services: Durch die Hervorhebung der Verwendung von Mandanten- und Multi-Cloud-Services verbessert dieses Prinzip die Übertragbarkeit auf verschiedene Infrastrukturen und Umgebungen wie kommerzielle, staatliche und luftgestützte Systeme.
• Integrierte Widerstandsfähigkeit: Geschäftskritische Services sind auf mehrere Verfügbarkeitszonen verteilt, um eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Die Daten werden regionsübergreifend repliziert. Services werden auch mit einer Verfügbarkeitsstufe gekennzeichnet, um Servicestufenziele und die Resilienzplanung zu verwalten.
• Vollständig beobachtbar: Integration aller Services in eine standardmäßige Observability-Plattform für eine effiziente Überwachung, einschließlich Protokollerfassung, Kennzahlenerfassung, Warnung, verteilter Verfolgung und Verfolgung von Servicevorgängen wie Datenverkehrsvolumen, Fehlerraten und Ressourcenauslastung.
• Automatische Vorgänge: Dies umfasst die automatisierte Verwaltung des Infrastrukturlebenszyklus und prädiktive AIOps (AI for Operations) für die Aufrechterhaltung der Servicequalität, die Erkennung und Behebung von Servicebeeinträchtigungen und die Fehlererkennung.
• Automatische Skalierung: Dieses Prinzip konzentriert sich auf Skalierbarkeit und Kosteneffizienz und ermöglicht betriebliche Flexibilität über verschiedene Skalen hinweg, ohne die betrieblichen Risiken zu erhöhen, wodurch spezifische Accountobergrenzen in Bezug auf den Cloud-Anbieter abstrahiert werden.
• FinOps bewusst: Public Cloud bietet Infrastrukturagilität, jedoch mit dem Risiko erhöhter Kosten. Während des gesamten Servicelebenszyklus verfolgen wir eine effizienzorientierte Engineering-Kultur, ohne Kompromisse bei Verfügbarkeit, Sicherheit und Customer Trust einzugehen.

Diese Grundsätze leiten die Entwicklung und den Betrieb der Hyperforce Platform von Salesforce und stellen sicher, dass sie in verschiedenen Umgebungen anpassungsfähig, sicher und effizient bleibt.

Die Salesforce Platform und ihre unterstützenden Services werden auf der Hyperforce Foundation ausgeführt, die mehrere Hyperforce Instanzen umfasst. Diese Instanzen sind strategisch auf verschiedene Länder verteilt, um den Kundenpräferenzen in Bezug auf Geografie und Verfügbarkeit gerecht zu werden. Um die strengen Anforderungen an die Datenresidenz und den Betrieb zu erfüllen, können eine oder mehrere Hyperforce Instanzen optional gruppiert und als Betriebszone festgelegt werden. Jede Instanz wird regelmäßig aktualisiert, um Sicherheit, Skalierbarkeit und die Einhaltung lokaler und gesetzlicher Standards zu gewährleisten.

Hyperforce Instances bestehen aus mehreren Hyperforce Functional Domain-Instanzen, bei denen es sich um Service-Cluster handelt, die bestimmte Funktionen bereitstellen. Grundlegende Funktionsdomänen bieten wichtige Services wie Sicherheit, Authentifizierung, Protokollierung und Überwachung, die für andere Hyperforce-Services unerlässlich sind. Geschäftsfunktionale Domänen unterstützen verschiedene Salesforce-Produkte wie Sales Cloud, Service Cloud und andere, was ihre Produktfunktionalität erleichtert.

Services in einer Funktionsdomäne können in Zellen organisiert sein, bei denen es sich um skalierbare und wiederholbare Einheiten der Servicebereitstellung handelt. Die Hyperforce Zelle entspricht einer sogenannten Salesforce-Instanz, in der sich eine oder mehrere Salesforce-Organisationen (Organisationen) befinden. Eine Zelle ist eine Skalierungseinheit und eine starke Strahlradiusgrenze. Superzellen bieten eine logische Gruppierung mehrerer Zellen, um einen größeren Explosionsradius durch gemeinsame Services zwischen Zellen zu definieren. In einer Funktionsdomäne können mehrere Superzellen vorhanden sein. Mit Zellen und Superzellen kann Hyperforce horizontal innerhalb einer Funktionsdomäne skalieren und gleichzeitig die Größe des Strahlradius genau steuern.

Jede Hyperforce Instance ist einer Availability Region zugeordnet, einem Konzept, das in allen öffentlichen Cloud-Infrastrukturen vorhanden ist, und kann unabhängig von allen anderen Hyperforce Instances verwendet werden. Alle geschäftskritischen Services und Daten in der Hyperforce Instance werden auf mindestens drei Verfügbarkeitszonen verteilt und repliziert, um Fehlertoleranz und Stabilität zu erreichen. Darüber hinaus werden Datensicherungen in andere geeignete Hyperforce Instanzen kopiert, um die Geschäftskontinuität und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

Die Hyperforce Infrastruktur wird kontinuierlich weiterentwickelt, da neue Hyperforce Instanzen und Zellen erstellt oder aktualisiert werden. Kunden sind vor Änderungen an den physischen Details von Hyperforce geschützt. Auf alle extern sichtbaren Kundenendpunkte wird über stabile und sichere Salesforce My Domains (z. B. acme.my.salesforce.com) zugegriffen, die den Datenverkehr sicher an den aktuellen Daten- und Servicestandort weiterleiten. Ausgehender Datenverkehr (z. B. E-Mail, Web-Callouts) lässt sich am besten mit sicheren Mechanismen wie "Domain Keys Identified Mail" (DKIM) und "mTLS" implementieren, um sicherzustellen, dass die lokale Infrastruktur der Kunden die physischen Details der Salesforce-Infrastruktur nicht hartcodiert, beispielsweise IP-Adressen, die sich im Laufe der Zeit ändern können.

Hyperforce Functional Domains sind mit robusten Sicherheitsmaßnahmen ausgestattet. Jede Domäne ist peripher geschützt und isoliert, wobei Services innerhalb einer Domäne für zusätzliche Sicherheit in dedizierte Accounts getrennt sind. Die Kommunikation zwischen Services wird über Service Mesh oder ähnliche Protokolle sicher erleichtert. Die Datenverkehrsverwaltung wird von Ein- und Ausgangs-Gateways verwaltet, die den gesamten eingehenden und ausgehenden Datenverkehr überprüfen, weiterleiten und die erforderlichen Kontrollen wie Leistungsschalter oder Ratenbegrenzungen anwenden.

Services in einer Hyperforce Functional Domain werden in Sicherheitsgruppen gruppiert, wobei nur die Services in der Edge-Gruppe für das öffentliche Internet verfügbar sind. Laufzeitsicherheitsrichtlinien erzwingen Kommunikationsregeln zwischen unterschiedlichen Sicherheitsgruppen unter Einhaltung des Prinzips der geringsten Berechtigung, um sicherzustellen, dass Services nur über den erforderlichen Zugriff verfügen.

Jede geografische Region verfügt über eine funktionale Hyperforce Edge-Domäne, die die Sicherheit von Transportebenen beendet und Firewall-Richtlinien für programmierbare Webanwendungen verwendet, um Bedrohungen präventiv zu begegnen. Dadurch wird sichergestellt, dass nur legitimer Datenverkehr Hyperforce-Endpunkte erreicht und gleichzeitig eine sichere und effiziente Kundenerfahrung gewährleistet wird. Darüber hinaus werden interne Netzwerkverbindungen zwischen Hyperforce Instances streng kontrolliert und alle Protokolldaten, die personenbezogene Daten enthalten, werden anonymisiert, um die DSGVO-Standards einzuhalten.

Ein Hyperforce-Raster besteht aus mehreren Hyperforce Instanzen, die dieselbe Steuerungsebene verwenden, um sensible Arbeitslasten gegebenenfalls zu isolieren. Sie stellt sicher, dass keine Kunden- oder Systemdaten, Plattformmetadaten oder Überwachungsdaten über mehrere Raster hinweg verloren gehen. Die Steuerungsebene besteht aus redundanten Hyperforce Instances, die wichtige Services zum Erstellen, Verwalten und Überwachen kundenorientierter Hyperforce Instances hosten.

Der Service- und Infrastrukturcode für alle Hyperforce Services wird sicher in einer speziellen Funktionsdomäne der Steuerebene entwickelt und nutzt die Services für die Quellcodeverwaltung, die kontinuierliche Integration, Tests und die Artefakterstellung. Der generierte Code wird auf Bedrohungen und Schwachstellen überprüft, bevor er in standardisierte, digital signierte Container gepackt und in Bildregistrierungen gespeichert wird. Die Codebereitstellung wird über autorisierte Pipelines im Hyperforce Continuous Delivery-System abgewickelt, wobei die Bereitstellungsberechtigungen auf autorisierte Teams und Operatoren beschränkt sind. Ein Airgapped Control Plane übernimmt zusätzliche Schutzmaßnahmen, die in solchen Umgebungen erforderlich sind.

Die IAM-Services (Identity and Access Management) erzwingen die Just-in-Time-Genehmigung, um die Zugriffsdauer und die Zugriffsaktionen zu begrenzen, während die Überwachungsprotokolle alle Aktivitäten überwachen und in Echtzeiterkennungssysteme einfließen, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und zu warnen.

Da Salesforce seine Services über seine Erstanbieter-Rechenzentren auf Hyperforce in öffentlichen Clouds umstellt, ist es wichtig, die Strategien zur Erstellung von Budgets, zur Kostenvisualisierung und zur Ressourcenoptimierung zu überarbeiten.

Bei unserem Kostenmanagement-Ansatz geht es nicht nur darum, Kosten zu senken, sondern es handelt sich um einen strategischen Prozess, der zwischen Produkten, die auf Wachstum abzielen, und Produkten, die stabil sind, unterscheidet. Sie plant verbrauchsbasierte Preise und Margen, die die Produktverfügbarkeit aufrechterhalten, und entspricht unserem Kernwert Trust. Public Cloud-Accounts sind hierarchisch organisiert und mit bestimmten Produkten und Führungskräften verknüpft. Detailliertes Tagging von Ressourcen auf Serviceebene, angereichert mit Organisationsmetadaten, hilft, die Kosten für einzelne Microservices zu ermitteln. Tools wie Tableau und Slack sowie erweiterte Prognosetools werden verwendet, um Führungskräften und Teams Echtzeitdaten zu Kosten, Prognosen und Budgetanalysen bereitzustellen und so Vertrauen in die zukünftige Finanzplanung zu gewinnen.

Um ein optimales Kostenmanagement zu gewährleisten, verwendet Salesforce eine Kombination aus Compute Savings Plans (Einsparungspläne berechnen), Spot Capacity (Spot-Kapazität) und On-Demand Capacity Reservations (ODCR), um die erforderliche Kapazität zu gewährleisten. Diese Reservierungen werden über erweiterte Zeitreihenprognosen und benutzerdefinierte Dashboards verwaltet, wodurch die menschliche Aufsicht und Entscheidungsfindung gewährleistet sind. Das Festlegen erreichbarer Ziele für die Reduzierung der Transaktionsstückkosten (der Kosten für die Verarbeitung eines definierten Volumens an Geschäftstransaktionen) ist eine effektive Strategie, um Verbesserungen voranzutreiben. Mit dem Tool "Hyperforce Unit Cost Explorer" (Explorer für Hyperforce-Stückkosten) können Teams Stückkostentrends analysieren und verwalten, Kosten bestimmten Services zuordnen und neue Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Der Salesforce Cloud-Optimierungsindex (COIN) bewertet Services anhand einer dynamischen Liste von Einspar-Opportunities und motiviert Serviceteams, eine optimale Ressourceneffizienz zu gewährleisten.

Im Rahmen unseres unerschütterlichen Engagements für Nachhaltigkeit verfolgen wir aktiv die Reduzierung unserer CO2-Bilanz und setzen uns spezifische Ziele, um unsere Einheit "CO2 to Serve" (CO2 zur Bereitstellung) zu reduzieren, eine Maßeinheit für die Emissionen im Verhältnis zur geleisteten Arbeit.

Sicherheit und Verfügbarkeit sind grundlegende Aspekte unserer Enterprise-Plattform, die für den Erhalt des Customer Trust unerlässlich sind. Bei Salesforce sind diese Steuerelemente integraler Bestandteil der Salesforce Platform, die automatisch über freigegebene Services und Software-Frameworks erzwungen werden. Dieser integrierte Ansatz stellt sicher, dass einzelne Systeme ohne zusätzlichen Aufwand profitieren.

Die Verwaltung und kontinuierliche Verbesserung dieser umfangreichen Reihe von Sicherheits- und Verfügbarkeitskontrollen für Tausende von Services und Hunderte von Teams stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Dies ist jedoch wichtig, da das Übersehen selbst kleiner Details zu einer Sicherheitsverletzung oder einem Systemausfall führen kann.

Hyperforce ist eine sichere und kompatible Infrastrukturplattform, die die Entwicklung und Bereitstellung von Services mit erweiterten Sicherheitsfunktionen unterstützt. Sie bietet eine sichere Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung und die Einhaltung von Sicherheitsstandards. Salesforce hält über 40 Sicherheits- und Compliance-Standards wie PCI/DSS, DSGVO, HIPAA, FedRamp und mehr ein.

Zu den wichtigsten Sicherheitsprinzipien zählen die Zero Trust Architecture (ZTA) und die durchgängige Verschlüsselung, um den Schutz der Kundendaten in allen Verarbeitungsphasen zu gewährleisten. Salesforce hält sich an Sicherheitsstandards und bewährte Vorgehensweisen vom sicheren Softwareentwicklungslebenszyklus bis hin zum Produktionsvorgang sowie an zuverlässige Sicherheitspraktiken auf Anwendungsebene, um potenzielle Bedrohungen zu vermeiden.

Das ZTA-Cybersicherheitsparadigma stellt sicher, dass alle Benutzer, Geräte und Serviceverbindungen unabhängig vom Standort einer Authentifizierung, Autorisierung und kontinuierlichen Validierung unterzogen werden. ZTA und die Public Key Infrastructure (PKI) sind für die moderne Cybersicherheit unerlässlich, da sie Trust Grenzen und sichere Kommunikation schaffen, ohne auf die Perimetersicherheit angewiesen zu sein.

Bei PKI-Bereitstellungen wird jedoch oft übersehen, wie wichtig der Widerruf von Zertifikaten und die Verwaltung von Stammzertifikaten gegenüber Behörden sind. Die Implementierung des Zertifikatswiderrufs durch Salesforce ist robust und skalierbar und unterstützt die durchgängige PKI-Sicherheit.

Darüber hinaus erzwingt Hyperforce ZTA durch die gegenseitige Sicherheit auf Transportebenen zwischen Services, indem kurze private Schlüssel und Just-in-Time-Zugriff für Benutzer mit rollenbasierter Zugriffssteuerung verwendet werden.

Die Salesforce Platform gewährleistet den Schutz von Daten bei der Übertragung durch die Verwendung von TLS mit perfekten Suiten für die Weiterleitungsgeheimnisse, die Daten während der Übertragung zwischen Benutzergeräten und Salesforce-Services sowie innerhalb der Salesforce-Infrastrukturdomänen schützen.

Bei Daten im Leerlauf verwendet die Salesforce Platform ein Schlüsselverwaltungssystem, das von Hardware-Sicherheitsmodulen unterstützt wird. Auf seiner Mandantenplattform wird jedem Mandanten ein eindeutiger Verschlüsselungsschlüssel zugewiesen, wodurch verhindert wird, dass sich Schlüssel zwischen Mandanten kreuzen.

Die Sicherheit der Kommunikation und Verschlüsselung hängt stark von der Entropie zum Generieren von Schlüsseln oder Zufallsdaten ab. Da kryptografische Protokolle aufgrund der prognostizierbaren Schlüsselgenerierung anfällig für Angriffe sind, mindert Salesforce Platform dieses Risiko, indem Entropie aus mehreren Quellen für alle Schlüsselgenerierungsprozesse bezogen wird. Die in verschiedenen Prozessoren verfügbare Speicherverschlüsselungsfunktion, die von einem Cloud-Serviceanbieter aktiviert wird, verbessert den Schutz vor Cold-Boot-Angriffen.

Salesforce verfügt über ein angepasstes JDK, das viele Compliance-Standards wie den Federal Information Processing Standard (FIPS) erfüllt. Dadurch wird der Prozess für Entwickler und Betreiber vereinfacht, da sie keine Compliance-Arbeit mehr selbst ausführen müssen. Diese Anpassung hilft nicht nur dabei, Risiken wie die Injektion externer XML-Einheiten (XXE) zu vermeiden, sondern verbessert auch die Kryptografieagilität von Salesforce und die Möglichkeit, Kryptografiestrategien nach Bedarf auszutauschen. Sie ermöglicht die Umwandlung von nicht konformem Code – unabhängig davon, ob er intern entwickelt oder aus offenen Repositorys bezogen wurde – in FIPS-kompatiblen Code, ohne dass eine vollständige Überarbeitung erforderlich ist. Dadurch wird die Arbeitslast für Entwicklungsteams reduziert und die Einhaltung der Prinzipien des sicheren Designs nach Standard gewährleistet.

Darüber hinaus hat Salesforce Frameworks zur Bekämpfung von Schwachstellen wie Cross-Site-Scripting (XSS), Anforderungsfälschung (CSRF) und SQL-Injection integriert, indem Schutzmaßnahmen in den sicheren Software Development Lifecycle (SSDL) integriert werden.

Ein zentralisiertes Geheimnisverwaltungssystem, das durch rollenbasierte Zugriffssteuerungen (RBAC) unterstützt wird, wird implementiert, um sowohl Services als auch den Benutzerzugriff zu schützen. Darüber hinaus werden Code-Scan-Tools verwendet, um die versehentliche Offenlegung von Geheimnissen in Produktionsumgebungen durch Quellcodeverwaltungssysteme zu verhindern.

Phishing stellt nach wie vor eine erhebliche Bedrohung für Unternehmen dar und führt dazu, dass Salesforce die Phishing-resistente Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) gemäß einer Reihe bewährter Vorgehensweisen der Branche implementiert, einschließlich der Zero Trust Prinzipien der CISA (Cybersecurity and Infrastructure Security Agency). Dies beinhaltet hardwaregestützte Schlüssel für Mitarbeiter mit Produktionszugriff und einen sicheren Kernel für den kontrollierten Zugriff auf Cloud-Serviceanbieteraccounts.

Salesforce verfügt über standardisierte Sicherheitssteuerungen und integrierte Cloud-native Sicherheitsservices in Hyperforce, um die Sichtbarkeit, die Erkennung von Bedrohungen und die Durchsetzung von Richtlinien zu verbessern. Für die Echtzeitüberwachung, -warnung und -berichterstattung ist ein umfassendes Sicherheitsinformations- und Ereignisverwaltungssystem vorhanden, das durch ein umfassendes Schwachstellenverwaltungsprogramm und Cloud-Sicherheitsstatusverwaltungstools unterstützt wird, um Schwachstellen kontinuierlich zu identifizieren, zu bewerten und zu beheben.

Darüber hinaus filtert und überwacht eine Webanwendungs-Firewall den HTTP-Datenverkehr, um sich vor verschiedenen Angriffen zu schützen, und eine Reihe von Netzwerksicherheitstools, einschließlich Firewalls, Eindringlingserkennungs- und -verhinderungssystemen, virtuellen privaten Netzwerken sowie Endpunkterkennungs- und -reaktionsagenten, werden verwendet, um eine kontinuierliche Überwachung und Bedrohungserkennung bereitzustellen. Netzwerksegmentierung und Mikrosegmentierung werden implementiert, um die Angriffsfläche zu minimieren und potenzielle Verstöße einzudämmen.

Salesforce hat zudem einen zuverlässigen Plan für die Reaktion auf Vorfälle entwickelt und implementiert, der auf die individuellen Herausforderungen von Hyperforce zugeschnitten ist und vordefinierte Verfahren zum Identifizieren, Eindämmen und Eindämmen von Sicherheitsvorfällen enthält, um eine schnelle und effektive Reaktion auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu gewährleisten.

Salesforce verwaltet geschäftskritische Kundenarbeitslasten, die eine hohe Verfügbarkeit erfordern. Unsere Strategie für Hochverfügbarkeit umfasst verschiedene organisatorische Aspekte wie unser Serviceinhaberschaftsmodell, das Vorfallsmanagement und die operativen Überprüfungen. Zu den wichtigsten technischen Elementen unserer Strategie zählen unsere Überwachungsarchitektur, die Automatisierung AI-gestützter Vorgänge und automatisierte Sicherheitsmechanismen für Produktionsänderungen.

Um eine konsistente Hochverfügbarkeit über Tausende von Services hinweg zu erreichen, werden technische Risiken durch einen aus drei Schritten bestehenden Ansatz im richtigen Maßstab gesteuert.

Zunächst werden Standards für die Verfügbarkeitsarchitektur festgelegt, die bewährte Vorgehensweisen definieren, beispielsweise:

• Redundanz mit automatisiertem Failover. Salesforce entwickelt seine Services mit einem hohen Maß an Redundanz, vollautomatischer Fehlererkennung und nahtloser automatisierter Wiederherstellung für vollständige und Teilfehler, um die ständigen Fehler zu verarbeiten, die ein großes Cloud-basiertes System aufweist.
• Explosionsradius begrenzen. Es werden Fehler auftreten. Daher konzipiert das Team alle seine Services mit absichtlichen Maximalwerten für den Sprengradius, um die Auswirkungen von Fehlern zu begrenzen. Das klassischste und sichtbarste Beispiel ist das der Hyperforce Cell (fka Pod).
• Kompartimentieren Sie Fehler. Verhindert, dass sich Fehler über unabhängige Einheiten des Systems ausbreiten und verdichten. Fehlertolerante API-Aufrufe zwischen Services sind ein Schlüsselmuster, das eine Kaskade von Fehlern im verteilten System verhindert. Dabei gleicht das Team sorgfältig die Kompartimentierung und die Redundanz ab.
• Automatische Skalierung. Wenn Sie unvorhersehbare Lasten ohne Leistungseinbußen bereitstellen möchten, skalieren Sie automatisch schnell und langsam, ohne auf langsame, fehlbare menschliche Operatoren angewiesen zu sein, ausgelöst durch Sättigungspunkte von Ressourcen wie CPU, Speicher oder Warteschlangentiefen.
• Schnelle Rollbacks. Die Wiederherstellungsziele werden in Minuten für alle Services festgelegt und die Wiederherstellung wird automatisch in Vorproduktionsumgebungen getestet, indem das Vorwärts-, Zurück- und Wiedervorwärtsfahren als Standardvorgang festgelegt wird. Das Team nutzt umfangreiche Funktionskennzeichnungen für noch schnellere und detailliertere Notfallumstellungen und Einführungen.
• Schützen Sie alle Services, die API-Aufrufe erhalten. Lastabwurf, Obergrenzen für Mandantenmessen, Webanwendungs-Firewalls und komplexe Schutzmaßnahmen auf Ebene sieben werden auf allen Ebenen des Systems bereitgestellt, von den Services in äußerster Randlage, die direkt mit dem Internet verbunden sind, bis hin zu den tiefsten internen Services des Teams, die versehentlich durch Fehler in Anrufservices der übergeordneten Ebene angegriffen werden können.
• Häufig Abhängigkeiten. Abhängigkeiten zwischen Services sind so konzipiert, dass sie möglichst weich sind, damit sie unabhängig fehlschlagen oder erfolgreich sind. Die Zwischenspeicherung ist hier eines der häufigsten Muster – oft ist ein veraltetes Ergebnis aus einer nachgelagerten Abhängigkeit ausreichend für die weitere Funktion.
• Bevorzugte asynchrone Kommunikation. Die asynchrone, vermittelte Kommunikation zwischen Services entkoppelt diese Services voneinander und puffert Lastspitzen zwischen ihnen.
• Machen Sie API-Aufrufe fehlertolerant. Um Teilausfälle und vorübergehende Netzwerkprobleme zu vermeiden, werden verschiedene Muster verwendet: Zeitüberschreitungen und Fristen, Stromunterbrechung und Wiederholungen mit Backoff. Es wird empfohlen, Anrufe, bei denen keine Blockierung erfolgt, nach Möglichkeit nicht zu blockieren, um den Ressourcenverbrauch und die Blockierung zu begrenzen. Die Rückwärts- und Vorwärtskompatibilität wird mit Linting auf Schemaebene bei der Erstellung und Integrationstests erzwungen.
• Servicekontingente und Einschränkungen verwalten. Das Team legt Quoten und Einschränkungen für seine Serviceflotte fest, beispielsweise IP-Adressen, Datenträger-IOps oder die Kapazität eines bestimmten Kubernetes-Clusters. Das Team aggregiert, überwacht und warnt zentral vor der Nutzung dieser Quoten und Einschränkungen, um zu vermeiden, dass sich eine nahende Obergrenze zur Laufzeit auf das System auswirkt.

Zweitens stellt ein mehrschichtiges Inspektionsmodell sicher, dass Services diese Standards erfüllen. Dazu zählen automatisierte Chaostests, Scans und Linting auf Anti-Patterns sowie Architekturüberprüfungen mit erfahrenen Architekten, um Probleme zu erkennen, die nicht durch Automatisierung behoben werden.

Drittens sind Lösungen in Hyperforce integriert, um die Einhaltung dieser Standards zu vereinfachen. Dazu zählen die automatische Telemetrieerfassung, standardmäßige Redundanz- und Failover-Mechanismen sowie integrierte Schutzmechanismen wie Lastabwurf und DDoS-Abwehr, die standardmäßig für einzelne Services aktiviert sind.

Salesforce verarbeitet ein immenses Volumen an Telemetriedaten, einschließlich Kennzahlen, Protokollen, Ereignissen und Verfolgungen, die von herkömmlichen Überwachungslösungen nicht immer effektiv verwaltet werden können.

Um diesem Problem Rechnung zu tragen, hat Salesforce ein umfassendes Beobachtbarkeitssystem entwickelt, das in seinen Softwareentwicklungslebenszyklus, seine Vorgänge und seine Supportfunktionen integriert ist. Dieses System bietet eine einheitliche Erfahrung für Technik- und Kundensupportteams, erfüllt gleichzeitig die Anforderungen an die Skalierung und reduziert die Lizenzkosten für Drittanbietersoftware.

Die auf OpenTSDB und HBase basierende Kennzahleninfrastruktur bei Salesforce unterstützt die umfangreiche Erfassung, Speicherung und Echtzeitabfrage von Zeitreihendaten. Nicht-Echtzeit-Anwendungsfälle verwenden Trino und Iceberg und verarbeiten mehr als 2 Milliarden Kennzahlen pro Minute, um Statistiken zur CPU-Auslastung, Speicherauslastung und Anforderungsraten bereitzustellen. Für die Protokollverwaltung verwendet Salesforce Splunk für seine leistungsstarken Indizierungs- und Suchfunktionen. Apache Druid unterstützt die Echtzeiterfassung und -analyse von umfangreichen Ereignisdaten, die für das Verständnis von Benutzerinteraktionen und Systemereignissen entscheidend sind. Die verteilte Verfolgung über Microservices hinweg wird mit OpenTelemetry und ElasticSearch verwaltet, wodurch bestimmte Latenz- und Fehlerpunkte identifiziert werden können.

Salesforce implementierte zudem eine API-Infrastruktur (Application Performance Monitoring), die in seine Technologiestapel für Datenerfassungs- und Telemetriespeicher integriert werden kann. Durch diese automatische Instrumentierung von Anwendungen wird die Datenerfassung vereinfacht und eine konsistente Telemetrie zwischen Services gewährleistet. Das vereinheitlichte Dashboard von APM korreliert mit verschiedenen Datentypen und verbessert die Möglichkeit für Ingenieure, die Leistung zu überwachen, Probleme zu diagnostizieren und Systeme über eine zusammenhängende Oberfläche zu optimieren.

Durch die Standardisierung von Tools für die Beobachtbarkeit verknüpft Salesforce verschiedene Telemetrietypen mithilfe der verteilten Verfolgung. Dadurch wird ein umfassendes Diagramm zur Serviceabhängigkeit erstellt, das das gesamte Service-Ökosystem visualisiert und Anforderungen detailliert verfolgt. Diese Funktion ist wichtig, um Probleme zu erkennen, Engpässe zu identifizieren und AI-gestützte Funktionen wie Anomalieerkennung, Prognoseanalysen und automatische Behebung zu unterstützen.

Um die Lösungszeiten für Vorfälle zu verkürzen, wurde ein Agent für AI-Vorgänge (AI Operations, AIOps) entwickelt, der Vorfälle automatisch erkennt, triagiert und behebt, wobei nur in einer Minderheit der Fälle eingegriffen wird. Der AIOps-Agent ist ein skalierbares Toolkit für reaktive Agenten, das die Entwicklung komplexer, reaktiver Agenten-basierter Systeme erleichtern soll. Sie ist hochgradig modular und kann mit verschiedenen Tools erweitert werden, um ihre Funktionalität zu erweitern. Es wurde entwickelt, um mit zunehmender Anzahl von Agenten effizient zu skalieren. Zu den wichtigsten Funktionen zählen eine reaktive Architektur, mit der Agenten dynamisch auf Änderungen in ihrer Umgebung reagieren können, eine Toolerweiterung, die eine einfache Integration von Tools zur Erweiterung der Agentenfunktionen ermöglicht, und ein steckbares Planungsmodul, das die Anpassung der Planungsstrategien von Agenten durch das Einfügen verschiedener Planungsmodule ermöglicht.

Die schnelle proaktive Erkennung erfolgt bei 91 % (zum Zeitpunkt der Erstellung) unserer zentralen CRM-Produktvorfälle mit Modellen für erweitertes maschinelles Lernen aus unserer Merlion-Bibliothek, einer öffentlich verfügbaren Open-Source-Bibliothek, die von unserem AI-Forschungsteam entwickelt wurde. Merlion ist ein Ensemble von Modellen für maschinelles Lernen wie Isolation Forests, Stats, Random Forests und Long Short-Term Memory (LSTM), die die umfangreichen Telemetriedaten, die von unseren Systemen generiert werden, nahezu in Echtzeit verarbeiten.

79 % der Vorfälle (zum Zeitpunkt des Schreibens) werden automatisch durch die Aktionen des Agenten gelöst. Unser AIOps-Agent kann Datenvektoren wie Protokolle, Profilerstellung, Diagnose, Zeitreihen und servicespezifische Artefakte verarbeiten und triagieren, um Korrekturaktionen zu empfehlen. Das Steuerfeld und der Planer für AIOps-Agenten wählen einen Agenten mit bestimmten Fertigkeiten aus, um Aktionen in der Produktion auszuführen.

Bei den verbleibenden Vorfällen, die eine menschliche Beteiligung erfordern, leitet der AIOps-Agent ungelöste Probleme effizient an die entsprechenden Serviceteams weiter. Dies geschieht durch intelligentes Verständnis der Art und des Kontexts jedes Vorfalls mithilfe des hausinternen, optimierten Modells XGenOps, das an operativen Datensets wie Problemdatensätzen, Vorfällen, JFRs und Protokollen trainiert wird, um sicherzustellen, dass es an das Team mit der erforderlichen Expertise weitergeleitet wird. Dadurch werden mehr als 2800 Stunden Planungszeit pro Woche eingespart, sodass Ingenieure ungelöste Probleme nicht mehr lösen müssen.

Um das Risiko von Ausfällen durch fast 250.000 wöchentlich vorgenommene Produktionsänderungen zu verwalten, werden vollautomatische Bereitstellungssysteme verwendet, um sichere Änderungspraktiken zu erzwingen und menschliche Fehler zu vermeiden. Standardmäßige Systeme waren nicht skalierbar oder anpassbar genug, was zur Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen führte.

Das benutzerdefinierte System für die kontinuierliche Bereitstellung gewährleistet die Sicherheit durch mehrere Ebenen und folgt den branchenüblichen Bereitstellungsstrategien für Blau/Grün:

• Obligatorische Testnachweise für jede Änderung.
• Anfängliche Kanarienvogeltests von Änderungen.
• Gestaffelte Bereitstellung mit kontrolliertem Sprengradius.
• Einweichen und Integritätsprüfungen zwischen Bereitstellungsphasen.
• Abmildern von Konflikten mit bestehenden Moratorien und Vorfällen.

Darüber hinaus wurden kontinuierliche Integrationssysteme für die Ausführung von Millionen von AI-ausgewählten Tests optimiert, um schnelle Versionen zu ermöglichen und gleichzeitig Regressionsrisiken zu minimieren.

Das zentrale architektonische Prinzip der Salesforce Platform ist ihr metadatengestütztes Design. Salesforce-Techniker erstellen Mandantenservices und Datenspeicher. Jede Anwendung auf der Plattform ist im Wesentlichen eine Sammlung von Metadaten, die anpasst, wie diese Mandantenservices von einzelnen Kunden genutzt werden. Daher lautet ein allgemeiner Marketingausdruck für Salesforce Platform: "Auf alles wird mit Metadaten zugegriffen".

Die Plattform betont strukturierte und stark typisierte Metadaten. Diese Metadaten dienen als Abstraktionsebene zwischen der Kundenerfahrung und der zugrunde liegenden Salesforce-Infrastruktur und -Implementierungen. Dieser Ansatz verbessert sowohl die Benutzerfreundlichkeit als auch die Qualität von Anwendungen. Anstatt beispielsweise SQL-Schemadefinitionen und -Abfragen zu verwenden, interagieren Kunden über Salesforce Object-APIs mit strukturierten Metadaten wie Einheiten, Feldern und Datensätzen. Dieses Design ermöglicht es der Plattform, neue Datenspeichertechnologien zu integrieren oder vorhandene zu ändern, ohne dass Anwendungsänderungen erforderlich sind, und unterstützt so bewährte Vorgehensweisen für die kontinuierliche Entwicklung.

Die Salesforce Platform-Architektur verfügt über einen Ansatz der "Schichterweiterung", der vier wichtige Personas beim Erstellen und Erweitern von Anwendungen unterstützt:

• Salesforce Engineering: Teams entwickeln native Anwendungen wie Sales Cloud und Service Cloud, die über einen umfangreichen Versionsprozess für alle Services und Laufzeiten bereitgestellt werden. Diese Anwendungen werden allen Mandanten über Lizenzierungs- und Bereitstellungsmechanismen zur Verfügung gestellt.
• Externe Partner: Unabhängige Softwareanbieter (ISVs) und andere Partner können die von Salesforce erstellten Metadaten erweitern, um Mehrwertlösungen zu erstellen, beispielsweise Schemaerweiterungen für Sales Cloud-Datenmodelle oder zusätzliche Validierungsregeln für Service Cloud-Kundenvorgangsdatensätze. Sie können diese Lösungen für die Verteilung an mehrere Kunden als Paket erstellen.
• Organisationsspezifische IT-Administratoren und -Entwickler: Sie können ihre Anwendungen über das Angebot von ISVs hinaus anpassen und so Lösungen an die individuellen geschäftlichen Herausforderungen wie proprietäre oder regionsspezifische Prozesse anpassen.
• Einzelne Endbenutzer: Endbenutzer können ihre Anwendungserfahrung personalisieren, beispielsweise die Spaltenreihenfolge in einer Listenansicht ändern oder eine Standardregisterkarte festlegen.

Jede Persona kann unabhängig voneinander dieselbe Anwendung durchlaufen, indem sichergestellt wird, dass untere Ebenen nicht von Änderungen an Personas in den höheren Ebenen abhängen, und indem starke Versions- und Abwärtskompatibilitätsverträge beibehalten werden.

Eine Funktion, die das Konzept der "Schichterweiterung" hervorhebt, ist die Ausführungsreihenfolge für die Datensatzspeicherung, die sicherstellt, dass Geschäftslogik aus allen vier Ebenen in einer vorhersehbaren Reihenfolge angewendet wird. Dadurch können spezifischere Geschäftslogiken mit höherer Ebene, die vom Organisationsadministrator oder IT-Entwickler bestimmt werden, während der Datensatzspeicherung Logiken mit niedrigerer Ebene, die möglicherweise von Salesforce oder einem externen Partner bereitgestellt werden, entsprechend überschreiben.

Darüber hinaus verwenden die Metadaten-Frameworks der Plattform eine "Core"-Laufzeit und ein proprietäres objektbezogenes Zuordnungsprogramm (Object-Relational Mapper, ORM) mit integriertem Mandantenzugriff, das mit einer relationalen Datenbank verbunden ist. Diese Core-Laufzeit ermöglicht den freigegebenen Speicherstatus, referenzielle Integritätsvalidierungen und transaktionale Commits, wodurch die Anwendungsstabilität priorisiert und die Zuverlässigkeit von Anwendungsbereitstellungen erhöht wird. Die Architektur wurde kontinuierlich weiterentwickelt, um die wachsende Komplexität der Anwendungen zu unterstützen. Zum Beispiel gibt es seit Oktober 2025 über 85.000 Einheiten, die von Salesforce definiert wurden, und über 300 Millionen benutzerdefinierte Einheiten, die von unseren Kunden definiert wurden.
In der Vergangenheit hostete die Core-Laufzeit den Großteil der Plattform- und Anwendungsfunktionen. Die aktuelle Architektur der Salesforce Platform umfasst nun Hunderte unabhängige, metadatengestützte Services. Die Core-Laufzeit bleibt das einzige Datensatzsystem für Anwendungsmetadaten und nutzt die einzigartigen Vorteile einer monolithischen Architektur für die Metadatenverwaltung. Die relevanten Metadaten werden in unabhängigen Services mit lokalen Caches synchronisiert, wodurch die vielfältigen skalierbaren Services für die Anwendungslaufzeiten unterstützt werden.

Daten sind für Unternehmen ein wichtiger Vermögenswert. Hyperforce bietet eine zuverlässige Grundlage für die Speicherung bei Salesforce. Die größte Herausforderung besteht darin, Daten so zu speichern, dass ihr Dienstprogramm für Anwendungen optimiert wird. Die Salesforce Platform hat die Datenebene durch die Berücksichtigung verschiedener Speicher- und Zugriffsanforderungen umgestaltet. Sie gleicht Kosten, Lese-/Schreibgeschwindigkeiten, Speicherkapazität und Datentypen effektiv aus, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Da AI und Analysen zunehmend Unternehmensanwendungen prägen, haben sich Daten als zentrales Element etabliert. Ihre Bedeutung liegt in ihrer Fähigkeit, KI und Analysen zu ermöglichen, Prozesse zu lernen, zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und zu automatisieren.

Die Daten stammen aus System of Record (SOR)-Datenbanken und erfüllen die betrieblichen Anforderungen von Unternehmen. Anschließend werden verschiedene Transformationen zu Big Data-Plattformen durchgeführt, die für die Bereitstellung von AI und analysegestützten Anwendungen unerlässlich sind.

Eine effektive Verwaltung von Daten, von Transaktionsinformationen bis hin zu analytischen Statistiken, ist entscheidend für die Wertschöpfung und die Unterstützung komplexer Anwendungen. Salesforce Database (SalesforceDB) ist eine führende Transaktionsdatenbank für die Verwaltung von SOR-Daten, während Data 360 als robuste Big Data-Plattform fungiert, die die AI- und Analysefunktionen verbessert.

Transaktionsdaten und Metadaten sind für Salesforce Platform von entscheidender Bedeutung. SalesforceDB ist eine moderne, Cloud-native relationale Datenbank, die speziell für die Multi-Mandanten-Arbeitslasten von Salesforce entwickelt wurde, ähnlich wie andere Cloud-Datenbanken wichtiger Anbieter, jedoch mit benutzerdefinierten Funktionen für die Salesforce-Architektur. Sie erweitert PostgreSQL, trennt Berechnung und Speicher und nutzt Kubernetes und Cloud-Speicher und erweitert Vorgänge um mandantenspezifische Funktionen wie Verschlüsselung und Sandbox-Instanzen.

SalesforceDB verarbeitet alle transaktionalen CRM-Daten ab 1,1 Billionen Transaktionen pro Monat sowie Metadaten für Data 360 und zugehörige Services. Das Hauptziel besteht darin, Trust durch Langlebigkeit, Verfügbarkeit, Leistung und Sicherheit zu gewährleisten, die Skalierung für Großkunden zu ermöglichen und vereinfachte und zuverlässige Cloud-Vorgänge zu ermöglichen. Diese Ziele werden durch ein Design erreicht, das Rechen- und Speicherebenen, ein unveränderliches verteiltes Speichersystem und den protokollstrukturierten Zugriff auf Briefvorlagendaten voneinander trennt. Dies ermöglicht erweiterte Funktionen wie die mandantenbasierte Verschlüsselung von Daten im Speicher und effiziente Sandbox-Instanzen und Migrationen.

Die SalesforceDB-Servicearchitektur wird in drei Verfügbarkeitszonen ausgeführt, wobei Berechnung und Speicher in diesen Zonen repliziert werden, um sicherzustellen, dass das System auch dann verfügbar bleibt, wenn ein Knoten oder eine gesamte Zone verloren geht. Alle Services werden in Kubernetes ausgeführt, um die automatische Fehlerbehebung und Servicebereitstellungen zu ermöglichen.

Um ein hohes Maß an Haltbarkeit und Verfügbarkeit bereitzustellen, ist das ultimative Datensatzsystem für SalesforceDB Cloud-Speicher wie S3 von AWS. Vorgänge wie die Archivierung und der regionsübergreifende Abgleich werden auf dieser Cloud-Speicherebene verwaltet. Speicherobjekte sind unveränderlich und verbessern die Datenverteilung und den Abgleich für eine hohe Verfügbarkeit.

Aufgrund der hohen Latenz im Cloud-Speicher verwendet SalesforceDB Speicher-Caches für den Zugriff auf Daten. Bei diesen Caches handelt es sich um verteilte Speichersysteme, die temporäre Kopien von Speicherobjekten in einem Knoten-Cluster verwalten und so den Abgleich und die Haltbarkeit nach Bedarf der Datenbank gewährleisten. Für die Speicherung von Transaktionsprotokollen und Datendateien werden separate Caches verwendet.

Die SQL-Berechnungsebene besteht aus einem primären Datenbank-Cluster und zwei Standby-Clustern in drei verschiedenen Verfügbarkeitszonen. Der primäre Cluster verarbeitet alle Datenbankänderungen, während die Standby-Cluster nur Abfragevorgänge verarbeiten.

SalesforceDB verwendet eine LSM-Datenstruktur (Log-structured merge tree), bei der Änderungen zunächst in einem Transaktionsprotokoll aufgezeichnet und im Speicher akkumuliert werden. Die übernommenen Änderungen werden dann gemeinsam in schlüsselgeordneten Datendateien ausgeschrieben, die regelmäßig zusammengeführt und kompaktiert werden, um die Speichereffizienz zu optimieren.

Durch diese Struktur werden Probleme bei gleichzeitigen Aktualisierungen, die in Datenbanken, die den Speicher direkt aktualisieren, häufig auftreten, effektiv beseitigt. Mithilfe des LSM-Ansatzes unterstützt SalesforceDB wichtige Funktionen wie unveränderlichen Speicher und ist somit eine robuste Lösung für die Verwaltung von Salesforce-Arbeitslasten.

Daten im Speicher sind unveränderlich. Sobald Datendateien geschrieben und sichtbar gemacht wurden, werden sie nicht mehr geändert. Transaktionsprotokolle sind nur angehängt, was Datenzugriffsmuster vereinfacht und die Zuverlässigkeit erhöht. Diese Struktur unterstützt nicht koordinierte Lesevorgänge, vereinfacht Sicherungen, erhöht die Skalierbarkeit und erleichtert die Speichervirtualisierung, wodurch sie sich gut für Cloud-Umgebungen eignet.

Transaktionen in SalesforceDB werden über mehrere Verfügbarkeitszonen hinweg übernommen, wodurch sichergestellt wird, dass auch bei einem Knoten oder einer Zone kein Datenverlust auftritt. Wenn ein Fehler auftritt, werden Transaktionen während des Betriebs abgebrochen und übernommene Transaktionen erfolgreich wiederhergestellt. Da bei Fehlern keine übernommenen Daten verloren gehen, wird das Failover auf neue Knoten automatisiert.

Die Clusterverwaltungssoftware verarbeitet Failover automatisch, indem sie die Quorums überwacht und Inhaberschaftsübertragungen verwaltet. Dieser Prozess wird nicht nur in Notfällen, sondern auch routinemäßig bei regelmäßigen Patches verwendet, um die Zuverlässigkeit des Systems durch ständige Nutzung zu erhöhen. Kurze Datenbank-Neustarts werden von Endbenutzern in der Regel nicht bemerkt, was eine nahtlose Benutzererfahrung gewährleistet.

Salesforce nimmt drei wichtige Schemaaktualisierungen pro Jahr vor, wobei wöchentlich kleinere Schemaaktualisierungen vorgenommen werden. SalesforceDB bietet Zero-Downtime-Schemavorgänge, mit denen diese Aktualisierungen ohne Auswirkungen auf die Kunden durchgeführt werden können.

Unsere Transaktionsdatenbank dient als primäres Repository für Kundendaten, die über mehrere Verfügbarkeitszonen hinweg zwischengespeichert und in der Cloud gespeichert werden. Jeder Datenblock ist mit einer unveränderlichen Prüfsumme geschützt, die sowohl von der Speicherebene als auch vom Datenbankmodul überprüft wird. Die Datenbank führt die Abstammungsverfolgung durch, um alle nicht ordnungsgemäßen Änderungen oder verpassten Versionen zu erkennen, und führt fortlaufende Konsistenzprüfungen zwischen Indizes und Basistabellen aus.

Zum Schutz vor Ransomware werden Datenbanken in separatem Speicher unter einem anderen Account archiviert, einschließlich vollständiger und inkrementeller Transaktionsprotokoll-Sicherungen. Diese Sicherungen werden regelmäßig durch einen Wiederherstellungstestprozess validiert. Darüber hinaus ist die Cloud-Infrastruktur vorkonfiguriert, aber nicht aktiviert und kann Datenwiederherstellungsanforderungen nach Bedarf verwalten.

Jede Salesforce-Organisation befindet sich in einer Hyperforce-Zelle, die den SalesforceDB-Service enthält. Dieses Setup ermöglicht eine schnelle globale Skalierung durch die Erstellung neuer Zellen über die Hyperforce Architektur. Zudem kann der Datenverkehr einfach zwischen Zellen verschoben werden, um die Auslastung zu verwalten. Da jedoch die Arbeitslasten und Geschäftsanforderungen der Kunden steigen, kann die Kapazität einer einzelnen Datenbankinstanz nicht ausreichen.

SalesforceDB verwendet dazu eine horizontale Skalierungsarchitektur für die Speicher- und Rechenebenen. Der Cloud-Speicher ist nahezu unbegrenzt und die Cache-Ebenen werden automatisch an die Nachfrage angepasst. Darüber hinaus kann die Berechnungsebene erweitert werden, indem mehr Datenbank-Berechnungsknoten hinzugefügt werden, die effizient aus freigegebenem unveränderlichem Speicher gelesen werden, ohne koordiniert werden zu müssen. Durch diesen Ansatz kann SalesforceDB eine Skalierbarkeit erreichen, die mit der von führenden kommerziellen Cluster-Datenbankarchitekturen übereinstimmt oder übereinstimmt, ohne dass eine spezielle Vernetzung oder Hardware erforderlich ist.

Salesforce ist eine mandantenfähige Anwendung, bei der eine einzelne Datenbank mehrere Mandanten hostet. Jeder Tabellendatensatz enthält eine Mandanten-ID, um seine Inhaberschaft zu unterscheiden, und die Mandantenisolation wird durch automatische Abfrageprädikate beibehalten, die von der Anwendungsebene von Salesforce hinzugefügt werden.

SalesforceDB ist auf dieses Modell zugeschnitten und unterstützt mandantenspezifische DDL-, Metadaten- und Laufzeitprozesse, was Zuverlässigkeit, Leistung und Sicherheit erhöht. Es kombiniert den geringen Overhead eines Mandanten-pro-Zeile-Modells mit der Effizienz eines Mandanten-pro-Datenbank-Schemas.

In SalesforceDB sind Mandanten-IDs Teil des Primärschlüssels in mandantenfähigen Tabellen, die Daten nach Mandant in der LSM-Datenstruktur gruppieren und so die Zugriffseffizienz erhöhen. Diese Einrichtung erleichtert nicht nur den effizienten Datenzugriff und die mandantenbasierte Verschlüsselung, sondern vereinfacht auch die Mandantendatenverwaltung. Mandanten können dank der kompakten Metadatenstruktur ohne Weiteres kopiert oder verschoben werden.

AI, Analysen und Datenfunktionen sind in modernen Unternehmen unerlässlich. Unternehmen investieren bereits in ausgereifte Big Data-Plattformen wie Snowflake, Databricks, BigQuery und Redshift. Viele jedoch
Kunden leiten aufgrund von Datensilos, fehlender AI-Verarbeitung, veralteter Daten oder Inaktivität innerhalb eines vorhandenen Geschäftsprozesses keinen Geschäftswert aus ihren Daten ab. Die Zentralisierung von Kundendaten in einer einzigen Informationsquelle mit einer einzigen Ansicht des Kundenengagements ist für ein Unternehmen entscheidend und aufgrund der Datenfragmentierung und der Komplexität der Systemverwaltung eine Herausforderung. Salesforce ist führend bei der Vereinfachung einer ganzheitlichen Sicht auf einen Kunden, indem Daten, AI und CRM in einen tugendhaften Kreislauf integriert werden, der auf Statistiken zur generativen AI und zum maschinellen Lernen basiert und auf Daten basiert.

SalesforceDB ist für leistungsstarke transaktionale Arbeitslasten für strukturierte Daten optimiert, während AI- und Analytics-Arbeitslasten die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen und die Durchführung komplexer Abfragen und Batch-Verarbeitungen erfordern. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat Salesforce Data 360 entwickelt, eine Plattform, mit der Datensilos abgebaut, vereinheitlicht, gespeichert und effizient verarbeitet werden können, AI- und Analyseanforderungen unterstützt und Unternehmensvorgänge in Echtzeit ermöglicht werden.

Data 360, das auf Hyperforce basiert, dient als Grundlage für AI und Analytics und bietet Folgendes:

• Integrierte Infrastruktur und eine No-Code-Plattform zum Konsolidieren von Datensilos über Verbindungen
• Datenaufnahme in Echtzeit und nahezu in Echtzeit
• Zero-Copy-Verbund
• Datenbereinigung, -vorbereitung und -formung für die Verarbeitung
• Vereinheitlichter Abfrageservice für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Entwicklung von Analyse- und AI/ML-Modellen zur Statistikgenerierung
• Durch Daten ausgelöste Aktionen und Aktivierungen
• Unterstützung für die generative AI Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Umfassende richtlinienbasierte Unternehmensführung

Data 360-Architektur unterstützt eine Reihe von Komponenten und Funktionen, die im Folgenden beschrieben werden.

Data 360 unterstützt effiziente Aufnahme-Pipelines aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten Datenquellen für die Batch-, Nahezu-Echtzeit- und Echtzeit-Datenverarbeitung. Der Aufnahmeservice von Data 360 funktioniert nach dem Muster "Extract-Load-Transformation (ELT)" und ist für geringe Latenz konzipiert und für die B2C-Skalierung geeignet. Die Echtzeitaufnahme umfasst APIs und interaktive Streams, während Quellen nahezu in Echtzeit eine detaillierte Produktnutzung abdecken. Nach der Aufnahme werden Daten umfassend umgewandelt, um sie vorzubereiten, zu harmonisieren (z. B. durch Vereinheitlichung verschiedener Kontakttypen) und für effektive Abfrage-, Analyse- und AI-Anwendungen zu modellieren. Die Plattform enthält zudem eine Vielzahl einsatzbereiter harmonisierter Datenmodelle.

Data 360 lässt sich nahtlos in Salesforce-Anwendungen wie Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud und Commerce Cloud integrieren. Darüber hinaus bietet er Hunderte von Konnektoren für externe Datenquellen, was eine reibungslose Datenintegration gewährleistet.

Data 360 verfügt über eine native Lakehouse-Architektur, die auf Iceberg/Parquet basiert und für die Verwaltung und Verarbeitung umfangreicher Daten für Batch-, Streaming- und Echtzeitszenarien konzipiert wurde. Diese Architektur unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten, die für AI- und Analyseanwendungen entscheidend sind.

In Cloud-basierten Data Lakes wie Azure, AWS oder GCP ist die grundlegende Speichereinheit eine Datei, die in der Regel in Ordnern und Hierarchien organisiert ist. Dieses Lakehouse erweitert diese Struktur durch die Einführung struktureller und semantischer Abstraktionen auf übergeordneter Ebene, um Vorgänge wie Abfragen und die AI/ML-Verarbeitung zu vereinfachen. Bei der primären Abstraktion handelt es sich um eine Tabelle mit Metadaten, die ihre Struktur und Semantik definiert und Elemente aus Open-Source-Projekten wie Iceberg oder Delta Lake mit zusätzlichen semantischen Ebenen enthält, die durch Data 360 hinzugefügt wurden.

Abstraktionsebenen im Seehaus:

• Parquet File Abstract (Parquet-Dateiabstraktion): Auf der Basis besteht der Speicher aus Data-Lake-Dateien (z. B. S3 in AWS oder Blob in Azure) im Parquet-Format. Daten für eine Quelltabelle werden in mehreren Partitionen als Parquet-Dateien gespeichert, wobei jede Tabelle eine Sammlung dieser Dateien ist.
• Iceberg-Tabellenabstraktion: Tabellen sind als Ordner organisiert, wobei Datenpartitionen in diesen Ordnern als Parquet-Dateien gespeichert sind. Änderungen an einer Partition führen zu neuen Parquet-Dateien als Snapshots. Iceberg verwaltet eine Metadatendatei für jede Tabelle mit detaillierten Schemas, Partitionsspezifikationen und Snapshots.
• Salesforce Cloud-Tabellenabstraktion: Aufbauend auf Iceberg fügt diese Ebene semantische Metadaten wie Spaltennamen und Beziehungen sowie Konfigurationen wie die Zieldateigröße und die Komprimierung hinzu. Sie abstrahiert Tabellen auf verschiedenen Plattformen wie Snowflake und Databricks und schützt Data 360-Anwendungen vor den zugrunde liegenden Besonderheiten der Speicherplattform.
• Bibliothek für Seezugriff: Diese Bibliothek bietet Zugriff auf die Salesforce Cloud-Tabelle, verarbeitet Daten und Metadaten und abstrahiert die zugrunde liegenden Speichermechanismen für Anwendungsentwickler.
• Big Data-Service-Abstraktion: Dies umfasst Verarbeitungs-Frameworks wie Trino und Hyper für Abfragen und Spark für die Verarbeitung auf jeder Cloud-Tabellenplattform.

Data 360 Lakehouse unterstützt die B2C-Skalierung, die Echtzeitaufnahme, die Verarbeitung, die Erzwingung und Evolution von Schemas, Snapshots und verwendet offene Speicherformate.

Data 360 erweitert den Big Data-Speicher eines Lakehouse um einen zusätzlichen Low Latency Store (LLS), um Echtzeitanalysen und agentische Anwendungen zu unterstützen. Die Echtzeitverarbeitungsebene von Data 360 analysiert Echtzeitsignale und Interaktionsdaten im Arbeitsspeicher. Da die speicherbasierte Speicherkapazität begrenzt ist, können nicht alle Daten gleichzeitig verarbeitet werden. Data 360 fügt diese LLS hinzu, um solche Einschränkungen zu entfernen und eine skalierbare Echtzeitverarbeitung zu ermöglichen.

Der Low Latency Store ist eine NVMe-Speicherschicht (SSD) im Petabyte-Format im Lakehouse. Es handelt sich um einen dauerhaften Cache – die meisten Daten gelangen schließlich zur langfristigen Aufbewahrung ins Lakehouse. Sitzungsdaten in der Echtzeitebene können in den Speicher mit niedriger Latenz gefiltert werden, um anschließend schnell darauf zugreifen zu können. In einer Agentenunterhaltung können beispielsweise aktuelle Nachrichten im Arbeitsspeicher verarbeitet werden. Ältere Nachrichten können in die LLS geleert werden. Wenn eine vorherige Unterhaltung erforderlich ist, kann innerhalb weniger Millisekunden über das LLS darauf zugegriffen werden. Mit NVMe-basiertem Speicher können große Datenmengen gespeichert und mit Latenzen von Millisekunden aufgerufen werden. Daten können zur langfristigen Aufbewahrung in das Lakehouse gelangen.

Darüber hinaus werden Daten aus dem Lakehouse abgerufen und im LLS gespeichert, die für die Echtzeitverarbeitung oder zur Erweiterung von Echtzeiterfahrungen erforderlich sind. Beispielsweise wird der Kundenprofilkontext vorab abgerufen oder aus dem Lakehouse geholt und im LLS zwischengespeichert. Außerdem können alle Lakehouse-Objekte und anderen Objekte, die für die Echtzeitverarbeitung während der Verarbeitung in der Sitzung erforderlich sind, ebenfalls im LLS zwischengespeichert werden. Das LLS ermöglicht eine Echtzeitebene in einer echten Speicherhierarchie mit Speicher-, SSD- und Lakehouse-Speicherebenen, wobei die Daten nahtlos zwischen den einzelnen Ebenen migriert werden.

Data 360 bietet zudem zuverlässige Unterstützung für Sicherheit, einschließlich der Verschlüsselung auf Mandantenebene mit vom Kunden verwalteten Schlüsseln sowie Datenschutz und Compliance durch seine Governance-Technologien. Im Mittelpunkt steht die Unterstützung der attributbasierten Zugriffssteuerung (ABAC), die den Zugriff dynamisch anhand von Attributen in Bezug auf Einheiten, Vorgänge und Umweltfaktoren auswertet. Dieses System unterstützt sowohl nach Ermessen als auch obligatorische Zugriffssteuerungen.

Ergänzend zu ABAC kategorisiert ein detailliertes Datenklassifizierungssystem Daten nach Sensibilität und Zweck und verbessert so die Compliance, das Risikomanagement und die Reaktion auf Vorfälle. Zusammen bieten ABAC und dieses Klassifizierungssystem eine umfassende Datenverwaltung und stellen sicher, dass Daten in Data 360 sicher und effizient verwaltet werden.

Data 360 ist für Metadaten, Paketerstellung, Erweiterbarkeit, Benutzererfahrung und Anwendungsverteilung über AppExchange tief in Salesforce Platform integriert. Kunden können die Metadaten für Lakehouse-Streams und -Tabellen genau wie andere Salesforce-Metadaten definieren und verwalten. Jedes Datenobjekt (einschließlich Verbund- oder externer Tabellen) wird als Salesforce-Objekt dargestellt und als virtuelle Einheiten modelliert, die durch Datenspeicherung in Data 360 unterstützt werden. Sie können von Entwicklern zum Erstellen von Anwendungen auf der Salesforce Platform verwendet werden.

Data 360 bietet umfangreiche Unterstützung für Zero-Copy-Verbunde, sodass Benutzer in externe Data Warehouses wie Snowflake und Redshift, Lakehouses wie Google BigQuery, Databricks und Azure Fabric sowie SQL-Datenbanken und verschiedene Dateitypen, einschließlich Excel, integriert werden können. Data 360 unterstützt die datei- und abfragebasierte Zuordnung mit Live-Abfrage und Zugriffsbeschleunigung, wie in der Abbildung gezeigt. Die Bezeichnungen (1) und (2) veranschaulichen die Abfrage von Data 360 (einschließlich Pushdowns für Live-Abfragen) und die dateibasierte Zuordnung für den Zugriff auf Daten aus externen Data Lakes/Warehouses/Datenquellen. Die Bezeichnung (3) hebt die Beschleunigung des Verbundzugriffs aus externen Data Lakes/Datenquellen hervor. Die Bezeichnungen (4) und (5) veranschaulichen die abfrage- und dateibasierte Freigabe von Daten aus Data 360 für externe Data Lakes/Warehouses. Die Funktion erstreckt sich auch auf unstrukturierte Datenquellen wie Slack und Google Drive, auf die über die unstrukturierten Verarbeitungspipelines von Data 360 zugegriffen werden kann. Darüber hinaus erleichtert Data 360 die Abstraktion von Salesforce-Objekten und den Datenzugriff für Daten, die aus externen Quellen verknüpft werden, und ermöglicht so den Zugriff auf diese Daten über die Salesforce Platform und die Salesforce-Anwendungen hinweg.

Data 360 integriert eine CDP, die erweiterte Funktionen zur Identitätsbestimmung bietet, wodurch Kennzeichner und Profile für zusammengeführte Einzelpersonen sowie umfassende Interaktionsverläufe erstellt werden. Diese Plattform ist in der Handhabung von Business-to-Business-Frameworks (B2B) und Business-to-Consumer-Frameworks (B2C) bestens geübt, da sie Identitätsdiagramme unterstützt, die sowohl exakte als auch Fuzzy-Abgleichsregeln verwenden. Diese Identitätsdiagramme werden mit Interaktionsdaten aus verschiedenen Kanälen angereichert, wodurch detaillierte Profildiagramme mit wertvollen analytischen Statistiken und Segmenten erstellt werden können.

Darüber hinaus ermöglicht das CDP eine effektive Segmentierung und Aktivierung auf verschiedenen Plattformen wie Marketing Cloud, Facebook und Google. Es verarbeitet Kundenprofile in Batch-, nahezu Echtzeit- und Echtzeit, was eine sofortige Entscheidungsfindung und Personalisierung ermöglicht. Diese Funktion verbessert die Interaktionen in B2C- und B2B-Szenarien und stellt sicher, dass Unternehmen schnell und genau auf Kundenanforderungen und -verhalten reagieren können.

Data 360 bietet ein Unternehmensdatendiagramm im JSON-Format, bei dem es sich um ein denormalisiertes Objekt handelt, das aus verschiedenen Lakehouse-Tabellen und ihren Beziehungen abgeleitet wurde. Dies beinhaltet ein von CDP erstelltes "Profil"-Datendiagramm, das den Kauf- und Browserverlauf einer Person, den Kundenvorgangsverlauf, die Produktnutzung und andere berechnete Statistiken umfasst und von Kunden und Partnern erweitert werden kann. Diese Datendiagramme sind auf bestimmte Anwendungen zugeschnitten und verbessern die Genauigkeit der Eingabeaufforderungen mit generativer AI, indem sie relevanten Kunden- oder Benutzerkontext bereitstellen.

Außerdem ist geplant, diese Datendiagramme um Knowledge Diagramme zu erweitern, die abgeleitetes Knowledge erfassen und modellieren, beispielsweise extrahierte Einheiten und Beziehungen aus unstrukturierten Daten. Die Echtzeitebene von Data 360 verwendet das Profildiagramm für die Echtzeitpersonalisierung und -segmentierung.

Die Echtzeitebene von Data 360 wurde entwickelt, um Ereignisse wie Web- und mobile Clickstreams, Besuche, Einkaufswagendaten und Checkouts mit Latenzen von Millisekunden zu verarbeiten und so die Personalisierung der Kundenerfahrung zu verbessern. Es überwacht kontinuierlich das Kundenengagement und aktualisiert das Kundenprofil von CDP mit Echtzeit-Interaktionsdaten, -Segmenten und -Berechnungen für die sofortige Personalisierung.

Wenn ein Verbraucher beispielsweise einen Artikel auf einer Einkaufswebsite kauft, erkennt und erfasst die Echtzeitebene dieses Ereignis schnell, identifiziert den Verbraucher und reichert sein Profil mit aktualisierten Informationen zu Lebenszeitausgaben an. Dies ermöglicht die Personalisierung ihrer Erfahrung auf der Site in Sekundenschnelle. Darüber hinaus enthält diese Ebene Funktionen für Echtzeitauslöser und -antworten, die sofortige Aktionen basierend auf Kundeninteraktionen ermöglichen.

Die Personalisierung besteht darin, zu wissen, welche Persona wann und wo relevante Inhalte und Empfehlungen bereitgestellt werden sollen, was zu sagen ist und in welcher Häufigkeit. Die Funktion "Personalisierungsservices-Plattform" von Data 360 ist der Orchestrierer, dessen Entscheidungen getroffen werden, um die Zielerreichung durch personalisierte Erfahrungen zu optimieren. Diese Plattform bietet die folgenden Funktionen:

• Konsistenter Satz an Modellen und Möglichkeiten zur Interpretation von Profil-, Aktivitäts- und Vermögenswertdaten in Data 360.
• Plattformintegrierte Experimente (z. B. A/B/n- oder mehrarmige Banditenentscheidung).
• Integration von Zielen zur Entwurfszeit über Konfiguration, ML-Trainingszeit und Laufzeit (ML-Rückschluss).
• Unterstützung für B2C-Skalierung, Echtzeit und Batchinteraktion (anonyme Benutzer, Echtzeit/interaktiver externer Batch mit hohem Volumen, interner Batch mit hohem Volumen).
• Analytics wird über Data 360 gesteuert.
• Muster zur Integration von AI-Modellen und Services anderer Parteien (intern und extern).
• OOTB-Implementierungen hochwertiger AI-gestützter Anwendungsfälle (Empfehlungen und Entscheidungen mit verschiedenen ML-Algorithmen, einschließlich Kontextbanditen für Sonderangebote/Inhaltsauswahl, Produktempfehlungen und Preisentscheidungen).

Data 360 ist eine aktive Plattform, die die Aktivierung von Pipelines als Reaktion auf Datenereignisse unterstützt. Beispielsweise kann ein wichtiges Ereignis, beispielsweise ein Rückgang des Accountsaldos eines Kunden, einen Salesforce-Flow auslösen, um eine entsprechende Aktion zu orchestrieren. Ebenso können Aktualisierungen an wichtigen Kennzahlen wie Lebenszeitausgaben automatisch in relevante Anwendungen übernommen werden.

Data 360 verfügt über Berechnungscluster mit elastischer Skalierung, die Verarbeitungsaufgaben effizient verarbeiten. Sie bietet eine zuverlässige Verwaltung für mehrere Mandanten und dedizierte Rechenumgebungen. Darüber hinaus bietet es verwaltete Unterstützung für Spark und SQL. BYOC-Funktionen (Bring Your Own Compute/Code) unterstützen mehrere Programmiersprachen, einschließlich Java, Python und Spark, was die Integration benutzerdefinierter Transformationen, Modelle (einschließlich LLMs) und Funktionen ermöglicht und die Erweiterbarkeit verbessert.

Data 360 Compute Fabric bietet eine vereinheitlichte Ebene namens "Data Processing Controller (DPC)" zum Verwalten und Ausführen aller Big Data-Arbeitslasten. DPC ist ein umfassender Orchestrierungsservice für die Datenverarbeitung mit mehreren Arbeitslasten, der JaaS-Funktionen (Job-as-a-Service) in verschiedenen Cloud-Rechenumgebungen bereitstellt. Sie abstrahiert die Infrastrukturkomplexität und vereinheitlicht die Auftragsausführung für Frameworks wie Spark (EMR in EC2 und EMR in EKS) und Kubernetes Resource Controller (KRC). Durch die Verwendung als zentrales Gateway für Steuerungsebenen orchestriert, plant und überwacht DPC Aufträge über mehrere Datenebenen hinweg und gewährleistet so Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und eine konsistente Entwicklererfahrung.

Der Abfrageservice von Data 360 bietet erweiterte Abfragefunktionen und bietet umfangreiche SQL-Unterstützung für strukturierte und unstrukturierte Daten über Trino und Hyper. Sie erweitert die Funktionen durch die Erweiterbarkeit des Operators durch Tabellenfunktionen und ermöglicht so verschiedene Suchvorgänge über Text-, Bild-, räumliche und andere unstrukturierte Datentypen hinweg. Diese Funktionen sind nahtlos in relationale Vorgänge integriert, beispielsweise in die Auswahl von Kundendatensätzen. Dieser einheitliche Ansatz ermöglicht die Generierung zielgerichteter und personalisierter Ergebnisse und ermöglicht so präzisere LLM-Antworten mithilfe von RAG.

Data 360 unterstützt die Speicherung und Verwaltung von strukturierten (Tabellen), halbstrukturierten (JSON) und unstrukturierten Daten nahtlos über die Mechanismen der Datenaufnahme, -verarbeitung, -indizierung und -abfrage hinweg. Data 360 unterstützt verschiedene unstrukturierte Datentypen über Text hinaus, einschließlich Audio, Video und Bildern, was den Umfang der Datenverarbeitung und -analyse erweitert. Die folgende Abbildung veranschaulicht die beiden Seiten der Erdung (Aufnahme und Abruf).

Data 360 verwaltet unstrukturierte Daten, indem es sie in Spalten als Text oder in Dateien für größere Datensets speichert. Sie unterstützt die Datenzuordnung für unstrukturierte Inhalte, wodurch Daten aus mehreren Quellen integriert und verwaltet werden können.

Die unstrukturierte Datenindizierungs-Pipeline von Data 360 ist als modulare, erweiterbare Architektur mit fünf Kernphasen konzipiert: Analysieren, Vorverarbeiten, Chunking, Nachverarbeiten und Einbetten. Anschließend folgen Stichwort- und Vektorindizierung. Beispiele für die Vorverarbeitung sind Vorgänge wie Rauschentfernung, Sprachnormalisierung und Bildverständnis (Optische Zeichenerkennung), während Phasen nach der Verarbeitung Metadatenanreicherung, semantische Gruppierung oder erweiterte Techniken wie das Blockieren umfassen können.

Data 360 bietet mehrere vorkonfigurierte und steckbare Modelle für die Generierung von Blöcken und Einbettungen. Datenpipelines in Data 360 unterstützen Codeerweiterungen vollständig, sodass Kunden und interne Teams in jeder Phase benutzerdefinierte Logik einbinden können. Diese Phasen unterstützen auch die LLM-basierte Verarbeitung, wodurch Kunden nach Bedarf ihre eigenen Eingabeaufforderungen definieren können.

Bei der Indizierung unterstützt Data 360 die Stichwortindizierung mithilfe von Suchservices und die Vektorindizierung mithilfe von Milvus, einem nativen Open-Source-Vektorindex. Data 360 nutzt die Kontextindizierung zum Einrichten von RAGs mit unstrukturierter Verarbeitung, um eine schnelle Iteration und Validierung mithilfe von Beispieltestabfragen zu ermöglichen, wobei personaspezifische Inhalte so konfiguriert sind, dass sie an die Persona oder den Benutzer angepasst werden.

Die Dokument-AI-Funktion von Data 360 unterstützt das Lesen und Importieren von unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten aus Dokumenten wie Rechnungen, Lebensläufen, Laborberichten und Bestellungen. Diese Funktion unterstützt die interaktive Ad-hoc-Verarbeitung sowie die Verarbeitung von Massen-Batchs. Dies ist eine Schlüsselfunktion, die die Automatisierung von Geschäftsprozessen für unsere Kunden ermöglicht.

Data 360 verfügt über eine Headless-Semantikebene mit APIs, die die Geschäftssemantik und AI/ML-gestützte Analysen verbessern sollen, ähnlich wie Tableau Next. Diese Ebene enthält einen semantischen Datenmodellierungsservice, der traditionelle Analysemodelle mit Unternehmenstaxonomie wie Maßeinheiten und Kennzahlen anreichert.

Der semantische Abfrageservice verwendet eine deklarative Sprache für die Interaktion mit diesen Modellen und übersetzt Abfragen in SQL für den Zugriff auf Daten aus nativen und Verbunddatenquellen in Data 360.

Diese Integration ermöglicht skalierbare und interaktive analytische Erkundungen, Berichte und Dashboards, die mit Visualisierungstools von Drittanbietern kompatibel sind.

Data 360 fungiert als zentralisiertes Governance-Zentrum und stellt sicher, dass alle Daten – von der Roherfassung bis hin zu aktivierten Statistiken – integritätssicher und kontrolliert verwaltet werden. Data 360 hat die attributbasierte Zugriffssteuerung als zentrales Autorisierungsmodell übernommen. Mit ABAC können Zugriffsentscheidungen auf Attributen des Benutzers (Abteilung, Rolle, Standort), Daten (persönliche Informationen, Sensibilität, Datenbereich) und Umgebung (z. B. Tageszeit) basieren und nicht auf vordefinierten Rollen. Dadurch werden sehr detaillierte und kontextbezogene Zugriffsrichtlinien ermöglicht, die an sich ändernde Daten und Benutzerattribute angepasst werden. Das Herzstück der ABAC-Implementierung von Data 360 ist die Verwendung der CEDAR-Richtliniensprache. Diese speziell entwickelte, Open-Source-Formularsprache für Policen bietet eine präzise und überprüfbare Möglichkeit, komplexe Autorisierungsregeln zu definieren, wodurch sichergestellt wird, dass Policen eindeutig sind und einheitlich im richtigen Maßstab ausgewertet werden können.

Der Governance-Lebenszyklus umfasst wichtige Funktionen in Bezug auf Richtlinieninformationen, Durchsetzung und Entscheidungspunkte:

• Tagging und Klassifizierung (Policy Information Point): Daten werden identifiziert und mit wichtigen Attributen angereichert. Data 360 bietet automatisierte Tagging- und Klassifizierungsmechanismen, nutzt Discovery, LLMs und maschinelles Lernen, um sensible Datenkategorien (beispielsweise personenbezogene Daten wie E-Mail, Telefon, Name) in strukturierten und unstrukturierten Daten zu identifizieren.
• Autorisierungsservice (Policy Enforcement Point): Dieser Service fängt alle Datenzugriffsanforderungen von verschiedenen Verbrauchsebenen ab (strukturierte/unstrukturierte hybride Abfragen, RAG-Abrufer und -Aufforderungen sowie CRM-Anreicherung) und konsultiert den Richtlinienentscheidungspunkt, um zu bestimmen, ob der Zugriff zulässig ist.
• Modul für die Richtlinienevaluierung (Richtlinienentscheidungspunkt): Dieses Modul verwendet den Zugriffsanforderungskontext aus dem Richtliniendurchsetzungspunkt zusammen mit Richtliniendefinitionen (in CEDAR) und Attributen aus dem Richtlinieninformationspunkt, um eine autorisierende Zugriffsentscheidung zu treffen.

Das ABAC-Framework mit CEDAR-Richtlinien bietet Kontrolle und Flexibilität und stellt sicher, dass Kundendaten nicht nur handlungsrelevant, sondern auch unternehmensweit sicher, konform und vertrauenswürdig sind.

Caches sind wichtig für den schnellen Zugriff auf häufig verwendete Daten. Salesforce verwendet viele Caches auf der gesamten Salesforce Platform, einschließlich auf zentralen Anwendungsservern, SalesforceDB und Edge. Salesforce Platform und Anwendungen benötigen eine skalierbare, mandantenorientierte Zwischenspeicherlösung mit geringer Latenz und hohem Durchsatz. Diese Lösung muss es Salesforce-Technikern ermöglichen, zu steuern, was und wie lange zwischengespeichert wird, um sicherzustellen, dass ihre Daten nicht durch Systemrauschen oder die Daten anderer Kunden verloren gehen. Vegacache, ein von Salesforce verwalteter Cache-Service, der auf Redis basiert, ist auf eine polyglotte, mandantenfähige und Public Cloud-Umgebung zugeschnitten. Sie wird häufig von Salesforce-Services verwendet und ist für Plattformentwickler über APIs für Apex-Programmiersprachen zugänglich. Vegacache arbeitet in Hyperforce und verarbeitet täglich über 2 Billionen Anforderungen mit Antwortzeiten von weniger als Millisekunden.

Vegacache-Instanzen, die in Kubernetes-Containern ausgeführt werden, auf die über Service Mesh zugegriffen wird, werden in mehreren Verfügbarkeitszonen bereitgestellt, um die Datenverfügbarkeit und die Latenz auszugleichen. Sie wird automatisch anhand der Systemlast skaliert, wodurch die Datenverfügbarkeit und die Bewahrung der Zeitfensterreihenfolge gewährleistet werden. Vegacache bietet eine garantierte Cache-Größe pro Kunde und bietet Schutz vor lauten Nachbarn, wobei Infrastrukturausfälle durch replizierten Datenspeicher vermieden werden.

Für Salesforce Platform-Entwickler ermöglicht Vegacache es Entwicklern, Ergebnisse von Apex Objects und SOQL-Datenbankabfragen zwischenzuspeichern, wodurch die CPU-Auslastung und die Latenz reduziert werden, da unnötige Datenabrufe aus SalesforceDB vermieden werden. Es unterstützt Put(), Get() und Delete() Vorgänge, sodass häufig verwendete Objekte leicht zugänglich bleiben.

Salesforce unterstützt asynchrone Datenprozesse und -architekturen nativ für mehr Flexibilität, Widerstandsfähigkeit und Skalierbarkeit bei Workflows.

Salesforce-Ingenieure nutzten zunächst Nachrichtenwarteschlangen, um Massen- und große Datenprozesse zu entkoppeln und Prozesse zwischen unabhängigen Systemen zu koordinieren. Diese Nachrichtenwarteschlangen wurden über Plattformfunktionen wie Bulk-API-Abfragen oder asynchrones Apex vom externen Entwickler abstrahiert. Anschließend führte Salesforce Platform protokollierte Ereignisströme ein, die auf einer robusten Messaging-Infrastruktur intern verwalteter Apache-Kafka-Cluster basieren. Dadurch wurde eine ereignisbasierte Architektur mit einem Veröffentlichungs-/Abonnementinteraktionsmodell ermöglicht und für externe Entwickler als Plattformereignisse produktivisiert.

Sowohl Nachrichtenwarteschlangen als auch Ereignis-Streams sind weiterhin Technologien, die von Anwendungen und Lösungen, die auf der Plattform basieren, besonders stark genutzt werden, da sie mehr Funktionen, Clouds und externe Systeme nutzen, die während unabhängiger Laufzeiten gehostet werden. Die Kommunikation über versionierte Ereignisschemas ermöglicht unabhängige Softwareentwicklungslebenszyklen für die verschiedenen Laufzeiten. Die Entkopplung von Systemen über Ereignisse hilft auch bei der Verwaltung von Lastspitzen und der Elastizität/Skalierung einzelner Laufzeiten, um eine höhere Gesamtresilienz und Verfügbarkeit einer Anwendung zu unterstützen.

Suchfunktionen bei Salesforce, die für Anwendungen von der globalen Suche bis zur generativen AI entscheidend sind, stehen vor einzigartigen Herausforderungen, die unseren architektonischen Ansatz prägen:

• Skala: Unsere Cloud-native Suchlösung unterstützt Hunderttausende von Kunden und Millionen von Mandanten und ist auf eine massive Skalierung ausgelegt, während sie kosteneffizient bleibt.
• Kundenvielfalt: Die vielfältige Kundenbasis von Salesforce in verschiedenen Branchen weist aufgrund der umfangreichen Anpassung der Plattform, die zahlreiche Objekttypen und Felder umfasst, einzigartige und komplexe Suchanforderungen auf.
• Operabilität: Die Suchlösung muss belastbar und hochverfügbar sein, die Datenresidenz, Mandantenlebenszyklusvorgänge wie regionale Migrationen und Sandbox-Instanzen unterstützen und die Latenz bei niedriger Indexierung sowie Fairness zwischen Mandanten gewährleisten.
• Relevanz im Maßstab: Die Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern, um verschiedene Benutzerabfragen zu erfüllen, ist entscheidend, insbesondere da Relevanzalgorithmen auf verschiedene Mandanten, Datentypen und Suchszenarien skaliert werden.
• AI und semantische Funktionen: Die Suche unterstützt maschinelles Lernen und generative AI, insbesondere für die abruferweiterte Generierung (RAG) und die Agentensuche.
• Nahtlose Integration: Um eine einheitliche Benutzererfahrung zu gewährleisten, ist die Suchtechnologie von Salesforce tief in die breitere Salesforce Platform integriert, einschließlich Metadatenmodellen und AI/Datenservices.

Die Cloud-native Lösung von Salesforce, SeaS (Search as a Service), basiert auf Solr, einer Open-Source-verteilten Suchmaschine. Salesforce hat Solr erheblich erweitert und optimiert, um unsere einzigartigen Herausforderungen zu erfüllen, und es tief in Salesforce-Anwendungen und -Plattformen integriert, wobei semantische Technologien integriert wurden, um AI-Anwendungen und die Suchrelevanz zu verbessern.

SeaS verwendet eine Architektur für die Berechnung/Speichertrennung, die eine skalierbare Verteilung von Indizes über Knoten hinweg und einen Neuausgleich von Lasten und Verfügbarkeit zwischen Zonen bei Fehlern ermöglicht. Sie bietet automatisches Sharding und Größenanpassung von Shards, Upgrades ohne Ausfallzeiten und Optimierungen wie das Laden und Archivieren von Replikaten mit Faulheit, um selten verwendete Indizes zu berücksichtigen.

Die Architektur enthält auch eine Indeximplementierung auf niedriger Ebene, die für eine große Anzahl von Feldern optimiert ist, automatische Vervollständigung, Rechtschreibprüfung und Verschlüsselung mit eigenem Schlüssel. Die Hyperforce-Suchinfrastruktur verwaltet weltweit etwa 6.000 Solr-Knoten und verwendet mehrere unabhängige Cluster (Hyperforce) in jeder Region, um Kosten und Kontrolle auszugleichen und Client-Indizes automatisch anhand von Last, Domäne und Typ zu platzieren.

Die Pipeline für die Suchrelevanz von Salesforce verwendet Techniken zum Erlernen des Rangs, um sich an die vielfältigen Anforderungen unserer Kunden anzupassen und Funktionen wie das Ergebnisranking zu unterstützen. Sie enthält auch Einheitenprognosen aus Benutzerabfragen und vergangenen Interaktionen. Relevanzmodelle werden kontinuierlich optimiert, indem aus Benutzerinteraktionen gelernt und durch A/B-Tests ausgewertet wird, was die Genauigkeit der Suchergebnisse erhöht. Dieser Prozess unterstützt auch das Bootstrapping von Modellen für AI-Anwendungen über Knowledge Transfer.

Der Stapel enthält eine Vektorsuchmaschine für semantische Suche und AI-Anwendungen, die in Data 360 für Funktionen der generativen AI integriert ist. Dies beinhaltet eine umfassende Pipeline für die Datentransformation, Unterstützung für hybride Suchvorgänge, einen Katalog konfigurierbarer Ranger wie Deep Fusion Ranker und Autodrop zum Herausfiltern von Suchergebnissen mit geringer Relevanz.

Da die generative AI den primären Verbraucher von Suchservices von menschlichen Benutzern auf die Verwendung von LLMs verschiebt, passt sich der Salesforce-Suchstapel an, um für diesen programmgesteuerten Verbrauch optimierte Ergebnisse zu finden und zurückzugeben, wobei längere und komplexere Abfragen verarbeitet werden und aussagekräftigere Ergebnisse wie Blöcke zurückgegeben werden. Dadurch werden neue Funktionen für die Agentensuche unterstützt, bei denen Agentforce-Agenten die Suche mit einer Argumentationsschleife nutzen, um komplexe Aufgaben zu erledigen.

Die Suchfunktionen von Salesforce umfassen verschiedene Kontexte, darunter die globale Suche, Nachschlagevorgänge, Suchantworten, Community-Suche, Themenlisten, Setup, mobile und generative AI-Anwendungen. Diese umfassende Funktionalität wird durch die enge Integration des Suchstapels in das Metadatensystem und das Benutzeroberflächen-Ökosystem von Salesforce erreicht, was eine nahtlose Unterstützung für standardmäßige und benutzerdefinierte Objekte ermöglicht.

Darüber hinaus erweitert die Integration in Data 360 die Suchfunktionen für Datenobjekte durch Konfigurationen ohne Code und ermöglicht die Zusammensetzung von Suchfunktionen in Datenpipelines, beispielsweise das Einschließen von Suchanweisungen in SQL-Abfragen. Der Suchstapel nutzt das Ökosystem der umfangreichen Data 360-Konnektoren, beispielsweise den Google Drive-Konnektor mit Berechtigungsbewusstsein, um eine vollständige Unternehmenssuche bereitzustellen. Die Integration erstreckt sich auf die AI-Plattform, wodurch Suchabfragen im Eingabeaufforderungsgenerator für die Kontextbildung und in der Agentensuche als Abrufer verwendet werden können.

AI hat die Technologielandschaft neu gestaltet und die Salesforce Platform mit ihrer integrierten und umfangreichen Datenebene positioniert Salesforce in der Lage, Kunden effektive AI-Erfahrungen bereitzustellen. Salesforce hat seine AI-Transformation vor fast einem Jahrzehnt begonnen und ist seit 2013 führend in diesem Bereich. Der Fokus liegt auf Forschung, Ethik und Produktentwicklung, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, komplexe Probleme zu lösen und das Wachstum anzukurbeln.

Salesforce nutzt den Kernwert von Innovationen und hat die prädiktive AI von Einstein eingeführt, mit der Unternehmen Daten analysieren, Prozesse automatisieren, Kunden verstehen und Vorgänge mit einer umfassenden Suite AI-gestützter Tools wie dem Einstein-Prognosegenerator und AI-Bots optimieren können. Mit der Einführung der generativen AI hat Salesforce Agentforce eingeführt, eine Plattform, die Prognose- und generative Modelle zusammenführt, um erweiterte AI-Funktionen zu bieten und gleichzeitig den Datenschutz zu priorisieren.

Mit der neuesten Einführung von Agentforce 3.0, die auf Python mit einem ereignisgesteuerten Framework basiert, bietet Salesforce mehr Flexibilität durch Funktionen wie integrierten Unterhaltungsverlauf, durchgängige Sitzungsverfolgung, Sprachunterstützung und benutzerdefinierte Argumentationsmodule (Bring Your Own Planner).

Agentforce folgt den folgenden Kernprinzipien:

• Datensicherheit und Ethik: Priorisiert Datenschutz, Compliance und ethische AI-Prinzipien.
• Transparenz und Erklärbarkeit: Bietet klares Verständnis und Validierung von AI-generierten Ausgaben.
• Flexibilität und Anpassung: Passt AI-Anwendungen an bestimmte Anforderungen und Branchen an.
• Nahtlose Integration: Kann in Salesforce CRM und andere Systeme integriert werden.
• Skalierbarkeit: Verarbeitet umfangreiche Bereitstellungen und bietet AI-Erfahrungen in Echtzeit.
• Intelligente und konsistente Erfahrungen: Bietet personalisierte, erweiterte und automatisierte Erfahrungen durch verbundene Daten und Kontextverständnisse.
• Umfassende Beobachtbarkeit: Bietet einen umfassenden Überblick über AI-Agenteninteraktionen und ermöglicht eine proaktive Optimierung und Feinabstimmung von Agenten mit dem Agentforce Interaction Explorer.

Der AI-Stack besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten:

• AI-Plattform: Diese Plattformebene ist für die Verwaltung, Schulung und Feinabstimmung von AI-Modellen verantwortlich, die in Prognose- und generativen Anwendungen verwendet werden. Es bietet vorkonfigurierte Services, Trust Services und grundlegende Modelle für Schulungen, Tests und Rückschlüsse auf Modelle. Darüber hinaus unterstützt sie die Integration Ihrer eigenen prädiktiven und generativen Modelle, sodass Sie benutzerdefinierte Modelle in die Plattform integrieren können.
• Grundlegende AI-Services: Dazu gehören die Services "AI Gateway", "Feedback Framework", "RAG", "Agentic Orchestration" (Agentenorchestrierung), "Agent Evaluation" (Agentenauswertung) und " Reasoning" (Begründung), die die Integration von Geschäftsanwendungen in den AI-Stack erleichtern.
• AI-gestützte Benutzer- und Agentenerfahrungen: Salesforce stellt spezielle AI-gestützte Anwendungen über seine Cloud-Services bereit. Kunden können auch benutzerdefinierte Erfahrungen erstellen, die beliebige Komponenten der Plattform wie Flow, Apex oder sogar Lightning Web Components (LWC) nutzen, um AI-gestützte Erfahrungen zu erstellen, die nahtlos in ihre Workflows und Geschäftsprozesse integriert sind.
• Agentforce Studio: Diese Komponente verfügt über Tools wie Agentengenerator, Eingabeaufforderungsgenerator, Testcenter und Modellgenerator, mit denen Sie generative und prädiktive AI-Erfahrungen erstellen können. Es bietet durchgängige Unterstützung für die Entwicklung/Schulung, Tests und Optimierung von AI-Modellen. Die Next Gen Authoring erweitert diese Funktionen, um die Erstellung von AI-Agenten durch verbesserte Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilität mit SFDX zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Die Agentforce Trust Layer ist in ausgewählten Anwendungsfällen verfügbar, um Kundendaten in generativen AI-Anwendungen zu schützen, indem sie zuverlässige Funktionen bietet:

• Datenschutz: Starke Maskierungs- und Datenschutzkontrollen schützen sensible Informationen vor dem Zugriff durch externe AI-Modelle.
• Sicherheit: Gewährleistet eine sichere Datenverarbeitungsumgebung und verhindert unbefugten Zugriff.
• Trust: Behält die Kundenkontrolle über Daten, ohne AI-Speicher oder Drittanbieternutzung.
• Guardrails: Erzwingen Sie Verhaltensstandards für Agenten und mildern Sie den inhärenten Nichtdeterminismus von LLMs. Überprüfen Sie, ob Agenten vordefinierte Anweisungen und Workflows konsequent befolgen.
• Genauigkeit: Erweitert die AI-Ausgaben, indem relevante Salesforce-Daten für Eingabeaufforderungen verwendet werden.
• Inhaltsmoderation: Bietet Moderation vor und nach dem Inhalt, anpassbare Datenmaskierung für sensible Informationen (PII/PCI/PHI) und Toxizitätsklassifizierung für Antworten mit großem Sprachmodell (LLM).

Das AI-Gateway bietet eine einheitliche Schnittstelle für den Zugriff auf und die Verwaltung verschiedener LLMs und Prognosemodelle. Es fungiert als Brücke zwischen Salesforce und der Welt der LLMs und abstrahiert die Komplexitäten verschiedener LLM-Anbieter und der eigenen Prognose-AI-Modelle der Kunden und bietet eine konsistente Möglichkeit, mit ihnen zu interagieren. Das AI-Gateway von Agentforce kann in mehrere LLM-Anbieter integriert werden, sodass Kunden das beste Modell für ihre Anforderungen auswählen können. Zudem enthält es zuverlässige Datensicherheitsmaßnahmen, um die mit der Verwendung verschiedener LLMs verbundenen Kosten zu verwalten.

Der Feedbackservice ist eine Komponente, die Benutzerfeedback erfasst, analysiert, misst und nutzt, um AI-Modelle neu zu trainieren und zu verfeinern. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der kontinuierlichen Verbesserung der AI-gestützten Funktionen und Funktionen in Salesforce Platform.

RAG ist eine wichtige Technik, die die Suchfunktionen mit generativer AI erweitert und zu aussagekräftigeren und genaueren Antworten führt. Mithilfe der umfangreichen Salesforce Data 360 und der integrierten Vector Database ruft die Agentforce Platform schnell die relevanten Daten für die Abfrage eines Benutzers ab. Diese Daten werden dann als Grundlage für LLMs verwendet, um optimale Antworten zu generieren.

Darüber hinaus erhöht diese Methode die Antwortgeschwindigkeit und das Trust der Benutzer, indem Quelldaten in Antworten aufgenommen werden. RAG wird in der Agentforce Platform umfassend eingesetzt, insbesondere für Anwendungen wie Agentforce für Service und Agentforce für den Vertrieb, und zeigt, wie relevante Informationen für diese Anwendungsfälle angezeigt werden.

Im Zuge der Weiterentwicklung von AI-Modellen ist die Entwicklung von Agenten zur Automatisierung von Aufgaben, die Überlegungen erfordern, der nächste Schritt. Diese Agenten dienen als intelligente Assistenten, die in der Lage sind, Abfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und zu beantworten, sodass Benutzer sie entwerfen, testen und für verschiedene Aufgaben bereitstellen können. Eine wichtige Komponente dieses Systems ist der Planerservice, der wie folgt funktioniert:

• Interpretiert Benutzeranforderung: Es analysiert die Eingaben des Benutzers, um den Intent zu bestimmen.
• Erstellt einen Plan: Sie formuliert einen strukturierten Plan, der auf die Anforderungen des Benutzers zugeschnitten ist.
• Startet Aktionen: Der Plan wird ausgeführt, indem Aktionen direkt oder über andere Services initiiert werden.

Der Planerservice orchestriert den Prozess und stellt sicher, dass der Agent Benutzeranforderungen effizient erfüllt, indem er die erforderlichen Schritte verwaltet und ausführt.

Agentforce stellt eine Plattform zum Erstellen von Agenten dar, mit der Kunden und ISVs automatisierte AI-Agenten für Anwendungen wie Serviceagenten und Vertriebsagenten erstellen können. Diese Agenten können Kundenanfragen auf natürliche und menschliche Weise verarbeiten und beantworten, ein breites Spektrum an Geschäftsaufgaben bearbeiten und sowohl Unternehmen als auch ihren Kunden erhebliche Vorteile bieten.

Der Workflow eines Agenten umfasst Folgendes:

• Aktivierung: Der Agent wird durch vordefinierte Kriterien wie die Anforderung eines Kunden über verschiedene Kanäle hinweg ausgelöst.
• Grundlegendes und Antworten: Sie verwendet die natürliche Sprachverarbeitung, um die Abfrage, den Intent und die Stimmung des Kunden zu erfassen, und konsultiert dann die Knowledge Base oder andere Datenquellen von Salesforce, um eine geeignete Antwort zu erstellen.
• Umgang mit Komplexitäten: Wenn der Agent mit einem komplexen Problem konfrontiert ist oder eine menschliche Aufsicht benötigt, kann er die Interaktion problemlos an einen menschlichen Agenten übergeben.
• Kontinuierliches Lernen: Der Agent lernt aus jeder Interaktion und verbessert kontinuierlich seine Antworten und die Gesamtleistung.

Agentforce Studio bietet eine Low-Code-Plattform, mit der Kunden KI in ihre Salesforce-Anwendungen und -Workflows integrieren können, wodurch KI-Technologien über Datenwissenschaftler hinaus zugänglich werden.

Zu den wichtigsten Funktionen des Studios zählen:

• Modellgenerator: Ermöglicht das Erstellen oder Importieren von AI-Modellen, die auf bestimmte Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
• Eingabeaufforderungsgenerator: Ein Tool ohne Code/Low-Code, das die Erstellung und Verwaltung von Eingabeaufforderungen mit generativer AI erleichtert und die Benutzererfahrung mit einer einfachen Oberfläche zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von Eingabeaufforderungen verbessert.
• Agentengenerator: Ermöglicht es Kunden und ISVs, benutzerdefinierte Unterhaltungs- und autonome Agenten zu entwickeln.
• Testcenter: Unterstützt das Testen von Modellen, Aufforderungen und Agenten, was entscheidend ist, um hochwertige AI-Anwendungen sicherzustellen und die Leistung und Kosteneffizienz zu optimieren, während gleichzeitig deterministische Antworten und die Qualität der Benutzererfahrung verbessert werden.

Agentforce kombiniert prädiktive und generative AI und nutzt das vereinheitlichte Metadaten-Framework von Salesforce Platform und Data 360, um intelligente, personalisierte und effektive Geschäftslösungen bereitzustellen.

Salesforce entwickelt seine Architektur mit Agentforce 3.0 weiter, um den steigenden Anforderungen des Marktes für generative AI gerecht zu werden – einschließlich schneller Fortschritte bei der Argumentation, der Notwendigkeit skalierbarer Multiagentensysteme und der Umstellung auf multimodale Schnittstellen. Diese Plattform der nächsten Generation basiert auf mehreren wichtigen Verbesserungen:

• Asynchrone, ereignisgesteuerte Architektur: Agentforce 3.0 basiert auf einer Python-Grundlage mit einem erweiterten ereignisgesteuerten Framework. Dies ermöglicht eine asynchrone und hochgradig skalierbare Agentenimplementierung, verbessert die Leistung und schafft die Grundlage für komplexe Anwendungsfälle mit mehreren Agenten, in denen Agenten über Ereignisse kommunizieren können.
• Multimodale Voice-Funktionen: Agentforce 3.0 geht über textbasierte Interaktionen hinaus und bietet Voice-Unterstützung als primäre Modalität. Die Architektur lässt sich in Telefonieanbieter und WebRTC-Gateways integrieren, um Audio-Streaming in Echtzeit zu verarbeiten. Neue Services verwalten die Konvertierung von Audio in Text (ASR) und Text zurück in Audio (TTS) und ermöglichen so natürliche Unterhaltungs-Voice-Erfahrungen für Anwendungsfälle wie automatisierte Kontaktcenter.
• Agentforce Skript und Determinismus: Ein zustandsmaschinenbasierter Abhörmechanismus, der das Agentenverhalten innerhalb einer explizit definierten Struktur einschränkt und so konsistente Ausführungspfade gewährleistet. Dies ermöglicht deterministische Diagramme, bietet eine zuverlässige Statusverwaltung, um Speicherverluste zu vermeiden, und erleichtert bedingte und LLM-bestimmte Übergaben, wodurch vorhersehbare und konsistente Agentenaktionen für wichtige Geschäftsprozesse gewährleistet werden.

Das Anwendungsökosystem der Salesforce Platform zeichnet sich durch die Integration von Funktionen auf den Ebenen "App Platform Services", "API", "User Experience" und "Developer Experience" aus. App Platform Services sind allgemeine Funktionen, die zum Erstellen und Anpassen der meisten Anwendungen auf der Salesforce Platform verwendet werden, während Geschäftsfunktionen im Allgemeinen lösungsspezifischer sind.

Das Anwendungsökosystem basiert auf fünf wichtigen Funktionen, die den Anwendungsentwicklungsprozess steuern.

• Mandant: Dies beinhaltet die logische Trennung von Daten und Metadaten innerhalb eines Mandantenservice, wodurch authentifizierte Benutzer auf bestimmte Daten und Funktionen zugreifen können. Dies ist für Kunden am sichtbarsten, wenn sie bei der Registrierung eine Salesforce-Organisation erhalten.
• Einheiten: Einheiten, die Datenbanktabellen darstellen, bestehen aus Feldern, die Tabellenspalten ähneln. Einheiten- und Feldmetadaten enthalten Attribute für die Datenmodellierung wie Datentypen und API-Namen sowie Funktionsattribute, beispielsweise wenn die Einheit abfrage- oder schreibfähig ist. Durch diese Abstraktion und nicht durch direkte Manipulationen am Datenspeicher selbst kann Salesforce nahtlos Speichertechnologien einführen und umstellen, ohne dass Aktualisierungen von IT-Entwicklern erforderlich sind, wodurch eine kontinuierliche Anwendungsfunktion gewährleistet wird.
• Zugriffssteuerungen: Diese Steuerelemente regeln den Benutzerzugriff auf Daten und Funktionen, hauptsächlich basierend auf der Benutzeridentität und bestimmten Richtlinien. Richtlinien bestehen aus Regeln und Funktionsumschaltern und regeln die Einheiten, Felder und Funktionen, auf die zugegriffen werden kann. Die Richtlinien und Berechtigungen werden in "Berechtigungssätzen" erfasst und der Zugriff wird durch Zuweisen von Berechtigungssätzen zu Benutzeridentitäten gewährt.
• Ebenenerweiterung: Wie bereits erwähnt, unterstützt dies die unabhängige Entwicklung von Metadaten und Anwendungen durch unterschiedliche Rollen, einschließlich Salesforce-Ingenieuren, externer Partner, IT-Administratoren und Endbenutzern. Dies wird durch strukturierte Speicheraufträge und Metadaten-Namespaces erleichtert.
• Verpackung: Diese Funktion ermöglicht die Paketerstellung und Verteilung von Metadaten zwischen Salesforce-Mandanten, wodurch der Aktualisierungs- und Verteilungsprozess von Anwendungen optimiert wird, ohne dass eine Neuerstellung erforderlich ist.

Neben diesen wichtigen Funktionen umfassen die App Platform Services auch Folgendes:

• Datenlaufzeit und Abfrage: Unterstützt Vorgänge wie das Erstellen, Aktualisieren, Löschen und Abfragen von Daten in mehreren spezialisierten Datenspeichern. Ein Spektrum an Datenskalierung und -leistung wird durch eine Architektur unterstützt, die die Ausführung von Datenvorgängen direkt im Datenspeicher ermöglicht, über eine interne Abstraktion, die von Salesforce-Technikern verwendet werden kann, oder über die kundenorientierte "Salesforce Object"- oder sObject-Konvention.
• Flow / Workflow / Formeln: Definition und Ausführung von Geschäftslogik und Validierungsregeln mit Low-Code-Tools.
• Apex Code: Pro-Code-Sprache für Anwendungslogik, die nativ in Plattformdatenlaufzeiten und APIs integriert ist.
• Cloud-native Infrastrukturservices: Heroku bietet eine robuste Umgebung für Entwickler, die Programmiersprachen und Frameworks für Branchen verwenden, um Anwendungen zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, die in Plattformdaten und -ereignisse integriert sind.
• Ereignisse und Benachrichtigungen: Verwaltet Auslöser und ereignisbasierte Orchestrierung.
• Globalisierung: Bietet Unterstützung für mehrsprachige und multinationale Anwendungen.
• Lizenzierung und Bereitstellung: Behandelt den Kauf und die Verwaltung des Zugriffs auf Plattformfunktionen und Anwendungen.
• Lightning Web Stack: Ermöglicht die Anpassung von visuellen Oberflächen mithilfe strukturierter Metadaten wie Layouts und standardmäßiger Webtechnologien.
• Sites + CDN: Stellt Weberfahrungen mit geringer Latenz und hohem Datenverkehr sicher, auch für nicht authentifizierte Benutzer.
• Sicherheit und Compliance: Bietet Tools und Steuerelemente zum Erfüllen spezifischer Sicherheits- und Compliance-Anforderungen der Organisation.
• Vermeidung von Datenverlust: Enthält Funktionen für die Datensicherung, -wiederherstellung und -archivierung.

Die Salesforce Platform bietet über Heroku eine Reihe von Tools und Funktionen, mit denen Entwickler Anwendungen in der Cloud mit den Programmiersprachen und Frameworks ihrer Wahl erstellen, ausführen und verwalten können. Die verwaltete Cloud-Anwendungsplattform von Heroku bietet Anwendungslaufzeiten, Datenspeicher, Messaging-Warteschlangen und Eventing-Systeme als skalierbare Services zum Erstellen von Erweiterungen für Salesforce-Anwendungen.

Anwendungen, die auf Heroku ausgeführt werden, haben Zugriff auf die vollständige Suite der Salesforce-Funktionen, Kundendaten und Geschäftslogik sowie die Möglichkeit, eine Verbindung mit Drittanbietersystemen und -services herzustellen. Mit Heroku können sich Entwickler darauf konzentrieren, einen Mehrwert zu bieten, ohne durch zugrunde liegende Infrastrukturbelange belastet zu werden.

Automatisierung macht eine Anwendung dynamisch und ist entscheidend für die digitale Transformation wesentlicher Geschäftsprozesse.

Die Salesforce-Prozessautomatisierung wurde entwickelt, um die wichtigsten Herausforderungen anzugehen, mit denen Kunden konfrontiert sind, einschließlich der Notwendigkeit optimierter und effizienter Geschäftsprozesse, die sich aus der Skalierung von Organisationen ergeben. Diese Herausforderungen beinhalten oft Workflows, die einen übermäßigen manuellen Aufwand erfordern, was zu Ineffizienzen und höheren Betriebskosten führt. Kunden suchen nach einer Lösung, die diese Prozesse automatisieren, manuelle Arbeit minimieren und Konsistenz und Genauigkeit gewährleisten kann.

Ein wichtiges Problem war das Fehlen eines benutzerfreundlichen Tools, mit dem nicht technische Benutzer Geschäftsprozesse ohne umfangreiche Programmierkenntnisse entwerfen und implementieren konnten. Darüber hinaus bestand Bedarf an einer Lösung, die sich sicher, skalierbar und nahtlos in vorhandene automatisierte Salesforce-Aufgaben wie Dateneingabe, Genehmigungen, Benachrichtigungen und komplexe Prozesse mit mehreren Schritten integrieren lässt.

Die Salesforce-Prozessautomatisierung erfüllt diese Anforderungen, indem sie eine robuste und dennoch intuitive Plattform zum Erstellen automatisierter Workflows bietet. Sie ermöglicht es Benutzern, Flows über eine visuelle Oberfläche zu erstellen und anzupassen, auf die sowohl technische als auch nicht technische Benutzer zugreifen können, wodurch sich wiederholende Aufgaben automatisiert, Geschäftsregeln durchgesetzt und Prozesse im Salesforce-Ökosystem optimiert werden.

Salesforce bietet Apex als Pro-Code-Sprache zum Schreiben von Geschäftslogik an, um Automatisierungen zu ermöglichen, die eine komplexe Orchestrierung erfordern, die mit Transaktionsdaten interagieren.

Generator für visuelle Logik: Kunden und ISVs verwenden Flow Builder, eine Ziehen-und-Ablegen-Oberfläche, um Prozessautomatisierungs-Flows ohne Codierung zu erstellen. Dieses visuelle Tool ist für alle technischen Ebenen benutzerfreundlich und ermöglicht es Geschäftsanalysten und Administratoren, komplexe Automatisierungen einfach zu entwerfen.

Mit Flow Builder können Kunden vielseitige Flows erstellen, die in verschiedenen Kontexten funktionieren und vom Core Flow Engine unterstützt werden:

• Datensatzauslöser: Flows werden bei Datensatzaktualisierungen oder Formularsendungen aktiviert und ermöglichen Datenänderungen, Validierungen und Workflow-Initiierungen anhand von Kundenaktionen.
• Geplante oder ereignisgesteuerte Flows: Diese Flows können nach einem vorgegebenen Zeitplan ausgeführt werden oder nach bestimmten Ereignissen ausgelöst werden und Callouts an externe Services senden.
• Bildschirm-Flows: Stellen Sie eine Benutzeroberfläche für geführte schrittweise Prozesse mit Formularen, Bildschirmen und anderen interaktiven Elementen bereit, die für Aufgaben wie die Dateneingabe, Fehlerbehebung oder Einarbeitung nützlich sind.
• Orchestrator-Flows: Verwalten und integrieren Sie Prozesse mit mehreren Schritten und erleichtern Sie so die Handhabung komplexer Vorgänge.

Das Offline-Flow-Modul kann ohne Verbindung zum Salesforce-Anwendungsserver ausgeführt werden. Der Offline-Flow unterstützt die Automatisierung von Field Service Mobile-Anwendungsfällen. Das High-Scale-Flow-Modul unterstützt Marketing-Flows. Es bietet eine B2C-Skalierung für die gleichzeitige Verarbeitung eines hohen Volumens an langfristigen Flows.

Alle Anwendungsfälle und Umgebungen werden durch ein vereinheitlichtes Metadatenmodell in Flow Builder erweitert, das eine Vielzahl leistungsstarker Logikelemente unterstützt, die für alle Prozessautomatisierungs-Flows gelten:

• Erweiterte Logik und Bedingungen: Benutzer können komplexe Logik wie Entscheidungselemente, Schleifen und Wartebedingungen in ihre Workflows integrieren und so komplexe Geschäftsszenarien verarbeiten.
• Datenverwaltung und -transformation: Flow Builder ermöglicht die Datenaufnahme, -transformation und -verwaltung aus verschiedenen Quellen, einschließlich Webservices, Salesforce-Organisationen und Data 360. Sie unterstützt umfassende Datenvorgänge wie das Erstellen, Aktualisieren, Löschen und Abfragen von Datensätzen.

Die Salesforce-Prozessautomatisierung bietet eine nahtlose Integration in andere Salesforce-Produkte und Drittanbietersysteme und gewährleistet so einen reibungslosen Datenfluss zwischen Anwendungen für eine einheitliche Ansicht der Geschäftsprozesse und Kundeninteraktionen. Es unterstützt verschiedene Integrationsmethoden wie APIs, Web-Callouts und MuleSoft-Konnektoren.

Externe Services und die MuleSoft-Konnektivität in Salesforce ermöglichen Verbindungen zu externen APIs und die Nutzung ihrer Daten in der Salesforce-Prozessautomatisierung. Durch die Registrierung des API-Schemas können aufrufbare Aktionen erstellt werden, die sich nahtlos in Flows integrieren lassen, was die Automatisierung von Prozessen mit externen Datenquellen erleichtert. Die robusten Integrationsfunktionen von MuleSoft gewährleisten einen nahtlosen Datenfluss zwischen Salesforce und anderen Anwendungen, wodurch Datensilos beseitigt werden und eine einheitliche Ansicht der Geschäftsprozesse bereitgestellt wird.

Agentforce Integration: Die Salesforce-Prozessautomatisierung nutzt Agentforce, um Workflows durch intelligente Entscheidungsfindung zu verbessern. Mithilfe von AI-Statistiken können Leads automatisch an geeignete Vertriebsmitarbeiter weitergeleitet oder maßgeschneiderte Marketingkampagnen basierend auf dem Kundenverhalten initiiert werden, wodurch die Effektivität der Automatisierung durch zusätzliche Intelligenz gesteigert wird.

Plattformsynergie: Die Salesforce-Prozessautomatisierung lässt sich nahtlos in andere Salesforce-Produkte wie Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud und Marketing Cloud integrieren. Durch diese Integration können Organisationen Prozesse über verschiedene Abteilungen hinweg automatisieren und so die betriebliche Effizienz steigern. Beispielsweise kann ein Workflow automatisch einen Support-Kundenvorgang in Service Cloud generieren, wenn eine Kundenbeschwerde über ein Marketing Cloud-Formular gesendet wird.

Apex ist eine leistungsstarke, objektorientierte Programmiersprache, mit der Entwickler benutzerdefinierte Geschäftslogik schreiben und komplexe Vorgänge auf der Salesforce Platform ausführen können. Die Plattform ist seit Oktober 2025 eine tragende Säule unserer Plattform und verarbeitet derzeit über 350 Milliarden Apex Transaktionen pro Monat.

Apex wird verwendet, um eine Vielzahl von benutzerdefinierten Funktionen und tiefgreifenden Integrationen in Salesforce Platform zu entwickeln. Dazu zählen:

• Auslöserbasierte Automatisierung: Implementieren Sie eine komplexe Automatisierung, die ausgeführt wird, bevor oder nachdem Datensätze eingefügt, aktualisiert oder gelöscht wurden. Dies ermöglicht eine komplizierte Datenvalidierung, zugehörige Datensatzaktualisierungen und den Aufruf anderer Prozesse anhand spezifischer Datenänderungen.
• Web Services: Erstellen Sie benutzerdefinierte Integrationen in externe Systeme und rufen Sie REST- oder SOAP-APIs über Apex auf.
• Benutzerdefinierte Benutzeroberflächen: Erstellen Sie mithilfe von Visualforce und Lightning Web Components (LWC) hochgradig angepasste Benutzeroberflächen und -erfahrungen, wobei Apex als Backend-Steuerfeld für Datenmanipulationen und Geschäftslogik fungiert.
• Benutzerdefinierte APIs: Entwickler können benutzerdefinierte Logik mithilfe von Apex REST und Apex SOAP als APIs bereitstellen, sodass externe Systeme programmgesteuert mit Salesforce-Daten und -Prozessen interagieren können.
• Asynchrone Verarbeitung: Führen Sie langfristige oder ressourcenintensive Aufgaben asynchron durch künftige Methoden, warteschlangenfähigen Apex und geplanten Apex aus. Dadurch können langfristige Vorgänge im Hintergrund ausgeladen und verarbeitet werden, was die Benutzererfahrung und die Systemleistung verbessert.
• Geplanter Apex: Entwickler können Apex Klassen so planen, dass sie zu bestimmten Zeiten ausgeführt werden, indem sie den Apex Scheduler für regelmäßige Aufgaben wie die nächtliche Datensynchronisierung, die Berichtserstellung und Wartungsaktivitäten verwenden.

Mit den Funktionen für Benutzererfahrungen auf der Salesforce Platform können Endbenutzer über verschiedene Bereitstellungsoptionen in browserbasierten Lightning-Anwendungen, Erfahrungs-Sites, nativen mobilen, AI-orientierten, gemeinschaftlichen Benutzeroberflächen oder eingebetteten Komponenten mit Lightning Out mit Anwendungen interagieren.

Das Salesforce Lightning Design System (SLDS) ist ein umfassendes Design-Framework, das die Erstellung konsistenter und barrierefreier Benutzeroberflächen mit den Designprinzipien von Salesforce fördert, um eine einheitliche Benutzererfahrung über alle Produkte hinweg zu gewährleisten. Damit können Salesforce-Ingenieure, -Kunden und -Partner Anwendungen erstellen, die im gesamten Salesforce-Ökosystem heimisch sind.

Zu den wichtigsten Merkmalen des Designsystems zählen:

• Designmuster: Bewährte Lösungen für häufige Designherausforderungen, die Richtlinien für Layout, Datenpräsentation und Benutzerinteraktionen bieten, um eine konsistente Benutzererfahrung zu gewährleisten.
• Stylinghaken: CSS-Variablen, die Designentscheidungen darstellen, beispielsweise Farben, Typografie, Abstände und Größen, wodurch Konsistenz zwischen Anwendungen gewährleistet wird.
• Lightning Base-Komponentenbibliothek: Eine Sammlung wiederverwendbarer Benutzeroberflächenkomponenten wie Schaltflächen, Formularelemente und Navigationselemente, die den Designprinzipien von Salesforce entsprechen und eine schnelle und effiziente Entwicklung ermöglichen.
• Barrierefreiheit: Integrierte Funktionen und Richtlinien für den barrierefreien Zugriff, um sicherzustellen, dass alle Komponenten von Personen mit Behinderungen verwendet werden können und Standards wie Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) eingehalten werden.
• Anpassbare Layouts: Ein flexibles Rastersystem und Layoutrichtlinien, mit denen sich Anwendungen nahtlos an verschiedene Geräte und Bildschirmgrößen anpassen lassen.
• Tooling: Eine Sammlung von Tools, Ressourcen und Technologien, die die Komponentenhygiene, die Reduzierung von Mustern und die Gestaltung der Systemverwaltung unterstützen.

Das SLDS Framework wird ständig weiterentwickelt, um umfangreichere Gestaltungs-Hooks und umfassendere Anpassungsfunktionen zu unterstützen, sodass Komponenten wiederverwendet werden können, während sie weiterhin an die individuellen Branding- und Themenanforderungen angepasst werden. Unser Anspruch an das Designsystem besteht darin, Salesforce schnell, einfach und überzeugend für die Verwendung mit AI zu gestalten.

Die browserbasierte Oberfläche von Salesforce, die als Lightning bezeichnet wird, bietet Salesforce-Ingenieuren, IT-Administratoren, Entwicklern und Partnern ein einheitliches Benutzeroberflächen-Container und ein metadatengesteuertes Benutzeroberflächen-Framework sowie eine Sammlung von Technologien für die schnelle Entwicklung der Benutzeroberfläche mit einer einheitlichen Salesforce-Ästhetik sowie Erweiterungspunkte für die vollständige Kontrolle über das Ändern des Stils und Re-Branding. Der Lightning Web Stack enthält verschiedene Technologien:

• Lightning Web Components: Benutzerdefinierte Webkomponenten, die mit HTML und JavaScript erstellt wurden und den W3C-Webstandards entsprechen.
• Lightning Web Security: Ein Virtualisierungsmodul, das JavaScript-Code im Browser verwaltet und so die Einhaltung der Salesforce-Sicherheitsstandards für Drittanbietercode sicherstellt.
• Lightning Data Services: Ein Framework für eine effiziente Interaktion mit serverseitigen Daten.
• Lightning Web Runtime: Stellt ein leistungsfähiges und konsistentes Benutzeroberflächen-Rendering für verschiedene Clients sicher.

Salesforce Engineering hat Erfahrungen aus früheren Benutzeroberflächentechnologien integriert und in Webstandardsgremien mitgewirkt, was die Entwicklung standardbasierter Komponentenimplementierungen beeinflusst hat. Salesforce ist beispielsweise weiterhin Mitglied von etwa 20 W3C-Arbeitsgruppen. Die Lightning Web Components und Lightning Web Stack entsprechen diesen Branchenstandards, was die Komplexität für Entwickler reduziert.

Mobile ist weiterhin eine wachsende und wichtige Benutzeroberfläche für die Interaktion mit Salesforce-Anwendungen.
Salesforce stellt eine native mobile Anwendung bereit, sodass alle browserbasierten Lightning-Anwendungen zu mobilen Anwendungen werden können, ohne neuen Code schreiben zu müssen. Salesforce bietet auch eine Reihe von Tools, SDKs und Funktionen zum Erstellen vollständig benutzerdefinierter nativer Anwendungen, die für Geräte optimiert sind. Dazu zählen:

• Mobiles SDK: Pro-Code-Schnittstelle für Entwickler in mobilen Betriebssystemen, die die Integration in Authentifizierung, Sitzungs-/Tokenverwaltung, Salesforce-APIs und vieles mehr vereinfacht.
• Native mobile Laufzeit: Ermöglicht es Entwicklern, metadatengesteuerte native Erfahrungen zu erstellen, die zur Laufzeit dynamisch mit iOS- und Android-Technologien gerendert werden, die auch Funktionen auf Geräten nutzen.
• Branding: Ermöglicht die Anpassung der Ästhetik mobiler Anwendungen über die Mobile Publisher Pipeline zum Konvertieren mobiler Salesforce-Anwendungen in Anwendungen mit Kunden-Branding.
• Offline-Funktionen: Stellt eine nahtlose Anwendungsfunktion mit inkonsistenter oder fehlender Internetverbindung sicher.

Das Mobile Customization Framework (MCF) verbessert die Entwicklung nativer mobiler Salesforce-Anwendungen erheblich, da es eine einfache Bedienung und umfangreiche Anpassungsoptionen bietet. Zu den wichtigsten Vorteilen zählen:

• Metadatengestützter Ansatz: Die MCF verwendet Metadaten, die aus visuellen Generatoren, gängigen Repositorys und von Salesforce gehosteten Ressourcen stammen können, um dynamische und anpassbare Benutzererfahrungen zu erstellen, die auf bestimmte Anforderungen zugeschnitten sind.
• Experimentieren und Optimieren: Das Framework unterstützt Laufzeitexperimente mit unterschiedlichen Layouts, was die fortlaufende Engagementoptimierung und die Optimierung der Benutzererfahrung erleichtert.
• Erweiterbarkeit: Die auf Flexibilität ausgelegte MCF ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Komponenten in das zentrale Metadaten-Framework und verbessert so die Funktionalität und Vielseitigkeit.
• Komponierbare Benutzererfahrungen: Mithilfe der neuesten iOS- und Android-Technologien unterstützt MCF die Zusammenstellung wiederverwendbarer Komponenten wie Schaltflächen, Listen und Karten, um komplexe Benutzeroberflächen zu erstellen.
• Laufzeitanpassung: Die MCF ermöglicht die Echtzeitanpassung der Benutzeroberfläche und -experimentierung, was eine personalisiertere und ansprechendere Benutzererfahrung ermöglicht.

Offline-Szenarien und Szenarien mit geringer Konnektivität sind bei der Verwendung von Anwendungen auf Mobilgeräten ein erhöhtes Problem. Der mobile Technologiestapel priorisiert die Erstellung von Anwendungen, die offline sein können. Zu den wichtigsten Funktionen zählen:

• Erste Erfahrung zwischenspeichern: Konzentriert sich auf das Zwischenspeichern von Daten für die Offline-Nutzung, um eine hohe Leistung und Sicherheit zu gewährleisten. Die Benutzerinteraktion wurde auch unter Berücksichtigung der Offline-Rendering-Prinzipien konzipiert.
• Cache-Verwaltung: Hält den Cache relevant und aktualisiert, auch wenn er offline ist.
• Freigegebener Cache: Verwendet einen einzelnen Cache für native und hybride Bildschirme und ermöglicht so nahtlose Offline-Erfahrungen.

Nimbus ist die produktionsfähige Lösung der Plattform, die Entwicklern von Hybridanwendungen den Zugriff auf Gerätefunktionen vereinfacht. Bisher war das Überbrücken der Lücke zwischen JavaScript und nativem Code für mobile Geräte eine komplexe Aufgabe. Mit Nimbus können Entwickler nun jedoch das volle Potenzial von Mobilgeräten nutzen, ohne sich auf die Low-Level-Codierung zu konzentrieren. Zu den wichtigsten Funktionen zählen:

• Breiter Zugriff: Bietet eine nahtlose Integration in eine Vielzahl von Gerätefunktionen wie Kamera, Mikrofon, Geotargeting und LiDAR.
• Standardisierte Schnittstelle: Bietet eine einheitliche Methode für den Zugriff auf Gerätefunktionen.
• Hybridanwendungsintegration: Ermöglicht hybriden Anwendungen die vollständige Nutzung der Gerätefunktionen.
• Effiziente Entwicklung: Optimiert den Anwendungsentwicklungsprozess und reduziert so die Komplexität.

Da die KI die Möglichkeiten von Salesforce-Anwendungen ständig verändert, bietet Salesforce auch eine differenzierte Benutzererfahrung, indem es gerätespezifische AI-Modelle und Cloud-basierte Lösungen nutzt:

• Small Language Models (SLM): Diese können auf Mobilgeräten effizient und kostengünstig ausgeführt werden.
• Datenschutz und Sicherheit: Gewährleistet Datenschutz für Benutzer und gewährleistet Trust und Sicherheit auf einem Niveau, das mit serverbasierten Modellen vergleichbar ist.
• Offline-Funktion: Funktioniert effektiv in Umgebungen mit geringer Konnektivität und ermöglicht Offline-Anwendungsfälle.
• Voice: Modernste Modelle für die Sprachausgabe, die natürliche Text-zu-Sprache und die Sprecher-Diarisierung werden nun nativ auf Geräten ausgeführt und bieten hochpräzise Sprachinteraktionen mit vollständiger Privatsphäre und latenzfreier Wiedergabe.

Die Nicht-Modell-Benutzeroberfläche für natürliche Sprache und Multiturn-Interaktionen mit unserer Anwendung wird weiter zunehmen. Es wird erwartet, dass künftige Entwicklungen die Integration zwischen Modellen, Gerätefunktionen und Anwendungen verbessern und die Benutzerinteraktionen durch intuitivere Sprach- und Textoberflächen verbessern. Die On-Device-Kennzahlenerfassung ermöglicht zudem personalisierte Anpassungen anhand der Benutzerpräferenzen.

Die Zusammenarbeit zwischen allen Benutzern, einschließlich Mensch und Agent, ist wichtig, um die kombinierten Stärken der Automatisierung und menschlichen Überwachung zu nutzen. Diese Zusammenarbeit ist besonders wichtig für komplexe Geschäftsinteraktionen, an denen die Mitarbeiter und Kunden einer Organisation beteiligt sind. Slack dient als primäres Tool innerhalb der Salesforce Platform und erleichtert diese Interaktion durch Direktnachrichten und Kanäle mit mehreren Benutzern, die auf bestimmte Diskussionsthemen zugeschnitten sind. Diese Diskussionen können von spontanen, vom Benutzer erstellten Unterhaltungen bis hin zu strukturierteren Dialogen reichen, bei denen es um bestimmte Daten im Workflow eines Benutzers geht, beispielsweise einem detaillierten Slack-Nachrichten-Thread, der ein wichtiges Kundenproblem anspricht.

In Zukunft plant die Salesforce Platform, die derzeit von Slack bereitgestellte gemeinschaftliche Erfahrung zu verbessern. Diese Erweiterung zielt darauf ab, die umfangreichen Funktionen der Plattform vollständig zu nutzen und so die Art und Weise zu verbessern, wie Benutzer innerhalb der digitalen Arbeitsumgebung interagieren und zusammenarbeiten.

Die Developer Experience-Funktionen auf der Plattform bieten Tools zum Erstellen, Anpassen, Testen und Bereitstellen von Anwendungen und konzentrieren sich auf das Spektrum von Low-Code durch Pro-Code-Ansätze, um die Chancengleichheit für Entwickler aller Fertigkeitsstufen zu gewährleisten.

• Low-Code-Tools: Dazu zählen der Schemagenerator für Datenmodelle, der Flow für Geschäftsregeln und der AppBuilder für die Benutzeroberflächenanpassung, die den Entwicklungsprozess durch Ändern strukturierter Metadaten vereinfachen und in der Sprache der Geschäftslösung statt in technischen Konzepten und Jargon arbeiten.
• Pro-Code-Tools: Entwicklern, die eine umfassendere und komplexere Anpassung benötigen, bietet die Plattform Tools wie den Salesforce Code Builder, eine Cloud-basierte IDE, sowie eine Befehlszeilenschnittstelle (Command Line Interface, CLI) und APIs für die erweiterte Codierung und Komponentenerstellung. Entwickler können Code in der Sprache ihrer Wahl erstellen, indem sie Lösungen für die Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung von Anwendungen mit Heroku nutzen.
• Integrierte Entwicklungsumgebung: Das Salesforce-Ökosystem unterstützt die nahtlose Integration zwischen Low-Code- und Pro-Code-Tools sowie die kohärente Entwicklung in der Cloud und lokal mit branchenüblichen Tools.
• Anwendungslebenszyklus-Verwaltung: Enthält eine Reihe von Sandbox-Organisationen für die Entwicklung, die von der Produktionsumgebung getrennt sind, einschließlich Testorganisationen für die Erstentwicklung und Vollständige Sandbox-Organisationen für Tests anhand von produktionsähnlichen Daten und Skalierung.

AI und "Entwicklerassistenten" revolutionieren die Entwicklererfahrung, indem sie die Erstellung effizienter und hochwertiger Anwendungen vereinfachen und beschleunigen. Bei Salesforce arbeiten unsere AI-Forschungs- und Developer Experience-Teams kontinuierlich daran, herauszufinden, wie prädiktive und generative AI mit agentischer Argumentation in leistungsstarke Entwickleragenten umgewandelt werden können. Diese Entwickleragenten sind nativ in Tools integriert, die von Entwicklern bereits verwendet werden, beispielsweise VS Code, Code Builder, Befehlszeile, DevOps Center und Code Analyzer.

Bei der Codeanalyse wurden erhebliche Fortschritte erzielt, um Anti-Patterns und Hotspots im Apex Code zu identifizieren und dann wichtige Empfehlungen zur Verbesserung ihrer Implementierung zu geben. Die identifizierten Probleme verschwenden in der Regel Rechenressourcen und führen oft zu Vorfällen in großem Umfang. Diese wurde im Januar 2024 als ApexGuru-Statistiken gestartet.

Im ersten Jahr nach der Einführung verwendeten über 2.800 Salesforce-Organisationen ApexGuru, um ihre Salesforce-Implementierung zu analysieren und zu verbessern. Mehr als 22.000 Empfehlungen wurden erfolgreich umgesetzt, was zu einer Einsparung von 28.000 CPU-Stunden pro Woche führte. Diese Verbesserung steigert nicht nur die Leistung, sondern trägt auch zur ökologischen Nachhaltigkeit bei, indem sie die CO2-Emissionen wöchentlich um 135 kg reduziert. Dies entspricht unserem Kernwert „Nachhaltigkeit“ und unserem Engagement für weniger CO2-Emissionen.

Darüber hinaus integrieren wir KI in Pro-Code-Entwicklertools und -funktionen, um die Developer Productivity zu verbessern. Entwickler, die 2024 als "Agentforce für Entwickler" bezeichnet wurden, können in Visual Studio-Code und Codegenerator auf diese neuen Funktionen in den Salesforce-Erweiterungspaketen zugreifen. Diese Erweiterungen ermöglichen Folgendes:

• Inline-Codevorschläge beim Schreiben durch den Entwickler und Generieren von Code für Apex und Lightning Webkomponenten (JavaScript, CSS, HTML).
• Codeerklärung und Dokumentationserstellung für Apex und Lightning Webkomponenten.
• Generierung von Apex-Testcodes für Einheiten.
• Eine eindeutige Multi-Turn-Chat-Erfahrung in der IDE, die für die Generierung, Erläuterung und Dokumentation von Code für mehrere Antworten verwendet werden kann.
• Lightning-Webkomponenten-Optimierungen.
• Agentengenerierung mit für Menschen lesbaren YAML-Metadaten, einschließlich Agententests und Debugging-Funktionen.

Seit Oktober 2025 verwenden monatlich über 42.000 Entwickler diese Technologie, wobei 17,6 Millionen Codezeilen akzeptiert werden. Diese umfassende Suite gewährleistet eine flexible, integrierte und effiziente Entwicklungsumgebung, die auf ein breites Spektrum von Entwicklungsanforderungen innerhalb der Salesforce Platform eingeht. Die AI-Entwicklertools wurden zudem um eine Architektur erweitert, die über mehrere externe und von Salesforce entwickelte Modelle hinweg funktioniert, um das effektivste und effizienteste Modell für einen bestimmten Anwendungsfall auszuwählen.

Das Modellkontextprotokoll (Model Context Protocol, MCP) ist ein neuer offener Standard, der es AI-Agenten ermöglicht, sicher und konsistent mit beliebigen Tools oder Datenquellen zu interagieren. Salesforce integriert die MCP-Unterstützung nativ in das Salesforce-Entwickler-Toolkit, um Entwickleragenten zu unterstützen, die auf Funktionen und Tools in ihrem gesamten Unternehmen zugreifen können. Dazu zählen:

• Lokaler MCP-Server: Ein lokaler MCP-Server ermöglicht es Entwicklern, ihre Agentenintegrationen einfach in ihrer lokalen IDE zu erstellen, zu testen und zu debuggen, bevor sie sie in der Produktion bereitstellen, was die Produktivität erheblich verbessert. Der lokale MCP-Server bietet spezielle Tools für Organisationsinteraktionen und Entwicklungs-Workflows wie mobile Entwicklung, Barrierefreiheitstests, Aura-zu-LWC-Migration und agentische DevOps. Der lokale MCP-Server enthält auch die Integration in agentische Argumentation und LLMs, damit Entwickler ihre Anwendung iterativ und in natürlicher Sprache besser "vibe coden" können.
• Benutzerdefinierter MCP-Server für Salesforce-APIs: Entwickler können Salesforce-APIs, Data 360-Objekte und Automatisierungs-Flows nun sicher als MCP-"Tools" bereitstellen. Dadurch wird die gesamte Salesforce Platform zu einem umfassenden, vertrauenswürdigen und auffindbaren Satz an Funktionen für externe AI-Agenten oder -Anwendungen, der eine genaue Zugriffssteuerung und das Potenzial neuer verbrauchsbasierter Monetarisierungsmodelle bietet.
• Native externe MCP-Konnektivität: Entwickler können auch die Verbindung zu externen Servern, die dem MCP-Standard entsprechen, sicher verwalten. Dadurch können Entwickler Agenten erstellen, die in ihrem gesamten Unternehmen arbeiten können.

Unsere Anwendungs-Clouds, einschließlich Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Revenue Cloud und Commerce Cloud, basieren auf der Salesforce Platform und bieten führende Geschäftsfunktionen. Zu den wichtigsten Funktionen zählen:

• Nahtlose Integration: Tief integriert und so konzipiert, dass sie über die gesamte Kunden-Journey hinweg kohärent arbeiten und einen reibungslosen Daten- und Prozessfluss über Kundenkontaktpunkte hinweg gewährleisten, was die Kundenerfahrung verbessert.
• Durchgängige Anpassbarkeit: Unsere auf unserer Plattform basierenden Anwendungen bieten umfangreiche Anpassungsoptionen von No-Code bis Pro-Code, was eine präzise Anpassung an Kundenanforderungen ermöglicht.
• Erweiterte AI-Funktionen: Stellen Sie mit unseren Agentforce Agenten agentengestützte und agentenautonome kanalbasierte Workflows bereit. Enthält prädiktive und generative AI, um die Effizienz durch Automatisierung, Prognoseanalysen und personalisierte Benutzererfahrungen zu steigern und handlungsrelevante Statistiken und Empfehlungen bereitzustellen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung: Verwendet Data 360 für Echtzeit-Datenzugriff und -analysen und unterstützt so eine zeitnahe und fundierte Entscheidungsfindung auf der Grundlage der neuesten Informationen. Dies verbessert die Reaktionsfähigkeit und Agilität in schnelllebigen Umgebungen.
• Zusammengeführte Daten und Analytics: Integriert verschiedene Datenquellen in eine zentralisierte Plattform für konsistente und umfassende Datenansichten, um genaue Analysen bereitzustellen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
• Erhöhte Sicherheit und Compliance: Enthält zuverlässige Sicherheits- und Compliance-Tools zum Schutz vertraulicher Daten und zur Einhaltung gesetzlicher Standards.
• Verbraucherfreundliche Benutzererfahrung: Bietet intuitive, benutzerfreundliche Oberflächen, die Anwendungen über Geräte, Kanäle und Modalitäten hinweg zugänglich und effektiv machen.
• Zuverlässigkeit: Stellt minimale Ausfallzeiten und Skalierbarkeit sicher, um geschäftskritische und lebenskritische Vorgänge, einschließlich Notfallservices und wichtiger Transportsysteme, zu unterstützen.
• Elastische Skalierbarkeit: Basiert auf Hyperforce, das die Erhöhung des Daten- und Benutzerinteraktionsvolumens unterstützt, ohne die Leistung oder die Bereitstellungskosten zu beeinträchtigen.
• Kontinuierliche Verbesserung: Integriert regelmäßig Innovationen, um die Funktionen zu verbessern, ohne bestehende Vorgänge zu unterbrechen.

Salesforce ist bestrebt, seine Anwendungen weiterzuentwickeln, indem die Funktionen auf seiner gesamten Plattform vereinheitlicht werden, wobei auf den in diesem Whitepaper beschriebenen grundlegenden Technologien aufgebaut wird. Diese Transformation wird von einer Reihe wichtiger Prioritäten geleitet, die das Design und die Entwicklung der Salesforce-Anwendungssuite prägen.

Unsere Anwendungsteams sind auf Leistung und Skalierbarkeit spezialisiert und verwenden fortschrittliche Leistungslabore, um genaue Abgleiche unserer Produktionsumgebungen mit synthetischen Daten zu erstellen. Dieses Setup ermöglicht eine umfassende Simulation paralleler Benutzer-Journeys, um sicherzustellen, dass jede neue Funktion gründlich auf ihre Leistung getestet und ihre Auswirkungen bewertet werden. Wenn Laufzeitengpässe identifiziert werden, werden Ratenobergrenzen und andere Maßnahmen dynamisch angepasst, um die Systemintegrität zu schützen, und gleichzeitig Daten gesammelt, um die Lösung zu verbessern.

Unsere Systeme sind auf horizontale Skalierung ausgelegt, um die Flexibilität der Public Cloud effektiv zu nutzen. Automatisierte Prüfungen stellen sicher, dass Aktualisierungen oder Verbesserungen die Leistung nicht beeinträchtigen. Es werden automatische Prognoseskalierer eingesetzt, die die Systemlast proaktiv verwalten und nicht nur auf die erhöhte Nachfrage reagieren, sondern auch im Voraus antizipieren und anpassen.

Die automatische Skalierung ist entscheidend für die Minimierung der Bereitstellungskosten, da die ungenutzte Kapazität reduziert wird. Wir überwachen die laufenden Systemkosten genau und identifizieren und beheben Ineffizienzen bei der automatischen Skalierung oder Ressourcennutzung. Obwohl Kosteneffizienz wichtig ist, wird die zuverlässige Anwendungszustellung priorisiert und es werden automatische Skalierer verwendet, die schnell und langsam hoch- und herunterskaliert werden, um das Trust der Kunden aufrechtzuerhalten, selbst wenn dadurch höhere Kosten entstehen.

Datenmodelle sind grundlegend für alle Geschäftsvorgänge bei Salesforce und beeinflussen Geschäftsfunktionen, APIs, Navigation, Benutzeroberflächenanzeigen und die Berichte, die erstellt werden können. Sie sind integraler Bestandteil der Funktionen der Plattform.

Unsere Anwendungssuite verwendet ein gemeinsames Datenmodell für Sales Cloud, Service Cloud, Revenue Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud und Industries Cloud. Dies trägt zu unserer integrierten Suite bei und bietet ein konsistentes Verhalten und Interoperabilität sowie klare Pfade für Upgrades und Erweiterungen.

Beispielsweise können Benutzer in Marketing Cloud und Sales Cloud durch die Freigabe von Account- und Produkteinheiten Daten, Metadaten, Benutzeroberflächenkomponenten und Geschäftslogik austauschen. Diese Integration hilft beim Abbau von Silos und fördert die funktionsübergreifende Zusammenarbeit.

Ein gemeinsames Datenmodell für alle Salesforce Clouds verbessert die Integration erheblich, erfüllt jedoch möglicherweise nicht alle komplexen Anforderungen an die Partnerintegration. Das Data 360 Common Data Model erweitert dies, indem die Vorteile des freigegebenen Datenmodells über die typischen Datengrenzen von Salesforce hinaus erweitert werden und umfangreichere Integrationsszenarien berücksichtigt werden.

Mit dem Metadaten-Framework von Salesforce können verschiedene Gruppen wie Entwicklungsteams, ISVs, Partner, Administratoren und Endbenutzer ihre Anwendungen innerhalb unterschiedlicher Erweiterbarkeitsebenen anpassen und erweitern, ohne sich gegenseitig zu beeinträchtigen. Diese Struktur unterstützt eine skalierbare Umgebung, in der Änderungen durch eine Gruppe andere nicht stören und die Systemintegrität gewahrt bleibt.

Ein Paradebeispiel für das Framework in Aktion ist das Produkt Vereinheitlichtes Knowledge, das alle Knowledge Quellen in einen Data Lake integriert. Dieses Setup enthält eine semantische Ebene und Abrufer, die die Funktionen für die prädiktive und generative AI in Sales Cloud, Service Cloud, Revenue Cloud, Marketing Cloud und Commerce Cloud verbessern. Es enthält ein Datenmodell für unstrukturiertes und halbstrukturiertes Knowledge, das mit dem vorhandenen strukturierten Knowledge Modell verknüpft ist.

Darüber hinaus verwendet das Framework Metadaten, um benutzerdefinierte Beziehungen zwischen Datentypen zu definieren, was die erweiterte Abfragegenerierung erleichtert. Auf diese Weise können Anwendungsteams anpassbare Anwendungen erstellen, die diese umfassende Knowledge Base nutzen. ISVs, Partner und Kunden können die Anwendungsfunktionen weiter verbessern, indem sie Metadatenbeziehungen ändern oder benutzerdefinierte Abrufer für bestimmte Geschäftsanwendungsfälle entwickeln.

Kundendaten werden auf verschiedenen Plattformen wie SalesforceDB und Data 360 sicher gespeichert und unabhängig von ihrem strukturierten oder unstrukturierten Format standardisiert und normalisiert. Dadurch wird eine konsistente Datenverarbeitung durch ein vereinheitlichtes Format, das als sObject bezeichnet wird und eine zusammenhängende Datenplattform für alle Kundendaten unterstützt, gewährleistet.

Diese Standardisierung ermöglicht eine einzige API für alle Datenvorgänge, eine einheitliche Oberfläche für Auslöser in Apex und die Erstellung benutzerdefinierter Workflows mit Flow. Tableau Next wird ebenfalls unterstützt und ermöglicht benutzerdefinierte Datenansichten sowie die Integration in Tools der generativen AI wie den Eingabeaufforderungsgenerator zur intelligenten Antwortgenerierung auf der Grundlage von Kundendaten.

Darüber hinaus können Salesforce-Anwendungen in verschiedene Datenspeicher integriert werden, um die Flexibilität von Geschäftsprozessen in Produkten zu erhöhen. In Marketing Cloud wird Flow beispielsweise zum Verwalten von Multitouch-Kundenerfahrungen mit Optionen zum Verwenden vordefinierter Vorlagen oder zum Erstellen benutzerdefinierter Flows verwendet, die Marketing in andere Geschäftsprozesse integrieren – alles basierend auf zugrunde liegenden Kundendaten.

Anwendungen nutzen und verbessern gemeinsam genutzte Services wie Identitätsbestimmung, Inhaltsorchestrierung, Personalisierung, Analysen, LLM Gateway und Reasoning Services und ermöglichen so eine schnelle Innovation und Bereitstellung. Diese Services unterstützen die Echtzeit-Datenverarbeitung, AI-gestützte Statistiken und erweiterte Benutzererfahrungen und bieten eine umfassende 360-Grad-Kundenansicht.

Zu den Vorteilen zählen eine verbesserte Effizienz durch intelligente Automatisierung und Prognoseanalysen, Skalierbarkeit für mehr Daten- und Benutzerinteraktionen sowie zuverlässige Sicherheit und Compliance. Die Anpassungsfunktionen der Plattform ermöglichen es Organisationen, sich schnell an sich ändernde Anforderungen anzupassen, was Wachstum und operative Spitzenleistungen fördert.

Die Innovation auf Anwendungsebene wird durch die Salesforce Platform und einzelne Anwendungen vorangetrieben, wodurch das Salesforce-Ökosystem verbessert und Anwendungen als Branchenführer etabliert werden.

Salesforce-Anwendungen wurden entwickelt, um Benutzer auf einer Vielzahl von Plattformen zu treffen, einschließlich Web, Mobilgeräten, E-Mails, SMS, WhatsApp und anderen Kanälen. Sie optimieren die nativen Funktionen jedes Kanals, um die Benutzererfahrung und die Effizienz zu verbessern.

Zu den Funktionen zählen mehrmonatige Offline-Funktionen für Salesforce Field Service-Benutzer, Push-Benachrichtigungen für Browser und Breitbildlayouts für Serviceagenten in Lightning Service Console sowie leistungsstarke Storefronts und Co-Pilot-Funktionen für Commerce-Käufer.

Die Metadatenplattform stellt sicher, dass Salesforce, seine Partner und Kunden sofort von diesen Funktionen profitieren können.

Die Funktionen "Grundlagenservices", "Plattform" und "Gemeinsame Geschäftstätigkeiten" von Salesforce ermöglichen es Anwendungen, sich schnell an Marktveränderungen und technologische Trends anzupassen, was eine schnelle Bereitstellung von Innovationen ermöglicht. Mit der Einführung der generativen AI nutzte Salesforce beispielsweise schnell vorhandene AI-Services wie die NLP Trust Layer und die Intent-Erkennung, um Aufforderungsvorlagen in die Universal Communications Platform zu integrieren. Durch diese Integration werden die Messaging- und Telefonfunktionen produktübergreifend verbessert und persönlichere Client-Verbindungen ermöglicht.

Im Zuge des Trends zur autonomen AI hat Salesforce Agentforce eingeführt, eine Lösung, die diese vorhandenen Investitionen nutzt, um Geschäftsanwendungsfälle mit Agenten effizient zu automatisieren, ohne dass Sie von Grund auf neu erstellen müssen.

Marketing Cloud, Revenue Cloud und Commerce Cloud wurden auf der Salesforce Platform neu erstellt. Dadurch können diese Clouds dieselbe Infrastruktur, dieselbe Plattform, dieselben Metadaten, dieselben Daten, dieselbe AI, dieselben Benutzeroberflächenkomponenten und dieselbe Geschäftslogik verwenden und gleichzeitig von der vollen Leistungsfähigkeit der Salesforce Platform profitieren. Beispielsweise wurden Funktionen aus Revenue Cloud und eingebettete Kernfunktionen wie der auf Einschränkungen basierende Konfigurator, Preisgestaltungsmodule und die Katalogverwaltung übernommen, wodurch sie zu grundlegenden Services werden, die in der gesamten Suite verfügbar sind. Dies ermöglicht uns auch eine nahtlose Integration in alle unsere Clouds und die Funktionen, die Commerce Cloud und Marketing Cloud bereitstellen, werden Teil der gemeinsamen Geschäftsfunktionen, die von anderen Anwendungen genutzt werden können. Dies ist die Vision unserer integrierten Anwendungssuite.

Die Salesforce Platform hat eine integrierte Anwendungssuite entwickelt, die Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Revenue Cloud und Commerce Cloud zu einer einheitlichen Lösung vereint. Diese Suite ist ab der Salesforce Starter Edition verfügbar und bietet Mehrkanal-Kontaktaufnahme, Kundenbeziehungsverwaltung und Geschäftsstatistiken in einem zusammenhängenden Paket. Unabhängig von der ausgewählten Edition können Benutzer auf die Kernfunktionen von Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud und Commerce Cloud zugreifen und so eine konsistente Erfahrung auf allen Ebenen gewährleisten.

Salesforce Industries-Produkte für Finanzdienste, Gesundheit, Biowissenschaften, Medien, Energie und Versorgungsunternehmen, Fertigung, Auto, Konsumgüter, Einzelhandel, Net Zero, Öffentlicher Sektor, Bildung und gemeinnützige Organisationen erweitern unsere Anwendungsprodukte und -plattform, um maßgeschneiderte Lösungen für die individuellen Herausforderungen der Branche bereitzustellen. Sie optimieren Vorgänge und steigern die Produktivität, indem sie branchenspezifische Workflows, Compliance-Maßnahmen und Datenmodelle integrieren.

Das Portfolio "Branchen" wurde auf der Salesforce Platform neu erstellt, um die Verwendbarkeit in vertikalen Bereichen zu ermöglichen. Kunden können nun eine oder mehrere Branchenfunktionen zu maßgeschneiderten Lösungen zusammenstellen und dabei gemeinsam genutzte Metadaten, APIs und Geschäftsservices nutzen. Dieser Ansatz gleicht vertikale Differenzierung mit Plattformkonsistenz aus und gewährleistet Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit in verschiedenen regulatorischen und geschäftlichen Kontexten.

Unsere Produkte verwenden eine mehrschichtige Architektur. Die Basis bilden die Salesforce Platform und horizontale Anwendungen wie Sales Cloud und Service Cloud, die als Grundlage für alle Branchenlösungen dienen. Salesforce bietet zusätzliche allgemeine Services, die wiederverwendbare Komponenten verbessern, die in die meisten Branchen eingebettet sind. Beispiele hierfür sind Funktionen für die digitale Automatisierung, Zeitachsen, Aktionspläne und mehr. Über dieser Ebene befindet sich eine wiederverwendbare Geschäftslogikebene, die horizontale Funktionen wie Feedbackverwaltung, CPQ (Konfiguration, Preis, Angebot) und Serviceverwaltung umfasst.

Die oberste Ebene verfügt über domänenspezifische Anpassungen, die auf bestimmte Branchenanforderungen zugeschnitten sind, und nutzt die zugrunde liegende Plattform für mehr Skalierbarkeit und Effizienz. In der Fertigungsvertikalen optimiert dieses Setup beispielsweise die Produktionsplanung durch genaue Prognosen. Im Life Sciences-Sektor bietet es Pharma-Vertriebsteams mobile Offline-Lösungen, die Workflows und die Probenhandhabung effizient verwalten und gleichzeitig verschiedene geografische behördliche Anforderungen erfüllen.

Vertrauenswürdige AI Excellence: Unsere vertrauenswürdigen Lösungen für generative AI bieten branchenspezifische AI-Funktionen. Dazu zählen Agenten und Aufforderungs-Engineering, die eine Low-Code-/No-Code-Automatisierung und -Digitalisierung in Branchen wie Gesundheitswesen, Biowissenschaften und Finanzdienstleistungen ermöglichen. Darüber hinaus sind Funktionen wie Dokument-/Textanalyse und -zusammenfassung auf Branchen zugeschnitten, die große Datenmengen verarbeiten, was die Informationsextraktion und die Erfassung von Statistiken erleichtert.

Angepasste Agenten verbessern die bidirektionale Kommunikation zwischen Agenten und Kunden, was zu schnelleren Lösungen führt. Die Trust Layer der Salesforce Platform erleichtert die Einhaltung aller Compliance- und behördlichen Standards in allen Branchen.

Daten, Statistiken und Informationen mit Compliance und Sicherheit: Salesforce Industries bietet eine umfassende 360-Grad-Ansicht mit strengen Datenschutz-, Freigabe- und Sicherheitsmaßnahmen, die auf spezifische Branchenvorschriften wie DSGVO, HIPAA und FedRamp zugeschnitten sind. Salesforce integriert Daten aus verschiedenen Quellen, um Compliance und Sicherheit zu ermöglichen, und erweitert diese Lösungen um zusätzliche Funktionen wie die Shield-Verschlüsselung BYOK (Bring Your Own Keys) für die Mandantendatenverschlüsselung.

Erhöhte Benutzererfahrung: Salesforce Industries betont eine nahtlose Benutzererfahrung, die auf branchenspezifische Anforderungen zugeschnitten ist, um die Benutzer-Journey zu verbessern. Dazu zählen Tools wie das Center für handlungsrelevante Ressourcen, Experience Cloud-Vorlagen und OmniStudio-basierte Lösungen.

Digitalisierung, Integration und Einarbeitung: Salesforce Industries bietet Digitalisierung, Integration und Onboarding über Low-Code- bis hin zu No-Code-Lösungen, nutzt Tools wie Flows und OmniStudio für neue Kunden und bietet Migrationslösungen für vorhandene CRM-Systeme. Die Integration in externe Systeme und Daten wird über die von MuleSoft angebotenen Konnektoren optimiert. Salesforce umfasst auch branchenspezifische Serviceprozesse, beispielsweise die Streitbeilegung für Retail Banking.

Mobil und Offline: Salesforce Industries bietet zuverlässige domänenspezifische Unterstützung für die mobile Salesforce-Anwendung und die Field Service Mobile-Anwendung. Für hochspezialisierte Domänen, die erweiterte Offline-Unterstützung benötigen, bietet Branchen maßgeschneiderte mobile Anwendungen, die auf mobilen Salesforce-SDKs basieren.

Allgemeine Geschäftsfunktionen: Salesforce Industries baut auf der Grundlage gemeinsamer Geschäftsfunktionen auf, die Konsistenz und Produktivität ermöglichen und gleichzeitig Lösungen an die individuellen Branchenanforderungen anpassen, beispielsweise unterschiedliche Terminbuchungssysteme für Banken und Krankenhäuser. Salesforce ist in das gesamte Salesforce-Ökosystem integriert und bietet eine ganzheitliche Customer 360-Ansicht, wodurch es ein wichtiger Bestandteil der Salesforce-Produktsuite ist.

Seit Jahren fördert der Markt für Analytics- und Business Intelligence-Plattformen (BI) visuelle Self-Service- und AI-gestützte automatisierte Statistiken für Endbenutzer, damit sie schnellere und datengesteuertere Entscheidungen treffen können. Wir wissen jedoch, dass dies nicht jeder aufgrund mehrerer Herausforderungen realisiert hat:

• Nicht verbundene Statistiken: Statistiken sind nicht in die Workflows der Benutzer integriert, was es schwierig macht, Maßnahmen für die Statistiken zu ergreifen, obwohl sie die Entscheidungsfindung beeinflussen können.
• Datenüberlastung und Silos: Die Daten wachsen weiterhin schnell und bleiben abgeschottet, was zu Desorganisation und Sicherheitsrisiken führt. Organisationen stehen vor einem Dilemma zwischen einer chaotischen Self-Service-Datenumgebung und einer restriktiven, gut verwalteten Datenumgebung.
• Mißtrauen in Daten: Die Erweiterung und Fragmentierung von Daten hat das Trust der Benutzer in die Statistiken aus Unternehmensdaten erodiert.
• Mangelnde Composability: In Arbeitsprozessen gibt es keine Möglichkeit zur Zusammenstellung und Wiederverwendung, was Benutzer zwingt, Aufgaben zu wiederholen, und keine klaren Möglichkeiten für die Monetarisierung bietet.

Tableau Next wurde entwickelt, um den Zyklus visueller Analysen zu erweitern, indem Geschäftsbenutzer und Datenexperten auf neue, gemeinschaftliche Arten zusammengebracht werden. Sie bietet zeitnahe, vertrauenswürdige Kennzahlen und Statistiken über die Salesforce Platform und erleichtert so den allgegenwärtigen Zugriff auf handlungsrelevante Statistiken.

Tableau Next meistert diese Herausforderungen durch Folgendes:

• Erstellen einer offenen, zusammensetzbaren API-First-Plattform für verbundene Erfahrungen von der Datenverbindung bis zur Aktion. Bereitstellung von Tools für die Entwicklung, zusammengesetzten Komponenten für umfangreiche Analyseanwendungen und Funktionen zum Verwalten ihrer Paketerstellung und Verteilung.
• Erstellen mit KI im Mittelpunkt und Bereitstellen von kontextbezogenen und relevanten Statistiken mit Tools, die Datenexperten effizient überprüfen und validieren können, um Trust sicherzustellen.
• Aufbauend auf Tableau Semantics als universelle semantische Ebene für schnelle Self-Service- und kontrollierte Datenanalysen in einem kontrollierten und gleichzeitig flexiblen Ökosystem.
• Bietet Cloud-basierte Datenfunktionen in Echtzeit über Data 360 für vertrauenswürdigen, skalierbaren und geregelten Datenzugriff.
• Bereitstellen einer umfangreichen Umgebung und eines Marktplatzes für Entwickler zum Erstellen und Monetarisieren von Anwendungen.
• Integrieren Sie die Intelligenz im Kern und bringen Sie den Agenten, die Sie unterstützen, die Leistungsfähigkeit der Semantik und Knowledge Ihrer Organisation näher.
• Priorisieren von Trust, damit Sie durch direkte Kontrolle und Einblicke in ihre Aktivitäten und ihre Effektivität auf Ihre Daten, Analysen und die Arbeitslasten und Bereitstellung von Agenten vertrauen können.
• Nutzen Sie die Zusammenarbeit als erstklassiges Designprinzip mit tiefen und umfassenden Integrationen in Slack sowie alle anderen Tools für die Zusammenarbeit in Ihrer Organisation.

Tableau Next baut auf der Führungsrolle von Tableau bei Datenanalysetools auf und bietet eine offene Plattform, die die Funktionen erweitert und Erfahrungen integriert. Zu den wichtigsten Funktionen zählen:

• Rich-Data-Visualisierung: Nutzt die VizQL-Technologie von Tableau für erweiterte visuelle Analysen.
• Gemeinschaftliche, gesteuerte Arbeitsumgebungen: Bietet eine einheitliche Oberfläche für Analyseaufgaben und ist in Slack für die Zusammenarbeit in Echtzeit integriert.
• Vertrauenswürdige, gesteuerte Daten: Unterstützt Self-Service-Analysen mit strukturierten Sonderangebotspfaden für die globale Verwaltung in einer sicheren Umgebung.
• Erweiterte Kennzahlenerstellung: Ermöglicht es Analysten, KPIs effizient in Ihrer Organisation zu erstellen und wiederzuverwenden, was Konsistenz und Zuverlässigkeit ermöglicht.

Tableau Next wurde grundlegend mit Agentforce als grundlegendem Architekturkonstrukt entwickelt und verbessert die Fähigkeit von Tableau Next, hochgradig verbundene, vertrauenswürdige und gemeinschaftliche AI-gestützte Datentools bereitzustellen.

• BI-Tools: Verbessert die Effizienz bei der Self-Service-Analyse für Datenmitarbeiter, wobei der Fokus auf der Datenvorbereitung und der Pflege visueller und semantischer Metadaten liegt.
• Kontexterfahrungen: Bringt Datenstatistiken, Erfahrungen und transparente AI in den Kontext der Arbeitsumgebung der meisten Organisationen (z. B. Slack).
• Agentforce Architektur: Basiert auf dem Agentforce-Stapel und bietet Tableau Next umfangreichen Kontext auf einer erweiterten Agentenarchitektur.
• Semantischer Katalog: Bietet ein zentralisiertes System zum Verwalten von Metadaten, Abstammung und Suche und ermöglicht so gemeinsame Erfahrungen für Tableau Next-Benutzer.
• Freigegebene und generierte Metadaten: Ermöglicht nahtlose Workflows zwischen Self-Service-Analysen und geregelten Inhalten in einem umfassenden Ökosystem.
• Aktions-Framework: Ermöglicht die Umsetzung von Statistiken über vorgefertigte, von Menschen zusammengestellte oder generierte Workflows.
• Personalisierte Statistiken. Lernt Ihre Datenvoreinstellungen, Ihre Rolle und vieles mehr kennen (in dem Maße, in dem Sie dies zulassen), um Ihnen sofort hochgradig kontextbezogene und personalisierte Datenstatistiken bereitzustellen.
• Proaktive Statistiken. Erkundet Ihr Datenökosystem auf intelligente Weise und sucht nach Orten, die für Sie von statistischem Interesse sind. Während Sie die Ursachen der Änderung proaktiv verstehen, erfahren Sie, was Sie dagegen tun sollten, und empfehlen, als nächste Schritte Maßnahmen zu ergreifen.
• Vertrauenswürdige Datenagenten. Bietet Ihnen als Treiber Ihrer Datenagenten die Möglichkeit, die Anwendung über integrierte Erfahrungen zu erstellen und zu optimieren. Außerdem erhalten Sie Testtools, mit denen Sie Ihre Datenänderungen und deren Auswirkungen auf die Genauigkeit und Wirksamkeit Ihrer Agenten vorab auswerten können.

Tableau Next verbessert die Benutzererfahrung für Geschäftsbenutzer auf verschiedenen Plattformen wie Slack und Salesforce und durch neue Analysefunktionen wie Tableau Pulse, auf die über Agentenerfahrungen zugegriffen werden kann, um das Analytics-Engagement zu vereinfachen. Zu den wichtigsten Aspekten zählen:

• Zusammenarbeit: Sie ist für vertrauenswürdige Analysen von zentraler Bedeutung und erleichtert die Interaktion zwischen verschiedenen Analysekomponenten und integriert Validierungstools in den Workflow der Benutzer.
• Pulskennzahlen: Bietet zusammengestellte und automatisierte Statistiken effizienter als herkömmliche von Analysten erstellte Dashboards.
• AI-gestützte Erfahrungen: Setzt KI ein, um den Bedarf an technischem Fachwissen in erweiterten Analysen zu reduzieren und so die Zuverlässigkeit mit deterministischen Metadaten und geregelten Daten zu gewährleisten.
• Zustellung von Statistiken für mehrere Spieler: Ermöglicht es Geschäftsbenutzern, gemeinsam mit Analysten Knowledge und Trust in die vom System bereitgestellten Statistiken zu gewinnen.
• Tiefe Integration: Basiert auf einer freigegebenen Metadaten- und Datenplattform, die die Zusammenstellung über verschiedene Systeme und Erfahrungen hinweg ermöglicht, um die Zusammenstellung für Höherstufung, Datenfluss und für unterschiedliche Personas zu ermöglichen, die einander bei der Überprüfung und Ausführung von Arbeit helfen.

Die semantische Tableau-Ebene dient als wichtige Brücke zwischen Rohdaten und Benutzerinterpretation, vereinfacht die Datenanalyse, die Entscheidungsfindung und die Anwendungsentwicklung und verbessert den AI-gestützten Kontext und Abruf. Zu den wichtigsten Funktionen zählen:

• Integrierte Metadatenverwaltung: Unterstützt Self-Service- und verwaltete Metadaten und ermöglicht Ad-hoc-Analysen mit strukturierten Pfaden zur zentralen Informationsquelle für Organisationen.
• Best-of-Breed-Funktionen von Tableau: Einschließlich Unterstützung für mehrere logische Objekte, Modellzusammenstellung, gemeinsam genutzte Dimensionen, komplexe georäumliche Hierarchie und zeitliche Modellierung.
• Diverse Daten und Analysen: Hilft beim Verknüpfen von unstrukturierten und strukturierten Daten, beispielsweise beim Korrelieren von bildbasierten Produktkategorien mit strukturierten Vertriebsdaten, und beim Integrieren von Stimmungsanalysen aus halbstrukturierten Produktbewertungen.
• Salesforce Platform-Integration: Etabliert eine einheitliche Quelle der Wahrheit, die eine konsistente Geschäftssemantik und eine nahtlose Integration zwischen Anwendungen sowie ein zusammenhängendes Metadatenmodell ermöglicht, das verschiedene Benutzererfahrungen und Anwendungsfälle unterstützt.
• Agentische Intelligenz: Die semantische Ebene ist einer der Schlüsselbereiche, in denen Agenten Informationen gewinnen, indem sie nicht nur die Daten und Metadaten verstehen, die Ihr Unternehmen unterstützen, sondern auch die Semantik, die es definiert, einschließlich ausführlicherer Beschreibungen und Präferenzen, die auf Ihre Organisation zugeschnitten sind.

Tableau Next bietet integrierte Lösungen, die die datengesteuerte Entscheidungsfindung und die vertrauenswürdige Automatisierung verbessern, mit einfachen Aktionen, vordefinierten Flows, Planung und API-Integrationen. Zu den wichtigsten Komponenten zählen:

• Standardisierte intelligente Geschäftsaktionen: Ermöglicht dringende und kontextspezifische Kommunikation innerhalb von Unternehmen, die wichtig und dennoch komplex sind.
• Vordefinierte und generierte Flow-Pläne: Aktiviert Ad-hoc- und geplante Aktionen über statische und dynamisch generierte Flows, die vertrauenswürdig und dennoch überprüfbar sind.
• Agentforce: Unterstützt AI-gestützte Datenunterhaltungen und -interaktionen, wodurch Benutzer mit Statistiken interagieren und Aktionen ausführen können, die denen auf einer traditionellen Benutzeroberfläche ähneln, sowohl innerhalb als auch außerhalb ihrer Geschäftsanwendungen und durch Unterhaltung vereinfacht werden.

Tableau Next bietet eine zusammengesetzte Entwicklerplattform mit Optionen ohne Code, Low-Code und Pro-Code für die Anwendungsentwicklung, die alle Tableau Semantics in Data 360 verwenden. Zu den wichtigsten Angeboten zählen:

• Branche/Intelligente Anwendungen im Fertigpaket: Bietet vorlagenbasierte und anpassbare Analyseanwendungen, die auf spezifische Branchenanforderungen zugeschnitten sind.
• Drittanbieter- und ISV-Anwendungen: Unterstützt die Erstellung dynamischer und interaktiver Anwendungen für analytische, branchenspezifische und benutzerdefinierte Zwecke.
• Markt und Börse: Ermöglicht es ISVs und Entwicklern, ihre Anwendungen im größten und vertrauenswürdigsten Ökosystem für die Entwicklung von Geschäftsanwendungen zu bündeln und zu verteilen.

Tableau Next wurde für Geschäftsbenutzer und Datenexperten entwickelt und unterstützt einen gemeinschaftlichen Ansatz für das Datenverständnis. Ob technisch oder nicht technisch, alle Teammitglieder, vom Geschäftsbenutzer bis zum Datenexperten, können die Datenstatistiken des jeweils anderen überprüfen. Darüber hinaus sind diese Statistiken nicht auf eine Browserregisterkarte innerhalb einer BI-Plattform beschränkt.

Als BI-Plattform ist Tableau Next wie folgt:

• Plattformübergreifend komponierbar. Statistiken werden unabhängig von der Plattform, auf der Sie sie anzeigen, auf dieselbe Weise dargestellt. Diese Konsistenz ist ein Säulendesignprinzip bei der visuellen Verarbeitung von Daten.
• Tief in Slack integriert. Die Integrationsentwicklung mit Slack hat eine der intuitivsten und umfassendsten Erfahrungen für gemeinschaftliche Daten auf dem heutigen Markt gewährleistet.
• Geöffnet für alle Tools. Die Anwendung unseres API-first-Prinzips auf unserer tief vereinheitlichten Plattform stellt sicher, dass die Integration auf andere Tools für die Zusammenarbeit und Drittanbieter ausgeweitet werden kann, wobei die Fülle durchgängig erhalten bleibt.

Die Salesforce Platform bietet eine umfassende Suite von Integrationsfunktionen, um eine Vielzahl digitaler Herausforderungen zu bewältigen. Viele Kunden arbeiten jedoch in Unternehmensarchitekturen, die sich im Laufe der Zeit durch die Verwendung verschiedener Anbieter und Technologien entwickelt haben.

Moderne Unternehmen stehen vor Herausforderungen bei der Systemintegration und Automatisierung von Geschäftsprozessen, was oft zu Datensilos und Ineffizienzen führt. Die Salesforce-Integrationsplattform, die die Leistungsfähigkeit von MuleSoft nutzt, behebt diese Probleme, indem sie die schnelle Entwicklung und Verbesserung automatisierter Prozesse ermöglicht. Sie gewährleistet eine nahtlose Systemkonnektivität, verbessert den Informationsfluss und unterstützt die Entscheidungsfindung auf verschiedenen Plattformen und reduziert so die Arbeitskosten und Automatisierungskosten. Diese Ebene ist entscheidend für die Erstellung, Verwaltung, Steuerung und Überwachung von Integrationen zwischen Salesforce-Services und anderen benutzerdefinierten Services oder Drittanbieterservices.

Systeme werden über APIs definiert, die Folgendes ermöglichen:

• Greifen Sie auf Daten aus wichtigen Systemen wie ERP, Kunden- und Abrechnungssystemen und proprietären Datenbanken zu.
• Erleichtern Sie die Dateninteraktion und -integration und beseitigen Sie so Datensilos.
• Fügen Sie den über System- und Prozess-APIs verwalteten Daten und Prozessen Geschäftskontext hinzu.

Für eine effektive Kommunikation werden APIs wie folgt beschrieben:

• OpenAPI Specification (OAS) für sofortigen synchronen Austausch
• Asynchrone API für asynchrone, ereignisgesteuerte Kommunikation
• Modellkontextprotokoll (Model Context Protocol, MCP) für strukturierte Modellkontextinteraktionen
• Agent-zu-Agent-Protokoll (A2A) für direkte Agent-zu-Agent-Integrationen.

Die Salesforce-Integrationsebene bietet zuverlässige Funktionen zum Integrieren und Verwalten beliebiger Systeme und verbessert die Konnektivität mit den Daten-, AI- und Anwendungsfunktionen von Salesforce, unabhängig davon, ob die Systeme nativ in Salesforce oder von anderen Anbietern sind.

Komplexe Integrationen erfordern erweiterte Transformationen und zuverlässige Tools, einschließlich universeller Konnektivität, API-Verwaltung und -Governance, einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) zum Erstellen von Integrationsarbeitslasten, einer Laufzeitplattform zum Bereitstellen, Verwalten und Überwachen dieser Integrationen und einer Plattform für die Beobachtbarkeit, die einen durchgängigen Einblick in diese Integrationen bietet.

Um den Integrationsprozess weiter zu beschleunigen, bieten wir Acceleratoren und branchenspezifische Vorlagen an, die allgemeine Integrationsmuster und -anforderungen codieren.

Zwei primäre Integrationsmuster richten sich an den Daten- und Prozessfluss zwischen Salesforce und dem gesamten Ökosystem: die ausgehende Integration und die eingehende Integration.

Verbinden von Salesforce mit externen Systemen (Ausgehend): Bei diesem Muster handelt es sich um Prozesse, die aus Salesforce stammen und auf Daten zugreifen oder Aktionen in externen Systemen auslösen.

• Sichere Endpunktverwaltung (Anmeldeinformationen mit Namen): Anmeldeinformationen mit Namen bieten einen sicheren, zentralen Ort zum Speichern von Endpunkt- und Authentifizierungsdetails. Anwendungen und Automatisierungen verweisen auf einen logischen Namen, während die Plattform die Komplexitäten des Authentifizierungslebenszyklus verarbeitet.
• Deklarative Integration (externe Services): Bei externen Systemen, die eine OpenAPI-Standardspezifikation bieten, kann ein Administrator externe Services verwenden, um die API deklarativ zu registrieren. Anschließend verarbeitet die Plattform die Spezifikation und stellt die Vorgänge des Service automatisch als native Aktionen in Tools wie Flow oder als native Objekte in Apex zur Verfügung.
• Komplexe Systemintegration (MuleSoft): Für Systeme ohne moderne Schnittstellen erstellt MuleSoft eine standardmäßige wiederverwendbare API-Ebene. Dadurch wird die veraltete Komplexität abstrahiert und lokale Daten und Prozesse werden in das Salesforce-Ökosystem integriert.
• Echtzeit-Datenzugriff (externe Objekte): Stellt Tabellen aus externen Systemen als virtuelle Objekte im Salesforce-Datenmodell dar, wodurch externe Daten über Standardabfragen und Benutzeroberflächenkomponenten ohne Abgleich zugänglich werden.
• Zentrale Funktionsverwaltung (vereinheitlichter API-Katalog): Der vereinheitlichte API-Katalog ist ein zentralisiertes Repository und die einzige Quelle der Wahrheit für alle API-Spezifikationen und ihre zugehörigen Metadaten, beispielsweise ihren Standort und ihre Sicherheitsprotokolle. Sie stellt sicher, dass Daten oder Geschäftslogik unabhängig davon, wo sie sich befinden, erkannt, sicher mit ihnen verbunden und zu leistungsstarken neuen Anwendungen und Automatisierungen im gesamten Salesforce-Ökosystem zusammengestellt werden können.
• Benutzerdefinierte Pro-Code-Logik (Apex REST): Entwickler können benutzerdefinierte Geschäftslogik, die in Apex geschrieben wurde, als REST-API und -Aktion bereitstellen. Die Aktion ist dann als Schritt in einem Flow oder als Tool für einen AI-Agenten verfügbar.

Verbinden externer Systeme mit Salesforce (Eingehend): Durch dieses Muster können externe Systeme und Anwendungen eine Verbindung mit Salesforce Platform herstellen, um auf Daten zuzugreifen, Geschäftslogik auszulösen und Prozesse zu orchestrieren. Diese Funktion basiert auf bewährten APIs auf Unternehmensebene, die in großem Umfang funktionieren. Stand Oktober 2025:

• Die Abfrage-API (SOQL) verarbeitet täglich über 50 Milliarden Anforderungen.
• Die REST-API stellt täglich fast 5 Milliarden Aufrufe über externe Systeme bereit, wobei die Nutzung im Jahresvergleich um 30 % wächst.
• Die Bulk-API verarbeitet täglich Hunderte von Milliarden Datensätzen für umfangreiche Datenvorgänge.

Diese bewährte Zuverlässigkeit und Skalierung untermauert die folgenden Funktionen:

• Eine einheitliche API-Erfahrung: Der Zugriff auf alle Salesforce-Funktionen wird über eine konsistente Endpunktstruktur (api.salesforce.com) vereinheitlicht, sodass Entwickler keine unterschiedlichen Muster oder Authentifizierungs-Flows für jedes Produkt erlernen müssen.
• Umfassendes API-Portfolio für bestimmte Zwecke: Die Plattform bietet eine Vielzahl von APIs, die auf bestimmte Anforderungen zugeschnitten sind. Dazu zählen REST- und SOAP-APIs für Transaktionsvorgänge, die Bulk-API für die Verarbeitung großer Datenmengen, die Pub/Sub-API für ereignisgesteuerte Anwendungen und spezielle Produkt- oder benutzerdefinierte Apex APIs.
• Zukunftsbereit für die Agentenintegration: Über Standards wie MCP können Kunden ihre Salesforce-Daten und -Aktionen sicher als "Tools" für externe AI-Agenten bereitstellen und so eine Salesforce-Instanz in eine erweiterbare Menge an Fertigkeiten für eine digitale Belegschaft verwandeln.

Über die etablierten Muster für eingehende und ausgehende Daten und Prozessintegrationen hinaus zeichnet sich ein neues Muster für das Zeitalter der Agenten ab. Die Salesforce Platform implementiert eine umfassende MCP-Strategie und positioniert sie sowohl als Verbraucher als auch als Anbieter von AI-gestützten Services. Dieser bidirektionale Ansatz ermöglicht die Agenteninteroperabilität und ermöglicht es Unternehmen, Salesforce-Daten und -Funktionen nahtlos in das sich ständig weiterentwickelnde Ökosystem von AI-Agenten und -Tools zu integrieren und gleichzeitig Sicherheit und Unternehmensführung aufrechtzuerhalten.

Salesforce als MCP-Client: Agenten können als MCP-Client fungieren, indem sie externe Systeme und APIs intelligent und dynamisch nutzen. Mit dieser Funktion können Organisationen die Reichweite von Agentforce über Salesforce-Grenzen hinaus erweitern und Aktionen für jedes beliebige System orchestrieren, unabhängig davon, ob es über eine moderne API verfügt oder eine Verbindung über MuleSoft mit veralteten Systemen oder RPA-Bots erfordert. Die Konfiguration erfolgt über eine vertraute deklarative, themenbasierte Setup-Erfahrung, die eine schnelle Integration ohne benutzerdefinierte Entwicklung ermöglicht. Ein vereinfachter Erkennungsmechanismus für von Partnern bereitgestellte MCP-Server optimiert die Integration externer Funktionen weiter. Unternehmen können Agentforce schnell in ihre breitere Technologielandschaft integrieren, indem sie die Komplexität der externen Konnektivität über einen umfangreichen Stapel abstrahieren.

Salesforce als MCP-Server: Als MCP-Server stellt die Plattform ihre Logik und Datenbestände, einschließlich standardmäßiger REST-APIs, benutzerdefinierter Endpunkte, aufrufbarer Aktionen und Flows, als erkennbare "Tools" für externe Agenten bereit. Über eine deklarative Oberfläche können Kunden und ISVs ihre eigenen benutzerdefinierten MCP-Server erstellen und konfigurieren und so Funktionen zu Sammlungen von Tools zusammenstellen, die auf individuelle Geschäftsprozesse zugeschnitten sind. Dies gilt auch für MCP-Eingabeaufforderungen, wodurch natürliche Synergien mit den Funktionen der Aufforderungsvorlage der Plattform geschaffen werden und Organisationen ihre Investition in die Eingabeaufforderungstechnik für jedes externe AI-System zugänglich machen können.

Diese Funktion wird durch ein mehrschichtiges Sicherheitsmodell gesteuert:

• Anwendungssteuerung: Mit dem Konstrukt "Externe Client-Anwendung" können Administratoren zuverlässig steuern, welche externen Agentenanwendungen auf ihre Salesforce-Organisation zugreifen können.
• Umfangreiche Berechtigungen: Die Authentifizierung wird durch eine detaillierte OAuth-Einteilung erweitert, die eine genaue Verfolgung und Erzwingung von Aktionen ermöglicht, die ein authentifizierter Agent ausführen darf.
• Kernplattformautorisierung: Diese neuen Steuerelemente basieren auf dem robusten Autorisierungsmodell von Salesforce. Dazu zählen Steuerelemente für den Datensatzzugriff, Berechtigungen auf Einheiten- und Feldebene sowie andere in "Profile" und "Berechtigungssätze" definierte Berechtigungen.

ISVs und Partner können auch MCP-Serverkonfigurationen in Pakete aufnehmen und verteilen, um die schnelle Bereitstellung von AI-fähigen Integrationen im gesamten Salesforce-Ökosystem zu ermöglichen.

Der moderne Ansatz von Salesforce für die universelle Konnektivität besteht in der interpretierten Konnektivität. Hierbei handelt es sich um einen metadatenzentrierten Ansatz zur Entwicklung von Konnektoren, die auf jeder beliebigen Plattform (MuleSoft, Flow oder Data 360) für jeden Anwendungsfall ohne Programmierung ausgeführt werden können. Die Metadatenmodelle enthalten Informationen dazu, wie Sie eine Verbindung zu Remote-Services herstellen können, um eine Anforderung zu authentifizieren, die zurückgegebenen Daten zu modellieren, Abfragen zu erstellen, Ergebnisse zu durchsuchen und Ereignisse (Auslöser) zu empfangen, um einen Prozess zu automatisieren.

Für Systeme, die keine HTTP-basierten APIs verwenden, bietet Salesforce Hunderte vordefinierter Konnektoren und ein vollständiges SDK zum Erstellen benutzerdefinierter Konnektoren. Für Systeme ohne API-Zugriff bietet Salesforce die automatische Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA), die Agenten verwendet, um sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren, die in der Regel von Menschen ausgeführt werden. Diese Aufgaben können die Dateneingabe, die Transaktionsverarbeitung und das Beantworten einfacher Kundendienstabfragen umfassen. Zum Extrahieren von Informationen aus Dokumenten bietet Salesforce die intelligente Dokumentverarbeitung (IDP) an, die mithilfe von KI Daten aus verschiedenen Dokumenttypen wie Rechnungen, Verträgen und Formularen automatisch extrahiert, klassifiziert und verarbeitet. Salesforce bietet jedoch eine automatisierte Möglichkeit, Informationen abzurufen und zu ändern.

Mit den jüngsten Verbesserungen der AI bietet Salesforce Bausteine zum schnellen Aktivieren von Agentenfunktionen in der Organisation:

• Mit dem Modellkontextprotokoll-Konnektor können Organisationen ihre API schnell als MCP-Tools bereitstellen und die Suche nach APIs und Ressourcen für die Verwendung durch Agenten vereinfachen.
• Mit dem Agent-zu-Agent-Konnektor können Organisationen die Kommunikation zwischen Agenten standardisieren, indem sie Agenten A2A-Protokollunterstützung bereitstellen. Jeder Agent (ein funktionaler Experte in der Domäne) kann die Anfrage eines Kunden ermitteln und an den für die Domäne am besten geeigneten Agenten delegieren.
• Der Rückschluss-Konnektor bietet Bausteine zum Erstellen eines Agenten von Grund auf, indem er LLM-Aufrufe, Vektoreinbettungen und -Suche, RAG-Abruf und MCP-Tools unterstützt.

Die über den Anypoint-API-Manager bereitgestellte API-Verwaltung von MuleSoft bietet eine umfassende Plattform zum Entwerfen, Schützen, Regeln, Überwachen und Skalieren von APIs und Microservices in jeder Bereitstellungsumgebung. Organisationen können ihre APIs und Microservices mit konsistenten Steuerelementen und Statistiken auf Unternehmensebene unabhängig von der Plattform zentral verwalten. Zu den wichtigsten Funktionen zählen:

• Anypoint Flex Gateway ist ein API-Gateway auf Anwendungsebene zum Verwalten und Sichern von APIs und wendet Richtlinien zur Ratenbegrenzung, Zwischenspeicherung, Authentifizierung, Autorisierung, Bedrohungsschutz, Überwachung und Protokollierung auf HTTP/S-Ebene an. Es ist ein kompaktes, leistungsstarkes, Envoy-basiertes Gateway, das für Microservices-basierte verteilte Umgebungen entwickelt wurde und nahtlos in DevOps- und CI/CD-Workflows integriert werden kann, während es Unternehmenssicherheit und Verwaltbarkeit in jeder Umgebung bietet und eingehende und ausgehende Richtlinien unterstützt.
• Mit API-Benachrichtigungen können Organisationen bestimmte Schwellenwerte oder Bedingungen für ihre APIs definieren und überwachen, um ungewöhnliches oder unerwünschtes Verhalten zu erkennen. Beispiele sind Benachrichtigungen, wenn die Antwortzeit eine Obergrenze überschreitet (beispielsweise 60 Sekunden), wenn die Anzahl der Anforderungen in einem Zeitfenster zu hoch ist, wenn bestimmte HTTP-Antwortcodes zurückgegeben werden oder wenn Richtlinienverstöße auftreten.
• API Analytics bietet Einblicke in die Verwendung und Leistung von APIs. Mit dem Analytics-Dashboard können Organisationen allgemeine Kennzahlen verfolgen und anzeigen, Diagramme aufrufen, Dashboards und Berichte erstellen und anpassen, um Nutzungstrends, Richtlinienverstöße, Antwortzeiten, Anforderungs-/Antwortcodes und mehr nachzuvollziehen.

MuleSoft Anypoint Code Builder (ACB) ist unsere nächste Generation der IDE für die API- und Integrationsentwicklung und bietet eine moderne, einheitliche Erfahrung mit VS Code als Backend.

• Zusammengeführte Entwicklungsumgebung: Konsolidiert den gesamten API- und Integrationsentwicklungsprozess in einem Tool und unterstützt AsyncAPI-, OAS- und RAML-APIs, Governance-Regelsätze, einen Flow-Zeichenbereich mit geringem Code, vorgefertigte Konnektoren sowie integrierte Test- und Bereitstellungsoptionen. Darüber hinaus unterstützt ACB das Debugging, die Fehlerbehebung und die laufende Wartung mit intelligenten kontextbezogenen Vorschlägen.
• Erfahrung bei der Agentenentwicklung: Stellt Agentenerfahrungen über den gesamten Anwendungsentwicklungslebenszyklus hinweg bereit. Kernstück ist der MuleSoft-MCP-Server, der die Entwicklung der Agentenintegration ermöglicht. MuleSoft MCP Server bietet leistungsstarke Tools zum Generieren von API-Spezifikationen und -Integrationen aus natürlicher Sprache, Erstellen von Datentransformationen, Verwalten von Datenbeständen in MuleSoft Exchange und Verwalten von Anwendungen und API-Richtlinien. Die MuleSoft MCP Server-Tools treiben die API-Spezifikation und Integrationsentwicklung von Benutzern in allen VS Code-basierten AI-Code-Editoren voran, einschließlich Cursor, Windsurf und vielen mehr.
• AI-Integrationen: MuleSoft erweitert die Integrationsentwicklung mit Agentenfunktionen mithilfe des MuleSoft-Themencenters, das API-Aufrufe für den Zugriff auf das Unternehmenssystem in Agentforce-Aktionen umwandelt. Der Agentforce Connector bettet die Automatisierung natürlicher Sprache in Integrationen ein. Der Rückschluss-Konnektor integriert externe LLM-Anbieter sicher und ermöglicht AI-gesteuerte Logik in MuleSoft-Anwendungen. Organisationen können diese kombinierten Funktionen verwenden, um intelligente, adaptive Integrationen zu erstellen.

Die Laufzeitplattform von MuleSoft bietet flexible Bereitstellungsoptionen zum Ausführen von MuleSoft-Anwendungen, -APIs und -Integrationen in verschiedenen Umgebungen. Organisationen können das Laufzeitmodell auswählen, das ihren betrieblichen, Compliance- und Skalierbarkeitsanforderungen am besten entspricht, während gleichzeitig eine einheitliche Verwaltung und Governance über die Anypoint Platform gewährleistet ist. Durch diese Flexibilität wird sichergestellt, dass Anwendungen nahezu datennah ausgeführt werden können, regionale Vorschriften eingehalten werden und bedarfsgerecht nahtlos skaliert werden können.

Zu den wichtigsten Hosting-Optionen zählen:

• Cloud: MuleSofts vollständig verwaltete Multi-Mandanten-Integration Platform-as-a-Service (iPaaS), die den Aufwand für die Infrastrukturverwaltung eliminiert. CloudHub 2.0 bietet elastische Skalierung, Hochverfügbarkeit und Bereitstellungen/Upgrades ohne Ausfallzeiten mit integrierten Anforderungen an die Beobachtbarkeit und Compliance-Zertifizierungen. Entwickler können sich auf die Erstellung von APIs und Integrationen konzentrieren, während MuleSoft die Laufzeitinfrastruktur verwaltet und so Sicherheit, Zuverlässigkeit und Hochverfügbarkeit auf Unternehmensebene gewährleistet.
• Hybrid: Für Organisationen, die ihre Anwendungen selbst hosten müssen, um mehr Kontrolle zu erhalten, bietet MuleSoft Runtime Fabric an, einen Containerservice, der die Bereitstellung und Orchestrierung von MuleSoft-Laufzeiten in Kubernetes oder virtuellen Maschinen automatisiert. Sie unterstützt horizontale Skalierung, Bereitstellungen ohne Ausfallzeiten, integrierte Sicherheitssteuerungen und vereinfachte Clusterverwaltung.
• Private Cloud Edition (PCE): Die Private Cloud Edition von MuleSoft bietet eine vollständig selbstverwaltete, lokale Version der Anypoint Platform (einschließlich Steuerfeld- und Laufzeitebenen), mit der Organisationen strenge behördliche, Datenresidenz- und Sicherheitsanforderungen erfüllen können. Sie ermöglicht es großen Unternehmen, die vollständige Kontrolle über die Infrastruktur zu behalten und gleichzeitig von den Funktionen der einheitlichen Integration und API-Verwaltung der Anypoint Platform zu profitieren.

MuleSoft bietet umfassende Lösungen für die Beobachtbarkeit, die einen durchgängigen Überblick über APIs, Integrationen und Anwendungen in jedem Bereitstellungsmodell bieten. Die Beobachtbarkeitsfunktionen sind unabhängig davon, wo Arbeitslasten ausgeführt werden, konsistent und bieten eine einheitliche Ansicht der Umgebungen. Durch die Erfassung von Echtzeit- und historischen Telemetriedaten ermöglicht MuleSoft es Organisationen, Produktionsprobleme im gesamten Anwendungsnetzwerk schneller zu erkennen, zu analysieren und zu lösen. Die Beobachtbarkeitsdaten können nativ auf der Anypoint Platform angezeigt oder über OpenTelemetry in das bevorzugte APM eines Kunden exportiert werden, was eine nahtlose Integration in vorhandene Überwachungsökosysteme ermöglicht. Dadurch können Organisationen die Widerstandsfähigkeit der Infrastruktur proaktiv stärken und die Zuverlässigkeit geschäftskritischer Anwendungen verbessern.

MuleSoft bietet Beobachtbarkeit durch zwei primäre Angebote:

• Bei der Anypoint-Überwachung handelt es sich um die aktuelle in der Anypoint Platform integrierte Lösung für die Beobachtbarkeit im Markt. Es bietet vorkonfigurierte und anpassbare Dashboards zur Überwachung des Anwendungsstatus, erweiterte Protokollsuche für die Protokollverwaltung und Warnfunktionen, die Teams benachrichtigen, wenn definierte Schwellenwerte oder Anomalien auftreten.
• Integrationsintelligenz ist die erste AI-Beobachtbarkeitsplattform der nächsten Generation für MuleSoft, die nativ auf der Salesforce Platform neu konzipiert wurde. Dieses Angebot verwendet Data 360 als vereinheitlichte Datenebene für die Telemetriedaten, Tableau Semantics als vertrauenswürdige semantische Ebene, um intelligente, handlungsrelevante Statistiken zu ermöglichen, Tableau Concierge zur AI-gestützten Fehlerbehebung und Tableau Next-Dashboards, um interaktive visuelle Schnittstellen bereitzustellen, die mehrere Visualisierungen umfangreicher Daten in einer einzigen, zusammenhängenden Ansicht zusammenführen. Tableau Next bietet Kunden zudem die Möglichkeit, benutzerdefinierte Dashboards auf der Grundlage des mit Beobachtungsfunktionen ausgelieferten semantischen Datenmodells zu erstellen.

Dieser Stapel unterstützt auch die agentenzentrierte Verfolgung, die Kunden vollständige Transparenz über den nicht deterministischen Pfad des durchgängigen Agentenaufrufs bietet, sodass sie den Agenten bei jedem Zwischenschritt beobachten können, wodurch Benutzer die Ursache von Fehlern schneller finden und Leistungsengpässe identifizieren können.

Das Salesforce-Ökosystem zeigt beispielhaft die Leistungsfähigkeit der Plattform. Systemintegratoren (SIs) und Beratungspartner unterstützen Kunden durch die Entwicklung, Konfiguration und Optimierung komplexer Salesforce-Lösungen. Unabhängige Softwareanbieter erstellen innovative Anwendungen und Lösungen auf der Plattform, die Kunden dann in ihren Salesforce-Organisationen installieren können. Diese ISV-Anwendungen sind auf AppExchange verfügbar, dem 2006 gestarteten Anwendungs-Store von Salesforce, der nun über 10.000 Anwendungen mit mehr als 14,3 Millionen Installationen (Stand Oktober 2025) enthält.

Die AppExchange-Sucherfahrung wurde 2025 neu gestaltet und nutzt nun Data 360, um Kunden bei der Navigation durch den großen Markt und der Entdeckung relevanter Anwendungen zu unterstützen. Die Vektorsuchfunktionen von Salesforce Data 360 funktionieren in Verbindung mit dem traditionellen Stichwortabgleich und liefern semantisch relevantere Ergebnisse, indem sie den Intent eines Benutzers in natürlicher Sprache verstehen. Die ultimative Vision besteht darin, diese Grundlage weiterzuentwickeln, indem sie in die Agentforce Platform integriert wird und eine vollständig agentenbasierte Oberfläche ermöglicht, auf der Kunden ihre geschäftlichen Herausforderungen konversativ beschreiben können, um hochgradig personalisierte Lösungsempfehlungen zu erhalten.

AppExchange gewährleistet in enger Zusammenarbeit mit Salesforce hochwertige Lösungen durch einen strengen Überprüfungsprozess, der Codeanalysen, Sicherheitsscanner und Referenzimplementierungsleitfäden umfasst. Diese Plattform bietet ISVs auch Lizenzverwaltungstools, um die Lizenzierung und Monetarisierung von Anwendungen anzupassen und verschiedene Preismodelle, einschließlich benutzerbasierter und verbrauchsbasierter Optionen, zu unterstützen.

Mit den "metadatengesteuerten Plattform"-Prinzipien können ISVs die nativen Anwendungen und Metadaten von Salesforce erweitern und so die Entwicklung von Datenmodellen, Geschäftslogik und Benutzeroberflächen vereinfachen. Von branchenspezifischen Anwendungen bis hin zu hochgradig angepassten Anwendungen mit Branding, die Technologien wie Lightning Web Components für die Benutzeroberfläche und Apex Code für die Geschäftslogik verwenden, unterstützt die Salesforce Platform eine breite Palette von Lösungen.

Das Konzept der Paketerstellung ist entscheidend für die Verteilung dieser Anwendungen auf verschiedene Salesforce-Organisationen. Die Paketerstellung umfasst die Serialisierung von Metadaten in ein Artefakt, das von jedem Salesforce-Kunden mithilfe der zugrunde liegenden Technologien für die Metadatenverwaltung in verschiedenen Umgebungen installiert werden kann. Eine Besonderheit der Paketerstellung besteht darin, dass sie Installationen in Umgebungen ermöglicht, die dem Entwickler unbekannt sind.

Um die Kontrolle und Sicherheit zu erhöhen, können ISVs Teile einer Anwendung sicher aktualisieren, da sich andere nicht auf diese Teile verlassen können, während Kunden andere Teile besitzen und verwalten können. Beispielsweise können ISVs bestimmte Metadaten, beispielsweise benutzerdefinierte Einstellungen, auf "verwaltet" festlegen, sodass sie für den Kunden unsichtbar und nicht bearbeitbar sind, was Unterbrechungen in der Umgebung des Kunden verhindert. Verwaltete Pakete enthalten diese Steuerelemente für die Verwaltbarkeit, während nicht verwaltete Pakete bereitgestellte Metadaten als vom Kunden erstellt behandeln, die nach der Bereitstellung nicht aktualisiert werden können.

Seit der Einführung von AppExchange und Salesforce Platform ist die Anzahl und Komplexität der Pakete, die erstellt und installiert werden, deutlich gestiegen. Als Reaktion auf diese Anforderungen hat die Plattform 2020 die Paketerstellungsarchitektur der zweiten Generation eingeführt. Diese neue Architektur erhöht die Modularität verwalteter Pakete, verbessert die Versionierungsflexibilität, ermöglicht die Freigabe von Namespaces und unterstützt deklarative Abhängigkeiten – neben anderen Verbesserungen im Softwareentwicklungslebenszyklus. Die Paketbereitstellungsarchitektur verfügte zudem über mehrere erhebliche Verbesserungen für mehr Effizienz und Skalierbarkeit, beispielsweise die Bestimmung der geänderten Metadaten und nur die Bereitstellung der Deltas.

Eine wichtige Maßeinheit für die Entwicklung neuer Produkte und Funktionen ist die Kompatibilität mit der Verpackung und die Bereitschaft zum ISV-Einsatz. Die Plattform betont die schnelle Verfügbarkeit ihrer Funktionen für Partner, wodurch das Salesforce-Ökosystem das Innovationspotenzial der Salesforce Platform effektiv und über die vorkonfigurierten Angebote von Salesforce hinaus nutzen kann. Dies ist jedoch ein Bereich der laufenden Investitionen, um sicherzustellen, dass alle in diesem Dokument beschriebenen Funktionen, die internen Salesforce-Entwicklern zur Verfügung stehen, auch für unsere ISV-Entwickler verfügbar sind.

Darüber hinaus bieten der Heroku Marketplace und der Slack Marketplace eine Vielzahl von Drittanbieterintegrationen und -Add-Ons, die die Funktionalität von Salesforce-Anwendungen verbessern können. Heroku Marketplace bietet Tools und Services für zusätzliche Anwendungsfunktionen und verbessert die Art und Weise, wie Entwickler Anwendungen erstellen, bereitstellen und verwalten. Slack Marketplace bietet Integrationen, die Workflows optimieren und die Zusammenarbeit in Salesforce-Umgebungen verbessern können.

Im Sinne unseres Kernwerts "Kundenerfolg" fungiert Salesforce als "Customer Zero" für alle Anwendungen und Services auf der Salesforce Platform und nutzt kundenorientierte Produkte nach Möglichkeit intern. Dies bietet erhebliche Vorteile:

• Rigorose Produkttests: Durch die tägliche Verwendung der Produkt-Suite stellen sich Salesforce-Mitarbeiter den Herausforderungen der Praxis, verbessern die Produktqualität und identifizieren Verbesserungsbereiche.
• Verfeinerte Produkte: Das sofortige Feedback aus der internen Verwendung ermöglicht eine schnelle Optimierung der Funktionen und der Benutzerfreundlichkeit sowie die schnelle Identifizierung und Behebung von Fehlern, was zu Produkten führt, die die Kundenanforderungen nach der Veröffentlichung besser erfüllen.
• Vertiefte Branchenexpertise: Die interne Verwendung über verschiedene Funktionen hinweg bietet Salesforce wertvolle Statistiken zu spezifischen Produkt- und Branchenherausforderungen, insbesondere in Hightech-Sektoren.
• Verbessertes Kundeneinfühlungsvermögen: Die Erfahrung aus erster Hand mit der Plattform ermöglicht es Mitarbeitern, die Schwachstellen der Kunden besser zu verstehen und zu beheben.
• Marketing- und Vertriebsstatistiken: Die tägliche Produktnutzung fließt in Vertriebs- und Marketingstrategien ein und hilft so, die Plattform an die Kundenanforderungen anzupassen.
• Strengere Markteinführungsstrategie: Durch die erfolgreiche interne Implementierung kann Salesforce die Suite sicher als bewährte Lösung vermarkten.

Darüber hinaus werden alle für die Produktion vorgesehenen Softwareaktualisierungen im Rahmen eines gestaffelten Bereitstellungsprozesses zunächst in einer speziellen Salesforce on Salesforce Hyperforce-Instanz bereitgestellt. Seit August 2020 hostet diese Instanz erfolgreich GUS, die Salesforce-Organisation für Entwicklungsteams, sowie die CRM-Vorgänge von Salesforce, was die Robustheit und Bereitschaft von Hyperforce für jeden Kunden zeigt. Mit dieser Strategie können interne Teams Probleme lange vor Produktionsbereitstellungen für externe Kunden testen und feststellen.

Die Salesforce Technology-Organisation hat Agentforce als interne Plattform für mehr Produktivität und Qualität im gesamten SDLC vollständig übernommen. Dadurch konnten wir nicht nur die Qualität des gesendeten Codes für unsere Kunden verbessern, indem wir Fehler frühzeitig erkannt und behoben haben, sondern auch die Agentenerfahrungen anhand interner Rückmeldungen aus erster Hand schnell durchlaufen.

Seit der Gründung im Jahr 1999 hat Salesforce mehrere Technologietransformationen durchlaufen. Die Transformation der Salesforce Platform war jedoch aufgrund ihres Umfangs und der schnellen Implementierung von Änderungen besonders bedeutsam. Diese Transformation erforderte eine gleichzeitige Weiterentwicklung aller wichtigen Architekturkomponenten, um eine integrierte Plattform zu erreichen. Um sicherzustellen, dass diese Transformation iterativ und minimal störend für Beteiligte und Vorreiter war, musste die Salesforce Technology-Organisation auch ihre Entwicklungs- und Produktzustellungspraktiken weiterentwickeln.

Die Salesforce Technology-Organisation ist ein großes und vielfältiges Team, das aus über 2500 Teams an mehr als 20 Standorten in 14 verschiedenen Ländern besteht. Diese Gruppe arbeitet in großem Umfang, stellt mehr als 200 Produktversionen bereit und implementiert jede Woche 250.000 Systemänderungen. Entsprechend dem allgemeinen Unternehmensethos orientiert sich der Technologiekonzern an fünf Kernwerten: Trust, Kundenerfolg, Innovation, Gleichberechtigung und Nachhaltigkeit. Diese Werte sind wesentlich für die Gestaltung der Strategie der Gruppe, die Steuerung ihrer Ausführung und die Beeinflussung täglicher Entscheidungen.

Im Einklang mit unseren Grundwerten bietet das Salesforce Engineering 360-Framework Ingenieurteams handlungsorientierte Dashboards und umfassende Statistiken zu ihren Vorgängen, wodurch klare Erwartungen an Standards und bewährte Vorgehensweisen innerhalb der Organisation gestellt werden. Diese ganzheitliche Ansicht umfasst verschiedene wichtige Bereiche wie Verfügbarkeit, Sicherheit, Compliance, Qualität, Barrierefreiheit, Developer Productivity, agile Produktentwicklung und Kosteneffizienz. Das Framework verarbeitet Milliarden von Datensätzen aus Hunderten von internen Engineering-Systemen, beispielsweise Sicherheitssystemen, Produktionsintegritätsprotokollen, Code-Repositorys, Entwicklungsumgebungen, CI/CD-Systemen sowie Systemen zur Versions-/Arbeitsplanung und -verfolgung, die auf der Salesforce Platform basieren und die neuesten Innovationen von Agentforce, Data 360, Tableau und Slack nutzen.

Die Salesforce Technology-Organisation basiert auf diesen und anderen Daten und nutzt KI und Agententechnologien, um die Produktivität zu steigern. Wir haben täglich über 10.000 aktive Benutzer interner AI-Tools und über 100 AI-Agenten erstellt, die Teil unseres internen AgentExchange-Programms sind, um die Produktivität in der gesamten Organisation voranzutreiben.

Dank unseres Top-Werts Trust ist die Serviceinhaberschaft tief in unserer Ingenieurskultur verankert. Jeder Service und jedes Produkt ist so konzipiert, dass sie seine Service Level Objectives (SLOs) in Bezug auf Verfügbarkeit und Vorfallsmanagementkennzahlen wie Time To Detect (TTD) und Time To Restore (TTR) nicht nur erfüllen, sondern übertreffen. Unser Ansatz für die Änderungsverwaltung, die Versionsbereitschaft und das Problemmanagement entspricht hohen Standards. Die Sicherheit ist in jede Phase unseres sicheren Entwicklungslebenszyklus integriert und folgt dem Prinzip der Sicherheit nach Standard. Qualität und Leistung werden durch die agile Testmethode priorisiert, die Millionen automatisierter Tests für Einheiten-, Funktions-, Integrations- und Last-/Skalierungstests in unseren CI/CD-Pipelines umfasst.

Architektonisch konzentrieren wir uns auf die Entwicklung gemeinsamer Funktionen, um Hebelwirkung und Effizienz zu steigern und so die Qualität zu verbessern. Beispielsweise haben wir verwaltete Services in Hyperforce entwickelt, um verschiedene Anforderungen wie Rechen- und Datenverwaltung zu erfüllen. So können sich Produktteams auf Produktinnovationen konzentrieren, während zentrale Teams diese Services hinsichtlich Sicherheit, Verfügbarkeit und Kosteneffizienz verbessern.

Unsere Abläufe sind agil und fördern die Innovation für Kunden. Jedes der über 3.000 Teams verfügt über die Autonomie bei der Implementierung des agilen Frameworks mit Scrum oder Kanban. Die Produktentwicklungsplanung in der gesamten Organisation ist mit verschiedenen Zeitachsen strukturiert, einschließlich eines 3-Jahres-Langstreckenplans für die strategische Ausrichtung, gefolgt von jährlichen Ausführungsplänen und weiter unterteilt in 4-monatige Produktveröffentlichungspläne, die alle zwei Wochen Sprintpläne enthalten. Produkte, Funktionen und Fehlerbehebungen werden über mehrere Versionsfahrzeuge bereitgestellt, um verschiedenen Kundenanforderungen gerecht zu werden. Dazu zählen drei Hauptversionen pro Jahr, zweiwöchentliche Versionen und tägliche Versionen.

Produktivität ist angesichts unserer Skalierung von entscheidender Bedeutung. Das SPACE-Framework wird verwendet, um die Produktivität effektiv zu messen, unterstützt durch einen umfassenden Satz an Kennzahlen, die vom Engineering 360-System bereitgestellt werden. Darüber hinaus konzentrieren wir uns auf die Verbesserung der Tools und Erfahrungen für unsere internen Entwickler, um den Entwicklungslebenszyklus zu optimieren, wobei Investitionen in Agentenerfahrungen und AI, Workflow, Erstellungstools, Entwicklungs-Setups, sicherere Versionen und Sicherheitsservices erhebliche Vorteile bringen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Salesforce Platform in den letzten fünf Jahren eine bemerkenswerte Transformation durchlaufen hat, die sich von der wegweisenden Multi-Mandanten-Cloud-Plattform zu einer vertrauenswürdigen, integrierten, agentenbasierten und datengestützten Plattform entwickelt hat, die eine Reihe von Anwendungen und Services in ihrer gewünschten Region unterstützt. Diese Entwicklung wurde durch die Notwendigkeit vorangetrieben, sich neuen Herausforderungen zu stellen, wie dem Aufstieg von Public Cloud-Anbietern, steigenden regulatorischen Anforderungen und Fortschritten bei generativer AI und maschinellem Lernen.

Durch die Einführung von Hyperforce, Data 360 und Agentforce wurden die Funktionen der Plattform erheblich erweitert, sodass sie bei gleichzeitiger Wahrung von Trust und Zuverlässigkeit an der Spitze der Innovationen steht. Die erfolgreiche Migration der Mehrheit unserer Kunden auf diese neue Plattform unterstreicht den Einfallsreichtum und das Engagement unserer Ingenieure.

Da wir weiterhin innovativ sind und uns an die sich ändernden Marktanforderungen anpassen, ist die Salesforce Platform gut positioniert, um die nächste Generation von Anwendungen und Kundenanwendungsfällen zu unterstützen, was unser Engagement für Kundenerfolg und technologische Spitzenleistungen bekräftigt.