20여 년 전에 Salesforce는 최초의 멀티테넌트 클라우드 플랫폼을 선도하여 업계의 선례를 세웠습니다. 그 이후 Salesforce는 비즈니스의 주요 측면을 캡슐화 및 자동화할 수 있는 포괄적인 엔터프라이즈 플랫폼으로 진화하여 다양한 산업 및 지역의 수천 개의 비즈니스 및 수백만 명의 사용자에게 서비스를 제공합니다. Salesforce는 전략적 인수를 통해 Customer360 제품군도 향상했습니다.

지난 몇 년 동안 시장, 업계, 기술 환경의 변화로 인해 기본 Salesforce Platform에서 일련의 심층적인 변환이 이루어졌습니다. 다음은 포함됩니다.

• 인프라에 크게 투자하는 공개 클라우드 공급자의 출현
• 기계 학습, 생성형 AI, 에이전트 환경 등 AI의 빠른 발전
• 산업 및 국가 전반에서 데이터 보존 및 규제 요구 사항이 증가했습니다.
• 빠르게 증가하는 규모로 실시간 데이터 및 트랜잭션을 처리해야 합니다.
• 사이버 보안, 시스템 가용성, 성능, 복원에 대한 요구 사항에 중점을 두었습니다.
• 복원성이 뛰어난 해부적이고 일관성이 높은 아키텍처를 제공하는 통합 제품군에 대한 고객의 요구입니다.

특히 AI의 지진 변화와 비즈니스에 미치는 영향에 대한 대응으로 Salesforce는 플랫폼을 처음부터 완전히 전환하여 Trust 목표를 유지하면서 차세대 애플리케이션 및 고객 사용 사례의 기반을 마련했습니다.

Dreamforce 2024에서 Agentforce 출시했으며 아래 다이어그램은 수천 명의 Salesforce 기술 및 제품 조직 팀 구성원을 참여시키는 광범위한 노력의 끝을 나타냅니다. 현재 95% 이상의 고객이 이 새로운 플랫폼으로 전환했습니다. 가장 까다로운 작업 부하를 가진 고객을 비롯한 대부분의 고객이 성공적으로 마이그레이션함으로써 엔지니어들의 영리함을 강조하고 Salesforce의 Trust, 고객 성공, 혁신이라는 핵심 가치를 재확인합니다.

Agentforce 출시된 이후 Salesforce는 계속해서 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 AI 사용을 선도하고 있으며 기존 및 신규 비즈니스 기능에 대한 실시간 대화형 환경을 제공하는 에이전트 환경 개발 분야에서 선도적입니다.

상위 엔지니어와 공동 작업을 마친 이 백서에서는 주요 기술 변환의 복잡성을 이해하는 빌더를 위해 자세한 탐색을 제공합니다. 이 문서는 플랫폼을 확장 가능하고 안전하며 고객의 변화하는 요구를 충족하면서 향후 응용 프로그램을 처리할 수 있도록 지원하는 필수 아키텍처 고급 기능에 대해 자세히 살펴봅니다. 전체 상황을 이해하려면 아키텍처 개요 장에서 시작하는 것이 좋습니다. 여기에서 독자는 순서대로 계속하거나 가장 관심 있는 장을 탐색할 수 있습니다.

Emin Gerba
Salesforce CEO

아래의 Salesforce Platform 아키텍처 원리는 기능 및 성능을 엔지니어링하는 방법에 대한 근거와 차별화를 포착합니다.

• Enterprise-Grade Trust: Trust Salesforce의 가장 중요한 가치이며, 서비스의 가용성 및 보안에 우선 순위를 두는 것뿐만 아니라 고객이 Salesforce Platform에서 규정 준수 및 보안 표준을 충족할 수 있도록 액세스 제어, 규정 준수 및 보안 기능을 구축합니다.
• Multitenant: 모든 서비스 및 인프라는 여러 고객을 호스팅하도록 구축되어 있습니다. 이를 통해 사용과 함께 확장할 수 있는 전략적 패턴을 제공하고 고객의 규모에 상관없이 공통의 가용성 및 보안 높은 막대에 표준화할 수 있습니다.
• 메타데이터 구동: 메타데이터는 멀티테넌트 서비스를 사용자 정의할 수 있는 방식의 핵심입니다. 메타데이터는 확장 가능하므로 관리자 및 개발자가 기존 작업을 기반으로 구축하고 Salesforce 및 에코시스템 파트너의 향후 제품 업데이트를 활용할 수 있습니다.
• API 우선: Salesforce Platform은 Salesforce 기본 사용자 인터페이스를 통해 수행할 수 있는 모든 작업을 다루는 풍부하고 일관된 API 포트폴리오의 우선 순위를 지정합니다. 이를 통해 개발자 및 파트너가 시스템 통합 또는 새 사용자 환경 구축을 위해 플랫폼 기능을 활용하고 재구성할 수 있습니다.
• 개방 및 상호 운용성: Salesforce Platform은 고객의 엔터프라이즈 아키텍처에 통합할 수 있습니다. Salesforce Platform은 다른 클라우드 기반 및 온 프레미스 시스템과 함께 작동할 수 있도록 설계되었으며 외부 시스템에 Salesforce Platform과 통합할 수 있도록 API, 도구, 통합 표준을 제공했습니다.
• 에이전트: Salesforce Platform은 전체 애플리케이션 도구 모음에서 에이전트 우선 순위로 빠르게 발전하고 있습니다. 사용자가 작업을 완료하고 점점 더 자연스러운 방식으로 데이터와 상호 작용할 수 있는 심층적인 에이전트 대화 환경을 통해 Salesforce와 소통할 수 있도록 하려고 합니다.

현재의 Salesforce Platform은 2008년 Force.com 플랫폼의 데뷔 이후 Salesforce의 기능 진화의 최신 단계입니다. 최근 주요 변환에는 다음이 포함됩니다.

• Hyperforce 채택 및 클라우드 기반 아키텍처로의 전환.
• 독립적인 서비스가 있는 구조로의 변화를 의미합니다.
• 기존 관계형 데이터 저장소와 함께 Data 360 및 Lakehouse 기술의 도입
• AI 기술, 생성형 및 기계 학습을 심층적으로 통합하고 플랫폼 전반에서 에이전트 환경으로 발전합니다.

이러한 변경 사항은 Salesforce 엔지니어가 고객 중단을 최소화하면서 기술을 원활하게 발전시킬 수 있는 강력한 추상화 덕분에 중단 없이 플랫폼의 기능을 확장하고 세분화했습니다. 또한 강력한 추상화는 보안, 가용성, 기술 규칙과 같은 엔터프라이즈급 소프트웨어의 기술적 복잡성을 단순화하는 Salesforce Platform의 가치의 핵심이므로 앱 개발자가 고유한 문제 해결에 집중할 수 있습니다. Salesforce Platform의 기능은 다음과 같이 강조 표시됩니다.

Salesforce Platform은 시스템을 구성하는 계층 집합으로 표시됩니다. 각 레이어는 플랫폼에 구축된 응용 프로그램에 중요한 관련 기능의 그룹을 나타냅니다. 각 레이어 내의 하위 상자는 이러한 기능의 예를 보여줍니다. 각 하위 계층의 기능이 위의 모든 계층에 통합되어 전체 Salesforce 응용 프로그램 제품군에서 일관되고 일관된 환경을 제공합니다.

Salesforce Platform은 지난 20년 동안 개발된 성숙한 기술 플랫폼의 모든 계층에서 광범위한 엔지니어링 변환을 구현합니다. 변화하는 고객의 요구와 새로운 기술에 기반하여 새 앱 유형 및 솔루션을 지원할 수 있습니다. 하위 레이어의 변경 사항이 위의 모든 후속 레이어의 진화에 영향을 미치므로 변환이 상호 연결됩니다.

Salesforce Platform은 각각 포괄적인 기능에 기여하는 여러 계층으로 구조화되어 있습니다.

• Hyperforce: 기본 인프라는 자사 데이터 센터에서 퍼블릭 클라우드 공급자로 발전했으며 Salesforce 기술을 통해 보안, 규정 준수, 고가용성, 비용 효율적인 호스팅을 제공합니다.
• 메타데이터 프레임워크: 사용하고 사용하는 기술이 발전함에 따라 구축할 앱을 안정적으로 추상화할 수 있습니다. 개체 관계 매퍼, 규정 실행 순서, 메타데이터 정의를 메타데이터 구동 런타임과 연결하는 "핵심" 런타임을 포함합니다.
• 데이터: 비정형 데이터 및 콘텐츠 관리, 고급 검색, 거버넌스, 분석 처리 기능을 지원하는 Salesforce 및 비Salesforce 데이터를 관리하기 위한 페타바이트 규모의 레이크하우스와 멀티테넌트 관계 데이터베이스를 포함합니다.
• AI: 예측 및 생성형 AI를 활용하여 에이전트 환경을 강화하는 기본적인 신뢰할 수 있는 AI 기술을 사용하여 데이터 레이어를 기반으로 합니다.
• 앱 플랫폼 서비스: IT 관리자, 개발자, 공급업체가 응용 프로그램을 구축하고 사용자 정의할 수 있는 도구를 제공하여 일반적인 과업과 복잡한 과업을 간소화하기 위한 추상화를 제공합니다.
• 비즈니스 역량: 다양한 비즈니스 요구를 충족할 수 있는 다양한 기능을 제공하므로 개발자가 필요에 따라 응용 프로그램을 맞춤 설정할 수 있습니다.
• API 및 API 관리: 올바르게 구성된 API를 통해 모든 플랫폼 기능에 액세스할 수 있어 서비스 및 계층 상호 종속성을 촉진합니다.
• 사용자 및 개발자 경험: 최종 사용자를 위한 사용자에게 친숙한 인터페이스와 응용 프로그램 개발 및 사용자 정의용 하위 코드에서 프로 코드에 이르는 다양한 개발 도구를 제공하며, 현대 AI 기반 개발을 지원합니다.
• 통합: 데이터 커넥터, 제로 카피 데이터 통합 및 기타 도구를 통해 Salesforce 및 비Salesforce 시스템과 호환되도록 모든 엔터프라이즈 아키텍처와 통합합니다.
• 앱 및 산업: 플랫폼의 통합 기능을 기반으로 구축된 사용자 정의 가능한 앱 및 산업별 솔루션을 제공하며, 하위 계층 기능의 전체 범위를 활용하고, 심층적으로 통합된 AI 에이전트를 사용합니다.

Salesforce는 현재 많은 하이퍼스케일러 및 IaaS 공급업체보다 앞서 25년 가까이 글로벌 데이터 센터 인프라를 개발해왔습니다. Salesforce의 인프라가 발전한 현재 세대인 Hyperforce 전 세계 여러 공개 클라우드 공급업체에서 작동하도록 설계되었습니다.

유연한 B2C 규모, 글로벌 데이터 보존, 고급 가용성, 최상위 보안, 규정 준수에 대한 고객 요구에 맞게 조정되었습니다. Hyperforce 모든 Salesforce 제품 전반에서 인프라를 표준화하여 신규 인수의 신속한 통합을 촉진합니다.

Hyperforce Salesforce Platform을 제공하므로 신속하게 새로운 기능 및 응용 프로그램을 배포하고 전 세계 20개 이상의 지역에서 데이터 보존 및 규제 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

Salesforce가 Hyperforce 전환하는 동안 하이퍼스케일러 간 서비스, 인터페이스, 규정 준수 수준의 상당한 차이가 식별되었습니다. Salesforce Platform에 견고하고 휴대성이 뛰어난 기반을 구축하기 위해 다음 아키텍처 원칙이 도입되었습니다.

• 코드로: 인프라 도메인 구동 아키텍처를 활용하는 이 원칙은 인프라에 대한 선언적 코딩, 변경할 수 없는 아티팩트 생성, Kubernetes 및 서비스 메쉬와 같은 표준을 사용하여 요청 시 인프라를 자동화하는 작업을 포함합니다.
• Zero-Trust Security: 신원 관리, 인증, 인증, 네트워크 격리, 최소 권한 보안 정책, 전송 및 휴무 중 데이터 암호화 등 포괄적인 방어 전략을 갖춘 Zero Trust 보안 모델을 구현합니다.
• 관리 서비스: 이 원칙은 멀티테넌트 및 멀티 클라우드 서비스 사용을 강조하여 상업, 정부, 공기 간격 시스템과 같은 다양한 인프라 및 환경 전반에서 이동성을 향상합니다.
• 내장형 복원 능력: 미션 크리티컬 서비스는 고가용성을 보장하기 위해 여러 가용성 영역에 분산되어 있습니다. 데이터는 가용성 영역 전반에서 복제됩니다. 서비스 수준 목표 및 복원 계획을 관리하는 가용성 계층과 함께 레이블이 지정됩니다.
• 완전히 관찰 가능: 로그 수집, 메트릭 수집, 경고, 분산 추적, 트래픽량, 오류 비율, 자원 활용도와 같은 서비스 작업 추적을 포함하는 효율적인 모니터링을 위해 모든 서비스를 표준 관찰 가능성 플랫폼에 통합합니다.
• 자동화된 작업: 서비스 품질을 유지, 서비스 저하 감지 및 해결, 장애 감지를 위한 인프라 수명 주기 및 예측 AIOps(운영용 AI) 자동화 관리가 포함됩니다.
• 자동 스케일: 확장성 및 비용 효율에 중점을 둔 이 원칙은 클라우드 공급자와 관련된 특정 계정 제한을 추상하여 운영 위험을 증가시키지 않고 다양한 규모의 운영 유연성을 제공합니다.
• FinOps Aware: 공용 클라우드는 인프라 유연성을 제공하지만 비용이 증가할 위험이 있습니다. 가용성, 보안 및 고객 Trust 저하하지 않고 서비스 수명 주기 전반에 걸쳐 효율성 중심의 엔지니어링 문화를 채택합니다.

이러한 원리는 Salesforce의 Hyperforce 플랫폼 개발 및 운영을 안내하며, 다양한 환경에서 적응성, 보안 및 효율성을 유지합니다.

Salesforce Platform 및 지원 서비스는 여러 Hyperforce 인스턴스로 구성된 Hyperforce Foundation에서 실행됩니다. 이러한 인스턴스는 지역 및 가용성에 대한 고객 기본 설정에 맞춰 다양한 국가에 전략적으로 배포됩니다. 엄격한 데이터 보존 및 운영 요구 사항을 충족하기 위해 하나 이상의 Hyperforce 인스턴스를 선택적으로 그룹화하고 운영 영역으로 지정할 수 있습니다. 각 인스턴스는 안전, 확장성, 현지 및 법적 표준 준수를 위해 정기적으로 업데이트됩니다.

Hyperforce 인스턴스는 특정 기능을 제공하는 서비스 클러스터인 여러 Hyperforce Functional Domain 인스턴스로 구성됩니다. 기본 기능 도메인은 보안, 인증, 로깅 및 모니터링과 같은 중요한 서비스를 제공하며, 이 모든 서비스는 다른 Hyperforce 서비스에 필수적입니다. 비즈니스 기능 도메인은 Sales Cloud, Service Cloud 등 다양한 Salesforce 제품을 지원하므로 제품 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다.

기능 도메인 내의 서비스는 확장 가능하고 반복 가능한 서비스 전달 단위인 셀로 구성될 수 있습니다. Hyperforce 셀은 하나 이상의 Salesforce 조직(org)이 거주하는 "Salesforce 인스턴스"라고 알려진 것에 해당합니다. 셀은 강한 폭발 반경 경계뿐만 아니라 배율 단위입니다. 슈퍼셀은 여러 셀의 논리 그룹화를 제공하여 셀 전반의 공유 서비스로 인해 더 큰 폭발 반경을 구분합니다. 기능적 도메인에 여러 개의 슈퍼셀이 존재할 수 있습니다. 셀 및 슈퍼셀을 사용하면 Hyperforce 폭발 반경의 크기를 강력하게 제어하면서 기능 도메인 내에서 수평으로 확장할 수 있습니다.

각 Hyperforce 인스턴스는 하나의 가용성 영역에 매핑되며, 이 개념은 모든 공용 클라우드 인프라에 적용되며 다른 모든 Hyperforce 인스턴스와 독립적으로 작동할 수 있습니다. Hyperforce 인스턴스의 모든 미션 크리티컬 서비스 및 데이터가 최소 3개의 가용성 영역에 분산되고 복제되어 오류 허용 및 안정성을 달성합니다. 또한 비즈니스 연속성 및 규정 준수를 위해 데이터 백업이 다른 적절한 Hyperforce 인스턴스로 복사됩니다.

Hyperforce 인프라스트럭처는 새로운 Hyperforce 인스턴스와 셀이 생성되거나 새로 고쳐지면서 지속적으로 발전하고 있습니다. 고객은 Hyperforce 물리적 세부 사항이 변경되지 않도록 방어됩니다. 트래픽을 현재 데이터 및 서비스 위치로 안전하게 라우팅하는 안정적이고 안전한 Salesforce 내 도메인(예: acme.my.salesforce.com)을 통해 외부에 표시되는 모든 고객 끝점에 액세스할 수 있습니다. 아웃바운드 트래픽(예: 메일, 웹 콜아웃)은 도메인 키 식별 메일(DKIM) 및 mTLS와 같은 보안 메커니즘을 사용하여 고객의 온 프레미스 인프라가 시간에 따라 변경될 수 있는 IP 주소와 같은 Salesforce 인프라의 물리적 세부 사항을 하드 코딩하지 않도록 하는 것이 가장 좋습니다.

Hyperforce Functional 도메인은 강력한 보안 조치로 설계되었습니다. 각 도메인은 주변에서 보호되고 분리되며, 보안을 강화하기 위해 도메인 내 서비스가 전용 계정으로 분리됩니다. 서비스 간의 통신은 서비스 메쉬 또는 유사한 프로토콜을 통해 안전하게 진행됩니다. 트래픽 관리는 모든 수신 및 발신 트래픽에 회로 차단기 또는 속도 제한과 같은 필수 제어를 검사, 라우팅, 적용하는 입력 및 발신 게이트웨이로 처리됩니다.

Hyperforce Functional Domain 내의 서비스는 보안 그룹으로 그룹화되며, 가장자리의 서비스만 공개 인터넷에 노출됩니다. 런타임 보안 정책은 서비스에 필요한 액세스 권한만 부여하도록 최소 권한 원칙을 준수하여 다양한 보안 그룹 간에 커뮤니케이션 규칙을 적용합니다.

각 지리적 영역에는 전송 계층 보안을 종료하고 프로그래밍 가능한 웹 응용 프로그램 방화벽 정책을 사용하여 위협을 예방적으로 해결하는 Hyperforce Edge 기능 도메인이 있습니다. 이를 통해 합법적인 트래픽만 Hyperforce 엔드포인트에 도달하고 안전하고 효율적인 고객 환경을 유지할 수 있습니다. 또한 Hyperforce 인스턴스 간의 내부 네트워크 연결은 엄격하게 제어되며, 개인 식별 정보를 포함하는 모든 로그 데이터는 GDPR 표준을 준수하기 위해 익명화됩니다.

Hyperforce 그리드는 동일한 컨트롤 플레인을 공유하는 여러 Hyperforce 인스턴스를 구성하며, 이 컨트롤 플레인은 적절한 경우 민감한 워크로드를 분리하도록 설계되어 있습니다. 그러면 고객 또는 시스템 데이터, 플랫폼 메타데이터 또는 그리드 전반의 모니터링 데이터가 누출되지 않습니다. 제어 플레인은 고객 대면 Hyperforce 인스턴스를 생성, 관리 및 모니터링하기 위한 필수 서비스를 호스팅하는 예비 Hyperforce 인스턴스로 구성됩니다.

모든 Hyperforce 서비스에 대한 서비스 및 인프라 코드는 소스 코드 관리, 지속적인 통합, 테스트 및 아티팩트 빌드 서비스를 활용하여 전용 컨트롤 플레인 기능 도메인 내에서 안전하게 개발됩니다. 생성된 코드는 위협 및 취약점을 스캔한 후 표준화된 디지털 서명 컨테이너에 패키지되고 이미지 레지스트리에 저장됩니다. 코드 배포는 Hyperforce 연속 배달 시스템의 승인된 파이프라인에서 처리하며 배포 권한은 승인된 팀 및 운영자에게 제한됩니다. 간격 제어 플레인은 해당 환경에 필요한 추가 보안 조치를 처리합니다.

ID 및 액세스 관리(IAM) 서비스는 적시 승인을 적용하여 액세스 기간 및 작업을 제한하며, 감사 추적은 모든 활동을 모니터링하고 실시간 감지 시스템에 피드를 제공하여 의심스러운 활동을 식별하고 경고합니다.

Salesforce가 자사 데이터 센터에서 공개 클라우드의 Hyperforce 서비스를 전환할 때 예산 생성, 비용 시각화, 자원 최적화 전략을 개정하는 것이 중요합니다.

비용 관리 접근 방식은 단순히 비용 절감이 아니라 성장을 목표로 하는 제품과 안정적인 제품을 구분하는 전략적 프로세스입니다. 제품 가용성을 유지하는 소비 기반 가격 책정 및 마진을 계획하며, Trust 핵심 가치에 부합합니다. 공개 클라우드 계정은 계층적으로 구성되고 특정 제품 및 경영진과 연결됩니다. 조직 메타데이터로 보강된 자세한 서비스 수준 자원 태그를 사용하면 개별 마이크로서비스에 대한 비용을 파악할 수 있습니다. Tableau 및 Slack과 같은 도구와 고급 예측 도구를 사용하여 경영진 및 팀에 비용, 예측, 예산 분석에 대한 실시간 데이터를 제공하여 향후 재무 계획에 대한 자신감을 부여합니다.

최적의 비용 관리를 위해 Salesforce는 절감 계획, 스팟 용량, 주문형 수용력 예약(ODCR)을 혼합하여 필요한 수용력을 보장합니다. 해당 예약은 고급 시계열 예측 및 사용자 정의 대시보드를 통해 관리되므로 인력이 감독하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 단위 트랜잭션 비용 절감(정의된 비즈니스 트랜잭션 양을 처리하는 비용)에 대한 달성 가능한 목표를 설정하는 것은 개선 사항을 촉진하는 효과적인 전략입니다. Hyperforce 단위 비용 탐색기 도구를 사용하면 팀이 단위 비용 추세를 분석하고 관리하고, 특정 서비스에 비용을 할당하고, 새로운 개선 기회를 파악할 수 있습니다. Salesforce Cloud 최적화 지표 또는 “COIN” 점수는 절약 기회의 동적 목록을 기준으로 서비스를 평가하여 서비스 팀이 최적의 자원 효율을 유지하도록 동기를 부여합니다.

지속 가능성에 대한 견고한 노력으로 탄소이력 감축을 적극적으로 추구하고 수행된 작업과 관련된 배출 측정값인 탄소 대비 단위를 줄이는 특정 목표를 설정합니다.

보안 및 가용성은 엔터프라이즈급 플랫폼의 핵심적인 요소이며 고객의 Trust 유지에 필수적입니다. Salesforce에서는 해당 컨트롤이 Salesforce Platform에 통합되며 공유 서비스 및 소프트웨어 프레임워크를 통해 자동으로 적용됩니다. 이 내장형 접근 방식을 사용하면 개별 시스템이 추가 작업 없이 혜택을 누릴 수 있습니다.

수천 개의 서비스 및 수백 개의 팀에서 이 광범위한 보안 및 가용성 컨트롤을 관리하고 지속적으로 개선하는 것은 상당한 과제입니다. 그러나 작은 세부 사항을 무시해도 보안 위반 또는 시스템 중단이 발생할 수 있으므로 매우 중요합니다.

Hyperforce 고급 보안 기능이 포함된 서비스의 개발 및 배포를 지원하는 안전하고 규정 준수적인 인프라 플랫폼입니다. 강력한 액세스 제어, 데이터 암호화, 보안 표준 준수를 제공합니다. Salesforce는 PCI/DSS, GDPR, HIPAA, FedRamp 등 40개가 넘는 보안 및 규정 준수 표준을 준수합니다.

핵심 보안 원칙에는 Zero Trust 아키텍처(ZTA)와 엔드 투 엔드 암호화가 포함되어 있으며, 모든 처리 단계에서 고객 데이터를 보호합니다. Salesforce는 보안 소프트웨어 개발 수명 주기에서 프로덕션 운영에 이르기까지 보안 표준 및 모범 사례뿐 아니라 잠재적인 위협을 완화하기 위한 강력한 응용 프로그램 수준 보안 관행을 준수합니다.

ZTA 사이버 보안 패러다임은 모든 사용자, 장치 및 서비스 연결이 위치에 관계없이 인증, 권한 부여, 연속 유효성 검사를 수행하도록 합니다. ZTA 및 공개 키 인프라 (PKI)는 현대 사이버 보안에 필수적이며, 경계 보안에 의존하지 않고 Trust 경계와 안전한 통신을 설정합니다.

그러나 PKI 배포에서는 루트 인증 기관보다 인증서 해지 및 거버넌스의 중요성을 무시하는 경우가 많습니다. Salesforce의 인증서 취소 구현은 강력하고 확장 가능하며, 종단간 PKI 보안을 지원합니다.

또한 Hyperforce 서비스 간 상호 전송 계층 보안을 통해 ZTA를 적용하며, 역할 기반 액세스 제어를 사용하는 사용자에 대해 단기 비공개 키 및 적시 액세스를 사용합니다.

Salesforce Platform은 완벽한 전달 암호화 도구 모음과 함께 TLS를 사용하여 전송 중인 데이터를 보호하므로 사용자 장치와 Salesforce 서비스 간 및 Salesforce 인프라 도메인 내에서 네트워크를 이동할 때 데이터를 보호합니다.

데이터를 유지하는 경우 Salesforce Platform은 하드웨어 보안 모듈에서 지원하는 키 관리 시스템을 사용합니다. 멀티테넌트 플랫폼에서 각 테넌트에게 고유한 암호화 키가 할당되어 테넌트 간의 키 크로스오버를 방지합니다.

커뮤니케이션 및 암호화 보안은 키 또는 무작위 데이터를 생성하기 위해 엔트로피에 크게 의존합니다. 예측 가능한 키 생성으로 인한 암호화 프로토콜의 공격에 대한 취약성을 인식하는 Salesforce Platform은 모든 키 생성 프로세스에 대해 여러 출처에서 엔트로피를 소싱하여 이러한 위험을 완화합니다. 클라우드 서비스 공급자가 활성화하는 다양한 프로세서에서 사용할 수 있는 메모리 암호화 기능을 활용하여 콜드 부트 공격으로부터 보호를 강화합니다.

Salesforce는 FIPS(연방 정보 처리 표준)와 같은 여러 규정 준수 표준을 충족하도록 사용자 정의된 JDK를 보유하고 있어 개발자 및 운영자가 직접 규정 준수 작업을 수행할 필요가 없어 프로세스를 간소화합니다. 이 사용자 정의는 XML 외부 엔티티 삽입(XXE)과 같은 위험을 방지할 뿐만 아니라 필요에 따라 암호화 전략을 교환할 수 있는 Salesforce의 암호화 민첩성과 능력을 향상합니다. 이를 통해 내부적으로 개발되었거나 오픈 리포지토리에서 소싱되었는지 여부와 상관없이 비준수 코드를 완전한 재작업 없이 FIPS 호환 코드로 변환할 수 있으므로 개발 팀의 작업량을 줄이고 기본 설계 원칙에 따라 보안을 유지할 수 있습니다.

또한 Salesforce는 보호 조치를 SSL(Secure Software Development Lifecycle)에 통합하여 크로스 사이트 스크립팅(XSS), 요청 위조(CSRF), SQL 삽입과 같은 취약성을 해결하기 위한 프레임워크를 통합했습니다.

역할 기반 액세스 제어(RBAC)로 강화된 중앙 집중식 암호 관리 시스템이 구현되어 서비스 및 사용자 액세스를 모두 보호합니다. 또한 코드 스캔 도구는 소스 코드 관리 시스템을 통해 프로덕션 환경에서 실수로 암호가 노출되는 것을 방지하기 위해 사용됩니다.

피싱은 여전히 조직에 대한 상당한 위협이며, Salesforce는 여러 업계의 Best Practice(CISA(Cyber Security and Infrastructure Security Agency) Zero Trust 원칙 등)에 따라 피싱 방지 다단계 인증(MFA)을 구현합니다. 프로덕션 액세스 권한이 있는 직원을 위한 하드웨어 지원 키와 클라우드 서비스 공급자 계정에 대한 액세스를 제어할 수 있는 보안 커널이 포함됩니다.

Salesforce는 강력한 보안 상태를 유지하기 위해 표준화된 보안 제어 기능과 Hyperforce 클라우드 네이티브 보안 서비스를 통합하여 향상된 가시성, 위협 감지, 정책 시행을 제공합니다. 실시간 모니터링, 경고, 보고를 위한 포괄적인 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템이 구축되며, 이 시스템은 지속적으로 취약점을 식별, 평가, 수정할 수 있는 종합적인 취약성 관리 프로그램 및 클라우드 보안 조치 관리 도구를 통해 지원됩니다.

또한 웹 응용 프로그램 방화벽은 다양한 공격으로부터 HTTP 트래픽을 필터링하고 모니터링하며, 방화벽, 침입 감지 및 방지 시스템, 가상 비공개 네트워크, 끝점 감지 및 응답 에이전트 등 다양한 네트워크 보안 도구를 활용하여 지속적인 모니터링 및 위협 감지를 제공합니다. 네트워크 세분화 및 마이크로 세분화가 구현되어 공격 표면을 최소화하고 잠재적인 위반을 포함합니다.

또한 Salesforce는 Hyperforce의 고유한 과제에 맞춰 강력한 사고 대응 계획을 개발 및 구현하였으며, 보안 사고를 식별, 차단 및 완화하기 위한 사전 정의된 절차를 포함하여 잠재적인 보안 위협에 대한 신속하고 효과적인 대응을 보장했습니다.

Salesforce는 고가용성이 필요한 미션에 중요한 고객 워크로드를 관리합니다. 고가용성 전략에는 서비스 소유권 모델, 사고 관리, 운영 검토와 같은 다양한 조직 패싯이 포함되어 있습니다. 전략의 핵심 기술 요소에는 모니터링 아키텍처, AI 기반 운영 자동화, 프로덕션 변경을 위한 자동화된 안전 메커니즘이 포함됩니다.

수천 개의 서비스에서 고가용성을 지속적으로 달성하기 위해 3단계 접근 방식을 통해 기술 위험을 대규모로 관리합니다.

먼저 다음과 같은 모범 사례를 정의하는 가용성 아키텍처 표준이 설정됩니다.

• 자동 페일오버를 사용하는 예비 기능 대규모 클라우드 기반 시스템에서 발생하는 지속적인 오류를 처리하기 위해 Salesforce는 높은 수준의 중복성, 완전 자동화된 오류 감지, 전체 및 부분 오류 모두에 대한 원활한 자동 복구를 사용하여 서비스를 구축합니다.
• 폭발 반경 제한 장애가 발생할 것이 있으므로 팀은 장애의 영향을 막기 위해 의도적인 폭발 반경 최대값으로 모든 서비스를 설계합니다. 가장 고전적이고 눈에 띄는 예는 Hyperforce Cell(fka Pod)입니다.
• 실패 분할화 오류가 시스템의 독립 단위 전체에서 확산되고 복합되는 것을 방지합니다. 서비스 간에 방지되는 오류가 발생하는 API 호출은 분산 시스템 전반에서 실패를 계단식으로 방지하는 핵심 패턴입니다. 이 과정에서 팀은 이중화와 분할의 균형을 주의 깊게 조정합니다.
• 자동 확장 성능 저하 없이 예측할 수 없는 부하를 제공하려면 CPU, 메모리 또는 대기열 깊이와 같은 자원의 채우기 지점에 의해 트리거되는 느린 실패 인적 연산자에 의존하지 않고 빠르게 확장하고 느리게 다운합니다.
• 빠른 롤백 모든 서비스에 대해 롤백 대상을 분 단위로 설정하고, 롤아웃 앞으로, 뒤로, 앞으로를 다시 기본 작업으로 지정하여 사전 프로덕션 환경에서 롤백을 자동으로 테스트합니다. 팀은 기능 플래그를 광범위하게 사용하여 더욱 빠르고 세부적인 긴급 스위치 및 롤아웃을 수행합니다.
• API 호출을 수신하는 모든 서비스를 보호합니다. 로드 분산, 테넌트 공정 한도, 웹 응용 프로그램 방화벽, 정교한 레이어 7 보호 기능은 인터넷에 직접 노출된 가장 외부 주변 서비스에서부터 상위 수준의 통화 서비스에서 실수로 버그에 의해 공격될 수 있는 팀의 가장 깊은 내부 서비스까지 시스템의 모든 수준에 배포됩니다.
• 약한 종속성 서비스 간의 종속성은 가능할 때마다 소프트로 설계되어 서비스가 실패하거나 독립적으로 성공할 수 있도록 합니다. 캐싱은 여기서 가장 일반적인 패턴 중 하나입니다. 다운스트림 종속성의 오래된 결과가 지속적인 기능에 적합한 경우가 많습니다.
• 비동기식 통신을 선호합니다. 서비스 간의 비동기식 중개 커뮤니케이션은 해당 서비스를 서로 분리하고 서비스 간의 부하 증가를 완화합니다.
• API 호출을 오류 허용으로 만듭니다. 일부 장애 및 일시적 네트워크 문제를 허용하기 위해 타임아웃 및 마감일, 회로 중단, 백오프가 있는 재시도와 같은 몇 가지 패턴을 사용합니다. 가능한 경우 자원 소비 및 차단을 제한하기 위해 통화를 차단하지 않는 것이 좋습니다. 구축 시간 및 통합 테스트 시 스키마 수준 린팅과 함께 이전 및 이전과 호환성이 적용됩니다.
• 서비스 할당량 및 제약 사항 관리 팀은 IP 주소, 디스크 IOps 또는 지정된 Kubernetes 클러스터의 용량과 같은 서비스 플리트 전반에 걸쳐 할당량 및 제약을 설정합니다. 팀은 근접한 제한이 런타임 시 시스템에 영향을 미치지 않도록 해당 할당량 및 제약 사용에 대해 중앙 집계, 모니터링, 경고합니다.

두 번째로, 다중 계층형 검사 모델은 서비스가 다음 표준을 충족하는지 확인합니다. 여기에는 자동화된 혼란 테스트, 안티 패턴에 대한 스캔, 린팅, 고위 설계자와의 아키텍처 검토가 포함되어 자동화에서 해결되지 않는 문제를 파악합니다.

세 번째로, 솔루션이 Hyperforce 통합되어 해당 표준을 쉽게 준수할 수 있습니다. 여기에는 자동 텔레메트리 수집, 기본 예비 기능, 페일오버 메커니즘, 로드 분실 및 DDoS 방어와 같은 내장형 보호 기능이 포함되며, 개별 서비스에 대해 모두 기본적으로 활성화됩니다.

Salesforce는 메트릭, 로그, 이벤트 및 추적을 비롯한 대용량의 원격 데이터를 처리하며, 기존 모니터링 솔루션은 항상 효율적으로 관리할 수 없습니다.

이를 해결하기 위해 Salesforce는 소프트웨어 개발 수명 주기, 운영, 지원 기능과 통합되는 포괄적인 관찰 가능성 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 엔지니어링 및 고객 지원 팀을 위한 통합 환경을 제공하며, 규모 요구를 충족하고 타사 소프트웨어의 라이센스 비용을 절감합니다.

OpenTSDB 및 HBase에 구축된 Salesforce의 메트릭 인프라는 시계열 데이터의 대규모 수집, 저장, 실시간 쿼리를 지원합니다. 비실시간 사용 사례는 Trino 및 Iceberg를 활용하여 분당 20억 개가 넘는 메트릭을 처리하여 CPU 활용도, 메모리 사용량, 요청 비율에 대한 인사이트를 제공합니다. 로그 관리를 위해 Salesforce는 강력한 색인화 및 검색 기능에 Splunk을 사용합니다. Apache Druid는 사용자 상호 작용 및 시스템 이벤트를 이해하는 데 중요한 대규모 이벤트 데이터의 실시간 수집 및 분석을 지원합니다. 마이크로서비스 전반에서 배포된 추적은 OpenTelemetry 및 ElasticSearch를 사용하여 관리되므로 특정 대기 시간 및 오류 지점을 식별하는 데 도움이 됩니다.

또한 Salesforce는 데이터 수집 및 텔레메트리 매장을 위한 기술 스택과 통합되는 응용 프로그램 성능 모니터링(APM) 인프라를 구현했습니다. 이 응용 프로그램 자동 계측은 데이터 수집을 간소화하고 서비스 전반에서 일관된 텔레미터리를 보장합니다. APM의 통합 대시보드는 다양한 데이터 유형을 연관시켜 엔지니어가 성능을 모니터링하고, 문제를 진단하고, 통합형 인터페이스를 통해 시스템을 최적화할 수 있는 능력을 강화합니다.

관찰 가능성 도구를 표준화함으로써 Salesforce는 배포된 추적을 사용하여 서비스 전반에서 서로 다른 텔레메트리 유형을 연결합니다. 이를 통해 전체 서비스 에코시스템을 시각화하고 요청을 세분화하여 추적하는 포괄적인 서비스 종속성 그래프가 생성됩니다. 이 기능은 문제를 파악하고, 지체 지점을 식별하고, 변칙 감지, 예측 분석, 자동 수정과 같은 AI 중심 기능을 지원하는 데 매우 중요합니다.

사고 해결 시간을 늘리기 위해 AI 운영(AIOps) 에이전트를 개발하여 소수의 사례에만 중재하여 사람을 대신하여 사고를 자동으로 감지, 분류, 수정합니다. AIOps 에이전트는 복잡한 반응형 에이전트 기반 시스템을 쉽게 개발하도록 설계된 확장 가능한 다중 에이전트 반응형 툴킷입니다. 이는 매우 모듈식이며 다양한 도구를 사용하여 기능을 확장할 수 있습니다. 에이전트 수가 증가하면서 효율적으로 확장하도록 설계되었습니다. 주요 기능에는 에이전트가 환경의 변화에 동적으로 반응할 수 있는 반응형 아키텍처, 에이전트 기능을 확장하기 위한 도구를 쉽게 통합할 수 있는 도구 향상, 다양한 계획 모듈을 연결하여 에이전트의 계획 전략을 사용자 정의할 수 있는 플러그블 계획 모듈이 포함됩니다.

작성 시점의 핵심 CRM 제품 사고 중 91%에 대해 Merlion 라이브러리의 고급 기계 학습 모델을 사용하여 사전 예방적 인 감지가 수행되었습니다. 이는 AI 연구 팀이 개발한 공개 소스 라이브러리입니다. Merlion은 격리 포레스트, 통계, 랜덤 포레스트, 장기간 단기 메모리(LSTM) 신경 네트워크와 같은 기계 학습 모델의 집합으로, 시스템에서 생성된 광범위한 텔레메트리 데이터를 거의 실시간으로 처리합니다.

작성 시 사고의 79%가 에이전트의 작업에 의해 자동으로 해결됩니다. AIOps 에이전트는 로그, 프로필, 진단, 시계열, 서비스별 아티팩트와 같은 데이터 벡터를 처리하고 정렬하여 수정 조치를 권장할 수 있습니다. AIOps 에이전트 컨트롤러 및 플래너가 프로덕션에서 작업을 수행할 특정 기술을 가진 에이전트를 선택합니다.

인적 참여가 필요한 나머지 사고의 경우 AIOps 에이전트가 해결되지 않은 문제를 적절한 서비스 팀으로 효율적으로 분류합니다. 문제 레코드, 사고, JFR, 로그와 같은 운영 데이터 집합에 대해 교육을 받고 필요한 전문 지식을 보유한 팀에게 전달되는 사내 정밀 조정 모델인 XGenOps를 사용하여 각 사고의 특성과 컨텍스트를 지능적으로 이해하여 이를 수행합니다. 이렇게 하면 일주일에 2,800시간이 넘는 엔지니어링 시간이 절약되어 엔지니어가 해결되지 않은 문제를 분류할 필요가 줄어듭니다.

매주 수행되는 250,000건의 프로덕션 변경으로 인해 중단될 위험을 관리하기 위해 완전 자동화된 배포 시스템을 사용하여 안전한 변경 관행을 적용하여 인적 오류를 방지합니다. 기본 제공 시스템은 확장하거나 사용자 정의할 수 없었으므로 보다 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있었습니다.

사용자 정의 연속 배포 시스템은 업계 표준 파란색/녹색 배포 전략에 따라 여러 계층을 통해 안전을 보장합니다.

• 각 변경 사항에 대한 필수 테스트 증거입니다.
• 변경 사항의 초기 Canary 테스트입니다.
• 폭발 반경이 제어된 단계별 배포.
• 배포 단계 간 배치 및 상태 확인
• 기존 중재 및 사고와의 충돌 완화

또한 연속 통합 시스템은 AI가 선택한 수백만 개의 테스트를 실행하도록 최적화되어 회귀 위험을 최소화하면서 신속하게 릴리스할 수 있습니다.

Salesforce Platform의 핵심 아키텍처 원리는 메타데이터 기반 디자인입니다. Salesforce 엔지니어는 멀티테넌트 서비스 및 데이터 저장소를 만듭니다. 플랫폼의 각 응용 프로그램은 기본적으로 개별 고객이 이러한 멀티테넌트 서비스를 활용하는 방법을 맞춤 설정하는 메타데이터 컬렉션입니다. 따라서 Salesforce Platform에 대한 일반적인 마케팅 구문은 "메타데이터를 통해 모든 항목에 액세스할 수 있음"입니다.

플랫폼은 구조화되고 강력하게 유형이 지정된 메타데이터를 강조합니다. 이 메타데이터는 고객 환경과 기본 Salesforce 인프라 및 구현 간의 추상 계층 역할을 합니다. 이 접근 방식은 응용 프로그램의 유용성과 품질을 모두 향상합니다. 예를 들어, 고객은 SQL 스키마 정의 및 쿼리를 사용하는 대신 Salesforce 개체(sObject) API를 통해 엔티티, 필드, 레코드와 같은 구조화된 메타데이터와 상호 작용합니다. 이 설계를 통해 플랫폼은 애플리케이션을 다시 작성할 필요 없이 새 데이터 저장소 기술을 통합하거나 기존 데이터 저장소 기술을 수정할 수 있으므로 지속적인 개발 모범 사례를 지원할 수 있습니다.

Salesforce Platform 아키텍처는 앱 구축 및 확장에서 4개의 핵심 페르소나를 지원하는 "계층화된 확장" 접근 방식을 제공합니다.

• Salesforce 엔지니어링: 팀은 광범위한 릴리스 프로세스를 통해 모든 서비스 및 런타임에 배포되는 Sales Cloud 및 Service Cloud와 같은 기본 앱을 개발합니다. 이러한 앱은 라이센스 및 프로비저닝 메커니즘을 통해 모든 테넌트에서 사용할 수 있습니다.
• 외부 파트너: 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 및 기타 파트너는 Salesforce에서 만든 메타데이터를 확장하여 Sales Cloud 데이터 모델에 대한 스키마 확장 또는 Service Cloud 사례 레코드에 대한 추가 확인 규칙과 같은 추가 가치 솔루션을 구축할 수 있습니다. 여러 고객에게 배포할 수 있도록 이러한 솔루션을 패키징할 수 있습니다.
• 조직별 IT 관리자 및 개발자: ISV가 제공하는 것 이상의 응용 프로그램을 사용자 정의하여 독점 프로세스 또는 지역별 프로세스와 같은 고유한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 조정할 수 있습니다.
• 개별 최종 사용자: 최종 사용자는 목록 보기에서 열 순서 변경 또는 기본 탭 설정 등 앱 환경을 개인 설정할 수 있습니다.

각 페르소나는 하위 레이어가 상위 레이어의 페르소나 변경 사항에 의존하지 않도록 하거나 강력한 버전 관리 및 이전 버전 호환성 계약을 유지하여 동일한 응용 프로그램에서 독립적으로 반복할 수 있습니다.

"계층형 확장" 개념을 강조하는 기능 중 하나는 네 가지 계층 모두의 비즈니스 논리가 예측 가능한 순서대로 적용되도록 하는 실행 레코드 저장 순서입니다. 이렇게 하면 조직 관리자 또는 IT 개발자가 결정한 보다 구체적인 상위 계층 비즈니스 논리가 Salesforce 또는 외부 파트너가 제공할 수 있는 레코드 저장 시 하위 계층 논리를 적절하게 재정의할 수 있습니다.

또한 플랫폼의 메타데이터 프레임워크는 “핵심” 런타임과 관계형 데이터베이스에 연결된 마티테넌스가 내장된 독점 개체 관계 매퍼(ORM)를 활용합니다. 이 핵심 런타임은 공유 메모리 상태, 참조 무결성 검증, 트랜잭션 커밋을 활성화하므로 앱 안정성에 우선 순위를 지정하고 앱 배포의 신뢰성을 향상합니다. 애플리케이션 복잡성의 증가하는 규모를 지원하기 위해 아키텍처가 지속적으로 발전하고 있습니다. 예를 들어 2025년 10월부터 Salesforce에서 정의한 엔티티가 85,000개가 넘고 고객이 정의한 사용자 정의 엔티티가 300만 개가 넘습니다.
기존에는 Core 런타임에서 대부분의 플랫폼 및 앱 기능을 호스팅했습니다. 이제 Salesforce Platform의 현재 아키텍처에 수백 개의 독립 메타데이터 기반 서비스가 포함됩니다. 핵심 런타임은 응용 프로그램 메타데이터의 단일 레코드 시스템으로 유지되며, 메타데이터 관리를 위한 단일 아키텍처의 고유한 이점을 활용합니다. 관련 메타데이터가 독립 서비스의 로컬 캐시에 동기화되어 응용 프로그램 런타임을 위한 다양한 확장 가능한 서비스 배열을 제공합니다.

데이터는 조직의 필수 자산이며, Hyperforce Salesforce의 저장소에 대한 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다. 주요 과제는 응용 프로그램에 대한 유틸리티를 최적화하는 방식으로 데이터를 저장하는 것입니다. Salesforce Platform은 다양한 저장소 및 액세스 요구 사항을 수용하여 데이터 레이어를 변환했습니다. 다양한 요구를 충족하기 위해 비용, 읽기/쓰기 속도, 저장소 용량, 데이터 유형의 균형을 효과적으로 조정할 수 있습니다.

AI 및 분석이 점점 더 많은 엔터프라이즈 응용 프로그램을 형성함에 따라 데이터가 피벗 요소로 등장했습니다. 중요한 점은 AI와 분석을 사용하여 프로세스를 학습, 분석, 결정, 자동화할 수 있다는 것입니다.

데이터는 SOR(System of Record) 데이터베이스에서 생성되므로 비즈니스의 운영 요구 사항을 충족합니다. 그런 다음, AI 및 분석 기반 응용 프로그램을 구동하는 데 필요한 다양한 변환을 빅 데이터 플랫폼으로 전환합니다.

트랜잭션 정보에서 분석 인사이트까지 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 가치를 추출하고 정교한 응용 프로그램을 지원하는 데 매우 중요합니다. Salesforce 데이터베이스(SalesforceDB)는 SOR 데이터를 관리하기 위한 주요 트랜잭션 데이터베이스로서 눈에 띄지만 Data 360은 AI 및 분석 기능을 향상하는 강력한 빅 데이터 플랫폼으로 사용됩니다.

트랜잭션 데이터 및 메타데이터는 Salesforce Platform에 필요합니다. SalesforceDB는 주요 공급자의 다른 클라우드 데이터베이스와 유사하지만 Salesforce 아키텍처에 대한 사용자 정의 기능을 제공하는 Salesforce 멀티테넌트 워크로드를 위해 특별히 설계된 최신 클라우드 네이티브 관계형 데이터베이스입니다. PostgreSQL을 확장하고, 계산 및 저장소를 분리하며, Kubernetes 및 클라우드 저장소를 활용하여 암호화 및 Sandbox와 같은 테넌트별 기능으로 작업을 향상합니다.

SalesforceDB는 모든 트랜잭션 CRM 데이터(월별 트랜잭션 수가 1.1조 개 이상)와 Data 360 및 관련 서비스의 메타데이터를 처리합니다. 주요 목표는 내구성, 가용성, 성능 및 보안을 통해 Trust 확보하고, 대규모 고객을 위해 확장하고, 간소화되고 신뢰할 수 있는 클라우드 작업을 수행하는 것입니다. 계산 및 저장소 계층을 구분하는 디자인, 변경할 수 없는 분산형 스토리지 시스템, 로그 구조 병합 트리 데이터 액세스를 통해 이러한 목표를 달성할 수 있습니다. 이렇게 하면 저장소의 데이터를 테넌트별로 암호화하고 효율적인 Sandbox 및 마이그레이션과 같은 고급 기능을 사용할 수 있습니다.

SalesforceDB 서비스 아키텍처는 세 가지 가용성 영역에서 실행되며, 노드 또는 전체 영역이 손실된 경우에도 시스템을 계속 사용할 수 있도록 이러한 영역에서 컴퓨팅 및 저장소가 복제됩니다. 모든 서비스가 Kubernetes에서 실행되어 자동화된 오류 복구 및 서비스 배포를 활성화합니다.

높은 수준의 내구성 및 가용성을 제공하기 위해 SalesforceDB의 최종 레코드 시스템은 AWS의 S3와 같은 클라우드 스토리지입니다. 보관 및 지역 간 복제와 같은 작업은 이 클라우드 저장소 수준에서 관리됩니다. 저장소 개체는 변경할 수 없으므로 고가용성을 위해 데이터 배포 및 복제를 향상합니다.

SalesforceDB는 클라우드 저장소의 대기 시간이 많으므로 저장소 캐시를 사용하여 데이터에 액세스합니다. 캐시는 노드 클러스터에 저장소 개체의 임시 사본을 유지하는 배포된 저장소 시스템으로, 데이터베이스에 필요한 대로 복제 및 지속성을 보장합니다. 별도의 캐시는 트랜잭션 로그 저장소 및 데이터 파일 저장소에 사용됩니다.

SQL 계산 계층은 기본 데이터베이스 클러스터와 3개의 다른 가용성 영역에 있는 2개의 대기 클러스터로 구성됩니다. 기본 클러스터는 모든 데이터베이스 수정 사항을 처리하고, 대기 클러스터는 쿼리 작업만 처리합니다.

SalesforceDB는 변경 사항이 처음에 트랜잭션 로그에 기록되고 메모리에 누적되는 로그 구조화된 병합 트리(LSM) 데이터 구조를 활용합니다. 커밋된 변경 사항은 정기적으로 병합 및 축소되어 저장소 효율성을 최적화하는 키 정렬 데이터 파일에 집계적으로 작성됩니다.

이 구조는 저장소를 직접 업데이트하는 데이터베이스에서 일반적인 동시 업데이트 문제를 효과적으로 해결합니다. SalesforceDB는 LSM 접근 방식을 사용하여 변경할 수 없는 저장소와 같은 중요한 기능을 지원하므로 Salesforce 워크로드를 관리하기 위한 강력한 솔루션입니다.

저장소의 데이터는 변경할 수 없으며 데이터 파일이 작성되고 표시되면 변경되지 않습니다. 트랜잭션 로그는 추가 전용으로 데이터 액세스 패턴을 간소화하고 신뢰성을 향상합니다. 이 구조는 비협정 판독을 지원하고 백업을 간소화하며 확장성을 향상하며 스토리지 가상화를 쉽게 수행하므로 클라우드 환경에 적합합니다.

SalesforceDB의 트랜잭션은 여러 가용성 영역에서 커밋되므로 노드 또는 영역이 실패해도 데이터가 손실되지 않습니다. 실패가 발생하면 비행 중 트랜잭션이 중단되고 커밋된 트랜잭션이 성공적으로 복구됩니다. 실패로 인해 커밋된 데이터가 손실되지 않으므로 새 노드로 페일오버가 자동화됩니다.

클러스터 관리 소프트웨어는 쿼럼을 모니터링하고 소유권 이전을 관리하여 페일오버를 자동으로 처리합니다. 이 프로세스는 비상 상황에서뿐만 아니라 정기적인 패치를 수행하는 동안 정기적으로 사용되므로 지속적인 사용을 통해 시스템의 신뢰성을 향상합니다. 짧은 데이터베이스 재시작은 일반적으로 최종 사용자에게 인식되지 않으므로 원활한 사용자 환경을 유지합니다.

Salesforce는 매년 세 가지 주요 스키마 업데이트를 수행하며, 매주 더 작은 스키마가 업데이트됩니다. SalesforceDB는 고객에게 영향을 미치지 않고 이러한 업데이트를 수행할 수 있는 중단 시간 스키마 작업을 제공합니다.

트랜잭션 데이터베이스는 여러 가용성 영역에서 캐시되고 클라우드에 저장되는 고객 데이터의 기본 리포지토리로 사용됩니다. 각 데이터 블록은 저장소 계층 및 데이터베이스 엔진 모두에서 확인되는 변경할 수 없는 체크섬으로 보호됩니다. 데이터베이스는 계보 추적을 수행하여 주문 외 변경 사항 또는 누락된 버전을 감지하고 색인과 기본 테이블 간 지속적인 일관성 검사를 실행합니다.

랜섬웨어 방지를 위해 데이터베이스는 전체 및 증분 트랜잭션 로그 백업을 모두 포함하여 다른 계정 아래에 있는 별도의 저장소에 보관됩니다. 이러한 백업은 복원 테스트 프로세스를 통해 정기적으로 확인됩니다. 또한 클라우드 인프라는 사전 구성되었지만 활성화되지 않았으므로 필요에 따라 데이터 복원 요청을 관리할 수 있습니다.

각 Salesforce 조직은 SalesforceDB 서비스를 포함하는 Hyperforce 셀에 포함되어 있습니다. 이 설정은 Hyperforce 아키텍처를 통해 새로운 셀을 생성하여 빠른 글로벌 확장을 허용하며, 트래픽을 셀 간에 쉽게 이동하여 로드를 관리할 수 있습니다. 그러나 고객의 작업 부하와 비즈니스 요구가 증가함에 따라 단일 데이터베이스 인스턴스의 용량이 부족할 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 SalesforceDB는 저장소와 계산 계층 모두에 가로 크기 조정 아키텍처를 적용합니다. 클라우드 저장소는 가상적으로 무제한이며, 캐시 레이어는 수요에 맞춰 자동으로 확장됩니다. 또한 데이터베이스 컴퓨팅 노드를 추가하여 계산 계층을 확장할 수 있으며, 이는 조정하지 않고도 공유 비변경 가능한 저장소에서 효율적으로 읽을 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 SalesforceDB가 특수 네트워킹 또는 하드웨어 없이 상위 상용 클러스터 데이터베이스 아키텍처와 일치하거나 초과하는 확장성을 달성할 수 있습니다.

Salesforce는 단일 데이터베이스에서 여러 테넌트를 호스팅하는 멀티테넌트 응용 프로그램입니다. 각 테이블 레코드에는 소유권을 구별하기 위한 테넌트 ID가 포함되며, Salesforce의 응용 프로그램 계층에 추가된 자동 쿼리 조건자를 통해 테넌트 격리가 유지됩니다.

SalesforceDB는 이 모델에 맞게 조정되어 테넌트별 DDL, 메타데이터, 런타임 프로세스를 지원하여 신뢰성, 성능, 보안을 향상합니다. 행별 테넌트 모델의 낮은 오버헤드를 데이터베이스별 테넌트-스키마의 효율성과 결합합니다.

SalesforceDB에서 테넌트 ID는 LSM 데이터 구조에서 테넌트별로 데이터를 클러스터링하여 액세스 효율성을 향상하는 다중 테넌트 테이블의 기본 키의 일부입니다. 이 설정은 효율적인 데이터 액세스 및 테넌트별 암호화뿐만 아니라 테넌트 데이터 관리를 간소화합니다. 축소 메타데이터 구조로 인해 메타데이터 조정이 최소화되어 테넌트를 쉽게 복사하거나 이동할 수 있습니다.

AI, 분석, 데이터 기능은 현대 기업에서 매우 중요합니다. 엔터프라이즈는 이미 Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift와 같은 성숙한 빅 데이터 플랫폼에 투자하고 있습니다. 그러나 많은
고객은 데이터 중단, AI 처리 부족, 오래된 데이터 또는 기존 비즈니스 프로세스 내의 비활성으로 인해 데이터에서 비즈니스 가치를 도출하지 못하고 있습니다. 고객 참여를 한눈에 파악하여 고객 데이터를 하나의 신뢰할 수 있는 단일 소스로 중앙 집중화하는 것은 비즈니스에 매우 중요하며 데이터 조각화와 시스템 관리의 복잡성으로 인해 어려운 작업입니다. Salesforce는 생성형 AI 및 기계 학습 인사이트를 기반으로 데이터를 기반으로 데이터, AI, CRM을 가상 원에 통합하여 고객을 포괄적으로 파악할 수 있도록 돕고 있습니다.

SalesforceDB는 구조화된 데이터의 고성능 트랜잭션 워크로드에 최적화되어 있으며, AI 및 분석 워크로드는 다양한 소스에서 대량의 비정형 데이터를 처리하고 복잡한 쿼리 및 배치 처리를 수행해야 합니다. 이러한 요구 사항을 해결하기 위해 Salesforce는 Data 360을 개발하였으며, 데이터를 안전하고 효율적으로 통합, 저장, 처리하고 AI 및 분석 요구를 지원하며 실시간 엔터프라이즈 운영을 지원하도록 설계된 플랫폼입니다.

Hyperforce 구축된 Data 360은 AI 및 Analytics를 위한 기본 플랫폼으로 제공하며, 다음을 제공합니다.

• 연결을 통해 데이터 사일로를 통합하는 통합 인프라 및 코드 없는 플랫폼
• 실시간 및 거의 실시간 데이터 수집
• 제로 카피 연합
• 처리할 데이터 정리, 준비, 형성
• 구조화된 데이터 및 비정형 데이터에 대한 통합 쿼리 서비스
• 인사이트 생성을 위한 분석 및 AI/ML 모델 개발
• 데이터 트리거 작업 및 활성화
• 생성형 AI 검색 증강 생성(RAG) 지원
• 포괄적인 정책 기반 거버넌스

Data 360 아키텍처는 아래에 요약된 여러 구성 요소 및 기능을 지원합니다.

Data 360은 배치, 거의 실시간, 실시간 데이터 처리를 위해 다양한 구조화된 비정형 데이터 소스에서 효율적인 수집 파이프라인을 지원합니다. Data 360의 수집 서비스는 대기 시간이 낮고 B2C 규모에 적합한 ELT(Extract-Load-Transform) 패턴에 따라 작동합니다. 실시간 수집에는 API 및 대화형 스트림이 포함되며, 거의 실시간 소스에는 자세한 제품 사용량이 포함됩니다. 수집되면 데이터가 광범위하게 변환되어 준비, 조화(예: 다양한 연락처 유형 통합)하고 효과적인 쿼리, 분석, AI 응용 프로그램을 위해 모델링됩니다. 플랫폼에는 즉시 사용할 수 있는 광범위한 조화 데이터 모델도 포함되어 있습니다.

Data 360은 Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud와 같은 Salesforce 응용 프로그램과 원활하게 통합됩니다. 또한 외부 데이터 소스에 대한 수백 개의 커넥터를 제공하여 원활한 데이터 통합을 보장합니다.

Data 360은 배치, 스트리밍, 실시간 시나리오에 대한 대규모 데이터 관리 및 처리를 처리하도록 설계된 Iceberg/Parquet 기반의 네이티브 레이크하우스 아키텍처를 제공합니다. 이 아키텍처는 AI 및 분석 응용 프로그램에 매우 중요한 구조화된 데이터와 비정형 데이터를 모두 지원합니다.

Azure, AWS 또는 GCP와 같은 클라우드 기반 데이터 레이크에서 기본 저장소는 일반적으로 폴더 및 계층으로 구성된 파일입니다. 이 호수는 쿼리 및 AI/ML 처리와 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 더 높은 수준의 구조적 및 의미적 추상화를 도입하여 이 구조를 강화합니다. 기본 추상은 구조 및 의미론을 정의하는 메타데이터가 포함된 테이블이며, Data 360에서 추가 의미론 레이어를 추가하여 아이세버그 또는 델타 레이크와 같은 오픈 소스 프로젝트의 요소를 통합합니다.

레이크하우스의 추상 레이어:

• Parquet 파일 요약: 기본적으로 저장소는 Parquet 형식의 데이터 레이크 파일(예: AWS의 S3 또는 Azure의 Blob)으로 구성됩니다. 소스 테이블의 데이터는 여러 파티션에서 Parquet 파일로 저장되며, 각 테이블은 해당 파일의 모음입니다.
• Iceberg Table Abstraction: 테이블은 폴더로 구성되며, 데이터 파티션은 해당 폴더 내에 Parquet 파일로 저장됩니다. 파티션을 수정하면 새 Parquet 파일이 스냅샷으로 표시됩니다. Iceberg는 스키마, 파티션 사양, 스냅샷을 자세히 설명하는 각 테이블의 메타데이터 파일을 관리합니다.
• Salesforce Cloud 테이블 요약: 이 레이어는 아이스버그에서 구축되며, 대상 파일 크기 및 압축과 같은 구성과 함께 열 이름 및 관계와 같은 의미 있는 메타데이터를 추가합니다. Snowflake 및 Databricks와 같은 다양한 플랫폼에서 테이블을 추상화하여 기본 스토리지 플랫폼 세부 사항으로부터 Data 360 응용 프로그램을 보호합니다.
• 레이크 액세스 도서관: 이 라이브러리는 Salesforce Cloud 테이블에 대한 액세스 권한을 제공하며, 데이터와 메타데이터를 모두 처리하고 응용 프로그램 개발자의 기본 저장 메커니즘을 추상합니다.
• Big Data Service Abstraction: 여기에는 쿼리용 Trino 및 Hyper와 같은 처리 프레임워크와 클라우드 테이블 플랫폼 전반에서 처리하는 Spark가 포함됩니다.

Data 360 레이크하우스는 B2C 규모, 실시간 수집, 처리, 스키마 적용 및 진화, 스냅샷을 지원하며 개방형 저장소 형식을 사용합니다.

실시간 분석 및 에이전트 애플리케이션을 지원하기 위해 Data 360은 추가적인 낮은 대기 시간 저장소(LLS)를 사용하여 레이크하우스의 주요 데이터 저장소를 늘립니다. Data 360의 실시간 처리 계층은 메모리의 실시간 신호 및 참여 데이터를 분석합니다. 메모리 기반 저장 용량이 제한되므로 모든 데이터를 한 번에 처리할 수 없습니다. Data 360은 이러한 제한 사항을 제거하기 위해 이 LLS를 추가하여 확장 가능한 실시간 처리를 활성화합니다.

Low Latency Store는 레이크하우스의 페타바이트 규모 NVMe(SSD) 저장소 계층입니다. 이는 견고한 캐시이며 대부분의 데이터는 결국 레이크하우스로 이동하여 장기간 유지됩니다. 실시간 레이어의 세션 내 데이터는 후속 빠른 액세스를 위해 저 대기 시간 저장소로 플러시할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트 대화에서 메모리에서 최근 메시지를 처리하고 이전 메시지를 LLS에 플러시할 수 있습니다. 이전 대화가 필요한 경우 LLS에서 몇 밀리초 이내에 액세스할 수 있습니다. NVMe 기반 저장소를 사용하면 대량의 데이터를 밀리초 대기 시간으로 저장하고 액세스할 수 있습니다. 데이터는 오래 지속되도록 레이크하우스로 이동할 수 있습니다.

또한 실시간 처리 또는 실시간 경험 증강에 필요한 레이크하우스의 데이터가 검색되어 LLS에 유지됩니다. 예를 들어 고객 프로필 컨텍스트가 미리 가져오거나 레이크하우스에서 가져와 LLS에 캐시됩니다. 또한 세션 내 처리의 실시간 처리에 필요한 레이크하우스 개체 및 기타 개체도 LLS에 캐시할 수 있습니다. LLS는 메모리, SSD, 레이크하우스 스토리지 레이어를 사용하여 실제 저장소 계층에 실시간 레이어를 활성화하며, 각 계층 간에 데이터가 원활하게 마이그레이션됩니다.

또한 Data 360은 고객이 관리하는 키를 사용하는 테넌트 수준 암호화(TLE)를 비롯한 보안에 대한 강력한 지원을 제공하며, 거버넌스 기술을 통해 개인정보 보호 및 규정 준수를 지원합니다. 핵심은 엔티티, 운영, 환경 요소와 관련된 특성을 기반으로 액세스를 동적으로 평가하는 특성 기반 액세스 제어(ABAC) 지원입니다. 이 시스템은 임의 및 필수 액세스 제어를 모두 지원합니다.

ABAC를 보완하는 자세한 데이터 분류 시스템은 민감도 및 목적별로 데이터를 분류하여 규정 준수, 위험 관리, 사고 대응을 향상합니다. ABAC와 이 분류 시스템은 함께 포괄적인 데이터 관리를 제공하므로 Data 360 내의 데이터가 안전하고 효율적으로 관리됩니다.

Data 360은 AppExchange 통해 메타데이터, 패키징, 확장성, 사용자 환경, 응용 프로그램 배포를 위해 Salesforce Platform과 긴밀하게 통합됩니다. 고객은 다른 Salesforce 메타데이터와 마찬가지로 레이크하우스 스트림 및 테이블의 메타데이터를 정의하고 관리할 수 있습니다. 모든 데이터 개체(연합 또는 외부 테이블 포함)는 Salesforce 개체로 표시되고 Data 360의 데이터 저장소에서 지원되는 가상 엔티티로 모델링됩니다. 개발자가 Salesforce Platform에서 응용 프로그램을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

Data 360은 제로 카피 연합에 대한 광범위한 지원을 제공하므로 사용자는 Snowflake 및 Redshift와 같은 외부 데이터 웨어하우스, Google BigQuery, Databricks, Azure Fabric과 같은 레이크하우스, SQL 데이터베이스 및 Excel을 비롯한 다양한 파일 유형과 통합할 수 있습니다. Data 360은 이미지에 표시된 대로 실시간 쿼리 및 액세스 가속화를 사용하여 파일 및 쿼리 기반 연합을 지원합니다. 레이블(1) 및(2)은 외부 데이터 레이크/웨어하우스/데이터 소스의 데이터에 액세스하기 위한 Data 360의 쿼리(실시간 쿼리 푸시다운 포함) 및 파일 기반 연합을 보여주며, 레이블(3)은 외부 데이터 레이크/데이터 소스의 연합 액세스 가속화를 강조합니다. 레이블(4) 및(5)은 외부 데이터 레이크/웨어하우스와 Data 360의 쿼리 및 파일 기반 데이터 공유를 보여줍니다. 기능은 Slack 및 Google Drive와 같은 비정형 데이터 소스에도 확장되며, Data 360의 비정형 처리 파이프라인에서 액세스할 수 있습니다. 또한 Data 360은 외부 소스에서 연합된 데이터에 대한 Salesforce 개체 추상 및 데이터 액세스를 쉽게 지원하므로 Salesforce Platform 및 응용 프로그램 전반에서 해당 데이터에 액세스할 수 있습니다.

Data 360은 고급 ID 확인 기능을 갖춘 CDP를 통합하여 포괄적인 참여 내역과 함께 통합 개인 식별자 및 프로필을 만듭니다. 이 플랫폼은 정확한 일치 규칙과 퍼지 일치 규칙을 모두 활용하는 ID 그래프를 지원하여 B2B(B2B) 및 B2C(B2C) 프레임워크를 모두 처리하는 데 숙련되어 있습니다. 이러한 ID 그래프는 다양한 채널의 참여 데이터로 보강되므로 중요한 분석 인사이트 및 세그먼트가 포함된 자세한 프로필 그래프를 작성하는 데 도움이 됩니다.

또한 CDP를 사용하면 Salesforce의 Marketing Cloud, Facebook, Google 등 다양한 플랫폼에서 효과적으로 세분화 및 활성화할 수 있습니다. 즉시 의사 결정을 내리고 개인 설정을 할 수 있도록 배치, 거의 실시간, 실시간으로 고객 프로필을 처리합니다. 이 기능은 B2C 및 B2B 시나리오 모두에서 상호 작용을 강화하여 비즈니스가 고객의 요구와 행동에 빠르고 정확하게 대응할 수 있도록 합니다.

Data 360은 다양한 레이크하우스 테이블 및 상호 관계에서 파생된 비정규화 개체인 JSON 형식의 엔터프라이즈 데이터 그래프를 제공합니다. 여기에는 개인의 구매 및 탐색 내역, 사례 내역, 제품 사용, 기타 계산된 인사이트를 포괄하는 CDP에서 만든 "프로필" 데이터 그래프가 포함되며 고객 및 파트너가 확장할 수 있습니다. 해당 데이터 그래프 특정 응용 프로그램에 맞게 조정되며 관련 고객 또는 사용자 컨텍스트를 제공하여 생성형 AI 프롬프트 정확성을 향상합니다.

또한 추출된 엔티티 및 비정형 데이터에서 관계와 같이 파생된 Knowledge 수집하고 모델링하는 Knowledge 그래프를 포함하도록 이러한 데이터 그래프 확장할 계획이 있습니다. Data 360의 실시간 레이어는 프로필 그래프를 활용하여 실시간 개인 설정 및 세분화를 수행합니다.

Data 360의 실시간 레이어는 웹 및 모바일 클릭 스트림, 방문, 장바구니 데이터, 결제와 같은 이벤트를 밀리초 대기 시간으로 처리하도록 설계되어 고객 경험 개인 설정을 향상합니다. 즉시 개인 설정을 위해 실시간 참여 데이터, 세그먼트, 계산을 사용하여 CDP의 고객 참여를 지속적으로 모니터링하고 고객 프로필을 업데이트합니다.

예를 들어 소비자가 쇼핑 웹 사이트에서 항목을 구매하면 실시간 레이어가 이 이벤트를 빠르게 감지 및 수집하고, 소비자를 식별하고, 업데이트된 평생 지출 정보로 프로필을 보강합니다. 이를 통해 사이트에서 몇 초 이내에 환경을 개인 설정할 수 있습니다. 또한 이 계층에는 실시간 트리거 및 응답 기능이 포함되어 있어 고객 상호 작용을 기반으로 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.

개인 설정은 대상이 될 페르소나, 관련 콘텐츠 및 권장 사항을 전달할 시기 및 위치, 말할 내용 및 빈도를 파악하는 것입니다. Data 360의 개인 설정 서비스 플랫폼 기능은 맞춤형 환경을 통해 목표 달성을 최적화하기 위해 결정되는 오케스트레이터입니다. 이 플랫폼은 다음 기능을 제공합니다.

• Data 360에서 프로필, 활동, 자산 데이터를 해석하는 일관된 모델 집합 및 방법
• 플랫폼 통합 실험(예: A/B/n 또는 다중 암 범죄자 결정).
• 구성, ML 교육 시간, 런타임(ML 추론)을 통해 설계 시 목표 통합
• B2C 규모, 실시간 및 배치 상호 작용 지원(익명 사용자, 대용량 실시간/대화형 외부, 대용량 내부 배치).
• Data 360을 통해 분석을 구동합니다.
• 다른 당사자(내부 및 외부 모두)의 AI 모델과 서비스를 통합하는 패턴입니다.
• OOTB 구현 가치가 높은 AI 중심 사용 사례(프로모션/콘텐츠 선택, 제품 권장 사항, 가격 책정 결정에 대한 컨텍스트 범주 등 다양한 ML 알고리즘을 사용하는 권장 사항 및 결정).

Data 360은 데이터 이벤트에 대한 파이프라인 활성화를 지원하는 활성 플랫폼입니다. 예를 들어, 고객의 계정 잔고가 떨어지는 등 중요한 이벤트가 Salesforce 플로를 트리거하여 해당 작업을 오케스트레이션할 수 있습니다. 마찬가지로 평생 소비와 같은 주요 메트릭에 대한 업데이트가 관련 응용 프로그램에 자동으로 전파될 수 있습니다.

Data 360은 처리 과업을 효율적으로 처리하는 탄력적인 확장 계산 클러스터를 제공합니다. 멀티테넌트 및 전용 컴퓨팅 환경 모두에 강력한 관리를 제공합니다. 또한 Spark 및 SQL에 대한 관리 지원도 제공합니다. BYOC(Bring Your Own Compute/Code) 기능은 Java, Python, Spark 등 여러 프로그래밍 언어를 지원하므로 사용자 정의 변환, 모델(LLM 포함) 및 함수를 통합하여 확장성을 향상할 수 있습니다.

Data 360 계산 패브릭은 모든 주요 데이터 작업 부하를 관리하고 실행할 수 있는 데이터 처리 컨트롤러(DPC)라는 통합 계층을 제공합니다. DPC는 다양한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 Job-as-a-Service(JaS) 기능을 제공하는 포괄적인 다중 작업 부하 데이터 처리 오케스트레이션 서비스입니다. 이는 인프라 복잡성을 추상하고 Spark(EC2의 EMR 및 EKS의 EMR) 및 Kubernetes 리소스 컨트롤러(KRC) 워크로드와 같은 프레임워크에 대한 작업 실행을 통합합니다. 중앙 집중식 제어 플레인 게이트웨이로 사용되므로 DPC는 여러 데이터 플레인에서 작업을 오케스트레이션, 예약 및 모니터링하여 신뢰성, 확장성, 비용 효율성, 일관된 개발자 환경을 보장합니다.

Data 360의 쿼리 서비스는 Trino 및 Hyper를 통해 구조화된 데이터와 비정형 데이터 모두에 대한 광범위한 SQL 지원을 제공하는 고급 쿼리 기능을 제공합니다. 테이블 함수를 통해 연산자 확장성을 통해 기능을 강화하여 텍스트, 이미지, 공간 및 기타 비정형 데이터 유형 전반에서 다양한 검색 작업을 수행할 수 있습니다. 해당 기능은 고객 레코드 선택과 같은 관계 작업과 원활하게 통합됩니다. 이 통합 접근 방식을 사용하면 대상이 지정된 맞춤형 결과를 생성하여 RAG를 사용하여 보다 정밀한 LLM 응답을 수행할 수 있습니다.

Data 360은 데이터 수집, 처리, 색인화, 쿼리 메커니즘 전반에서 원활하게 구조화(테이블), 세미 구조화(JSON), 비정형 데이터의 저장 및 관리를 지원합니다. Data 360은 오디오, 비디오, 이미지 등 텍스트 외에도 다양한 비정형 데이터 유형을 지원하여 데이터 처리 및 분석 범위를 넓힙니다. 아래 그림은 기초 교육의 양면( 수집 및 검색)을 보여줍니다.

Data 360은 열에 텍스트로 저장하거나 더 큰 데이터 집합의 파일에 저장하여 비정형 데이터를 관리합니다. 구조화되지 않은 콘텐츠에 대한 데이터 연합을 지원하므로 여러 소스의 데이터를 통합하고 관리할 수 있습니다.

Data 360의 비정형 데이터 색인화 파이프라인은 5가지 핵심 단계인 모듈식 확장 가능한 아키텍처로 설계되었습니다. 구문 분석, 사전 처리, 청크, 사후 처리, 임베딩 다음 단계에 키워드 및 벡터 색인화가 따릅니다. 사전 처리에는 소음 제거, 언어 정규화, 이미지 이해(광학 문자 인식)와 같은 작업이 포함되며, 사후 처리 단계에는 메타데이터 보강, 시맨틱 그룹화 또는 청크와 같은 고급 기술이 포함될 수 있습니다.

Data 360은 청크 및 임베딩 생성을 위한 여러 개의 기본 및 플러그 가능한 모델을 제공합니다. Data 360의 데이터 파이프라인은 코드 확장을 완전히 지원하므로 고객 및 내부 팀이 모든 단계에서 사용자 정의 논리를 연결할 수 있습니다. 해당 단계에서는 LLM 기반 처리를 지원하므로 고객이 필요에 따라 자체 프롬프트를 정의할 수 있습니다.

색인화의 경우 Data 360은 검색 서비스를 사용하는 키워드 색인화를 지원하고, 오픈 소스 네이티브 벡터 색인인 Milvus를 사용하는 벡터 색인화를 지원합니다. 비정형 처리를 사용하여 RAG를 설정할 경우 Data 360은 컨텍스트 색인화를 활용하여 샘플 테스트 쿼리를 사용하여 빠른 반복 및 빠른 유효성 검사를 활성화하며, 사용하는 페르소나 또는 사용자에 맞게 구성된 페르소나별 콘텐츠를 사용합니다.

Data 360의 문서 AI 기능은 인보이스, 이력서, 실습 보고서, 구매 주문과 같은 문서에서 비정형 또는 반정형 데이터를 읽고 가져올 수 있습니다. 이 기능은 특별 대화형 처리와 대량 배치 처리를 지원합니다. 이는 고객의 비즈니스 프로세스 자동화를 지원하는 핵심 기능입니다.

Data 360은 Tableau Next와 유사하게 비즈니스 시맨틱 및 AI/ML 기반 분석을 향상하도록 설계된 API가 포함된 헤드리스 시맨틱 레이어를 제공합니다. 이 계층에는 측정값 및 메트릭과 같은 비즈니스 분류로 기존 분석 모델을 보강하는 시맨틱 데이터 모델링 서비스가 포함되어 있습니다.

시맨틱 쿼리 서비스는 선언적 언어를 사용하여 해당 모델과 상호 작용하여 Data 360 내의 네이티브 및 연합 데이터 소스 모두에서 데이터에 액세스할 수 있도록 쿼리를 SQL로 번역합니다.

이 통합은 타사 시각화 도구와 호환되는 확장 가능한 대화형 분석 탐색, 보고서 및 대시보드를 지원합니다.

Data 360은 중앙 집중화된 거버넌스 허브 역할을 하므로 원시 수집에서 활성화된 인사이트까지 모든 데이터가 무결하고 제어적으로 관리됩니다. Data 360은 핵심 권한 부여 모델로 특성 기반 액세스 제어를 채택했습니다. ABAC를 사용하면 미리 정의된 역할이 아닌 사용자의 특성(부서, 역할, 위치), 데이터(개인 정보, 민감도, 데이터 공간), 환경(예: 시간)을 기반으로 액세스 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 데이터 및 사용자 특성 변경에 따라 적응하는 매우 세분화되고 상황에 맞는 액세스 정책을 사용할 수 있습니다. Data 360의 ABAC 구현의 핵심은 CEDAR 정책 언어 사용입니다. 목적에 따라 구축된 오픈 소스 형식 정책 언어는 복잡한 권한 부여 규칙을 정의하는 정확하고 확인 가능한 방법을 제공하므로 정책이 명확하고 규모에 따라 일관되게 평가할 수 있습니다.

거버넌스 수명 주기에는 정책 정보, 적용, 결정 지점과 관련된 주요 기능이 포함됩니다.

• 태그 지정 및 분류(정책 정보 지점): 데이터가 식별되고 중요 특성으로 보강됩니다. Data 360은 검색, LLM, 기계 학습을 활용하여 구조화된 데이터와 비정형 데이터 모두에서 중요한 데이터 범주(예: 이메일, 전화, 이름 등 개인 식별 정보)를 식별하는 자동화된 태그 지정 및 분류 메커니즘을 제공합니다.
• 승인 서비스(정책 집행 지점): 이 서비스는 다양한 소비 계층(하이브리드 구조화/구조화되지 않은 쿼리, RAG 검색기 및 프롬프트, CRM 보강)의 모든 데이터 액세스 요청을 가로채고 정책 결정 지점과 상담하여 액세스 허용 여부를 결정합니다.
• 정책 평가 엔진(정책 결정 지점): 이 엔진은 정책 적용 지점의 액세스 요청 컨텍스트와 정책 정의(CEDAR) 및 정책 정보 지점의 특성을 가져와 권한 있는 액세스 결정을 내립니다.

CEDAR 정책이 포함된 ABAC 프레임워크는 제어 및 유연성을 제공하여 고객 데이터를 실행할 수 있을 뿐만 아니라 엔터프라이즈 전체에서 안전하고 규정 준수하며 신뢰할 수 있도록 합니다.

캐시는 자주 사용하는 데이터에 빠르게 액세스하는 데 필요합니다. Salesforce는 핵심 응용 프로그램 서버, SalesforceDB 및 Edge 등 Salesforce Platform 전체에서 많은 캐시를 사용합니다. Salesforce Platform 및 응용 프로그램에는 대기 시간이 낮고 처리량이 높은 확장 가능한 테넌트 인식 캐싱 솔루션이 필요합니다. 이 솔루션을 사용하면 Salesforce 엔지니어가 캐시되는 항목 및 기간을 제어하여 시스템 소음 또는 다른 고객의 데이터로 인해 데이터가 제거되지 않도록 해야 합니다. Redis를 기반으로 하는 Salesforce 관리 캐싱 서비스인 Vegacache는 다중 언어, 멀티테넌트, 퍼블릭 클라우드 환경에 맞게 제작되었습니다. Salesforce 서비스에서 널리 사용되며 Apex 프로그래밍 언어 API를 통해 플랫폼 개발자가 액세스할 수 있습니다. Hyperforce 대규모로 작동하는 Vegacache는 작성 시점부터 일일 2조 건이 넘는 요청을 처리하며 응답 시간이 백밀리초 미만입니다.

서비스 메쉬를 통해 액세스된 Kubernetes 컨테이너에서 실행되는 Vegacache 인스턴스는 데이터 가용성과 대기 시간의 균형을 유지하기 위해 여러 가용성 영역에 배포됩니다. 시스템 로드에 따라 자동으로 확장되어 데이터 가용성 및 슬롯 순서 보존을 보장합니다. Vegacache는 고객당 보증된 캐시 크기를 제공하고, 복제된 데이터 저장소를 통해 인프라 장애에 대처할 수 있는 방어를 제공합니다.

Salesforce Platform 개발자의 경우 Vegacache를 사용하면 개발자가 Apex 개체 및 SOQL 데이터베이스 쿼리 결과를 캐시할 수 있으므로 SalesforceDB에서 불필요한 데이터 가져오기를 제거하여 CPU 사용량과 지연 시간을 줄일 수 있습니다. Put(), Get(), Delete() 작업을 지원하므로 자주 사용하는 개체에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

Salesforce는 워크플로 유연성, 복원성, 확장성을 향상하기 위해 기본적으로 비동기 데이터 프로세스 및 아키텍처를 지원합니다.

Salesforce 엔지니어는 먼저 메시지 대기열을 활용하여 대량 및 대규모 데이터 프로세스를 분리하고 독립 시스템 간 프로세스를 조정합니다. 이러한 메시지 대기열은 대량 API 쿼리 또는 비동기 Apex 같은 플랫폼 기능을 통해 외부 개발자로부터 추출되었습니다. Salesforce Platform은 내부적으로 관리되는 Apache Kafka 클러스터의 강력한 Messaging 인프라에 구축된 로그 조직 이벤트 스트림을 도입했습니다. 이렇게 하면 게시/구독 상호 작용 모델을 사용하는 이벤트 기반 아키텍처가 활성화되고 외부 개발자에게 플랫폼 이벤트로 생성되었습니다.

메시지 대기열과 이벤트 스트림은 계속해서 플랫폼에 구축된 앱 및 솔루션의 활용도가 높은 기술이며, 특히 더 많은 기능, 클라우드, 독립 실행 시간에 호스팅되는 외부 시스템을 활용합니다. 버전이 지정된 이벤트 스키마를 통해 커뮤니케이션하면 다양한 런타임에 대한 독립 소프트웨어 개발 수명 주기가 활성화됩니다. 이벤트를 통해 시스템을 분리하면 로드 급증 및 개별 런타임의 탄력성/규모도 관리하여 앱의 전반적인 복원 및 가용성을 높이는 데 도움이 됩니다.

글로벌 검색에서 생성형 AI에 이르는 응용 프로그램에 매우 중요한 Salesforce의 검색 기능은 아키텍처 접근 방식을 형성하는 고유한 문제에 직면합니다.

• 배율: 수천 명의 고객과 수백만 개의 테넌트를 지원하는 클라우드 네이티브 검색 솔루션은 비용 효율성을 유지하면서 대규모로 설계되었습니다.
• 고객 다양성: 다양한 산업에 걸쳐 Salesforce의 다양한 고객 기반은 다양한 개체 유형 및 필드를 포함하는 광범위한 플랫폼 사용자 정의로 인해 고유하고 복잡한 검색 요구 사항을 갖고 있습니다.
• 운영성: 검색 솔루션은 복원 가능하고 가용성이 높아야 하며, 지역 마이그레이션, Sandbox와 같은 데이터 보존, 테넌트 수명 주기 작업을 지원하고, 테넌트 간의 공정성과 함께 낮은 색인화 대기 시간을 유지해야 합니다.
• 규모 관련성: 특히 다양한 테넌트, 데이터 유형, 검색 시나리오를 수용하기 위해 관련성 알고리즘을 확장할 때 다양한 사용자 쿼리를 충족하기 위해 검색 결과의 관련성을 높이는 것이 중요합니다.
• AI 및 시맨틱 기능: 검색은 기계 학습 및 생성형 AI(특히 RAG(검색 증가 생성) 및 에이전트 검색)를 지원합니다.
• 완벽한 통합: 일관된 사용자 경험을 위해 Salesforce의 검색 기술은 메타데이터 모델 및 AI/데이터 서비스를 비롯한 광범위한 Salesforce Platform과 긴밀하게 통합됩니다.

Salesforce의 클라우드 네이티브 솔루션인 SeaS(서비스로 검색)는 오픈 소스 배포된 검색 엔진인 Solr을 기반으로 구축됩니다. Salesforce는 고유한 문제를 충족하기 위해 Solr을 크게 확장 및 최적화했으며, 시맨틱 기술을 통합하여 AI 응용 프로그램 및 검색 관련성을 향상하기 위해 Salesforce 응용 프로그램 및 플랫폼과 심층적으로 통합했습니다.

SeaS는 계산/저장소 분리 아키텍처를 사용하므로 노드 전체에서 색인을 확장 가능한 방식으로 배포하고 장애 발생 시 로드와 가용성의 균형을 조정할 수 있습니다. 자동으로 섀드 분할 및 크기 조정, 가동 중지 시간 제로 업그레이드, 복제본 게으른 로드 및 보관과 같은 최적화 기능을 사용하여 드물게 사용되는 색인을 충족합니다.

아키텍처에는 대량 필드에 최적화된 하위 수준 색인 구현, 자동 완성, 맞춤법 정정, 자체 키 가져오기 암호화도 포함되어 있습니다. 전 세계적으로 약 6,000개의 Solr 노드를 관리하는 Hyperforce 검색 인프라스트럭처는 각 지역의 여러 개의 독립 클러스터(Hyperforce 셀)를 사용하여 비용과 제어를 균형 잡고 로드, 도메인 및 유형을 기반으로 자동으로 클라이언트 인덱스를 배치합니다.

Salesforce의 검색 관련성 파이프라인은 순위 학습 기법을 사용하여 고객의 다양한 요구에 적응하고 결과 순위와 같은 기능을 지원합니다. 사용자 쿼리 및 지난 상호 작용의 엔티티 예측도 포함됩니다. 관련성 모델은 사용자 상호 작용으로부터 학습하여 지속적으로 개선되고 A/B 테스트를 통해 평가되어 검색 결과의 정확성을 향상합니다. 이 프로세스는 Knowledge 전송을 통해 AI 애플리케이션의 부트스트레이핑 모델도 지원합니다.

스택은 생성형 AI 기능을 위해 Data 360과 통합된 시맨틱 검색 및 AI 응용 프로그램용 벡터 검색 엔진을 통합합니다. 데이터 변환을 위한 포괄적인 파이프라인, 하이브리드 검색 지원, 연관성이 낮은 검색 결과를 필터링하는 딥 퓨전 랜커 및 자동 끌기와 같은 구성 가능한 순위의 카탈로그가 포함됩니다.

생성형 AI가 검색 서비스의 기본 소비자를 인간 사용자에서 LLM을 사용하도록 전환함에 따라 Salesforce 검색 스택이 이 프로그램 방식의 소비에 최적화된 결과를 찾고 반환하도록 조정하고, 더 길고 복잡한 쿼리를 처리하고 청크와 같은 더 자세한 결과를 반환합니다. 이를 통해 Agentforce 에이전트가 복잡한 작업을 수행하기 위해 추론 루프를 사용하여 검색을 활용하는 새로운 Agenttic Search 기능을 지원합니다.

Salesforce의 검색 기능은 글로벌 검색, 조회, 답변 검색, 커뮤니티 검색, 관련 목록, 설정, 모바일 및 생성형 AI 응용 프로그램 등 다양한 컨텍스트를 다룹니다. 이 광범위한 기능은 검색 스택과 Salesforce의 메타데이터 시스템 및 UI 에코시스템을 긴밀하게 통합하여 표준 및 사용자 정의 개체 모두를 원활하게 지원할 수 있도록 해줍니다.

또한 Data 360과 통합하면 코드 없는 구성을 통해 데이터 개체에 대한 검색 기능이 향상되고 SQL 쿼리에 검색 문을 포함하는 등 데이터 파이프라인 내에서 검색 함수를 구성할 수 있습니다. 검색 스택은 Google Drive 권한 인식 커넥터와 같은 Data 360 풍부한 커넥터 에코시스템을 활용하여 완벽한 엔터프라이즈 검색 기능을 제공합니다. 통합은 AI 플랫폼으로 확장되므로 검색 쿼리를 기초 교육용 프롬프트 빌더 및 에이전트 검색에서 검색 쿼리로 사용할 수 있습니다.

AI는 기술 환경을 재구성했으며, 통합된 풍부한 데이터 레이어를 갖춘 Salesforce Platform은 Salesforce에 영향력 있는 AI 환경을 고객에게 제공할 수 있도록 지원합니다. Salesforce는 거의 10년 전에 AI 전환을 시작했으며 2013년부터 연구, 윤리, 제품 개발에 중점을 두고 복잡한 문제를 해결하고 성장을 촉진할 수 있도록 지원합니다.

Salesforce는 혁신의 핵심 가치를 활용하여 Einstein 예측 AI를 도입하여 Einstein 예측 빌더 및 AI 봇과 같은 종합적인 AI 기반 도구 제품군을 사용하여 데이터를 분석하고 프로세스를 자동화하고 고객을 이해하고 운영을 최적화할 수 있습니다. 생성형 AI의 증가와 함께 Salesforce는 예측 및 생성형 모델을 병합하여 데이터 프라이버시 우선 순위를 지정하면서 고급 AI 기능을 제공하는 플랫폼인 Agentforce 출시했습니다.

이벤트 기반 프레임워크를 사용하는 파이썬에 구축된 Agentforce 3.0의 최근 출시를 통해 Salesforce는 내장형 대화 내역, 엔드 투 엔드 세션 추적, 음성 지원 및 사용자 정의 추론 엔진(Bring Your Own Planner) 기능과 같은 기능을 통해 향상된 유연성을 도입하여 더욱 확장 가능하고 사용자 정의 가능한 지능형 멀티 에이전트 시스템을 제공합니다.

Agentforce 다음 핵심 원칙을 따릅니다.

• 데이터 보안 및 윤리: 데이터 보호, 규정 준수, 윤리적 AI 원칙의 우선 순위를 지정합니다.
• 투명성 및 설명 가능성: AI 생성 출력을 명확하게 이해하고 확인합니다.
• 유연성 및 맞춤형 구성: 특정 요구 사항 및 산업에 맞게 AI 응용 프로그램을 조정합니다.
• 완벽한 통합: Salesforce CRM 및 기타 시스템과 통합됩니다.
• 확장성: 대규모 배포를 처리하고 실시간 AI 환경을 제공합니다.
• 지능적이고 일관된 경험: 연결된 데이터 및 컨텍스트에 대한 이해를 통해 개인 설정, 증가, 자동화된 환경을 제공합니다.
• 전체적인 관찰 가능: AI 에이전트 상호 작용에 대한 심층 가시성 및 모니터링을 제공하여 Agentforce Interaction Explorer를 사용하여 에이전트를 사전 예방적으로 최적화하고 미세 조정할 수 있습니다.

AI 스택은 다음과 같은 몇 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

• AI 플랫폼: 이 플랫폼 계층은 예측 및 생성 응용 프로그램 모두에서 사용되는 AI 모델을 관리, 교육, 미세 조정할 책임이 있습니다. OOTB(Out-of-the-box) 서비스, Trust 서비스 및 모델 교육, 테스트 및 추론 수행을 위한 기본 모델을 제공합니다. 또한 자체 예측 및 생성 모델의 통합을 지원하므로 플랫폼 내에 사용자 정의 모델을 가져올 수 있습니다.
• AI 기본 서비스: 여기에는 비즈니스 응용 프로그램과 AI 스택을 쉽게 통합할 수 있는 AI 게이트웨이, 사용자 의견 프레임워크, RAG, 에이전트 오케스트레이션, 에이전트 평가, 이유 분석 서비스가 포함됩니다.
• AI 기반 사용자 및 에이전트 환경: Salesforce는 클라우드 서비스를 통해 전문화된 AI 지원 응용 프로그램을 제공합니다. 고객은 플랫폼의 모든 구성 요소(예: Flow, Apex 또는 Lightning Web Components(LWC)))를 활용하여 AI 기반 환경을 생성하여 워크플로 및 비즈니스 프로세스에 원활하게 통합할 수 있습니다.
• Agentforce Studio: 이 구성 요소에는 Agent Builder, 프롬프트 빌더, 테스트 센터 및 모델 빌더와 같은 도구가 포함되어 있어 생성형 및 예측형 AI 환경을 모두 만들 수 있습니다. AI 모델 개발/교육, 테스트, 조정에 대한 종단간 지원을 제공합니다. 차세대 작성은 향상된 UX 및 SFDX와의 호환성을 통해 AI 에이전트 구축을 간소화하고 가속화하도록 설계된 이러한 기능을 강화합니다.

Agentforce Trust Layer는 다음과 같은 강력한 기능을 제공하여 생성형 AI 애플리케이션에서 고객 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 특정 사용 사례에서 사용할 수 있습니다.

• 데이터 개인 정보 보호: 강력한 마스킹 및 개인 정보 보호 제어는 외부 AI 모델에서 민감한 정보에 액세스하지 못하도록 보호합니다.
• 보안: 안전한 데이터 처리 환경을 보장하고 무단 액세스를 방지합니다.
• 신뢰: 타사 AI 저장소 또는 사용 없이 데이터에 대한 고객의 제어를 유지합니다.
• 가드레일: 에이전트가 사전 정의된 지침 및 워크플로를 일관되게 따르는지 확인하여 에이전트의 행동 표준을 적용하고 LLM의 내재적인 불결정을 완화합니다.
• 정밀도: 관련 Salesforce 데이터를 사용하여 AI 출력을 향상하고 프롬프트를 기반으로 합니다.
• 콘텐츠 조정: 콘텐츠 전후 중재, 민감한 정보에 대한 사용자 정의 가능한 데이터 마스킹(PII/PCI/PHI), 대규모 언어 모델(LLM) 응답에 대한 독성 분류를 모두 제공합니다.

AI 게이트웨이는 다양한 LLM 및 예측 모델에 액세스하고 관리할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다. Salesforce와 LLM 세계 간의 교량 역할을 하며, 다양한 LLM 공급자와 고객의 자체 예측 AI 모델의 복잡성을 추상화하여 일관된 방식으로 상호 작용할 수 있습니다. Agentforce AI 게이트웨이는 여러 LLM 공급자와 통합되므로 고객이 요구에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있으며, 다양한 LLM 사용과 관련된 비용을 관리하는 데 도움이 되는 강력한 데이터 보안 조치를 통합합니다.

사용자 의견 서비스는 사용자 의견을 수집, 분석, 측정, 활용하여 AI 모델을 재교육하고 구체화하는 구성 요소입니다. Salesforce Platform 내에서 AI 중심 기능 및 기능을 지속적으로 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.

RAG는 생성형 AI로 검색 성능을 향상시키는 중요한 기법으로 보다 정보가 풍부하고 정확한 응답을 제공합니다. 광범위한 Salesforce Data 360 및 통합형 벡터 데이터베이스를 활용하여 Agentforce 플랫폼은 사용자의 쿼리에 대한 관련 데이터를 빠르게 검색합니다. 이 데이터는 최적의 응답을 생성하기 위해 LLM의 기초 교육으로 사용됩니다.

또한 이 방법은 응답에 소스 데이터를 포함하여 응답 속도와 사용자 Trust 향상합니다. RAG는 Agentforce Platform에서 특히 Agentforce for Service 및 세일즈용 Agentforce 같은 응용 프로그램에서 광범위하게 사용되며, 이러한 사용 사례에 대한 관련 정보를 표시하는 방법을 강조합니다.

AI 모델이 발전함에 따라 다음 단계는 추론이 필요한 과업을 자동화하는 에이전트를 개발하는 것입니다. 이러한 에이전트는 자연어로 쿼리를 이해하고 응답할 수 있는 지능형 도우미 역할을 하므로 사용자가 다양한 과업에 대해 쿼리를 설계, 테스트, 배포할 수 있습니다. 이 시스템의 중요한 구성 요소는 다음과 같이 작동하는 플래너 서비스입니다.

• 사용자 요청 해석: 사용자의 입력을 분석하여 의도를 결정합니다.
• 계획 구축: 사용자의 요구를 충족하기 위한 구조화된 계획을 수립합니다.
• 작업 실행: 직접 또는 다른 서비스를 통해 작업을 시작하여 계획을 실행합니다.

플래너 서비스가 프로세스를 오케스트레이션하여 에이전트가 필요한 단계를 관리하고 실행하여 사용자 요청을 효율적으로 이행할 수 있도록 합니다.

Agentforce 에이전트를 구축할 수 있는 플랫폼을 나타내며, 고객 및 ISV가 서비스 에이전트 및 세일즈 에이전트와 같은 응용 프로그램에 자동화된 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 해당 에이전트는 자연스럽고 인간적인 방식으로 고객 문의를 처리하고 응답하고 광범위한 비즈니스 과업을 처리하며 비즈니스 및 고객 모두에게 상당한 혜택을 제공할 수 있습니다.

에이전트의 워크플로에는 다음이 포함됩니다.

• 활성화: 에이전트는 다양한 채널 전반에서 고객의 요청과 같은 사전 정의된 기준에 의해 트리거됩니다.
• ** 이해 및 응답**: 자연어 처리(NLP)를 사용하여 고객의 문의, 의도 및 분위기를 파악한 다음, Salesforce의 Knowledge 자료 또는 기타 데이터 소스를 참조하여 적절한 응답을 작성합니다.
• 복잡성 처리: 복잡한 문제에 직면하거나 인적 감독이 필요한 경우 에이전트가 상호 작용을 원활하게 인적 에이전트에게 전달할 수 있습니다.
• 연속 학습: 에이전트는 각 상호 작용에서 학습하여 지속적으로 응답 및 전반적인 성과를 향상합니다.

Agentforce Studio는 고객이 Salesforce 응용 프로그램 및 워크플로에 AI를 통합할 수 있는 로우 코드 플랫폼을 제공하므로 데이터 과학자 외에도 AI 기술을 액세스할 수 있습니다.

스튜디오의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 모델 빌더: 특정 비즈니스 요구에 맞게 AI 모델을 구축하거나 가져올 수 있습니다.
• 프롬프트 빌더: 생성형 AI 프롬프트를 만들고 관리할 수 있는 코드 없음/하위 코드 도구로서 프롬프트 구축, 테스트, 배포를 위한 간단한 인터페이스로 사용자 환경을 향상합니다.
• 에이전트 빌더: 고객 및 ISV가 사용자 정의된 대화형 및 자율 에이전트를 개발할 수 있습니다.
• 테스트 센터: 모델, 프롬프트, 에이전트의 테스트를 지원하며, 이는 고품질 AI 응용 프로그램을 보장하고 성능 및 비용 효율성을 최적화하는 데 있어 결정적 응답과 사용자 환경의 품질을 향상하는 동시에 중요합니다.

Agentforce 예측 및 생성형 AI를 결합하여 Salesforce Platform 및 Data 360의 통합 메타데이터 프레임워크를 활용하여 지능형, 맞춤형, 효과적인 비즈니스 솔루션을 제공합니다.

신속한 논리 발전, 확장 가능한 멀티 에이전트 시스템의 필요성, 멀티 모달 인터페이스로의 전환 등 생성형 AI 시장의 증가하는 요구 사항을 충족하기 위해 Salesforce는 Agentforce 3.0을 통해 아키텍처를 발전시킵니다. 이 차세대 플랫폼은 다음과 같은 몇 가지 주요 고급 기능을 기반으로 구축됩니다.

• 비동기식 이벤트 기반 아키텍처: Agentforce 3.0은 향상된 이벤트 기반 프레임워크와 함께 파이썬 기반에 구축됩니다. 이렇게 하면 에이전트가 이벤트를 통해 커뮤니케이션할 수 있는 복잡한 다중 에이전트 사용 사례에 대한 기초를 마련하고 성능을 향상시키고 비동기적이고 확장성이 뛰어난 에이전트 구현이 가능합니다.
• 다중 모달 음성 기능: 텍스트 기반 상호 작용을 넘어서 Agentforce 3.0은 음성 지원을 기본 모달로 도입합니다. 아키텍처는 전화 통신 공급자 및 WebRTC 게이트웨이와 통합되어 실시간 오디오 스트리밍을 처리합니다. 새 서비스는 오디오를 텍스트로 변환(ASR)하고 텍스트를 오디오로 변환(TTS)을 관리하므로 자동화된 상담 센터와 같은 사용 사례에 자연스러운 대화형 음성 환경을 제공합니다.
• Agentforce 스크립트 및 결정론: 명시적으로 정의된 구조 내에서 에이전트의 동작을 제한하는 시/도 기계 기반 가로채기 메커니즘으로 실행 경로가 일관되게 유지됩니다. 이를 통해 결정적 그래프를 활성화하고, 메모리 손실을 방지하는 강력한 상태 관리를 제공하며, 조건부 및 LLM 결정된 핸드오프를 쉽게 수행할 수 있으므로 중요한 비즈니스 프로세스에 대해 예측 가능한 일관된 에이전트 작업을 보장할 수 있습니다.

Salesforce Platform의 앱 생태계는 App Platform 서비스, API, 사용자 환경, 개발자 환경 계층 전반의 기능 통합으로 구별됩니다. 앱 플랫폼 서비스는 Salesforce Platform에서 대부분의 앱을 구축하고 사용자 정의하는 데 사용되는 일반적인 기능이며 비즈니스 기능은 일반적으로 솔루션에 따라 다릅니다.

앱 생태계는 앱 개발 프로세스를 안내하는 5가지 핵심 기능을 기반으로 구축됩니다.

• 테넌시: 이는 다중 테넌트 서비스 내에서 데이터와 메타데이터를 논리적으로 분리하여 인증된 사용자가 특정 데이터 및 기능에 액세스할 수 있도록 합니다. 이는 등록 시 고객이 Salesforce 조직을 받으면 가장 잘 볼 수 있습니다.
• 단체: 데이터베이스 테이블을 나타내는 엔티티는 테이블 열과 유사한 필드로 구성됩니다. 엔티티 및 필드 메타데이터에는 데이터 유형 및 API 이름과 같은 데이터 모델링용 특성과 엔티티가 쿼리 가능 또는 쓰기 가능인 경우와 같은 기능 특성이 포함됩니다. 이 추상화는 데이터 저장소 자체를 직접 조작하는 대신 IT 개발자에게 업데이트를 요구하지 않고도 Salesforce에서 스토리지 기술을 원활하게 도입하고 전환할 수 있으므로 앱 기능을 지속적으로 유지할 수 있습니다.
• 액세스 제어: 이러한 제어는 주로 사용자 ID 및 특정 정책을 기반으로 데이터 및 기능에 대한 사용자 액세스를 규제합니다. 정책은 규칙 및 기능 토글으로 구성되며 액세스할 수 있는 엔티티, 필드 및 기능을 관리합니다. 정책 및 권한은 "권한 집합"에 수집되며, 사용자 ID에 권한 집합을 할당하여 액세스 권한이 부여됩니다.
• 계층 확장: 앞서 설명한 바와 같이 구조화된 저장 주문 및 메타데이터 네임스페이스를 통해 Salesforce 엔지니어, 외부 파트너, IT 관리자, 최종 사용자를 비롯한 다양한 역할에 의한 메타데이터 및 앱의 독립적인 개발을 지원합니다.
• 포장: 이 기능을 사용하면 Salesforce 테넌트에서 메타데이터를 번들링 및 배포할 수 있으므로 다시 구축할 필요 없이 앱 업데이트 및 배포 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

이러한 핵심 기능 외에도 앱 플랫폼 서비스에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 런타임 및 쿼리: 여러 전문 데이터 저장소에서 데이터 생성, 업데이트, 삭제, 쿼리와 같은 작업을 지원합니다. 데이터 규모 및 성능의 스펙트럼은 데이터 저장소에서 직접, Salesforce 엔지니어가 사용할 내부 추상화를 통해 또는 고객 대면 "Salesforce 개체" 또는 sObject 규칙을 통해 데이터 작업을 실행할 수 있는 아키텍처에 의해 지원됩니다.
• 플로 / 워크플로 / 수식: 하위 코드 도구를 사용하여 비즈니스 논리 및 확인 규칙을 정의하고 실행합니다.
• Apex 코드: 플랫폼 데이터 런타임 및 API와 기본적으로 통합된 앱 논리의 프로 코드 언어입니다.
• Cloud-Native Infrastructure Services: Heroku는 산업 프로그래밍 언어 및 프레임워크를 사용하여 플랫폼 데이터 및 이벤트와 통합되는 응용 프로그램을 구축, 배포, 관리하는 개발자를 위한 강력한 환경을 제공합니다.
• 이벤트 및 알림: 트리거 및 이벤트 기반 오케스트레이션을 관리합니다.
• 세계화: 다국어 및 다국어 앱에 대한 지원을 제공합니다.
• 라이센싱 및 프로비저닝: 플랫폼 기능 및 앱에 대한 액세스의 구매 및 관리를 처리합니다.
• Lightning 웹 스택: 레이아웃과 같은 구조화된 메타데이터 및 표준 웹 기술을 사용하여 시각적 인터페이스를 사용자 정의할 수 있습니다.
• Sites + CDN: 인증되지 않은 사용자를 포함하여 대기 시간이 낮고 트래픽이 많은 웹 환경을 보장합니다.
• 보안 및 규정 준수: 특정 조직 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위한 도구 및 제어를 제공합니다.
• 데이터 손실 방지: 데이터 백업, 복원, 보관 기능이 포함되어 있습니다.

Salesforce Platform은 Heroku를 통해 개발자가 선택한 프로그래밍 언어 및 프레임워크를 사용하여 클라우드에서 응용 프로그램을 구축, 실행, 관리할 수 있는 도구 및 기능을 제공합니다. Heroku의 관리 클라우드 응용 프로그램 플랫폼은 응용 프로그램 런타임, 데이터 저장소, Messaging 대기열, 확장 가능한 서비스로 시스템을 제공하여 Salesforce 응용 프로그램에 대한 확장을 구축합니다.

Heroku에서 실행되는 응용 프로그램은 전체 Salesforce 기능, 고객 데이터, 비즈니스 논리에 액세스하고 타사 시스템 및 서비스와 연결할 수 있습니다. Heroku를 사용하면 개발자가 기본 인프라 문제로 인해 부담을 받지 않고 가치 제공에 집중할 수 있습니다.

자동화는 앱을 동적으로 만들고 필수 비즈니스 프로세스의 디지털 변환에 매우 중요합니다.

Salesforce 프로세스 자동화는 조직의 규모가 증가함에 따라 간소화되고 효율적인 비즈니스 프로세스의 필요성을 비롯해 고객이 직면하는 주요 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이러한 문제는 과도한 수작업 노력이 필요한 워크플로와 관련된 경우가 많아 비효율성과 운영 비용이 증가합니다. 고객은 해당 프로세스를 자동화하고 수동 작업을 최소화하거나 일관성과 정확성을 유지할 수 있는 솔루션을 찾고 있습니다.

중요한 문제는 비기술 사용자가 광범위한 코딩 기술 없이 비즈니스 프로세스를 설계 및 구현할 수 있는 사용자 친화적인 도구가 없다는 점입니다. 또한 데이터 입력, 승인, 알림, 복잡한 다단계 프로세스와 같은 기존 자동화된 Salesforce 과업과 안전하고 확장 가능하며 원활하게 통합할 수 있는 솔루션이 필요했습니다.

Salesforce 프로세스 자동화는 자동화된 워크플로를 만들 수 있는 강력하지만 직관적인 플랫폼을 제공하여 이러한 요구를 충족합니다. 이를 통해 기술 및 비기술 사용자가 액세스할 수 있는 시각적 인터페이스를 통해 사용자가 플로를 구축하고 사용자 정의할 수 있으므로 반복 과업을 자동화하고 비즈니스 규칙을 적용하고 Salesforce 에코시스템 내에서 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

트랜잭션 데이터와 상호 작용하는 복잡한 오케스트레이션이 필요한 자동화의 경우 Salesforce는 비즈니스 논리를 작성하기 위한 프로 코드 언어로 Apex 제공합니다.

Visual Logic Builder: 고객 및 ISV는 끌어서 놓기 인터페이스인 Flow Builder를 사용하여 코딩 없이 프로세스 자동화 플로를 만듭니다. 이 시각적 도구는 모든 기술 수준에서 사용자에게 친숙하므로 비즈니스 분석가 및 관리자가 복잡한 자동화를 쉽게 설계할 수 있습니다.

Flow Builder를 사용하면 고객이 핵심 플로 엔진에서 지원되는 다양한 컨텍스트에서 작동하는 다양한 플로를 만들 수 있습니다.

• 레코드 트리거: 플로는 레코드 업데이트 또는 양식 제출 시 활성화되어 고객 작업을 기반으로 데이터 수정, 확인, 워크플로 시작을 활성화합니다.
• 예약 또는 이벤트 기반 플로: 해당 플로는 사전 결정된 일정 또는 특정 이벤트 후 트리거에 따라 작동하고 외부 서비스에 대한 콜아웃을 만들 수 있습니다.
• 스크린 플로: 데이터 입력, 문제 해결 또는 온보딩과 같은 과업에 유용한 양식, 화면 및 기타 대화형 요소가 포함된 단계별 안내 프로세스에 대한 사용자 인터페이스를 제공합니다.
• Orchestrator Flows: 여러 단계 프로세스를 관리하고 통합하여 복잡한 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다.

오프라인 플로 엔진은 Salesforce 앱 서버에 연결하지 않고 실행할 수 있습니다. 오프라인 플로는 Field Service 모바일 사용 사례에 대한 자동화를 지원합니다. 대규모 플로 엔진은 마케팅 플로를 구동합니다. 고용량 장기 실행 플로를 동시에 처리할 수 있도록 B2C 규모를 제공합니다.

모든 사용 사례 및 환경은 Flow Builder의 통합 메타데이터 모델에 의해 향상되며, 이는 모든 프로세스 자동화 플로에서 적용되는 다양한 강력한 논리 요소를 지원합니다.

• 고급 논리 및 조건: 사용자는 결정 요소, 루프, 대기 조건과 같은 복잡한 논리를 워크플로에 통합하여 복잡한 비즈니스 시나리오를 처리할 수 있습니다.
• 데이터 관리 및 변환: Flow Builder를 사용하면 웹 서비스, Salesforce 조직, Data 360을 비롯한 다양한 소스에서 데이터를 수집, 변환, 관리할 수 있습니다. 레코드 생성, 업데이트, 삭제 및 쿼리와 같은 포괄적인 데이터 작업을 지원합니다.

Salesforce 프로세스 자동화는 다른 Salesforce 제품 및 타사 시스템과 원활하게 통합되므로 응용 프로그램 간에 원활한 데이터 흐름을 보장하고 비즈니스 프로세스 및 고객 상호 작용을 통합합니다. API, 웹 콜아웃, MuleSoft 커넥터와 같은 다양한 통합 방법을 지원합니다.

Salesforce 내의 외부 서비스 및 MuleSoft 연결을 사용하면 외부 API에 연결하고 Salesforce 프로세스 자동화 내에서 데이터를 활용할 수 있습니다. API 스키마를 등록하면 플로에 원활하게 통합되는 호출 가능한 작업을 만들 수 있으므로 외부 데이터 소스로 프로세스를 쉽게 자동화할 수 있습니다. MuleSoft의 강력한 통합 기능은 Salesforce와 다른 응용 프로그램 간의 원활한 데이터 흐름을 보장하므로 데이터 중단을 없애고 비즈니스 프로세스에 대한 통합 보기를 제공합니다.

Agentforce 통합: Salesforce 프로세스 자동화는 Agentforce 활용하여 지능형 의사 결정을 통해 워크플로를 향상합니다. AI 인사이트를 사용하여 리드를 적절한 판매 담당자에게 자동으로 전달하거나 고객 동작을 기반으로 맞춤형 마케팅 캠페인을 시작하여 인텔리전스를 추가하여 자동화의 효율성을 높입니다.

Platform Synergy: Salesforce 프로세스 자동화는 Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud와 같은 다른 Salesforce 제품과 원활하게 통합됩니다. 이 통합을 통해 조직은 다양한 부서에서 프로세스를 자동화하여 운영 효율성을 향상할 수 있습니다. 예를 들어, 워크플로는 Marketing Cloud 양식을 통해 고객 컴플레인이 제출될 때 Service Cloud에서 지원 사례를 자동으로 생성할 수 있습니다.

Apex 개발자가 사용자 정의 비즈니스 논리를 작성하고 Salesforce Platform에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 강력하고 개체 지향적인 프로그래밍 언어입니다. 이 플랫폼은 플랫폼의 핵심 요소였으며 현재 플랫폼은 매월 350억 개 이상의 Apex 트랜잭션을 처리합니다(2025년 10월 기준).

Apex 다음을 포함하여 Salesforce Platform에 광범위한 사용자 정의 기능 및 심층 통합을 개발하는 데 사용됩니다.

• 트리거 기반 자동화: 레코드가 삽입, 업데이트 또는 삭제되기 전이나 후에 실행되는 복잡한 자동화를 구현합니다. 이렇게 하면 복잡한 데이터 유효성 검사, 관련 레코드 업데이트, 특정 데이터 변경 사항을 기반으로 다른 프로세스를 호출할 수 있습니다.
• 웹 서비스: 외부 시스템과 사용자 정의 통합을 만들고 Apex REST 또는 SOAP API를 호출합니다.
• 사용자 지정 사용자 인터페이스: Apex 데이터 조작 및 비즈니스 논리를 처리하는 백엔드 컨트롤러 역할을 하는 Visualforce 및 Lightning 웹 구성 요소(LWC)를 사용하여 고도로 사용자 정의된 사용자 인터페이스 및 환경을 구축합니다.
• 사용자 정의 API: 개발자는 Apex REST 및 Apex SOAP를 사용하여 API로 사용자 정의 논리를 노출할 수 있으므로 외부 시스템이 Salesforce 데이터 및 프로세스와 프로그래밍 방식으로 상호 작용할 수 있습니다.
• 비동기 처리: 향후 메서드, 대기 가능한 Apex, 예약된 Apex 통해 장기 실행 또는 자원 집약적인 과업을 비동기식으로 실행합니다. 이를 통해 장기 실행 작업을 백그라운드에서 오프로드하고 처리하여 사용자 경험과 시스템 성능을 개선할 수 있습니다.
• 예약된 Apex: 개발자는 Apex Scheduler를 사용하여 특정 시간에 Apex 클래스를 실행하도록 예약하여 일별 데이터 동기화, 보고서 생성 및 유지 관리 작업과 같은 정기적인 작업을 수행할 수 있습니다.

Salesforce Platform의 사용자 환경 기능을 사용하면 최종 사용자가 브라우저 기반 Lightning 응용 프로그램, 익스피리언스 사이트, 모바일 네이티브, AI 지향, 공동 작업 UX 또는 Lightning Out을 사용하여 다양한 배포 옵션을 통해 응용 프로그램과 상호 작용할 수 있습니다.

Salesforce Lightning 설계 시스템(SLDS)은 모든 제품에 걸쳐 일관된 사용자 경험을 제공하기 위해 Salesforce의 설계 원칙에 따라 일관되고 액세스 가능한 사용자 인터페이스를 만드는 포괄적인 설계 프레임워크입니다. 이를 통해 Salesforce 엔지니어, 고객, 파트너가 Salesforce 에코시스템 전반에서 기본적인 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다.

설계 시스템의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 설계 패턴: 일반적인 설계 문제에 대한 입증된 솔루션으로 레이아웃, 데이터 프레젠테이션, 사용자 상호 작용에 대한 지침을 제공하여 일관적인 사용자 환경을 보장합니다.
• 스타일링 후크: 색상, 타이포그래픽, 간격, 크기와 같은 설계 결정을 나타내는 CSS 변수로 응용 프로그램 전반에서 일관성을 보장합니다.
• Lightning Base 구성 요소 라이브러리: 빠르고 효율적으로 개발할 수 있도록 Salesforce의 설계 원칙을 준수하는 버튼, 양식 요소, 탐색 요소와 같은 재사용 가능한 UI 구성 요소 컬렉션입니다.
• 가용성: 장애인이 모든 구성 요소를 사용할 수 있도록 하며 웹 콘텐츠 접근성 지침(WCAG)과 같은 표준을 준수하는 내장된 액세스 가능성 기능 및 지침.
• 응답 레이아웃: 응용 프로그램이 다양한 장치 및 화면 크기에서 원활하게 조정할 수 있는 유연한 그리드 시스템 및 레이아웃 지침입니다.
• 툴링: 구성 요소 위생, 안티 패턴 감소, 설계 시스템 거버넌스를 지원하는 도구, 자원, 기술 컬렉션입니다.

SLDS 프레임워크는 더 풍부한 스타일링 후크와 더 깊은 사용자 정의 기능을 지원하도록 계속해서 진화하여 구성 요소를 재사용할 수 있지만, 독특한 브랜드 및 테마 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있습니다. Salesforce의 설계 시스템 목표는 Salesforce를 빠르고 간편하며 AI와 함께 사용할 수 있게 하는 것입니다.

Salesforce의 브라우저 기반 인터페이스(Lightning)는 일관된 UI 컨테이너와 메타데이터 기반 UI 프레임워크를 제공하며, Salesforce 엔지니어, IT 관리자, 개발자 및 파트너가 일관된 Salesforce 미학을 바탕으로 UI를 신속하게 개발할 수 있는 기술을 제공하며, 스타일을 변경하고 브랜드를 다시 지정할 수 있는 완벽한 제어 기능을 제공합니다. Lightning Web Stack에는 다음과 같은 몇 가지 기술이 포함되어 있습니다.

• Lightning 웹 구성 요소: HTML 및 JavaScript로 작성된 사용자 정의 웹 구성 요소로서 W3C 웹 표준을 준수합니다.
• Lightning 웹 보안: 브라우저에서 JavaScript 코드를 관리하여 타사 코드에 대한 Salesforce의 보안 표준을 준수하는 가상화 엔진입니다.
• Lightning 데이터 서비스: 서버측 데이터와 효율적으로 상호 작용하도록 설계된 프레임워크입니다.
• Lightning Web Runtime: 다양한 클라이언트에서 성능이 뛰어난 일관된 UI 렌더링을 보장합니다.

Salesforce 엔지니어링은 이전 UI 기술의 교훈을 통합하고 웹 표준 본문에 기여하여 표준 기반 구성 요소 구현의 개발에 영향을 미쳤습니다. 예를 들어 Salesforce는 계속해서 약 20개의 W3C 작업 그룹의 구성원입니다. Lightning Web Components 및 Lightning Web Stack은 이러한 업계 표준에 부합하여 개발자에게 복잡성을 줄입니다.

모바일은 계속해서 사용자가 Salesforce 앱과 상호 작용할 수 있는 확장되고 중요한 인터페이스입니다.
Salesforce는 네이티브 모바일 앱을 제공하므로 모든 브라우저 기반 Lightning 앱이 새 코드를 작성할 필요 없이 모바일 앱이 됩니다. Salesforce는 장치에 최적화된 완전 사용자 정의 기본 앱을 만들 수 있는 다양한 도구, SDK, 기능도 제공합니다. 다음은 포함됩니다.

• 모바일 SDK: 인증, 세션/토큰 관리, Salesforce API 등과 통합을 간소화하는 모바일 운영 체제 전반의 개발자를 위한 프로 코드 인터페이스입니다.
• 모바일 기본 런타임: 개발자는 장치 기능을 활용하는 iOS 및 Android 기술을 사용하여 런타임 시 동적으로 렌더링되는 메타데이터 기반 기본 환경을 만들 수 있습니다.
• 브랜딩: Mobile Publisher 파이프라인을 통해 모바일 앱 미학을 사용자 정의하여 Salesforce 모바일 앱을 고객 브랜드 앱으로 변환할 수 있습니다.
• 오프라인 기능: 일관되지 않거나 인터넷 연결이 없는 앱 기능을 원활하게 제공합니다.

MCF(모바일 사용자 정의 프레임워크)는 사용 편의성과 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공하여 기본 Salesforce 모바일 응용 프로그램 개발을 크게 향상합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 메타데이터 기반 접근 방식: MCF는 시각적 빌더, 공통 리포지토리, Salesforce 호스팅 리소스에서 가져올 수 있는 메타데이터를 활용하여 특정 요구에 맞춰 동적이고 적응 가능한 사용자 환경을 만듭니다.
• 실험 및 최적화: 프레임워크는 다양한 레이아웃의 런타임 실험을 지원하므로 지속적인 참여 최적화 및 사용자 환경 구체화가 가능합니다.
• 확장성: 유연성을 위해 설계된 MCF를 사용하면 사용자 정의 구성 요소를 핵심 메타데이터 프레임워크에 통합하여 기능과 다양성을 향상할 수 있습니다.
• 구성 가능한 사용자 환경: 최신 iOS 및 Android 기술을 활용하여 MCF는 버튼, 목록, 카드와 같은 재사용 가능한 구성 요소의 어셈블리를 지원하여 정교한 사용자 인터페이스를 만듭니다.
• 런타임 사용자 정의: MCF는 실시간 UI 사용자 정의 및 실험을 활성화하여 더욱 맞춤화되고 매력적인 사용자 환경을 조성합니다.

오프라인 및 연결 상태가 낮은 시나리오는 모바일 장치에서 앱을 사용할 때 점점 더 걱정되는 문제입니다. 모바일 기술 스택은 오프라인 우선으로 사용할 수 있는 앱 구축의 우선 순위를 지정합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 캐시 첫 경험: 오프라인 사용을 위해 캐싱 데이터에 중점을 두고 고성능 및 보안을 보장합니다. 또한 사용자 상호 작용은 오프라인 렌더링 원칙을 염두에 두고 설계되었습니다.
• 캐시 관리: 오프라인 상태에서도 캐시의 관련성 및 업데이트 상태를 유지합니다.
• 공유 캐시: 네이티브 화면과 하이브리드 화면 모두에 단일 캐시를 활용하여 원활한 오프라인 환경을 제공합니다.

Nimbus는 플랫폼의 프로덕션 지원 솔루션으로 하이브리드 앱 개발자의 장치 기능에 액세스하는 프로세스를 간소화합니다. 기존에는 JavaScript와 모바일 네이티브 코드 간의 격차를 막는 작업이 복잡했습니다. 그러나 Nimbus를 사용하면 개발자가 낮은 수준의 코딩을 탐색하지 않고도 모바일 장치의 전체 잠재력을 활용할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 넓은 접근: 카메라, 마이크, 지리적 위치, LiDAR과 같은 다양한 장치 기능과 원활하게 통합할 수 있습니다.
• 표준화된 인터페이스: 장치 기능에 액세스하기 위한 일관된 방법을 제공합니다.
• 하이브리드 앱 통합: 하이브리드 앱을 활성화하여 장치 기능을 완전히 활용합니다.
• 효율적인 개발: 앱 개발 프로세스를 간소화하여 복잡성을 줄입니다.

AI는 계속해서 Salesforce 앱으로 가능한 것을 전환하면서 Salesforce는 클라우드 기반 솔루션과 함께 장치의 과업별 AI 모델을 활용하여 차별화된 사용자 환경을 제공합니다.

• 소규모 언어 모델(SLM): 모바일 장치에서 효율적으로 저렴한 비용으로 실행할 수 있습니다.
• 개인 정보 보호 및 보안: 사용자의 개인 정보를 보호하고 서버 기반 모델과 비슷한 수준의 Trust 및 보안을 유지합니다.
• 오프라인 기능: 연결이 적은 환경에서 효과적으로 작동하여 오프라인 사용 사례를 활성화합니다.
• 음성: 이제 최첨단 Speech-to-Text, Natural Text-to-Speech, 스피커 다이러레이션 모델이 장치에서 기본적으로 실행되므로 전체 프라이버시 및 0 대기 시간이 포함된 높은 신뢰도 음성 상호 작용을 제공합니다.

자연어 및 앱과의 다중 전환 상호 작용을 위한 비모델 UI는 계속해서 증가합니다. 향후 개발은 모델, 장치 기능, 응용 프로그램 간 통합을 향상하고 보다 직관적인 음성 및 텍스트 인터페이스를 통해 사용자 상호 작용을 개선할 것으로 예상됩니다. 장치의 메트릭 컬렉션은 사용자 기본 설정을 기반으로 개인 설정된 조정을 허용합니다.

자동화와 인적 감독의 결합된 강점을 활용하려면 사람과 에이전트를 모두 포함한 모든 사용자 간 공동 작업이 필수적입니다. 이러한 공동 작업은 조직의 직원 및 고객과 관련된 복잡한 비즈니스 상호 작용에 특히 중요합니다. Slack은 Salesforce Platform 내의 기본 도구로 사용되며, 특정 토론 주제에 적합한 다이렉트 메시지 및 다중 사용자 채널을 통해 상호 작용을 촉진합니다. 이러한 토론은 사용자 생성의 자발적인 대화에서 상당한 고객 문제를 해결하는 자세한 Slack 메시지 스레드 등 사용자의 워크플로 내에서 특정 데이터를 중심으로 하는 더 구조화된 대화에 이르기까지 다양합니다.

Salesforce Platform은 향후 현재 Slack에서 제공하는 공동 작업 환경을 향상할 계획입니다. 이 확장은 플랫폼의 광범위한 기능을 최대한 활용하여 사용자가 디지털 작업 영역 내에서 상호 작용하고 공동 작업하는 방식을 강화합니다.

플랫폼의 개발자 경험 기능은 앱을 구축, 사용자 정의, 테스트, 배포할 수 있는 도구를 제공하며, 프로 코드 접근 방식을 통해 하위 코드의 스펙트럼에 초점을 맞추어 모든 기술 수준의 개발자에게 동등한 기회를 제공합니다.

• 로우 코드 도구: 데이터 모델용 스키마 빌더, 비즈니스 규칙용 플로, UI용 AppBuilder 사용자 정의가 모두 구조화된 메타데이터를 조작하고 기술적 개념 및 용어 대신 비즈니스 솔루션 언어로 작업하여 개발 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다.
• Pro-Code 도구: 다양한 복잡한 사용자 정의가 필요한 개발자를 위해 플랫폼은 고급 코딩 및 구성 요소 생성을 위한 CLI(명령줄 인터페이스) 및 API와 함께 클라우드 기반 IDE인 Salesforce Code Builder와 같은 도구를 제공합니다. 개발자는 Heroku를 사용하여 앱을 배포, 관리, 최적화하기 위한 솔루션을 활용하여 원하는 언어로 코딩할 수 있습니다.
• 통합 개발 환경: Salesforce 에코시스템은 하위 코드 및 프로 코드 도구 간의 원활한 통합과 산업 표준 도구를 사용하여 클라우드 내 및 로컬에서 일관된 개발을 지원합니다.
• 어플리케이션 수명 주기 관리(ALM): 초기 개발을 위한 스크래치 조직 및 프로덕션과 유사한 데이터 및 규모에 대한 테스트를 위한 전체 Sandbox 조직을 비롯하여 운영 환경과 별도로 개발할 수 있는 다양한 Sandbox 조직을 제공합니다.

AI 및 "개발자 도우미"는 효율적이고 고품질 응용 프로그램 생성을 간소화하고 가속화하여 개발자 환경을 혁신하고 있습니다. Salesforce의 AI 연구 및 개발자 경험 팀은 지속적으로 예측 및 생성형 AI를 에이전트적인 이유로 강력한 개발자 에이전트로 전환하는 방법을 반복하고 탐색합니다. 이러한 개발자 에이전트는 VS Code, Code Builder, 명령줄, DevOps Center 및 Code Analyzer와 같은 개발자가 이미 사용하고 있는 도구와 기본적으로 통합되어 관련성과 영향력을 높입니다.

우리는 Apex 코드의 안티 패턴 및 핫스팟을 식별하기 위해 코드 분석에서 상당한 발전을 거쳤으며, 그 구현을 개선하기 위한 중요한 권장 사항을 제공했습니다. 식별된 문제는 일반적으로 컴퓨팅 자원을 낭비하며 대규모 사고로 이어집니다. 이 기능은 2024년 1월에 ApexGuru 인사이트로 출시되었습니다.

출시 후 첫 해에 2,800개가 넘는 Salesforce 조직이 ApexGuru를 사용하여 Salesforce 구현을 분석하고 개선했습니다. 22,000개가 넘는 권장 사항이 성공적으로 구현되었으므로 매주 28,000시간의 CPU 시간을 절약할 수 있습니다. 이 개선 사항은 성능을 높일 뿐만 아니라 지속 가능성 및 탄소 배출 절감에 대한 서약의 핵심 가치와 일치함으로써 매주 135kg의 CO2 배출을 줄여 환경 지속 가능성에도 기여합니다.

또한 AI를 프로 코드 개발자 도구 및 기능에 통합하여 Developer Productivity 향상합니다. 2024년에 "개발자용 Agentforce"로 생성된 개발자는 Visual Studio 코드 및 코드 빌더의 Salesforce Extension 팩 내에서 이러한 새로운 기능에 액세스할 수 있습니다. 다음 확장 프로그램을 사용할 수 있습니다.

• 개발자가 작성하고 Apex 및 Lightning 웹 구성 요소(JavaScript, CSS, HTML)에 대한 코드를 생성하는 동안 인라인 코드 제안
• Apex 및 Lightning 웹 구성 요소에 대한 코드 설명 및 문서 생성
• Apex 단위 테스트 코드 생성.
• 코드 생성, 설명, 문서를 위해 여러 응답에서 작업할 수 있는 IDE의 고유한 다중 전환 채팅 환경입니다.
• Lighting 웹 구성 요소 최적화.
• 에이전트 테스트 및 디버깅 기능을 포함하여 사람이 읽을 수 있는 YAML 메타데이터가 포함된 에이전트 생성

2025년 10월부터 42,000명 이상의 개발자가 매월 이 기술을 활발하게 사용하고 있으며, 1760만 개의 코드 행이 수락됩니다. 이 포괄적인 제품군은 유연하고 통합적이며 효율적인 개발 환경을 제공하므로 Salesforce Platform 내의 광범위한 개발 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 AI 개발자 도구는 여러 외부 및 Salesforce 구축 모델에서 작동하는 아키텍처로 향상되어 주어진 사용 사례에 가장 효과적이고 효율적인 모델을 선택합니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 도구 또는 데이터 소스와 안전하고 일관적으로 상호 작용할 수 있도록 설계된 새롭게 나타나는 개방형 표준입니다. Salesforce는 기본적으로 MCP 지원을 Salesforce 개발자 툴킷에 통합하여 엔터프라이즈 전반의 기능 및 도구에 액세스할 수 있는 개발자 에이전트를 지원합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 로컬 MCP 서버: 로컬 MCP 서버를 사용하면 개발자가 프로덕션에 배포하기 전에 로컬 IDE 내에서 에이전트 통합을 쉽게 구축, 테스트, 디버그할 수 있으므로 생산성이 크게 향상됩니다. 로컬 MCP 서버는 모바일 개발, 액세스 가능성 테스트, Aura-to-LWC 마이그레이션, 에이전트 DevOps 등 조직 상호 작용 및 개발 워크플로를 위한 특수 도구를 제공합니다. 로컬 MCP 서버에는 에이전트 사유 및 LLM과의 통합도 포함되어 있어 개발자가 앱을 반복적으로 자연어로 "비브 코드"할 수 있는 권한을 강화할 수 있습니다.
• Salesforce API를 위한 사용자 정의 MCP 서버: 이제 개발자는 Salesforce API, Data 360 개체, 자동화 플로를 MCP "도구"로 안전하게 노출할 수 있습니다. 이렇게 하면 전체 Salesforce Platform이 모든 외부 AI 에이전트 또는 응용 프로그램에 대해 풍부하고 신뢰할 수 있고 검색 가능한 기능 집합으로 전환되며 세분화된 액세스 제어와 새로운 소비 기반 수익화 모델의 잠재력이 포함됩니다.
• 네이티브 외부 MCP 연결: 개발자는 MCP 표준을 준수하는 외부 서버에 대한 연결을 안전하게 관리할 수도 있습니다. 이를 통해 개발자는 엔터프라이즈 전반에서 작업할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있습니다.

Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Revenue Cloud 및 Commerce Cloud를 비롯한 애플리케이션 클라우드는 Salesforce Platform에 구축되어 선도적인 비즈니스 기능을 제공하며 고객 성공을 촉진하는 애플리케이션 제품군을 구성합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 완벽한 통합: 고객 여정 전반에서 일관되게 작업하고 고객 접점 전반에서 원활한 데이터 및 프로세스 흐름을 보장하도록 설계되어 고객 경험을 향상합니다.
• 엔드 투 엔드 사용자 정의 기능: 플랫폼에 구축된 응용 프로그램은 코드 없음에서 프로 코드까지 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공하므로 고객 요구에 맞게 정밀하게 조정할 수 있습니다.
• 고급 AI 기능: Agentforce 에이전트를 사용하여 에이전트 지원 및 에이전트 독립형 대화형 채널 기반 워크플로를 제공합니다. 예측 및 생성형 AI를 통합하여 자동화, 예측 분석, 맞춤형 사용자 환경을 통해 효율성을 높이고 실행 가능한 인사이트와 권장 사항을 제공합니다.
• 실시간 데이터 처리: Data 360을 활용하여 실시간 데이터 액세스 및 분석을 통해 최신 정보를 기반으로 적시에 정보에 근거한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이렇게 하면 빠른 속도 환경에서 반응성과 민첩성이 향상됩니다.
• 통합 데이터 및 Analytics: 일관되고 포괄적인 데이터 보기를 위해 다양한 데이터 소스를 중앙화된 플랫폼에 통합하여 정확한 분석을 제공하고 의사 결정을 개선합니다.
• 고급 보안 및 규정 준수: 강력한 보안 및 규정 준수 도구를 사용하여 민감한 데이터를 보호하고 규제 표준을 충족합니다.
• 소비자급 사용자 경험: 장치, 채널 및 모달 전반에서 응용 프로그램에 액세스하고 효과적으로 사용할 수 있는 직관적이고 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공합니다.
• 신뢰성: 가동 중지 시간 및 확장성을 최소화하여 긴급 서비스 및 중요 운송 시스템 등 임무 및 생명 크리티컬 작업을 지원합니다.
• 엘라스틱 확장성: 성능이나 서비스 비용을 절감하지 않고 데이터 및 사용자 상호 작용 볼륨을 늘릴 수 있도록 지원하는 Hyperforce 구축됩니다.
• 계속적인 개선: 기존 작업을 중단하지 않고도 혁신을 정기적으로 통합하여 기능을 향상합니다.

Salesforce는 이 백서에 설명된 기본 기술을 기반으로 플랫폼 전체에서 기능을 통합하여 응용 프로그램을 발전시키는 데 전념합니다. 이 변환은 Salesforce 응용 프로그램 도구 모음의 설계 및 개발을 구성하는 주요 우선 순위 집합에 따라 결정됩니다.

애플리케이션 팀은 성능 및 확장성을 전문으로 고급 성능 실습을 활용하여 합성 데이터를 사용하여 프로덕션 환경의 정확한 복제본을 만듭니다. 이 설정을 통해 각각의 새 기능이 성능을 철저하게 테스트하고 영향을 평가할 수 있도록 병렬 사용자 여정을 광범위하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 런타임 지체 지점을 식별하면 속도 제한 및 기타 조치를 동적으로 조정하여 시스템 상태를 보호하고 데이터를 수집하여 해결을 촉진합니다.

Dell 시스템은 공개 클라우드의 유연성을 효과적으로 활용할 수 있도록 가로 확장용으로 설계되었습니다. 자동 확인을 통해 업데이트 또는 개선 사항이 성능에 부정적인 영향을 미치지 않습니다. 증가하는 수요에 반응하는 것뿐만 아니라 미리 예측하고 조정하는 시스템 로드를 사전에 관리하는 예측 자동 스케일러를 사용합니다.

자동 확장은 미사용 용량을 줄여 서비스 비용을 최소화하는 데 매우 중요합니다. 시스템 실행 비용을 면밀하게 모니터링하여 자동 확장 또는 자원 사용의 비효율성을 식별하고 해결합니다. 비용 효율성이 중요하지만 신뢰할 수 있는 애플리케이션 전달은 우선 순위가 주어지며, 비용이 더 많은 경우에도 빠르게 확장하고 느리게 축소하여 고객 Trust 유지하는 자동 스케일러를 선택합니다.

데이터 모델은 Salesforce의 모든 비즈니스 운영에 기본적이며, 비즈니스 기능, API, 탐색, UI 디스플레이, 생성할 수 있는 보고서에 영향을 미칩니다. 이 기능은 플랫폼의 기능에 고유합니다.

Sales Cloud, Service Cloud, Revenue Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud, Industries Cloud에서 공통 데이터 모델을 공유합니다. 이는 통합된 제품군에 기여하여 일관된 동작과 상호 운용성을 제공하고 업그레이드 및 확장을 위한 명확한 경로를 제공합니다.

예를 들어 모든 클라우드에서 계정 및 제품 엔티티를 공유하면 Marketing Cloud 및 Sales Cloud의 사용자가 데이터, 메타데이터, UI 구성 요소, 비즈니스 논리를 교환할 수 있습니다. 이 통합은 사일로를 풀고 기능 간 공동 작업을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

모든 Salesforce Cloud에서 공통 데이터 모델을 사용하면 통합이 크게 향상되지만, 모든 복잡한 파트너 통합 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다. Data 360 일반 데이터 모델은 공유 데이터 모델 이점을 Salesforce의 일반적인 데이터 경계 이상으로 확장하여 더 광범위한 통합 시나리오를 수용합니다.

Salesforce의 메타데이터 프레임워크를 사용하면 엔지니어링 팀, ISV, 파트너, 관리자, 최종 사용자와 같은 다양한 그룹이 서로 간섭하지 않고 고유한 확장성 계층 내에서 응용 프로그램을 사용자 정의하고 확장할 수 있습니다. 이 구조는 한 그룹의 수정이 다른 그룹을 중단하지 않고 시스템 무결성을 유지하는 확장 가능한 환경을 지원합니다.

실행 중인 프레임워크의 주요 예는 통합 지식 제품으로서 모든 Knowledge 소스를 데이터 호수로 통합합니다. 이 설정에는 시맨틱 레이어와 검색기가 포함되어 있으며, Sales Cloud, Service Cloud, Revenue Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud 전반에서 예측 및 생성형 AI 기능을 강화합니다. 기존의 구조화된 Knowledge 모델에 연결된 비정형 및 세미정형 Knowledge 데이터 모델을 통합합니다.

또한 프레임워크는 메타데이터를 사용하여 데이터 유형 간의 사용자 정의 관계를 정의하여 고급 쿼리 생성을 촉진합니다. 이를 통해 애플리케이션 팀은 이 포괄적인 Knowledge 기반을 활용하는 사용자 정의 가능한 애플리케이션을 만들 수 있으며, ISV, 파트너 및 고객은 메타데이터 관계를 수정하거나 특정 비즈니스 사용 사례에 맞게 사용자 정의 검색기를 개발하여 애플리케이션 기능을 더욱 향상할 수 있습니다.

고객 데이터는 SalesforceDB 및 Data 360과 같은 다양한 플랫폼에서 안전하게 저장되며, 구조화된 형식 또는 비정형 형식에 관계없이 표준화되고 정규화됩니다. 이렇게 하면 모든 고객 데이터 전반에서 통합 데이터 플랫폼을 지원하는 sObject라는 통합 형식을 통해 일관된 데이터를 처리할 수 있습니다.

이 표준화를 통해 모든 데이터 작업에 단일 API, Apex 트리거를 위한 통합 인터페이스, 플로를 사용하여 사용자 정의 워크플로 만들기를 지원합니다. 또한 Tableau Next를 지원하므로 고객 데이터를 기반으로 지능형 응답 생성을 위해 프롬프트 빌더 같은 생성형 AI 도구와 사용자 정의된 데이터 보기를 만들고 통합할 수 있습니다.

또한 Salesforce 응용 프로그램은 다양한 데이터 저장소와 통합되어 제품 내의 비즈니스 프로세스 유연성을 향상합니다. 예를 들어 Marketing Cloud에서 플로는 미리 설계된 템플릿을 사용하거나 기본 고객 데이터를 기반으로 다른 비즈니스 프로세스와 마케팅을 통합하는 사용자 정의 플로를 구축하는 옵션과 함께 멀티 터치 고객 환경을 관리하는 데 사용됩니다.

응용 프로그램은 ID 확인, 콘텐츠 오케스트레이션, 개인 설정, 분석, LLM 게이트웨이, 이유 제공 서비스와 같은 공유 서비스를 활용하고 향상하여 신속한 혁신과 배달을 지원합니다. 해당 서비스는 실시간 데이터 처리, AI 기반 인사이트, 풍부한 사용자 환경을 지원하므로 포괄적인 포괄적인 고객 보기를 제공합니다.

지능형 자동화 및 예측 분석을 통한 효율성 향상, 데이터 및 사용자 상호 작용을 향상하기 위한 확장성, 강력한 보안 및 규정 준수 등이 있습니다. 플랫폼의 사용자 정의 기능을 사용하면 조직이 변화하는 요구에 빠르게 적응하여 성장 및 운영 우수성을 촉진할 수 있습니다.

응용 프로그램 계층의 혁신은 Salesforce Platform 및 개별 응용 프로그램을 기반으로 Salesforce 에코시스템을 강화하고 응용 프로그램을 업계 리더로 설정합니다.

Salesforce 응용 프로그램은 웹, 모바일, 이메일, SMS, WhatsApp, 기타 채널 등 다양한 플랫폼에서 사용자를 만날 수 있도록 설계되었습니다. 각 채널의 기본 기능을 최적화하여 사용자 환경 및 효율성을 향상합니다.

기능에는 Salesforce Field Service 사용자를 위한 월간 오프라인 기능, 브라우저 푸시 알림, Lightning Service Console의 서비스 에이전트를 위한 와이드스크린 레이아웃, Commerce 구매자를 위한 고성능 상점 및 공동 파일럿이 포함됩니다.

메타데이터 플랫폼을 사용하면 Salesforce, 파트너 및 고객이 즉시 이러한 기능을 즉시 활용할 수 있습니다.

Salesforce의 기본 서비스, 플랫폼, 공유 비즈니스 기능을 사용하면 응용 프로그램이 빠르게 시장 변화 및 기술 추세에 적응하여 빠른 혁신을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI의 출현으로 Salesforce는 NLP Trust Layer 및 Intent Detection과 같은 기존 AI 서비스를 신속하게 활용하여 프롬프트 템플릿을 Universal Communications Platform에 통합했습니다. 이 통합은 제품 전반에서 Messaging 및 전화 기능을 향상하여 더 많은 개인 클라이언트 연결을 촉진합니다.

독립형 AI로의 추세에 따라 Salesforce는 기존 투자를 활용하여 처음부터 구축할 필요 없이 에이전트와 함께 비즈니스 사용 사례를 효율적으로 자동화하는 Agentforce 출시했습니다.

Salesforce Platform에 Marketing Cloud, Revenue Cloud, Commerce Cloud를 재구축하여 이러한 클라우드를 사용하여 동일한 인프라, 플랫폼, 메타데이터, 데이터, AI, UI 구성 요소, 비즈니스 논리를 공유하고 Salesforce Platform의 모든 기능을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, Revenue Cloud 기능을 가져오고 제약 기반 구성기, 가격 책정 엔진, 카탈로그 관리를 비롯한 기본 기능을 내장하여 제품군 전체에서 사용할 수 있는 기본 서비스를 제공합니다. 이를 통해 모든 클라우드에서 원활하게 통합할 수 있으며 Commerce Cloud 및 Marketing Cloud에서 제공하는 기능이 다른 응용 프로그램에서 활용할 수 있는 공유 비즈니스 기능의 일부가 됩니다. 이는 통합 애플리케이션 제품군의 비전입니다.

Salesforce Platform의 여정은 Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Revenue Cloud, Commerce Cloud를 통합 솔루션으로 결합하는 통합 애플리케이션 제품군을 개발했습니다. Salesforce Starter Edition부터 사용할 수 있는 이 제품군은 하나의 통합 패키지에서 다중 채널 지원, 고객 관계 관리, 비즈니스 인사이트를 제공합니다. 선택한 Edition에 관계없이 사용자는 Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud의 핵심 기능에 액세스하여 모든 수준에서 일관된 환경을 보장할 수 있습니다.

금융 서비스, 건강, 생명 과학, 미디어, 에너지 및 유틸리티, 제조, 자동차, 소비재, 리테일, 탄소 중립, 공공 부문, 교육, 비영리 분야의 Salesforce Industries 제품은 응용 프로그램 제품 및 플랫폼을 확장하여 산업의 고유한 문제를 해결하는 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 산업별 워크플로, 규정 준수 조치, 데이터 모델을 통합하여 운영을 간소화하고 생산성을 향상합니다.

산업 포트폴리오가 Salesforce Platform에 재구축되어 세로 간에 구성 가능성을 활성화했습니다. 이제 고객은 하나 이상의 산업 기능을 맞춤형 솔루션으로 조합하여 공유 메타데이터, API, 비즈니스 서비스를 활용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 세로 차별화와 플랫폼 일관성의 균형을 맞추어 다양한 규제 및 비즈니스 컨텍스트에서 적응성과 규모를 보장합니다.

Dell 제품은 계층형 아키텍처를 사용합니다. 기본적으로 Sales Cloud 및 Service Cloud와 같은 Salesforce Platform 및 가로 응용 프로그램이 모든 산업 솔루션의 기반 역할을 합니다. 또한 Salesforce는 대부분의 산업에 내장된 재사용 가능한 구성 요소를 향상하는 공통 서비스를 추가했습니다. 이러한 예에는 디지털 자동화, 타임라인, 작업 계획 등에 대한 기능이 포함됩니다. 이 레이어 위에는 사용자 의견 관리, CPQ(구성, 가격, 견적) 및 서비스 관리와 같은 가로 기능을 캡슐화하는 재사용 가능한 비즈니스 논리 레이어가 있습니다.

상위 레이어는 특정 산업 요구 사항에 맞게 조정된 도메인별 사용자 정의를 제공하며, 기본 플랫폼을 활용하여 확장성과 효율성을 향상합니다. 예를 들어 제조 세로에서 이 설정은 정확한 예측을 통해 프로덕션 계획을 최적화합니다. 생명 과학 분야에서 제약품 세일즈 팀에 다양한 지리적 규제 요구 사항을 준수하면서 워크플로 및 샘플 처리를 효율적으로 관리하는 모바일 오프라인 솔루션을 제공합니다.

신뢰할 수 있는 AI 우수성: 신뢰할 수 있는 생성형 AI 솔루션은 산업별 AI 기능을 제공합니다. 여기에는 에이전트 및 프롬프트 엔지니어링이 포함되며, 헬스케어, 생명과학, 금융 서비스와 같은 섹터에서 하위 코드/무코드 자동화 및 디지털화를 지원합니다. 또한 문서/텍스트 마이닝 및 요약과 같은 기능은 대용량 데이터를 처리하는 산업에 적합하여 정보 추출 및 인사이트 수집에 도움이 됩니다.

사용자 정의된 에이전트는 에이전트와 고객 간의 3방향 커뮤니케이션을 강화하여 더 빠르게 해결할 수 있습니다. Salesforce Platform의 Trust 계층은 모든 업계의 규정 준수 및 규제 표준을 준수할 수 있도록 지원합니다.

규제 준수 및 보안을 통한 데이터, 통찰력 및 인텔리전스: Salesforce Industries는 GDPR, HIPAA, FedRamp 등 특정 산업 규정에 적합한 엄격한 데이터 프라이버시, 공유, 보안 조치와 함께 포괄적인 360o 보기를 제공합니다. Salesforce는 다양한 소스의 데이터를 통합하여 규정 준수 및 보안을 지원하며 테넌트 데이터 암호화용 Shield Encryption BYOK(Bring Your Own Keys)와 같은 추가 기능으로 해당 솔루션을 강화합니다.

고급 사용자 경험: Salesforce Industries는 산업별 요구에 맞게 조정된 원활한 사용자 환경을 강조하여 사용자 여정을 향상합니다. 여기에는 실천 가능한 리소스 센터, Experience Cloud 템플릿, OmniStudio 기반 솔루션과 같은 도구가 포함됩니다.

디지털화, 통합 및 온보딩: Salesforce Industries는 하위 코드에서 비코드 솔루션을 통해 디지털화, 통합, 온보딩을 제공하며, 신규 고객을 위해 플로 및 Omnistudio와 같은 도구를 활용하고 기존 CRM 시스템에 마이그레이션 솔루션을 제공합니다. 외부 시스템 및 데이터와의 통합은 MuleSoft에서 제공하는 커넥터를 통해 간소화됩니다. Salesforce에는 Retail Banking 분쟁 관리와 같은 산업별 서비스 프로세스도 포함되어 있습니다.

모바일 및 오프라인: Salesforce Industries는 Salesforce 모바일 앱 및 Field Service 모바일 앱에 강력한 도메인별 지원을 제공합니다. 고도의 오프라인 지원이 필요한 고도로 전문화된 도메인의 경우 Industries는 Salesforce Mobile SDK에 구축된 맞춤형 모바일 앱을 제공합니다.

공통 비즈니스 역량: Salesforce Industries는 일반적인 비즈니스 기능의 기반에 구축되어 일관성과 생산성을 제공하는 동시에 은행 및 병원의 다양한 약속 예약 시스템과 같은 고유한 산업 요구에 맞춰 솔루션을 조정합니다. Salesforce는 광범위한 Salesforce 에코시스템과 통합되어 전체적인 Customer 360 뷰를 제공하므로 Salesforce 제품군의 중요한 부분입니다.

수년간 Analytics 및 BI(비즈니스 인텔리전스) 플랫폼 시장에서 최종 사용자가 더 빠르고 데이터 중심의 결정을 내릴 수 있도록 시각적 셀프 서비스 및 AI 중심 자동 인사이트를 홍보해 왔습니다. 그러나 다음과 같은 몇 가지 문제로 인해 모든 사람이 이 작업을 수행한 적은 없습니다.

• 연결 해제된 인사이트: 인사이트는 사용자의 워크플로에 통합되지 않으므로 의사 결정에 정보를 제공하는 잠재력이 있더라도 인사이트에 대한 조치를 취하기가 어렵습니다.
• 데이터 과부하 및 사일로: 데이터는 계속해서 빠르게 증가하고 분할화된 상태로 유지되므로 조직화 및 보안 위험이 발생합니다. 조직은 혼란스러운 셀프 서비스 데이터 환경과 잘 관리되는 제한적인 데이터 환경 간의 딜레마에 직면합니다.
• 데이터에 대한 신뢰: 데이터가 확장되고 조각화되어 회사 데이터에서 파생된 인사이트에 대한 사용자의 Trust 손상되었습니다.
• 구성 불가능성: 작업 프로세스에서 구성 가능성 및 재사용이 크게 부족하므로 사용자가 과업을 반복하도록 강제 적용되며, 분명한 수단으로 수익을 창출할 수 없습니다.

Tableau Next는 비즈니스 사용자와 데이터 전문가를 새로운 공동 작업 방식으로 모아 시각적 분석 순환을 확대하도록 설계되었으며, 모두 AI로 향상되었습니다. Salesforce Platform을 통해 신뢰할 수 있는 시기적절한 메트릭 및 인사이트를 제공하므로 실천 가능한 인사이트에 모든 곳에서 쉽게 액세스할 수 있습니다.

Tableau Next는 다음과 같은 과제를 해결합니다.

• 데이터 연결에서 작업으로 연결된 환경을 위한 개방적이고 구성 가능한 API 우선 플랫폼을 만듭니다. 개발 도구, 서식 있는 분석 응용 프로그램용 구성 요소, 패키징 및 배포를 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 핵심에 AI를 사용하여 구축하고 데이터 전문가가 Trust 보장하기 위해 효율적으로 검토하고 유효성을 검사할 수 있는 도구를 사용하여 상황별 및 관련 인사이트를 제공할 수 있습니다.
• 제어 가능하고 유연한 에코시스템 내에서 빠른 셀프 서비스, 관리 데이터 분석을 위한 범용 시맨틱 계층으로 Tableau 시맨틱을 구축합니다.
• 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 관리되는 데이터 액세스를 위해 Data 360을 통해 실시간 클라우드 규모의 데이터 기능을 제공합니다.
• 개발자가 응용 프로그램을 구축하고 수익을 창출할 수 있는 풍부한 환경과 마켓플레이스를 제공합니다.
• 인텔리전스를 핵심으로 통합하여 권한을 부여하는 에이전트에게 조직의 의미와 Knowledge 제공합니다.
• Trust 우선 순위를 지정하여 데이터, 분석, 에이전트 워크로드 및 배포에 대한 신뢰를 확보할 수 있으며, 데이터의 활동과 효율성을 직접 제어하고 볼 수 있습니다.
• Slack 및 조직의 다른 공동 작업 도구와의 심층적이고 풍부한 통합을 통해 일급의 설계 원칙으로 공동 작업을 활용합니다.

Tableau Next는 성능을 향상하고 경험을 통합하는 개방형 플랫폼을 제공하여 Tableau의 데이터 분석 도구 리더십을 기반으로 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• ** 풍부한 데이터 시각화**: Tableau의 VizQL 기술을 활용하여 광범위한 시각적 분석을 수행합니다.
• 공동 운영 작업 공간: 분석 과업을 위한 통합 인터페이스를 제공하며 실시간 공동 작업을 위해 Slack과 통합합니다.
• 신뢰할 수 있는 관리 데이터: 안전한 환경에서 글로벌 관리를 위한 구조화된 프로모션 경로로 셀프 서비스 분석을 지원합니다.
• 고급 메트릭 작성: 분석가가 조직 전체에서 효율적으로 KPI를 만들고 재사용할 수 있어 일관성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

Tableau Next는 기본 아키텍처 구조로 Agentforce 사용하여 기본적으로 구축되었으므로 Tableau Next가 고도로 연결되고 신뢰할 수 있으며 공동 작업하는 AI 기반 데이터 도구를 제공하는 기능을 강화합니다.

• BI 도구: 데이터 준비, 시각적 및 시맨틱 메타데이터 큐레이팅에 중점을 두고 데이터 작업자의 셀프 서비스 분석 효율성을 향상합니다.
• 상관적 경험: 대부분의 조직이 작업하는 컨텍스트(예: Slack)에 데이터 인사이트, 경험, 투명한 AI를 가져옵니다.
• Agentforce 아키텍처: Agentforce 스택에 구축되어 고급 에이전트 아키텍처를 기반으로 Tableau Next에 풍부한 컨텍스트를 제공합니다.
• 세맨틱 카탈로그: 메타데이터, 계보, 검색을 관리할 수 있는 중앙 집중식 시스템을 제공하여 Tableau Next 사용자 전체에서 공유된 환경을 활성화합니다.
• 공유 및 생성 메타데이터: 포괄적인 에코시스템 내에서 셀프 서비스 분석 및 관리 콘텐츠 간의 원활한 워크플로를 지원합니다.
• 작업 프레임워크: 사전 패키지, 사람이 선별하거나 생성한 워크플로를 통해 인사이트를 활용하여 작업을 수행합니다.
• 개인화된 통찰력. 데이터 기본 설정, 역할 등을 자세히 학습하여 맥락에 맞는 맞춤형 데이터 인사이트를 즉시 얻을 수 있습니다.
• Proactive Insights. 데이터 에코시스템을 지능적으로 탐색하고 통계적으로 관심이 있는 장소를 찾는 동시에 변경의 동인을 사전에 이해하고 조치를 취할 수 있는 방법을 제시하고 다음 단계로 취할 조치를 권장합니다.
• 신뢰할 수 있는 데이터 에이전트 데이터 에이전트의 운전자로서 통합된 환경을 통해 응용 프로그램을 구축하고 조정할 수 있는 권한을 다시 부여합니다. 또한 데이터 변경 사항 및 에이전트의 정확성 및 효율성에 미치는 영향을 미리 평가할 수 있는 테스트 도구를 제공합니다.

Tableau Next는 Slack 및 Salesforce와 같은 다양한 플랫폼에서 비즈니스 사용자 환경을 향상하고 Tableau Pulse와 같은 새로운 분석 기능을 통해 에이전트 환경을 통해 액세스하여 분석 참여를 간소화합니다. 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 협력: 신뢰할 수 있는 분석에 중점을 두고 다양한 분석 구성 요소 간 상호 작용을 촉진하고 사용자의 워크플로 내에서 유효성 검사 도구를 통합합니다.
• 펄스 메트릭: 일반 분석가가 만든 대시보드보다 선별된 인사이트와 자동화된 인사이트를 더 효율적으로 제공합니다.
• AI 기반 환경: AI를 활용하여 고급 분석 기술 전문 지식의 필요성을 줄여 결정적 메타데이터 및 관리 데이터의 신뢰성을 보장합니다.
• 다중 플레이어 인사이트 제공: 비즈니스 사용자가 분석가와 공동 작업하여 시스템에서 제공하는 인사이트에 대한 Knowledge Trust 얻을 수 있도록 합니다.
• 딥 통합: 공유 메타데이터 및 데이터 플랫폼에 구축되어 다양한 시스템 및 환경에서 구성 가능성을 제공하여 프로모션, 데이터 플로, 서로 작업을 검토하고 완료할 수 있는 다양한 페르소나의 구성 가능성을 제공합니다.

Tableau 시맨틱 레이어는 원시 데이터와 사용자 해석 간의 중요한 교차로 작동하여 데이터 분석, 의사 결정, 응용 프로그램 개발을 간소화하고 AI 중심 컨텍스트 및 검색을 향상합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 통합 메타데이터 관리: 셀프 서비스 및 관리 메타데이터를 모두 지원하므로 조직의 신뢰할 수 있는 단일 소스가 되기 위한 구조화된 경로를 통해 특별 분석을 수행할 수 있습니다.
• Tableau의 최고의 성능: 다중 논리적 개체 지원, 모델 구성 가능성, 공유 치수, 복잡한 지리 공간 계층, 시간 모델링을 포함합니다.
• 다양한 데이터 및 분석: 이미지 기반 제품 범주와 구조화된 세일즈 데이터의 상관 관계, 세미 구조화된 제품 리뷰의 분위기 분석 통합 등 구조화되지 않은 데이터와 구조화된 데이터를 연결하는 데 도움이 됩니다.
• Salesforce Platform 통합: 일관된 비즈니스 시맨틱스와 응용 프로그램 전반의 원활한 통합 및 다양한 사용자 환경 및 사용 사례를 지원하는 통합 메타데이터 모델을 지원하는 신뢰할 수 있는 통합 소스를 구축합니다.
• Agent Intelligence: 시맨틱 레이어는 비즈니스를 구동하는 데이터 및 메타데이터뿐만 아니라 조직에 맞는 자세한 설명 및 기본 설정을 포함하여 시맨틱을 정의하는 시맨틱도 이해하여 에이전트가 인텔리전스를 얻을 수 있는 핵심 영역 중 하나입니다.

Tableau Next는 간단한 작업, 사전 정의된 플로, 예약, API 통합을 포함하여 데이터 중심 의사 결정 및 신뢰할 수 있는 자동화를 향상하는 통합 솔루션을 제공합니다. 주요 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.

• 표준화된 지능형 비즈니스 작업: 비즈니스 내에서 긴급하고 상황별 커뮤니케이션을 수행할 수 있습니다. 이는 필수이지만 복잡합니다.
• 사전 정의 및 생성된 흐름 일정: 신뢰할 수 있지만 확인할 수 있는 정적 및 동적으로 생성된 플로를 통해 임시 및 예약된 작업을 모두 활성화합니다.
• Agentforce: AI 기반 데이터 대화 및 상호 작용을 지원하므로 사용자가 비즈니스 응용 프로그램 내부 및 외부에서 기존 UI의 인사이트와 유사한 작업을 수행하고 대화를 통해 간소화할 수 있습니다.

Tableau Next는 Data 360의 Tableau 시맨틱을 활용하여 응용 프로그램 개발을 위한 코드 없음, 하위 코드, 프로 코드 옵션이 포함된 구성 가능한 개발자 플랫폼을 제공합니다. 주요 제안 사항:

• 프리패키지형 산업/인텔리전트 애플리케이션: 특정 산업 요구에 맞게 템플릿 기반 및 사용자 정의 가능한 분석 응용 프로그램을 제공합니다.
• 제3자 및 ISV 신청: 분석, 산업별, 사용자 정의 목적으로 동적 및 대화형 응용 프로그램 생성을 지원합니다.
• 시장 및 교환: ISV 및 개발자가 가장 크고 신뢰할 수 있는 비즈니스 응용 프로그램 개발 에코시스템 내에서 응용 프로그램을 패키지하고 배포할 수 있습니다.

Tableau Next는 비즈니스 사용자와 데이터 전문가 모두를 위해 설계되어 데이터 이해에 대한 공동 작업 접근 방식을 촉진합니다. 기술적 또는 비기술적 관계에서 비즈니스 사용자에서 데이터 전문가에 이르는 모든 팀 구성원이 서로의 데이터 인사이트를 검토할 수 있습니다. 또한 해당 인사이트는 BI 플랫폼 내의 브라우저 탭으로 제한되지 않습니다.

BI 플랫폼인 Tableau Next는 다음과 같습니다.

• 플랫폼 간 복합 가능. 인사이트를 보는 플랫폼과 상관없이 인사이트가 동일한 방식으로 렌더링됩니다. 이 일관성은 데이터를 시각적으로 작업할 때 중요한 설계 원칙입니다.
• Slack과 깊이 통합 Slack을 통한 통합 개발은 현재 시장에서 가장 직관적이고 몰입성이 뛰어난 공동 작업 데이터 환경을 제공합니다.
• 모든 도구를 사용할 수 있음 API 우선 순위 원칙을 심층적으로 통합된 플랫폼에 적용하면 통합이 다른 공동 작업 및 타사 도구로 확장되므로 다양한 기능을 유지할 수 있습니다.

Salesforce Platform은 광범위한 디지털 문제를 해결할 수 있는 포괄적인 통합 기능을 제공하지만, 많은 고객이 다양한 공급업체 및 기술을 사용하여 시간이 지남에 따라 개발된 엔터프라이즈 아키텍처 내에서 운영합니다.

현대 엔터프라이즈는 시스템 통합 및 비즈니스 프로세스 자동화와 관련된 문제에 직면해 있으므로 데이터가 중단되고 효율성이 떨어집니다. MuleSoft의 기능을 활용하는 Salesforce 통합 플랫폼은 자동 프로세스의 빠른 개발 및 향상을 촉진하여 이러한 문제를 해결합니다. 다양한 플랫폼에서 원활한 시스템 연결을 보장하고 정보 흐름을 향상하며 의사 결정을 지원하므로 인건비 및 자동화 비용을 절감할 수 있습니다. 이 계층은 Salesforce 서비스와 기타 사용자 정의 또는 타사 서비스 간의 통합을 생성, 관리, 관리 및 모니터링하는 데 매우 중요합니다.

다음을 수행하는 API를 통해 시스템이 정의됩니다.

• ERP, 고객 및 청구 시스템, 독점 데이터베이스와 같은 필수 시스템에서 데이터에 액세스합니다.
• 데이터 상호 작용 및 통합을 촉진하여 데이터 중단을 방지합니다.
• 시스템 및 프로세스 API에서 관리하는 데이터 및 프로세스에 비즈니스 컨텍스트를 추가합니다.

효과적인 커뮤니케이션을 위해 다음을 사용하여 API를 설명합니다.

• 즉시 동기식 교환을 위한 OpenAPI 사양(OAS)
• 비동기식 이벤트 중심 커뮤니케이션을 위한 AsyncAPI
• 구조화된 모델 컨텍스트 상호 작용을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
• 직접 에이전트 간 통합을 위한 에이전트 간 통합(A2A) 프로토콜입니다.

Salesforce 통합 계층은 시스템을 통합하고 관리할 수 있는 강력한 기능을 제공하여 Salesforce의 데이터, AI, 앱 기능에 대한 연결을 향상합니다. 시스템이 Salesforce 또는 다른 공급자의 기본 시스템인지 여부와 상관없이.

복잡한 통합에는 고급 변환이 필요하며 범용 연결, API 관리 및 거버넌스, 통합 워크로드를 구축하기 위한 통합 개발 환경(IDE), 통합을 배포, 관리, 감독하기 위한 런타임 플랫폼, 통합에 대한 전체 가시성을 제공하는 관찰 가능성 플랫폼 등 강력한 도구가 필요합니다.

통합 프로세스를 더욱 가속화하기 위해 일반적인 통합 패턴 및 요구를 인코딩하는 업계별 템플릿과 액셀러를 제공합니다.

Salesforce와 광범위한 에코시스템 간의 데이터 및 프로세스 흐름을 다루는 두 가지 기본 통합 패턴은 아웃바운드 통합 및 인바운드 통합입니다.

외부 시스템에 Salesforce 연결(아웃바운드): 이 패턴에는 데이터에 액세스하거나 외부 시스템에서 작업을 트리거하는 Salesforce 내에서 생성되는 프로세스가 포함됩니다.

• 보안 엔드포인트 관리(명명된 자격 증명): 명명된 자격 증명은 끝점 및 인증 세부 사항을 저장할 수 있는 안전하고 중앙 집중화된 위치를 제공합니다. 응용 프로그램 및 자동화는 논리 이름을 참조하고 플랫폼은 인증 수명 주기의 복잡성을 처리합니다.
• 선언적 통합(외부 서비스): 표준 OpenAPI 사양을 제공하는 외부 시스템의 경우 관리자가 외부 서비스를 사용하여 API를 선언적으로 등록할 수 있습니다. 플랫폼이 사양을 처리하여 플로와 같은 도구에서 서비스 작업을 기본 작업으로 또는 Apex 기본 개체로 자동으로 사용할 수 있도록 합니다.
• 복잡한 시스템 통합(MuleSoft): 최신 인터페이스가 없는 시스템의 경우 MuleSoft는 재사용 가능한 표준 API 레이어를 만듭니다. 이렇게 하면 레거시 복잡성이 추상화되고 Salesforce 에코시스템에 온 프레미스 데이터 및 프로세스를 가져옵니다.
• 실시간 데이터 액세스(외부 개체): 외부 시스템의 테이블을 Salesforce 데이터 모델 내의 가상 개체로 표시하여 복제 없이 표준 쿼리 및 UI 구성 요소를 통해 외부 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
• 중앙 기능 관리(통합 API 카탈로그): 통합 API 카탈로그는 중앙 집중식 리포지토리이며 모든 API 사양 및 위치 및 보안 프로토콜과 같은 연결된 메타데이터에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스입니다. 따라서 데이터 또는 비즈니스 논리가 있는 위치와 상관없이 Salesforce 에코시스템 전반에서 검색하고 안전하게 연결하고 강력한 새 애플리케이션 및 자동화로 구성할 수 있습니다.
• 사용자 정의 프로 코드 논리(Apex REST): 개발자는 Apex 작성된 사용자 정의 비즈니스 논리를 REST API 및 작업으로 노출할 수 있습니다. 그러면 플로의 단계 또는 AI 에이전트의 도구로 작업을 사용할 수 있습니다.

Salesforce에 외부 시스템 연결(인바운드): 이 패턴을 사용하면 외부 시스템 및 응용 프로그램이 Salesforce Platform에 연결하여 데이터에 액세스하고 비즈니스 논리를 트리거하고 프로세스를 오케스트레이션할 수 있습니다. 이 기능은 대규모로 작동하는 검증된 엔터프라이즈급 API의 기반에 구축되어 있습니다. 2025년 10월부터:

• 쿼리 API(SOQL)는 매일 50억 개가 넘는 요청을 처리합니다.
• REST API는 외부 시스템에서 하루에 약 50억 건의 통화를 제공하며, 사용량은 매년 30% 증가합니다.
• 대량 API는 대규모 데이터 작업을 위해 매일 수십억 개의 레코드를 처리합니다.

검증된 신뢰성 및 규모는 다음 기능을 기반으로 합니다.

• 통합 API 환경: 모든 Salesforce 기능에 대한 액세스는 일관된 끝점 구조(api.salesforce.com)를 통해 통합되므로 개발자가 각 제품에 대해 서로 다른 패턴 또는 인증 플로를 학습할 필요가 없습니다.
• 전체적인 용도에 맞게 구축된 API 포트폴리오: 이 플랫폼은 트랜잭션 운영을 위한 REST 및 SOAP API, 대용량 데이터 처리를 위한 대량 API, 이벤트 기반 응용 프로그램을 위한 Pub/Sub API, 특수 제품 또는 사용자 지정 Apex API를 비롯하여 특정 요구에 맞게 조정된 다양한 API 모음을 제공합니다.
• Agenttic 통합의 미래 준비: MCP와 같은 표준을 통해 고객은 Salesforce 데이터 및 작업을 외부 AI 에이전트에 대한 "도구"로 안전하게 노출하여 Salesforce 인스턴스를 디지털 직원의 확장 가능한 기술 집합으로 전환할 수 있습니다.

데이터 및 프로세스 통합에 대해 설정된 인바운드 및 아웃바운드 패턴 외에도 에이전트 시대에 대한 새로운 패턴이 등장하고 있습니다. Salesforce Platform은 포괄적인 MCP 전략을 구현하여 AI 기반 서비스의 소비자 및 공급자로 포지셔닝합니다. 이 양방향 접근 방식은 에이전트 상호 운용성을 활성화하므로 엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스를 유지하면서 Salesforce 데이터 및 기능을 AI 에이전트 및 도구의 진화하는 에코시스템과 원활하게 통합할 수 있습니다.

MCP 클라이언트로서의 Salesforce: 에이전트는 외부 시스템 및 API를 현명하고 동적으로 활용하여 MCP 클라이언트 역할을 수행할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 조직이 최신 API가 있거나 MuleSoft를 통해 기존 시스템 또는 RPA Bot에 연결해야 하는지 여부와 상관없이 Salesforce 경계를 넘어 Agentforce 도달 범위를 확장하여 모든 시스템에서 작업을 오케스트레이션할 수 있습니다. 구성은 익숙한 선언적 주제 기반 설정 환경을 통해 처리되므로 사용자 정의 개발 없이 신속하게 통합할 수 있습니다. 파트너 제공 MCP 서버에 대한 검색 메커니즘이 간소화되어 외부 기능 통합이 더욱 간소화됩니다. 대규모 스택을 통해 외부 연결의 복잡성을 추상화하여 엔터프라이즈는 Agentforce 광범위한 기술 환경과 신속하게 통합할 수 있습니다.

MCP 서버로서의 Salesforce: MCP 서버로서 플랫폼은 표준 REST API, 사용자 정의 끝점, 호출 가능한 작업, 플로를 비롯한 논리와 자산을 외부 에이전트를 위한 검색 가능한 "도구"로 노출합니다. 선언적 인터페이스를 통해 고객 및 ISV는 고유한 비즈니스 프로세스에 적합한 도구 컬렉션에 기능을 큐레이팅하여 자체 사용자 정의 MCP 서버를 만들고 구성할 수 있습니다. 이는 MCP 프롬프트로 확장되므로 플랫폼의 프롬프트 템플릿 기능과 자연스러운 동기화를 생성하고 조직이 프롬프트 엔지니어링에 대한 투자를 외부 AI 시스템에 액세스할 수 있도록 합니다.

이 기능은 다중 계층 보안 모델에 따라 관리됩니다.

• 응용 프로그램 제어: 외부 클라이언트 앱 구조는 관리자에게 Salesforce 조직에 액세스할 수 있는 외부 에이전트 응용 프로그램을 강력하게 제어할 수 있는 권한을 제공합니다.
• 범위 지정 권한: 인증은 세분화된 OAuth 범위를 통해 증강되므로 인증된 에이전트가 수행할 수 있는 작업을 정확하게 추적하고 적용할 수 있습니다.
• 코어 플랫폼 인증: 이러한 새 제어는 레코드 액세스 제어, 엔티티 및 필드 수준 권한, 프로필 및 권한 집합에 정의된 기타 권한을 포함하여 Salesforce의 강력한 권한 부여 모델을 기반으로 구축됩니다.

ISV 및 파트너는 MCP 서버 구성을 패키지하고 배포할 수도 있으므로 Salesforce 에코시스템 전체에서 AI 지원 통합을 빠르게 배포할 수 있습니다.

Salesforce의 현대적인 접근 방식은 모든 플랫폼(MuleSoft, Flow 또는 Data 360)에서 프로그래밍 없이 모든 사용 사례에 대해 실행할 수 있는 커넥터를 개발하는 메타데이터 중심의 접근 방식인 _interpreted connectivity_입니다. 메타데이터 모델은 원격 서비스에 연결하여 요청을 인증하고, 반환된 데이터를 모델링하고, 쿼리를 만들고, 결과를 페이지로 매기며, 프로세스를 자동화하기 위해 이벤트(트리거)를 수신하는 방법을 이해합니다.

HTTP 기반 API를 사용하지 않는 시스템의 경우 Salesforce는 사용자 정의 커넥터를 구축하기 위한 수백 개의 사전 구축 커넥터와 완전한 SDK를 제공합니다. API 액세스 권한이 없는 시스템의 경우 Salesforce는 에이전트를 사용하여 일반적으로 사람이 수행하는 반복적인 규칙 기반 과업을 자동화하는 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 제공합니다. 이러한 과업에는 데이터 입력, 트랜잭션 처리, 간단한 고객 서비스 쿼리에 응답이 포함될 수 있습니다. 문서에서 정보를 추출하기 위해 Salesforce는 인보이스, 계약, 양식과 같은 다양한 유형의 문서에서 데이터를 자동으로 추출, 분류, 처리하는 AI를 활용하는 인텔리전트 문서 처리(IDP)를 제공합니다. 정보가 있지만 Salesforce는 자동화된 방법을 제공하여 정보를 검색하고 조작합니다.

Salesforce는 AI의 최근 개선 사항을 바탕으로 조직에서 에이전트 기능을 빠르게 활성화할 수 있는 빌딩 블록을 제공합니다.

• 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 커넥터를 사용하면 조직에서 API를 MCP 도구로 빠르게 노출하고 에이전트가 쉽게 API 및 자원을 찾을 수 있습니다.
• **A2A(에이전트 간 커넥터)**를 사용하면 에이전트에 대한 A2A 프로토콜 지원을 제공하여 조직에서 에이전트 간 커뮤니케이션을 표준화할 수 있습니다. 각 에이전트(도메인의 기능 전문가)는 고객의 쿼리를 찾아 도메인에 가장 적합한 에이전트에게 위임할 수 있습니다.
• Inference Connector는 LLM 호출, 벡터 내장 및 검색, RAG 검색, MCP 도구 지원을 통해 처음부터 에이전트를 구축할 수 있는 빌딩 블록을 제공합니다.

Anypoint API 관리자를 통해 제공되는 MuleSoft의 API 관리는 모든 배포 환경에서 API 및 마이크로서비스를 설계, 보호, 관리, 모니터링, 확장할 수 있는 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 조직은 플랫폼과 상관없이 단일 창에서 일관된 엔터프라이즈급 제어 및 인사이트를 사용하여 API 및 마이크로 서비스를 관리할 수 있으며, 배포에서 버전 관리까지 중앙 집중식으로 관리할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• Anypoint Flex 게이트웨이는 API를 관리하고 보호하는 애플리케이션 계층 API 게이트웨이로서 HTTP/S 수준에서 속도 제한, 캐싱, 인증, 권한 부여, 위협 보호, 모니터링 및 로깅 정책을 적용합니다. 마이크로서비스 기반 분산 환경을 위해 설계된 경량의 고성능 Envoy 기반 게이트웨이로서 DevOps 및 CI/CD 워크플로와 원활하게 통합되도록 구축되었으며, 인바운드 및 아웃바운드 정책을 모두 지원하면서 모든 환경에서 엔터프라이즈 보안 및 관리 기능을 제공합니다.
• API 경고를 사용하면 조직이 비정상적 또는 원치 않는 동작을 감지하기 위해 API에 대한 특정 임계값 또는 조건을 정의하고 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어 응답 시간이 제한을 초과하는 경우(예: 60초), 시간 기간의 요청 수가 너무 많은 경우, 특정 HTTP 응답 코드가 반환되는 경우 또는 정책 위반이 발생하는 경우 경고가 표시됩니다.
• API Analytics는 API가 사용되는 방식 및 성능에 대한 가시성을 제공합니다. Analytics 대시보드를 사용하면 조직에서 상위 수준 메트릭을 추적 및 확인하고 차트를 자세히 살펴보고 대시보드 및 보고서를 만들고 사용자 정의하여 사용 추세, 정책 위반, 응답 시간, 요청/응답 코드 등을 이해할 수 있습니다.

MuleSoft Anypoint Code Builder(ACB)는 API 및 통합 개발을 위해 설계된 차세대 IDE로서 백엔드로 VS Code를 사용하는 최신 통합 환경을 제공합니다.

• 통합 개발 환경: 전체 API 및 통합 개발 프로세스를 AsyncAPI, OAS, RAML API, 거버넌스 규칙 집합, 하위 코드 플로 캔버스, 사전 구축 커넥터, 통합 테스트 및 배포 옵션을 지원하는 하나의 도구로 통합합니다. 또한 ACB는 지능형 컨텍스트에 맞는 제안 사항을 사용하여 디버깅, 문제 해결, 지속적인 서비스 점검을 지원합니다.
• Agtic 개발 경험: 전체 응용 프로그램 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 에이전트 환경을 제공합니다. 핵심은 에이전트 통합 개발을 지원하는 MuleSoft MCP 서버입니다. MuleSoft MCP Server는 자연어에서 API 사양 및 통합을 생성하고, 데이터 변환을 생성하고, MuleSoft Exchange에서 자산을 관리하고, 응용 프로그램 및 API 정책을 관리할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. MuleSoft MCP Server 도구는 커서, 윈드서프 등을 비롯한 VS 코드 기반 AI 코드 편집기에서 사용자의 API 사양 및 통합 개발을 탑재합니다.
• AI 통합: MuleSoft는 엔터프라이즈 시스템 액세스를 위해 API 호출을 Agentforce 작업으로 변환하는 MuleSoft Topic Center를 활용하여 에이전트 기능으로 통합 개발을 강화합니다. Agentforce 커넥터는 자연어 자동화를 통합에 포함합니다. 유추 커넥터는 외부 LLM 공급자를 안전하게 통합하여 MuleSoft 응용 프로그램에서 AI 기반 논리를 활성화합니다. 조직은 이러한 결합된 기능을 사용하여 지능형 적응형 통합을 구축할 수 있습니다.

MuleSoft의 런타임 플랫폼은 환경 전반에서 MuleSoft 응용 프로그램, API, 통합을 실행할 수 있는 유연한 배포 옵션을 제공합니다. 조직은 Anypoint Platform을 통해 일관된 관리 및 거버넌스를 유지하면서 운영, 규정 준수, 확장성 요구에 가장 적합한 런타임 모델을 선택할 수 있습니다. 이 유연성을 통해 애플리케이션이 데이터 소스와 가까운 곳에서 실행되고, 지역 규정을 준수하며, 수요에 따라 원활하게 확장할 수 있습니다.

주요 호스팅 옵션은 다음과 같습니다.

• Cloud: 인프라 관리 오버헤드를 없애는 MuleSoft의 완전 관리형 멀티테넌트 통합 플랫폼(iPaaS)입니다. CloudHub 2.0은 탄력적인 확장, 고가용성, 가동 중지 시간 제로 배포/업그레이드를 제공하며 내장된 관찰 가능성 요구 사항 및 규정 준수 인증을 제공합니다. 개발자는 MuleSoft가 런타임 인프라를 관리하는 동안 API 및 통합 구축에 집중하여 엔터프라이즈급 보안, 신뢰성, 고가용성을 보장할 수 있습니다.
• 하이브리드: 더 많은 제어를 위해 응용 프로그램을 자체 호스팅해야 하는 조직을 위해 MuleSoft는 Kubernetes 또는 가상 시스템 전체에서 MuleSoft 런타임 배포 및 오케스트레이션을 자동화하는 컨테이너 서비스인 런타임 패브릭을 제공합니다. 가로 확장, 중단 시간 제로 배포, 내장된 보안 제어, 간소화된 클러스터 관리를 지원합니다.
• Private Cloud Edition(PCE): MuleSoft의 Private Cloud Edition은 조직이 엄격한 규제, 데이터 보존 및 보안 요구 사항을 충족할 수 있도록 완전히 자체 관리되는 온 프레미스 버전의 Anypoint Platform(제어 및 런타임 플레인 포함)을 제공합니다. 이를 통해 대기업이 Anypoint Platform의 통합 통합 및 API 관리 기능을 활용하면서 인프라를 완벽하게 제어할 수 있습니다.

MuleSoft는 모든 배포 모델 전반에서 API, 통합, 응용 프로그램에 대한 종단간 가시성을 제공하는 포괄적인 관찰 가능성 솔루션을 제공합니다. 관찰 기능은 워크로드가 실행되는 위치와 상관없이 일관되므로 환경을 통합적으로 볼 수 있습니다. MuleSoft는 실시간 및 내역 Telemetry 데이터를 모두 수집하여 조직이 전체 응용 프로그램 네트워크에서 프로덕션 문제를 더 빠르게 감지, 분석, 해결할 수 있도록 지원합니다. 관찰 가능성 데이터는 Anypoint Platform 내에서 기본적으로 보거나 OpenTelemetry를 통해 고객이 선호하는 APM으로 내보낼 수 있으므로 기존 모니터링 에코시스템과 원활하게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 사전에 인프라 복원 능력을 강화하고 미션 크리티컬 어플리케이션의 신뢰성을 향상할 수 있습니다.

MuleSoft는 두 가지 기본 제공을 통해 관찰 가능성을 제공합니다.

• Anypoint Monitoring은 Anypoint Platform에 내장된 시장 내 관찰 가능성 솔루션입니다. 응용 프로그램 상태 모니터링, 로그 관리를 위한 고급 로그 검색, 정의된 임계값 또는 변칙이 발생할 경우 팀에 알리는 경고 기능을 위한 기본 제공 및 사용자 정의 가능한 대시보드를 제공합니다.
• 통합 인텔리전스는 MuleSoft용 차세대 AI 최초의 관찰 가능 플랫폼으로 Salesforce Platform을 기반으로 재설계되고 구축되었습니다. 이 혜택은 Data 360을 Telemetry 데이터의 통합 데이터 레이어로 사용하고, Tableau 시맨틱을 신뢰할 수 있는 시맨틱 계층으로 사용하여 지능형 실행 가능한 인사이트를 제공하며, Tableau Concierge를 사용하여 AI 지원 문제 해결, Tableau Next 대시보드를 사용하여 여러 서식 있는 데이터 시각화를 하나의 통합된 보기로 결합하는 대화형 시각적 인터페이스를 제공합니다. Tableau Next를 사용하면 관찰 가능성 기능과 함께 시맨틱 데이터 모델 위에 사용자 정의 대시보드를 구축할 수도 있습니다.

또한 이 스택은 고객에게 결정적이지 않은 엔드 투엔드 에이전트 호출 경로에 대한 완전한 투명성을 제공하는 에이전트 중심 추적 기능을 제공하므로 각 중간 단계에서 작업하는 에이전트를 관찰할 수 있으므로 사용자가 실패의 근본 원인을 빠르게 파악하고 성능 병목을 식별할 수 있습니다.

Salesforce 에코시스템은 플랫폼의 강력한 기능을 보여줍니다. 시스템 통합자(SI) 및 컨설팅 파트너는 복잡한 Salesforce 솔루션을 개발, 구성, 최적화하여 고객을 지원합니다. 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)는 플랫폼에 혁신적인 응용 프로그램 및 솔루션을 구축하고 고객이 Salesforce 조직에 설치할 수 있습니다. 해당 ISV 앱은 Salesforce의 응용 프로그램 스토어인 AppExchange 사용할 수 있으며, 이 스토어는 2025년 10월 현재 10,000개 이상의 응용 프로그램과 1430만 건 이상의 설치를 제공합니다.

고객이 광범위한 시장을 탐색하고 관련 애플리케이션을 검색할 수 있도록 AppExchange 검색 환경은 2025년에 Data 360을 활용하도록 재구성되었습니다. Salesforce Data 360의 벡터 검색 기능은 기존의 키워드 일치와 함께 작동하여 자연어를 통해 사용자의 의도를 이해하여 의미적으로 관련성이 높은 결과를 제공합니다. 궁극적인 비전은 이 기반을 Agentforce 플랫폼과 통합하여 발전시키는 것입니다. 고객이 비즈니스 과제를 대화 방식으로 설명하고 개인 맞춤형 솔루션 추천을 받을 수 있는 완벽한 에이전트형 인터페이스를 제공합니다.

AppExchange Salesforce와 긴밀하게 협력하여 코드 분석기, 보안 스캐너, 참조 구현 가이드를 포함하는 엄격한 검토 프로세스를 통해 고품질의 솔루션을 보장합니다. 이 플랫폼은 ISV에 응용 프로그램 라이센스 및 수익을 조정할 수 있는 라이센스 관리 도구를 제공하며, 사용자 기반 및 소비 기반 옵션을 비롯한 다양한 가격 책정 모델을 지원합니다.

"메타데이터 구동 플랫폼" 원칙을 사용하면 ISV가 Salesforce의 기본 앱 및 메타데이터를 확장하여 데이터 모델, 비즈니스 논리, 사용자 인터페이스를 쉽게 개발할 수 있습니다. Salesforce Platform은 업계별 애플리케이션에서부터 UI용 Lightning 웹 구성 요소 및 비즈니스 논리용 Apex Code와 같은 기술을 활용하는 맞춤형 브랜드 앱에 이르기까지 다양한 솔루션을 지원합니다.

"패키징" 개념은 다양한 Salesforce 조직에서 이러한 앱을 배포하는 데 매우 중요합니다. 패키징은 다양한 환경에서 메타데이터 관리를 위해 설계된 기본 기술을 사용하여 Salesforce 고객이 설치할 수 있는 아티팩트로 메타데이터를 직렬화하는 작업을 수행합니다. 패키징의 고유한 측면은 개발자가 알지 못하는 환경에 설치할 수 있다는 점입니다.

패키징 내의 "관리 가능성" 기능을 사용하면 다른 사용자가 해당 부품에 의존할 수 없기 때문에 ISV가 응용 프로그램의 부품을 안전하게 업그레이드할 수 있지만 고객이 다른 부품을 소유하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어 ISV는 사용자 정의 설정과 같은 특정 메타데이터를 "관리"으로 설정하여 고객에게 표시되지 않고 편집할 수 없도록 만들어 고객 환경의 중단을 방지할 수 있습니다. 관리 패키지에는 이러한 관리 기능 제어가 포함되어 있지만 비관리 패키지는 배포된 메타데이터를 고객이 만든 것으로 처리하며 배포 후에는 업그레이드할 수 없습니다.

AppExchange 및 Salesforce Platform이 시작된 이후에 생성 및 설치되는 패키지의 수와 복잡성이 크게 증가했습니다. 이러한 요구 사항에 대응하여 플랫폼은 2020년에 2세대 패키징 아키텍처를 도입했습니다. 이 새로운 아키텍처는 관리 패키지의 모듈성을 향상하고 버전 관리 유연성을 향상하며 네임스페이스 공유를 허용하며 소프트웨어 개발 수명 주기의 다른 고급 기능을 포함하여 선언적 종속성을 지원합니다. 또한 패키지 배포 아키텍처에는 변경된 메타데이터 결정 및 델타 배포만 등 효율성과 규모 향상을 위한 몇 가지 중요한 개선 사항이 포함되어 있습니다.

새 제품 및 기능 개발에 중요한 측정값은 패키지와의 호환성 및 ISV 사용 준비입니다. 이 플랫폼은 파트너가 기능을 빠르게 사용할 수 있도록 강조하여 Salesforce 에코시스템이 Salesforce Platform의 혁신적 잠재력을 효과적으로 활용하고 Salesforce의 즉시 제공되는 기능을 벗어날 수 있도록 합니다. 그러나 Salesforce 내부 개발자가 사용할 수 있는 이 문서에 설명된 모든 기능을 ISV 개발자에서도 사용할 수 있도록 지속적으로 투자해야 하는 영역입니다.

또한 Heroku Marketplace 및 Slack Marketplace는 Salesforce 응용 프로그램의 기능을 향상할 수 있는 광범위한 타사 통합 및 추가 기능을 제공합니다. Heroku Marketplace는 추가 앱 기능을 위한 도구 및 서비스를 제공하고 개발자가 응용 프로그램을 구축, 배포, 관리하는 방법을 개선합니다. Slack Marketplace는 워크플로를 간소화하고 Salesforce 환경 내에서 공동 작업을 향상할 수 있는 통합을 제공합니다.

Salesforce는 핵심 가치인 고객 성공의 정신에 따라 Salesforce Platform의 모든 응용 프로그램 및 서비스에 대해 "고객 중립" 역할을 하며 가능한 경우 내부적으로 고객 대면 제품을 활용합니다. 이는 다음과 같은 중요한 이점을 제공합니다.

• 범위한 제품 테스트: Salesforce 직원은 제품군을 매일 사용하여 실제 문제에 플랫폼을 노출하고 제품 품질을 향상하고 개선 영역을 식별합니다.
• 정제품: 내부 사용의 즉각적인 사용자 의견을 통해 기능 및 유용성을 신속하게 세분화하고 버그를 신속하게 식별하고 해결할 수 있으므로 릴리스 시 고객 요구를 더 잘 충족하는 제품이 생성됩니다.
• ** Deep Industry Expertise**: 다양한 기능 전반에서 내부적으로 사용하면 특히 하이테크 섹터에서 특정 제품 및 산업 문제에 대한 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 고객 동정심 향상: 직원이 플랫폼을 직접 사용하여 고객의 불만 사항을 더 잘 이해하고 해결할 수 있습니다.
• 마케팅 및 영업 인사이트: 일일 제품 사용은 세일즈 및 마케팅 전략에 정보를 제공하므로 고객 요구에 맞게 플랫폼을 조정할 수 있습니다.
• 강력한 시장 진입 전략: 내부에서 성공적으로 구현하면 Salesforce가 확신을 가지고 검증된 솔루션으로 제품군을 마케팅할 수 있습니다.

또한 모든 운영용 소프트웨어 업데이트는 단계별 배포 프로세스의 일환으로 전용 "Salesforce on Salesforce" Hyperforce 인스턴스에 처음 배포됩니다. 2020년 8월 이후 이 인스턴스는 엔지니어링 팀을 위한 Salesforce 조직인 GUS와 Salesforce CRM 운영을 성공적으로 호스팅하여 모든 고객을 위해 Hyperforce 강력한 기능과 준비 상태를 보여줍니다. 이 전략을 통해 내부 팀은 외부 고객에게 프로덕션을 배포하기 전에 모든 문제를 테스트하고 표시할 수 있습니다.

Salesforce 기술 조직은 SDLC 전반에서 생산성과 품질을 향상하기 위한 내부 플랫폼으로 Agentforce 완전히 채택했습니다. 이를 통해 빠르게 버그를 감지하고 완화하여 고객에게 전송하는 코드의 품질을 향상할 수 있을 뿐만 아니라 본인 내부 피드백을 기반으로 에이전트 환경을 신속하게 반복할 수 있습니다.

1999년 설립 이후 Salesforce는 여러 기술 변화를 경험했습니다. 그러나 Salesforce Platform과 관련된 변환은 규모와 변경이 구현된 빠른 속도 때문에 특히 중요했습니다. 통합 플랫폼을 구현하려면 모든 주요 아키텍처 구성 요소의 동시 진화가 필요했습니다. 이 변환이 반복적이고 이해당사자 및 내역자들에게 최소한의 중단을 야기하도록 Salesforce 기술 조직은 엔지니어링 및 제품 배달 관행도 발전해야 했습니다.

Salesforce 기술 조직은 14개 국가에서 20개가 넘는 사이트에 위치한 2,500개가 넘는 팀으로 구성된 대규모하고 다양한 팀입니다. 이 그룹은 대규모로 운영되며, 매주 200개가 넘는 제품 릴리스를 제공하고 250,000건의 시스템 변경 사항을 구현합니다. 광범위한 회사 윤리에 따라 기술 그룹은 다음의 5가지 핵심 가치에 따릅니다. Trust, 고객 성공, 혁신, 평등 및 지속 가능성 이러한 값은 그룹의 전략을 형성하고 실행을 안내하며 일상적인 결정을 결정하는 데 중요한 요소입니다.

핵심 가치에 따라 Salesforce Engineering 360 프레임워크는 엔지니어링 팀에 작업 지향 대시보드와 운영에 대한 포괄적인 인사이트를 제공하여 조직 내 표준 및 모범 사례에 대한 명확한 기대치를 설정합니다. 이 전체적인 뷰는 가용성, 보안, 규정 준수, 품질, 접근성, Developer Productivity, 민첩한 제품 개발, 비용 효율성을 비롯한 다양한 중요한 영역을 다룹니다. 이러한 인사이트를 제공하기 위해 프레임워크는 보안 시스템, 운영 상태 로그, 코드 저장소, 개발 환경, CI/CD, 릴리스/작업 계획 및 추적 시스템과 같은 수백 개의 내부 엔지니어링 시스템에서 수십억 개의 레코드를 처리합니다. 이 모든 레코드는 Agentforce, Data 360, Tableau 및 Slack의 최신 혁신을 활용하여 Salesforce Platform을 기반으로 합니다.

이 데이터 및 기타 데이터에 기반한 Salesforce 기술 조직은 AI 및 에이전트 기술을 활용하여 생산성을 가속화합니다. 내부 AI 도구의 일일 활성 사용자가 10,000명 이상이며 내부 AgentExchange 프로그램의 일부인 100명 이상의 AI 에이전트를 구축하여 조직 전체에서 생산성을 향상시켰습니다.

최고 Trust 가치 덕분에 서비스 소유권은 엔지니어링 문화에 깊이 빠져 있습니다. 각 서비스 및 제품은 TTD(Time To Detect) 및 TTR(Time To Restore)와 같은 가용성 및 사고 관리 메트릭과 관련된 서비스 수준 목표(SLO)를 충족하고 초과하도록 설계되었습니다. 변경 관리, 릴리스 준비, 문제 관리에 대한 접근 방식은 높은 표준을 준수합니다. 보안은 기본 원칙에 따라 보안 개발 수명 주기의 모든 단계에 통합되어 있습니다. CI/CD 파이프라인 내에서 단위, 기능, 통합, 로드/스케일 테스트 전반에 걸쳐 수백만 개의 자동 테스트가 포함된 Agile Testing Methodology를 통해 품질 및 성능이 우선적으로 지정됩니다.

아키텍처적으로 공유 기능을 개발하여 성능을 높이고 효율성을 높이는 방식으로 품질을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, Hyperforce 내에서 관리형 서비스를 개발하여 컴퓨팅 및 데이터 관리와 같은 다양한 요구 사항을 충족하므로 제품 팀이 제품 혁신에 집중할 수 있으며, 중앙 팀은 보안, 가용성 및 비용 효율성 측면에서 이러한 서비스를 강화할 수 있습니다.

Dell의 운영은 민첩하며 고객에게 혁신을 전달합니다. 3,000개가 넘는 각 팀은 스크럼 또는 칸반을 사용하여 민첩한 프레임워크를 구현하는 방법에 대한 자율성을 갖습니다. 조직 전반의 제품 개발 계획은 전략적 방향에 대한 3년 장거리 계획, 연간 실행 계획, 2주간 스프린트 계획을 알려주는 4개월 제품 릴리스 계획 등 다양한 타임라인으로 구조화됩니다. 제품, 기능, 버그 수정은 3개의 주요 연간 릴리스, 주간 릴리스, 일일 릴리스 등 다양한 고객 요구를 충족하기 위해 여러 릴리스 차량을 통해 배포됩니다.

생산성은 규모에 따라 매우 중요합니다. Engineering 360 시스템에서 제공하는 포괄적인 메트릭 집합을 통해 생산성을 효과적으로 측정하기 위해 SPACE 프레임워크를 활용합니다. 또한 에이전트 환경 및 AI, 워크플로, 빌드 도구, 개발 설정, 안전한 릴리스, 보안 서비스에 대한 투자로 개발 수명 주기를 간소화하기 위해 내부 개발자를 위한 도구 및 환경을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.

결론적으로, Salesforce Platform은 지난 5년 동안 탁월한 변화를 거쳤으며, 획기적인 멀티테넌트 클라우드 플랫폼에서 선택한 지역의 애플리케이션 및 서비스 제품군을 구동하는 신뢰할 수 있고 통합되고 에이전트적인 데이터 지원 플랫폼으로 발전했습니다. 이러한 발전은 공개 클라우드 공급자의 증가, 증가하는 규제 요구 사항, 생성형 AI 및 기계 학습의 발전과 같은 새롭게 발생하는 문제를 해결해야 하는 필요성에 따라 달라졌습니다.

Hyperforce, Data 360, Agentforce 도입되었으므로 플랫폼의 성능이 크게 향상되어 Trust 신뢰성을 유지하면서 혁신의 최전선을 유지합니다. 대부분의 고객이 이 새로운 플랫폼으로 성공적으로 마이그레이션되었으므로 엔지니어들의 창의성과 헌신이 강조됩니다.

Salesforce Platform은 계속해서 혁신하고 변화하는 시장 수요에 맞게 조정할 수 있으므로 차세대 애플리케이션 및 고객 사용 사례를 지원할 수 있는 좋은 위치에 있어 고객 성공 및 기술 우수성에 대한 약속을 재확인합니다.