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Salesforce의 올바르게 설계된 프레임워크를 살펴보려면 프레임워크를 확인하십시오.
이 페이지에서 아키텍처 센터 콘텐츠의 모든 업데이트를 추적합니다. 최신 지침을 최신 상태로 유지하려면 정기적으로 다시 확인하십시오.
프레임워크
| 게시됨 | 완벽한 프레임워크: Salesforce의 아키텍처 품질에 대한 원칙적인 기반은 기존 및 에이전트 솔루션에 적용되는 5가지 기둥(Trust, Reliability, Operational Excellence, Resource and Cost Optimization, Fairness)을 중심으로 구성되어 있습니다. |
| 게시됨 | 신뢰: 공유 책임 모델을 통해 안전하고 규정 준수 가능한 솔루션을 설계합니다. ID 및 액세스, 데이터 보호, 규정 준수, 보안 개발, 사고 대응이 적용됩니다. |
| 게시됨 | 신뢰성: 총괄자 제한 내에서 확장하고 중단으로부터 복구하는 사용 가능한 복원 가능한 솔루션을 설계합니다. 확장 가능한 데이터 모델, 오류 허용 트랜잭션, 가용성 모니터링, 재해 복구를 다룹니다. |
| 게시됨 | 작업 우수성: 정의된 절차, 자동화, 지속적인 개선을 통해 관찰 가능한 솔루션을 구축합니다. 관찰 가능성, 배포 안전, DevOps, 사고 준비가 적용됩니다. |
| 게시됨 | 자원 및 비용 최적화: 플랫폼 용량을 효율적으로 사용하고 구매한 항목에 의도적으로 투자하여 비용당 최대값을 반환하는 솔루션을 설계합니다. TCO 분석, 오른쪽 크기 조정, 총괄자 제한, 라이센스 규정이 적용됩니다. |
| 게시됨 | 공정함: 자동화된 의사 결정에 대한 인적 감독을 통해 솔루션에 액세스할 수 있고 차별되지 않으며 투명해야 합니다. WCAG 2.2 AA 접근성, 편차 감지, 투명한 결정, 윤리적 거버넌스를 다룹니다. |
| 게시됨 | Agentic Enterprise: 솔루션이 에이전트가 되면 변경되는 사항을 설명하는 잘 설계된 프레임워크를 안내합니다. 관리되는 비즈니스 시스템 내에서 사람, 에이전트, 플랫폼이 함께 작업하는 방식을 설명하고 기둥별 지침을 가리킵니다. |
| 게시됨 | Trust for Agentic Enterprise: 에이전트가 수행할 수 있는 작업을 관리하고 수행한 작업을 감사합니다. 에이전트 ID, 범위 지정 권한, 자동 작업을 위한 포괄적인 감사 내역을 포함합니다. |
| 게시됨 | Agenttic Enterprise를 위한 신뢰성: 결정적이지 않은 실패를 예측하는 신뢰할 수 있는 Agentforce 솔루션을 설계합니다. 다중 계층 대체 체인, 우수한 저하, 중단 후 자동 복구가 적용됩니다. |
| 게시됨 | Agenttic Enterprise의 운영 우수성: 확률적 에이전트 시스템을 관찰하고 에이전트 개발 수명 주기를 통해 관리합니다. 에이전트 관찰 가능성, 품질 차원 전반의 평가, 수명 주기 거버넌스를 다룹니다. |
| 게시됨 | Agenttic Enterprise를 위한 자원 및 비용 최적화: 에이전트 소비를 효율적으로 유지하고 가치에 맞게 지출합니다. 대량 처리된 작업, 규제된 컨텍스트 창, 소비 기반 가격 책정 모델, 변수 에이전트 작업 부하에 대한 TCO 모델링이 적용됩니다. |
| 게시됨 | Agentic Systems에 대한 공정성: 에이전트 중심 환경이 설명 가능, 논쟁 가능, 공정한지 확인합니다. 결과적 에이전트 결정을 위한 편향 감지, 실질적인 인적 감독 및 Einstein Trust 계층을 다룹니다. |
| 게시됨 | 변경 로그: 아키텍처 센터 콘텐츠에 대한 모든 업데이트를 추적하여 새로운 기능, 변경된 기능 및 제거된 기능을 표시합니다. |
기본 사항
| 고급 | Lightning Platform에서 비동기 처리: 업데이트된 올바르게 구조화된 프레임워크는 레거시 신뢰/쉬움/적응 가능 모델에서 현재 5개의 기둥 분류로 참조합니다. |
| 고급 | 플랫폼 공유 아키텍처: 업데이트된 올바르게 구조화된 프레임워크는 레거시 신뢰/쉬움/적응 가능 모델에서 현재 5개의 기둥 분류로 참조합니다. |
| 고급 | Salesforce 데이터 동기화: 업데이트된 올바르게 구조화된 프레임워크는 레거시 신뢰/쉬움/적응 가능 모델에서 현재 5개의 기둥 분류로 참조합니다. |
| 고급 | Salesforce 데이터 가상화: 업데이트된 올바르게 구조화된 프레임워크는 레거시 신뢰/쉬움/적응 가능 모델에서 현재 5개의 기둥 분류로 참조합니다. |
| 고급 | Data 360 문서 AI: 업데이트된 올바르게 구조화된 프레임워크는 레거시 신뢰/쉬움/적응 가능 모델에서 현재 5개의 기둥 분류로 참조합니다. |
결정 가이드
| 고급 | 건물 형식: 업데이트된 올바르게 구조화된 프레임워크는 레거시 신뢰/쉬움/적응 가능 모델에서 현재 5개의 기둥 분류로 참조합니다. |
| 고급 | 데이터 통합: 업데이트된 올바르게 구조화된 프레임워크는 레거시 신뢰/쉬움/적응 가능 모델에서 현재 5개의 기둥 분류로 참조합니다. |
| 고급 | 이벤트 기반 아키텍처: 업데이트된 올바르게 구조화된 프레임워크는 레거시 신뢰/쉬움/적응 가능 모델에서 현재 5개의 기둥 분류로 참조합니다. |
기본 사항
| 게시됨 | Data 360 문서 AI: 구조화되지 않은 문서에서 구조화된 데이터를 추출하고 Data 360에 기초 교육하여 분석, 자동화, Agentforce 문서 콘텐츠를 사용할 수 있도록 합니다. |
| 게시됨 | Field Service의 건축 패턴: 대규모 계약자 공유 및 가시성 최적화: Field Service에서 외부 계약자 네트워크를 관리하기 위한 영역 기반 및 계정 기반 공유 패턴을 비교합니다. 플랫폼 보안과 예약 성능의 균형을 맞추고 Agentforce 사용하여 AI 기반 예약을 위한 데이터 파운데이션을 구축하는 방법을 설명합니다. |
결정 가이드
| 고급 | Data 360 상호 운용성: 새로운 결정 지침 형식으로 업데이트; Zero Copy 통합을 3가지 고유한 패턴(실시간 쿼리, 가속 쿼리 캐싱 및 파일 통합)으로 분할하고 쿼리 빈도, 지연 시간 및 비용에 따라 각각 사용 시기를 안내합니다. |
기본 사항
| 게시됨 | 에이전트 통합 패턴: 에이전트가 종속하는 통합 패턴에 대한 아키텍처 청사진입니다. 모호함을 처리하고 안전한 반복을 지원하며 복구 가능한 실패를 수행하는 통합을 설계하는 방법 및 Salesforce Platform이 각 패턴을 제공하는 방법을 설명합니다. |
참조 아키텍처
| 고급 | 참조 다이어그램: 모든 다이어그램을 새로 고쳐 액세스 가능성 및 가독성을 개선합니다. 업데이트된 제품 이름. 기타 고급 기능. |
기본 사항
| 고급 | 통합 패턴: 플로 및 플랫폼 이벤트에 대한 레거시 도구가 사용되지 않습니다. GraphQL 및 Pub/Sub API는 SOAP를 대체합니다. 이제 OAuth 2.0이 표준입니다. Data Cloud가 Data 360 및 Zero Copy 패턴을 포함하도록 확장되었습니다. 이벤트 릴레이는 Salesforce와 AWS EventBridge를 연결합니다. |
| 게시됨 | Salesforce 데이터 동기화: Salesforce의 데이터 동기화 패턴에 대한 포괄적인 가이드입니다. 배치 동기화, 실시간 동기화, 양방향 동기화, 시스템 전반의 데이터 일관성을 유지하기 위한 충돌 해결 전략을 다룹니다. |
| 게시됨 | Salesforce 데이터 가상화: Salesforce에 복사하지 않고 외부 데이터에 실시간으로 액세스하는 방법을 안내합니다. Salesforce Connect, 외부 개체 및 Data Cloud와의 제로 카피 통합 패턴을 다룹니다. |
기본 사항
| 게시됨 | 새 Agentforce 빌더 및 Agent Script를 사용한 하이브리드 논리: Agentforce LLM 추론을 결정적 논리와 결합하는 가이드 AI 유연성과 비즈니스 규칙 정밀도가 모두 필요한 복잡한 워크플로에 대해 빌더의 시각적 도구와 에이전트 스크립트를 사용하는 경우를 표시합니다. |
결정 가이드
| 게시됨 | Agentic 및 기존 워크플로 자동화 결정: 자율 에이전트 및 기존 자동화 간 선택을 위한 결정 가이드입니다. 변동성, 인적 감독 및 통합 복잡성과 같은 사용 사례 특성을 기반으로 Agentforce, Flow, Apex 및 기타 자동화 도구를 비교합니다. |
기본 사항
| 게시됨 | MuleSoft 및 Informatica 활용: 더 나은 공동: 응용 프로그램 연결 및 API용 MuleSoft, 데이터 통합, 품질, MDM용 Informatica 신뢰할 수 있는 규모 및 에이전트 워크플로를 연결하는 방법 |
결정 가이드
| 고급 | Data 360 프로비저닝 결정 가이드: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
결정 가이드
| 고급 | Data 360 프로비저닝: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
결정 가이드
| 고급 | 만들기 양식: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
| 고급 | 건물 양식 결정 가이드: 새로운 결정 가이드 형식, 제품/기능 통화에 대한 업데이트로 업데이트되었습니다. |
기본 사항
| 게시됨 | 에이전트에서 엔드 유저 ID 전파: 에이전트가 외부 시스템에 API를 호출할 때 최종 사용자 ID 컨텍스트를 유지하는 방법입니다. 에이전트가 서비스 계정 권한이 아닌 적절한 사용자 권한을 사용하여 작업할 수 있도록 OAuth 토큰 교환, 명명된 자격 증명, 패턴이 적용됩니다. |
결정 가이드
| 고급 | 비동기 처리: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
기본 사항
| 게시됨 | Data 360 Clean Rooms: Data Cloud Clean Rooms를 사용하여 개인 정보를 보호하는 데이터 공동 작업을 안내합니다. 원시 고객 데이터를 노출하지 않고 조직 범위 전반에서 안전한 데이터 공유 및 분석을 활성화합니다. |
결정 가이드
| 고급 | 이벤트 기반 아키텍처: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
| 고급 | Data 360 상호 운용성: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
| 고급 | Data 360 상호 운용성 결정 가이드: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
참조 아키텍처
| 게시됨 | Salesforce Data 360과 Databricks 간의 제로 카피 데이터 통합 아키텍처: 데이터 이동 없이 Data Cloud를 Databricks 레이크하우스에 연결하기 위한 참조 아키텍처입니다. 통합 고객 데이터에 대한 실시간 분석 및 ML 모델 교육을 위해 0-copy 연합을 활용합니다. |
| 게시됨 | Data 360 배치 활성화 및 이벤트 중심 작업 아키텍처: Data Cloud의 예약된 배치 활성화 및 실시간 이벤트 중심 작업을 보여주는 참조 아키텍처 다운스트림 시스템에 배치 세그먼트와 스트리밍 활성화를 모두 오케스트레이션하는 방법을 설명합니다. |
기본 사항
| 게시됨 | 콘텐츠: 고가용성 및 재해 복구: MuleSoft: 복원 가능한 MuleSoft 통합을 설계하기 위한 가이드 임무에 중요한 통합 플로의 런타임 중복, CloudHub 가용성 영역, 재해 복구 전략, 페일오버 패턴을 다룹니다. |
결정 가이드
| 고급 | 데이터 통합: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
| 고급 | 레코드 트리거형 자동화: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
결정 가이드
| 고급 | 이벤트 중심 아키텍처 결정 가이드: 새 결정 가이드 형식으로 업데이트되었습니다. |
결정 가이드
| 고급 | 데이터 통합: Data 360 및 Data Cloud One을 데이터 통합 옵션으로 추가했습니다. |
참조 아키텍처
| 게시됨 | Customer Zero Data 플랫폼 참조 아키텍처: Salesforce가 Data Cloud를 내부적으로 사용하는 방식을 보여주는 참조 아키텍처(Customer Zero). 엔터프라이즈 규모의 데이터 통합, ID 확인, 분석을 위한 실제 구현 패턴을 설명합니다. |
| 게시됨 | Salesforce Data 360과 AWS 간의 제로 카피 데이터 통합 아키텍처: 데이터를 복사하지 않고 Data Cloud를 AWS 데이터 레이크(S3, Redshift)와 연합하는 참조 아키텍처입니다. 제로 카피 커넥터 및 Data Cloud 쿼리 연합을 사용하여 Salesforce 및 AWS 전체에서 통합 쿼리를 활성화합니다. |
| 게시됨 | Salesforce Data 360과 Snowflake 간의 제로 카피 데이터 통합 아키텍처: 데이터 중복 없이 Data Cloud를 Snowflake Data Cloud에 연결하기 위한 참조 아키텍처입니다. 두 플랫폼 모두에서 통합된 Customer 360 뷰를 위해 제로 카피 연합을 활용합니다. |
| 게시됨 | Salesforce Data 360과 GCP 간의 제로 카피 데이터 통합 아키텍처: Data Cloud를 Google Cloud 플랫폼과 연합하기 위한 참조 아키텍처(BigQuery, Cloud Storage). Salesforce 및 GCP에 걸쳐 분석 및 ML 워크로드에 대한 제로 카피 통합 패턴을 설명합니다. |
기본 사항
| 게시됨 | Data 360 보안 아키텍처: Data Cloud 구현 보안을 위한 포괄적인 가이드입니다. 통합 고객 데이터 플랫폼에 대한 데이터 분류, 유지 및 운송 중 암호화, 액세스 제어, 감사 로깅, 규정 준수 고려 사항을 다룹니다. |
| 게시됨 | Data 360 통합 패턴: Data Cloud와 Salesforce 클라우드 및 외부 시스템을 통합하기 위한 패턴 카탈로그입니다. 통합 고객 데이터 아키텍처를 구축하기 위한 수집 패턴, 활성화 패턴, 연합 패턴, 모범 사례를 다룹니다. |
기본 사항
| 게시됨 | Mulesoft Agent Fabric - Deep Dive: MuleSoft Agent Fabric 아키텍처를 자세히 살펴봅니다. 에이전트 네트워크 개념을 소개하고 기존 API와 자동 에이전트 기능을 결합하는 지능형 이벤트 중심 통합 플로를 구축하기 위한 패턴을 제공합니다. |
| 고급 | Mulesoft로 Agentic Enterprise 설계: 통합 인텔리전스 섹션이 추가되었습니다. |
기본 사항
| 게시됨 | 단계 기반 비동기 프레임워크: Salesforce에서 모듈식으로 확장 가능한 비동기 작업을 실행하기 위한 프레임워크입니다. 진화하는 엔터프라이즈 요구에 맞게 장기 실행 프로세스를 내장된 관찰 가능성, 오류 처리, 재개 기능을 사용하여 단계로 나누기 위한 패턴을 제공합니다. |
기본 사항
| 게시됨 | Mulesoft로 Agentic Enterprise 설계: MuleSoft를 사용하여 지능형 엔터프라이즈를 설계하기 위한 관점입니다. 차세대 비즈니스 자동화를 위해 기존 통합 패턴과 자율 에이전트 및 AI 기반 워크플로를 결합하는 방법을 살펴봅니다. |