For over to tiår siden startet Salesforce den første plattformen for flere leietagere, som satte et presedens i bransjen. Siden da har Salesforce utviklet seg til en omfattende foretaksplattform, som kan innkapsling og automatisere viktige aspekter ved en virksomhet, og betjene hundretusener av virksomheter og millioner av brukere i ulike bransjer og regioner. Salesforce har også forbedret Customer360-produktsettet gjennom strategiske oppkjøp.

I løpet av de siste årene har skift i markedet, bransjen og teknologilandskapet ført oss til en rekke dype transformasjoner i den grunnleggende Salesforce Platform. Disse inkluderer følgende:

• Fremveksten av offentlige skyleverandører som investerer mye i infrastruktur.
• Raske fremskritt innen AI, inkludert maskinlæring, generativ AI og agentiske opplevelser.
• Økt dataoppbevaring og lovpålagte krav på tvers av bransjer og land.
• Behovet for å håndtere sanntidsdata og transaksjoner i en raskt økende skala.
• Økt fokus på krav til cybersikkerhet, systemtilgjengelighet, ytelse og motstandskraft.
• Kundebehov for en integrert pakke som tilbyr en meget elastisk, løst koblet og sterkt sammenhengende arkitektur.

Som svar på disse endringene, spesielt den seismiske skiftet av AI og dens innvirkning på virksomheten, har Salesforce fullstendig transformert sin plattform fra bunnen av, og lagt grunnlaget for neste generasjon av applikasjoner og kundebrukstilfeller, alt mens vi opprettholder våre Trust mål.

Introduksjonen av Agentforce på Dreamforce 2024 og diagrammet nedenfor representerer utfallet av denne omfattende innsatsen, som involverer tusenvis av Salesforce Technology- og Product-organisasjonsteammedlemmer. For øyeblikket har mer enn 95 % av kundene våre byttet til denne nye plattformen. Den vellykkede overføringen av et flertall av kundene våre, inkludert de med de mest krevende arbeidsbelastningene, understreker oppfinnsomheten til våre ingeniører og bekrefter Salesforces kjerneverdier for Trust, kundesuksess og innovasjon.

Siden lanseringen av Agentforce har Salesforce fortsatt å være en pioner innen bruk av AI i virksomhetsprogrammer og har vært markedsleder innen utvikling av agentiske opplevelser som gir sanntids, samtaleopplevelser for eksisterende og nye forretningsmuligheter.

I denne hviteboken, som er laget i samarbeid med toppteknikere, gis en detaljert utforsking for byggere som setter pris på kompleksiteten bak store teknologiske transformasjoner. Papiret går dypere inn i de viktigste arkitektoniske forbedringene som holder plattformen skalerbar, sikker og klar til å håndtere fremtidige programmer samtidig som de oppfyller våre kunders endrede behov. Det anbefales at du starter med Oversikt over arkitektur-delen for å forstå hele bildet. Derfra kan leserne fortsette i rekkefølge eller utforske kapitlene som fanger opp deres mest interesse.

Emin Gerba
Chief Architect, Salesforce

De arkitektoniske prinsippene i Salesforce Platform nedenfor fanger opp grunnlaget og forskjellen for hvordan vi utvikler funksjoner og funksjoner:

• Enterprise-Grade Trust: Trust er Salesforces største verdi, og vi prioriterer ikke bare tilgjengelighet og sikkerhet for våre tjenester, men vi bygger også tilgangskontroll, samsvar og sikkerhetsfunksjoner slik at kundene våre kan oppfylle sine samsvars- og sikkerhetsstandarder med Salesforce Platform.
• Multitenant: Alle tjenester og infrastruktur er bygget for å være vert for flere kunder. Dette gir et strategisk mønster for skalering med bruk, i tillegg til standardisering på en felles høy grad av tilgjengelighet og sikkerhet uavhengig av størrelsen på kundene våre.
• Metadata-Driven: Metadata er kjernen i hvordan våre flertjenestetjenester kan tilpasses. Metadataene våre kan utvides slik at administratorer og utviklere kan bygge på eksisterende arbeid og få nytte av fremtidige produktoppdateringer fra Salesforce og økosystempartnere.
• API Først: Salesforce Platform prioriterer en omfattende og sammenhengende API-portefølje som dekker alt som kan gjøres via Salesforce-innebygde brukergrensesnitt. Det gir utviklere og partnere mulighet til å benytte og omkomponere plattformens funksjonalitet for å integrere systemer eller bygge nye brukeropplevelser.
• Åpen og interoperabel: Salesforce Platform kan integreres i alle våre kunders bedriftsarkitekturer. Vi utformet Salesforce Platform til å fungere med andre skybaserte og på stedet-baserte systemer, i tillegg til å tilby API-er, verktøy og integreringsstandarder for eksterne systemer som kan integreres med Salesforce Platform.
• Agent: Salesforce Platform utvikler seg raskt til å bli agent først på tvers av hele programpakken. Vi ønsker at brukere skal kunne engasjere seg i Salesforce gjennom dype agentiske samtaleopplevelser som gir dem mulighet til å få arbeidet gjort og samhandle med dataene sine på stadig mer naturlige måter.

Den nåværende Salesforce Platform representerer den siste fasen i utviklingen av Salesforces funksjoner siden debut av Force.com Platform i 2008. Siste nøkkeltransformasjoner inkluderer følgende:

• Adoption av Hyperforce og en skift til skybaserte arkitekturer.
• Evolution fra en monolittisk arkitektur til en struktur med uavhengige tjenester.
• Introduksjon av Data 360- og Lakehouse-teknologier sammen med tradisjonelle relasjonsdatalager.
• Dyp integrering av AI-teknologier, generativ læring og maskinlæring, og en utvikling til agentiske opplevelser på tvers av plattformen.

Disse endringene har utvidet og forbedret plattformens funksjonalitet uten betydelige avbrudd, takket være robuste abstraksjoner som gjør det mulig for Salesforce-ingeniører å avansere teknologiene våre sømløst med et minimum av kundeavbrudd. Den robuste abstraksjonen fortsetter også å være nøkkelen til Salesforce Platforms verdi for å forenkle de tekniske kompleksitetene i programvare på bedriftsnivå, som sikkerhet, tilgjengelighet og teknologikonvensjoner, slik at apputviklere kan fokusere på å løse sine unike utfordringer. Funksjonaliteten til Salesforce Platform fremheves nedenfor:

Salesforce Platform vises som et sett lag som utgjør systemet. Hvert lag representerer en gruppe relaterte funksjoner som er viktige for programmer som bygger på plattformen. Underboksene i hvert lag gir illustrative eksempler på disse funksjonene. Hvert nedre lags funksjonalitet er integrert i alle lagene ovenfor for å sikre en konsistent og konsistent opplevelse på tvers av hele Salesforce-programpakken.

Salesforce Platform innebærer omfattende tekniske transformasjoner på tvers av alle lag av en moden teknologiplattform som er utviklet de siste 20 årene. Drives av utviklende kundebehov og nye teknologier, gir disse endringene støtte for nye apptyper og løsninger. Transformasjonene er sammenkoblet med endringer i de nedre lagene som påvirker utviklingen av alle etterfølgende lag ovenfor.

Salesforce Platform er strukturert i flere lag, som hver bidrar til sin omfattende funksjonalitet:

• Hyperforce: Den grunnleggende infrastrukturen har utviklet seg fra førsteparts datasentre til offentlige skyleverandører, forbedret med Salesforce-teknologier for sikker, kompatibel, svært tilgjengelig og kostnadseffektiv hosting.
• Metadata Framework: Gir en stabil abstraksjon som apper kan bygge på, etter hvert som teknologiene vi har og bruker, utvikler seg. Inkluderer en objektrelasjonell tilordner, preskriptiv utførelsesrekkefølge og en kjernetid som bygger bro mellom metadatadefinisjonene og de metadatadrevne kjøretidene.
• Data: Inkluderer en relasjonsdatabase for flere leietagere og en Lakehouse-enhet i petabyteformat for behandling av Salesforce-data og ikke-Salesforce-data, som støtter ustrukturert databehandling og innholdsbehandling, avansert søk, styring og analytisk behandling.
• AI: Bygger på datalaget med grunnleggende, Klarert AI som bruker prediktiv og generativ AI til å styrke agentiske opplevelser.
• Appplattformtjenester: Gir verktøy for IT-administratorer, utviklere og leverandører for å bygge og tilpasse programmer, og tilbyr en opinionsbasert abstraksjon for å forenkle vanlige og komplekse oppgaver.
• Forretningskapasitet: Gir en rekke funksjoner for å dekke ulike forretningsbehov, slik at utviklere kan skreddersy programmer etter behov.
• API-er og API-behandling: Sikrer at all plattformfunksjonalitet er tilgjengelig via godt utformede API-er, noe som letter gjensidig avhengighet mellom tjenester og lag.
• Bruker- og utvikleropplevelse: Funksjoner brukervennlige grensesnitt for sluttbrukere og en rekke utviklingsverktøy fra lite kode til pro-kode for programutvikling og tilpassing, med støtte for moderne AI-drevet utvikling.
• Integrasjon: Integrerer med hvilken som helst bedriftsarkitektur og aktiverer kompatibilitet med Salesforce- og ikke-Salesforce-systemer via datatilkoblinger, dataintegrering med null kopier og andre verktøy.
• Apps og bransjer: Gir en pakke med tilpassbare apper og bransjespesifikke løsninger bygd på plattformens integrerte funksjonalitet, som benytter hele utvalget av funksjonalitet på lavere nivå og med dypt integrerte AI-agenter.

Salesforce har utviklet global datasenterinfrastruktur i nesten 25 år, før mange av de nåværende hyperskalerene og IaaS-leverandørene. Hyperforce, den nåværende generasjonen av Salesforces infrastrukturutvikling, er utformet for å fungere på tvers av flere offentlige skyleverandører over hele verden.

Den er skreddersydd til å dekke kundenes behov for elastisk B2C-skala, global dataoppbevaring, forbedret tilgjengelighet, sikkerhet på øverste nivå og etterlevelse av forskrifter. Hyperforce standardiserer infrastrukturen på tvers av alle Salesforce-produkter, noe som letter rask integrering av nye anskaffelser.

Hyperforce sørger for levering av Salesforce Platform, som muliggjør rask distribusjon av nye funksjoner og applikasjoner, oppfyller kravene til datarelasjon og regulatorisk overholdelse i mer enn 20 regioner over hele verden.

Under Salesforces overgang til Hyperforce ble det identifisert betydelige forskjeller i tjenester, grensesnitt og samsvarsnivåer blant hyperskalere. For å bygge et robust og portabel grunnlag for Salesforce Platform ble disse arkitektoniske prinsippene tatt i bruk:

• Infrastruktur som kode: Ved å benytte en domenebasert arkitektur innebærer dette prinsippet deklarativ koding for infrastruktur, opprettelse av uforanderlige artefakter og automatisering av infrastruktur på forespørsel ved bruk av standarder som Kubernetes og Service Mesh.
• Zero-Trust Security: Implementering av en Trust-sikkerhetsmodell med omfattende forsvarsstrategier, inkludert identitetsbehandling, godkjenning, godkjenning, nettverksisolasjon, sikkerhetspolicyer for minst rettigheter og kryptering av data både i transitt og under lagring.
• Administrerte tjenester: Dette prinsippet fremhever portabiliteten på tvers av ulike infrastrukturer og miljøer, som kommersielle, statlige og lufthullede systemer, ved å fremheve bruken av flertjenestetjenester og flerskymetjenester.
• Bygd motstandskraft: Oppgavekritiske tjenester spres på tvers av flere tilgjengelighetssoner for å sikre høy tilgjengelighet. Data replikeres på tvers av Tilgjengelighet-områder. Tjenester er også merket med tilgjengelighetsnivåer for å behandle tjenestenivåmål og planlegging av fleksibilitet.
• Fullt observerbar: Integrering av alle tjenester i en standard observerbarhetsplattform for effektiv overvåking, som inkluderer logginnsamling, målingssamling, varsling, distribuert sporing og sporing av tjenesteoperasjoner som trafikkvolum, feilfrekvenser og ressursutnyttelse.
• Automatiserte operasjoner: Dette inkluderer automatisk behandling av infrastrukturlivssyklusen og prediktive AIOps (AI for operasjoner) for å opprettholde tjenestenes kvalitet, oppdage og løse tjenestenes nedgang og feildeteksjon.
• Automatisk skala: Dette prinsippet fokuserer på skalerbarhet og kostnadseffektivitet, og tillater operasjonell fleksibilitet på tvers av ulike skalaer uten å øke operasjonsrisikoer, og abstrakterer spesifikke kontogrenser relatert til skyleverandøren.
• FinOps Aware: Offentlig sky gir infrastrukturen fleksibilitet, men med risiko for høye kostnader. Vi omfavner en effektivitetsdrevet konstruksjonskultur gjennom hele livssyklusen, uten å gå på kompromiss med tilgjengelighet, sikkerhet og kunde Trust.

Disse prinsippene veileder utviklingen og driften av Salesforces Hyperforce for å sikre at den forblir tilpassbar, sikker og effektiv på tvers av ulike miljøer.

Salesforce Platform og tilhørende støttetjenester kjører på Hyperforce Foundation, som består av flere Hyperforce. Disse forekomstene er strategisk fordelt på tvers av ulike land for å samsvare med kundepreferanser for geografi og tilgjengelighet. For å oppfylle strenge krav til dataoppbevaring og drift kan én eller flere Hyperforce eventuelt grupperes og utpekes som en operasjonssone. Hver forekomst oppdateres regelmessig for å sikre sikkerhet, skalerbarhet og overholdelse av lokale og juridiske standarder.

Hyperforce består av flere Hyperforce domene-forekomster, som er klynger av tjenester som leverer spesifikke funksjonaliteter. Grunnleggende funksjonelle domener tilbyr viktige tjenester som sikkerhet, godkjenning, logging og overvåking, som alle er avgjørende for andre Hyperforce. Forretningsfunksjonelle domener støtter ulike Salesforce-produkter som Sales Cloud, Service Cloud og andre, slik at produktfunksjonaliteten blir enklere.

Tjenester i et funksjonelt domene kan være organisert i Celler, som er skalerbare og gjentagende enheter for tjenestelevering. Hyperforce tilsvarer det som tradisjonelt kalles en Salesforce-forekomst der én eller flere Salesforce-organisasjoner (organisasjoner) befinner seg. En celle er en skaleringsenhet i tillegg til en sterk blast radiusgrense. Superceller sørger for en logisk gruppering av flere celler for å avgrense en større blastradius på grunn av delte tjenester på tvers av celler. Flere superceller kan være til stede i et funksjonelt domene. Celler og Supercells tillater Hyperforce å skalere horisontalt innenfor et funksjonelt domene samtidig som det opprettholdes sterk kontroll over størrelsen på blastradiusen.

Hver Hyperforce er tilordnet til ett Tilgjengelighetsområde, et konsept som finnes i alle offentlige skyinfrastrukturer, og kan fungere uavhengig av alle andre Hyperforce. Alle oppgavekritiske tjenester og data i Hyperforce distribueres og replikeres på tvers av minst tre tilgjengelighetssoner for å oppnå feiltoleranse og stabilitet. I tillegg kopieres datasikkerhetskopier til andre egnede Hyperforce for forretningskontinuitet og etterlevelse av forskrifter.

Hyperforce utvikler seg kontinuerlig etter hvert som nye Hyperforce og -celler opprettes eller oppdateres på plass. Kunder isoleres fra endringer i de fysiske detaljene i Hyperforce. Tilgang til alle eksternt synlige kundeendepunkter skjer via stabile og sikre Salesforce-Mine domener (for eksempel acme.my.salesforce.com) som sikkert ruter trafikk til gjeldende data- og tjenestested. Utgående trafikk (f.eks. Mail, Web-udkald) implementeres bedst ved brug af sikre mekanismer som Domænenøgleidentificeret mail (DKIM) og mTLS for at sikre, at kunders lokale infrastruktur ikke hardkoder de fysiske detaljer i Salesforce-infrastrukturen, f.eks. IP-adresser, der kan ændres over tid.

Hyperforce Funksjonelle domener er utformet med robuste sikkerhetstiltak. Hvert domene er sikret ved omkretsen og isolert, med tjenester innenfor et domene atskilt i dedikerte kontoer for å gi ekstra sikkerhet. Kommunikasjon mellom tjenester lettes sikkert via Service Mesh eller lignende protokoller. Trafikkbehandling håndteres av inngangs- og utgangsgater som inspiserer, ruter og bruker nødvendige kontroller som kretsbrytere eller frekvensgrenser for all innkommende og utgående trafikk.

Tjenester i et Hyperforce domene er gruppert i sikkerhetsgrupper, med bare de i kantgruppen eksponert for det offentlige Internett. Kjøretidssikkerhetspolicyer håndhever kommunikasjonsregler mellom forskjellige sikkerhetsgrupper og følger prinsippet om minst rettigheter for å sikre at tjenester bare har den nødvendige tilgangen.

Hvert geografisk område har et Hyperforce Edge-funksjonelt domene som avslutter transportlagets sikkerhet og bruker programmerbare nettprogrambrannmurpolicyer for å forebygge trusler. Dette sikrer at bare legitim trafikk når Hyperforces endepunkter samtidig som en sikker og effektiv kundeopplevelse opprettholdes. I tillegg kontrolleres interne nettverkslenker mellom Hyperforce nøye, og alle loggdata som inneholder personlig identifiserbar informasjon, anonymiseres for å overholde GDPR-standarder.

Et Hyperforce består av flere Hyperforce som deler samme kontrollplan, som er utformet for å isolere sensitive arbeidsbelastninger der det er aktuelt. Det sikrer null lekkasje av kundedata eller systemdata, plattformmetadata eller overvåking av data på tvers av rutenett. Kontrollplanen består av overflødige Hyperforce som er vert for viktige tjenester for oppretting, behandling og overvåking av kunderettede Hyperforce.

Tjeneste- og infrastrukturkode for alle Hyperforce utvikles sikkert innenfor et dedikert kontrollplanfunksjonelt domene ved å benytte kildekodebehandling, kontinuerlig integrering, testing og gjenstandsbyggingstjenester. Den genererte koden skannes for trusler og sårbarheter før den pakkes i standardiserte, digitalt signerte beholdere og lagres i bilderegistre. Distribusjon av kode håndteres av autoriserte pipelines i Hyperforce Continuous Delivery-systemet, med distribusjonsrettigheter begrenset til autoriserte team og operatører. Et Airgapped Control Plane håndterer flere sikkerhetstiltak som er nødvendige i slike miljøer.

Identitets- og tilgangsbehandling-tjenester (IAM) håndhever godkjenning i rett tid for å begrense varigheten av tilgang og handlinger, mens revisjonsspor overvåker all aktivitet og leverer til deteksjonssystemer i sanntid for å identifisere og varsle om mistenkelige aktiviteter.

Etter hvert som Salesforce overfører sine tjenester til Hyperforce på offentlige skyer fra sine førsteparts datasentre, er det avgjørende å fornye strategiene for budsjettoppretting, kostnadsvisualisering og ressursoptimalisering.

Vår tilnærming til kostnadsbehandling handler ikke bare om å redusere kostnader, det er en strategisk prosess som skiller mellom produkter som er rettet mot vekst, og de som er stabile. Den planlegger for forbruksbaserte priser og marginer som opprettholder produkttilgjengelighet, i samsvar med vår kjerneverdi av Trust. Offentlige skykontoer er organisert hierarkisk og knyttet til bestemte produkter og ledere. Detaljert ressurskoding på tjenestenivå, beriket med organisasjonsmetadata, bidrar til å finne kostnader for individuelle mikrotjenester. Verktøy som Tableau og Slack, sammen med avanserte prognoseverktøy, brukes til å gi ledere og team sanntidsdata om kostnader, prognoser og budsjettanalyser, noe som gir tillit til fremtidig økonomisk planlegging.

For å sikre optimal kostnadsbehandling bruker Salesforce en blanding av Beregn besparelsesplaner, Spot Capacity og On-Demand Capacity Reservations (ODCR), som garanterer den nødvendige kapasiteten. Disse reservasjonene behandles via avanserte tidsserieprognoser og tilpassede kontrollpaneler slik at det blir mulig med personlig oversikt og beslutningstaking. Å angi oppnåelige mål for reduksjon av enhetstransaksjonskostnader (kostnaden for å behandle et definert volum forretningstransaksjoner) er en effektiv strategi for å fremme forbedringer. Hyperforce Unit Cost Explorer-verktøyet gjør det mulig for team å analysere og behandle enhetskostnadstrender, tilskrive kostnader til bestemte tjenester og identifisere nye forbedringsmuligheter. Salesforce Cloud-optimaliseringsindeksen, eller "COIN"-scoren, vurderer tjenester mot en dynamisk liste over besparelsessalgsmuligheter, og motiverer serviceteam til å opprettholde optimal ressurseffektivitet.

I vårt urokkelige engasjement for bærekraft arbeider vi aktivt med å redusere karbonavtrykket vårt og angir spesifikke mål for å redusere enheten Carbon to Serve, et mål for utslipp i forhold til utført arbeid.

Sikkerhet og tilgjengelighet er avgjørende grunnleggende aspekter ved vår plattform på bedriftsnivå, og er avgjørende for å opprettholde kunde Trust. I Salesforce er disse kontrollene integrert i Salesforce Platform og håndheves automatisk via delte tjenester og programvarerammeverk. Denne innebygde tilnærmingen sikrer at individuelle systemer får fordeler uten å kreve ekstra innsats.

Behandling og kontinuerlig forbedring av dette omfattende utvalget av sikkerhets- og tilgjengelighetskontroller på tvers av tusenvis av tjenester og hundrevis av team utgjør en betydelig utfordring. Det er imidlertid avgjørende fordi oversikt over selv små detaljer kan føre til et sikkerhetsbrudd eller systemavbrudd.

Hyperforce er en sikker og kompatibel infrastrukturplattform som støtter utvikling og distribusjon av tjenester med avanserte sikkerhetsfunksjoner. Den tilbyr sterk tilgangskontroll, datakryptering og overholdelse av sikkerhetsstandarder. Salesforce overholder over 40 sikkerhets- og samsvarsstandarder som PCI/DSS, GDPR, HIPAA, FedRamp og mer.

Viktige sikkerhetsprinsipper inkluderer Zero Trust Architecture (ZTA) og ende-til-ende-kryptering, som sikrer beskyttelse av kundedata i alle behandlingsstadier. Salesforce følger sikkerhetsstandarder og anbefalte fremgangsmåter fra den sikre livssyklusen for programvareutvikling til produksjonsoperasjoner, i tillegg til robuste sikkerhetsrutiner på programnivå for å avhjelpe potensielle trusler.

ZTA-paradigmet for cybersikkerhet sikrer at alle brukere, enheter og tjenesteforbindelser gjennomgår godkjenning, godkjenning og kontinuerlig validering uavhengig av plassering. ZTA og Public Key Infrastructure (PKI) er avgjørende for moderne cybersikkerhet, etablere Trust grenser og sikre kommunikasjon uten å stole på perimeter sikkerhet.

PKI-distribusjoner overser imidlertid ofte viktigheten av oppheving av sertifikater og styring over rotsertifikatmyndigheter. Salesforces implementering av oppheving av sertifikater er robust og skalerbar, og støtter ende-til-ende-sikkerhet for PKI.

I tillegg håndhever Hyperforce ZTA gjennom gjensidig transportlagsikkerhet mellom tjenester, ved bruk av private nøkler med kort levetid og direkte-tilgang for brukere med rollebasert tilgangskontroll.

Salesforce Platform sikrer beskyttelse av data underveis ved å bruke TLS med perfekte krypteringspakker for videre hemmelighet, som sikrer data når de reiser på tvers av nettverket mellom brukerenheter og Salesforce-tjenester, og også innenfor Salesforce-infrastrukturdomenene.

For data under lagring bruker Salesforce Platform et nøkkeladministrasjonssystem som støttes av maskinvaresikkerhetsmoduler. I plattformen for flere leietagere tildeles hver leietager en unik krypteringsnøkkel som hindrer overføring av nøkler mellom leietagere.

Sikkerheten til kommunikasjon og kryptering er sterkt avhengig av entropi for generering av nøkler eller tilfeldige data. Ved å anerkjenne sårbarheten til kryptografiske protokoller for angrep på grunn av forutsigbar nøkkelgenerering, reduserer Salesforce Platform denne risikoen ved å hente entropi fra flere opphav for alle nøkkelgenereringsprosesser. Vi benytter funksjonen for minnekryptering som er tilgjengelig i ulike prosessorer, aktivert av en skytjenesteleverandør, for å forbedre beskyttelsen mot angrep ved kald oppstart.

Salesforce har en tilpasset JDK for å oppfylle mange samsvarsstandarder, som Federal Information Processing Standard (FIPS), som forenkler prosessen for utviklere og operatører ved å eliminere behovet for at de selv utfører samsvarsarbeid. Denne tilpassingen bidrar ikke bare til å hindre risikoer som XML ekstern enhetsinnsetting (XXE), men forbedrer også Salesforces kryptografiske fleksibilitet og muligheten til å utveksle kryptografiske strategier etter behov. Den tillater transformasjon av ikke-samsvarende kode – enten den er utviklet internt eller hentet fra åpne repositorier – til FIPS-samsvarende kode uten å kreve en fullstendig omskriving, noe som reduserer arbeidsbelastningen for utviklingsteam og opprettholder overholdelse av sikkerhetsbaserte designprinsipper.

I tillegg har Salesforce innebygd rammeverk for å takle sårbarheter som skripting på tvers av nettsteder (XSS), forespørselsforfalskning (CSRF) og SQL-innsetting ved å integrere beskyttelsesforanstaltninger i livssyklusen for sikker programvareutvikling (SSDL).

Et sentralisert hemmelighedsstyringssystem, der er styrket af rollebaserede adgangskontroller (RBAC), implementeres for at sikre både tjenester og brugeradgang. I tillegg brukes kodeskanningsverktøy til å hindre utilsiktet eksponering av hemmeligheter i produksjonsmiljøer via kildekodebehandlingssystemer.

Phishing er fortsatt en betydelig trussel for organisasjoner, noe som fører Salesforce til å implementere phishingresistent godkjenning med flere faktorer (MFA) i henhold til en rekke anbefalte fremgangsmåter i bransjen, inkludert CISA (Cyber Security and Infrastructure Security Agency) Zero Trust. Dette inkluderer maskinvarebaserte nøkler for ansatte med produksjonstilgang og en sikker kjerne for kontrollert tilgang til skytjenesteleverandørkontoer.

For å opprettholde en robust sikkerhetstilstand har Salesforce standardisert sikkerhetskontroller og integrert skybaserte sikkerhetstjenester i Hyperforce, noe som gir forbedret synlighet, trusseldeteksjon og policyhåndhevelse. Et omfattende sikkerhetsinformasjons- og hendelsesbehandlingssystem er på plass for sanntidsovervåking, varsling og rapportering, som støttes av et grundig sårbarhetsbehandlingsprogram og verktøy for behandling av skyens sikkerhetstilstand for å kontinuerlig identifisere, vurdere og rette opp sårbarheter.

I tillegg filtrerer og overvåker en nettprogrambrannmur HTTP-trafikk for å beskytte mot ulike angrep, og en rekke nettverkssikkerhetsverktøy, inkludert brannmurer, inntrengningsdeteksjons- og forebyggingssystemer, virtuelle private nettverk og endepunktdeteksjons- og responsagenter, brukes til å gi kontinuerlig overvåking og trusseldeteksjon. Nettverkssegmentering og mikro-segmentering implementeres for å minimere angrepsflaten og inneholde potensielle brudd.

Salesforce har også utviklet og implementert en robust hendelsesplan skreddersydd til de unike utfordringene i Hyperforce, med forhåndsdefinerte prosedyrer for å identifisere, begrense og redusere sikkerhetshendelser, for å sikre en rask og effektiv respons på potensielle sikkerhetstrusler.

Salesforce behandler oppgavekritiske kundearbeidsbelastninger som krever høy tilgjengelighet. Strategien vår for høy tilgjengelighet inkluderer ulike organisasjonsfasetter som vår tjenesteeierskapsmodell, hendelsesbehandling og driftsvurderinger. Viktige tekniske elementer i strategien vår inkluderer overvåkingsarkitekturen, AI-drevet driftsautomatisering og automatiserte sikkerhetsmekanismer for produksjonsendringer.

For å oppnå konsekvent høy tilgjengelighet på tvers av tusenvis av tjenester, håndterer en tretrinnstilnærming tekniske risikoer i stor skala.

Først etableres standarder for tilgjengelighetsarkitektur som definerer gode fremgangsmåter, som:

• Overflødighet med automatisk overføring av feil. For å håndtere de konstante feilene som et stort skybasert system støter på, bygger Salesforce sine tjenester med et høyt nivå av overflødighet, fullstendig automatisert feildeteksjon og sømløs automatisk gjenoppretting for både fullstendige og delvise feil.
• Begrens blast radius. Feil kommer til å skje, så teamet utformer alle sine tjenester med hensiktsmessige blast radius maxima for å begrense effekten av feil. Det mest klassiske og synlige eksemplet er Hyperforce Cell (fka Pod).
• Kompartmentalisere feil. Hindrer at feil spres og sammensettes på tvers av uavhengige enheter i systemet. Feiltolerante API-kall mellom tjenester er et nøkkelmønster som hindrer en rekke feil på tvers av det distribuerte systemet. Underveis balanserer teamet omhyggelig segmentering mot overflødighet.
• Skala automatisk. Hvis du vil betjene uforutsigbar belastning uten ytelsesforringelse, skalerer du automatisk opp raskt og ned sakte uten å stole på langsomme, feilaktige menneskelige operatorer, utløst av metningspunkter for ressurser som CPU, minne eller kødybder.
• Snart tilbake. Vi angir mål for tilbakemelding i minutter for alle tjenester, og tester automatisk tilbakemeldinger i miljøer før produksjon ved å gjøre fremover, tilbake og frem igjen til en standardoperasjon. Teamet gjør omfattende bruk av funksjonsflagg til enda raskere, mer detaljerte hasteoverganger og utrullinger.
• Beskytt alle tjenester som mottar API-kall. Lastelasting, leietagergrenser, nettprogrambrannmurer og avanserte sju-lagbeskyttelser distribueres på alle nivåer i systemet, fra våre yderste områdetjenester eksponert direkte for Internett, ned til teamets dypeste interne tjenester som ved et uhell kan angripes av feil i tjenester på høyere nivå.
• Myk avhengighet. Avhengigheter mellom tjenester er utformet for å være myke der det er mulig, slik at de kan mislykkes eller lykkes uavhengig. Bufring er et av de vanligste mønstrene her – ofte er et foreldet resultat fra en nedstrøms avhengighet tilstrekkelig for fortsatt funksjon.
• Favorere asynkron kommunikasjon. Asynkron, meglerkommunikasjon mellom tjenester kobler disse tjenestene fra hverandre og bufrer innlastingspoiler mellom dem.
• Gjør API-kall feiltolerante. For å være tolerante overfor delvise feil og midlertidige nettverksproblemer bruker vi flere mønstre: tidsavbrudd og tidsfrister, kretsavbrudd og forsøk på nytt med tilbakekall. Vi foretrekker ikke-blokkering av samtaler når det er mulig for å begrense ressursforbruk og blokkering. Kompatibilitet bakover og fremover håndheves med innstilling på skjemanivå ved byggetid og integreringstesting.
• Håndter tjenestekvoter og begrensninger. Teamet angir kvoter og begrensninger på tvers av tjenesteflåten, som IP-adresser, disk-IOP-er eller kapasiteten til en gitt Kubernetes-klynge. Teamet samler, overvåker og varsler mot bruk av disse kvotene og begrensningene sentralt for å unngå at en nærliggende grense påvirker systemet ved kjøretid.

Deretter sikrer en flerlagskontrollmodell at tjenester oppfyller disse standardene. Dette inkluderer automatisert kaostesting, skanning og overlapping for å finne anti-mønstre, og arkitekturgjennomganger med ledende arkitekter for å fange opp problemer som ikke løses av automatisering.

Tredje, løsninger er integrert i Hyperforce for å lette overholdelse av disse standardene. Dette inkluderer automatisk telemetriinnsamling, standard overflødighet og feiloverføringsmekanismer, og innebygde beskyttelser som lasttap og DDoS-beskyttelse, alt aktivert som standard for individuelle tjenester.

Salesforce håndterer et stort antall telemetridata, inkludert målinger, logger, hendelser og sporing, som tradisjonelle overvåkingsløsninger ikke alltid kan håndtere effektivt.

For å løse dette utviklet Salesforce et omfattende observasjonssystem som integreres med programvareutviklingsfunksjonene livssyklus, drift og kundestøtte. Dette systemet gir en forent opplevelse for tekniske og kundestøtteteam, samtidig som behovene i skalaen oppfylles og lisenskostnader for tredjeparts programvare reduseres.

Målingsinfrastrukturen i Salesforce, som bygger på OpenTSDB og HBase, støtter storskala innsamling, lagring og spørring i sanntid av tidsseriedata. Ikke-sanntids brukstilfeller bruker Trino og Iceberg, som håndterer over 2 milliarder målinger per minutt for å gi innsikt i CPU-utnyttelse, minnebruk og forespørselsfrekvenser. Til loggbehandling bruker Salesforce Splunk på grunn av sin kraftige indekserings- og søkefunksjonalitet. Apache Druid støtter inntak og analyse i sanntid av hendelsesdata i stor skala, som er avgjørende for å forstå brukerinteraksjoner og systemhendelser. Distribuert sporing på tvers av mikrotjenester behandles med OpenTelemetry og ElasticSearch, som bidrar til å identifisere bestemte latens- og feilpunkter.

Salesforce implementerte også en Application Performance Monitoring (APM)-infrastruktur som integreres med dets teknologisett for datainnsamling og telemetributikker. Denne automatiske instrumenteringen av programmer forenkler datainnsamling og sikrer konsistent telemetri på tvers av tjenester. APMs forente kontrollpanel korrelerer ulike datatyper og forbedrer muligheten for teknikere til å overvåke ytelse, diagnostisere problemer og optimalisere systemer via et sammenhengende grensesnitt.

Ved å standardisere observasjonsverktøy kobler Salesforce sammen forskjellige telemetry-typer på tvers av tjenester ved bruk av distribuert sporing. Dette oppretter et omfattende tjenesteavhengighetsdiagram som visualiserer hele tjenesteøkosystemet og sporer forespørsler med fin detaljnivå. Denne funksjonen er avgjørende for å identifisere problemer, identifisere flaskehalser og støtte AI-drevne funksjoner som avvikdeteksjon, prediktiv analyse og automatisert rettelse.

For å øke tidspunktene for hendelsesløsning har vi utviklet en AI-operasjonsagent (AIOps) som automatisk oppdager, sorterer og løser hendelser på vegne av menneskelige operatorer, med intervensjon bare i en minoritet av tilfellene. AIOps Agent er et skalerbart, fleragentreaktivt verktøysett utformet for å lette utvikling av komplekse, reaktive agentbaserte systemer. Den er svært modulær og kan forbedres med ulike verktøy for å utvide funksjonaliteten. Den er utformet for å skalere effektivt med økende antall agenter. Nøkkelfunksjoner inkluderer en reaktiv arkitektur som gir agenter mulighet til å reagere dynamisk på endringer i miljøet sitt, verktøyforbedring som tillater enkel integrering av verktøy for å utvide agentfunksjonaliteten, og en pluggbar planleggingsmodul som muliggjør tilpassing av agenters planleggingsstrategier ved å plugge inn forskjellige planleggingsmoduler.

Rask proaktiv deteksjon utføres for 91 % (på skrivetidspunktet) av våre kjerne CRM-produkthendelser med avanserte maskinlæringsmodeller fra Merlion-biblioteket vårt, et offentlig tilgjengelig bibliotek med åpen kildekode som er utviklet av AI-forskningsteamet vårt. Merlion er et sett av maskinlæringsmodeller som Isolation Forests, Stats, Random Forests og Long Short Term Memory (LSTM) neural networks som behandler omfattende telemetridata generert av systemene våre i nær sanntid.

79 % av hendelsene (på skrivingstidspunktet) løses automatisk av agentens handlinger. Vår AIOps Agent kan behandle og sortere datavektorer som logger, profilering, diagnostikk, tidsserier og tjenestespesifikke artefakter for å anbefale rettelseshandlinger. AIOps Agent-kontrolleren og -planleggeren velger en agent med bestemte kvalifikasjoner for å utføre handlinger i produksjonsorganisasjonen.

For de gjenstående hendelsene som krever menneskelig engasjement, sorterer AIOps-agenten effektivt uløste problemer til de riktige tjenesteteamene. Det gjør den ved å intelligent forstå naturen og konteksten til hver hendelse ved å bruke den interne detaljjusterte modellen XGenOps, som er opplært i operasjonelle datasett som problemposter, hendelser, JFR-er og logger, og sikrer at den dirigeres til teamet med den nødvendige ekspertisen. Resultatet er over 2800 tekniske timer sparet per uke, noe som reduserer behovet for at teknikere sorterer uløste problemer.

For å håndtere risikoen for avbrudd fra nesten 250 000 produksjonsendringer som gjøres ukentlig, brukes fullt automatiserte distribusjonssystemer til å håndheve sikre endringsrutiner, og eliminere menneskelig feil. De forhåndsdefinerte systemene var ikke skalerbare eller tilpassbare nok, noe som førte til utvikling av mer skreddersydde løsninger.

Det tilpassede kontinuerlige distribusjonssystemet sikrer sikkerhet gjennom flere lag ved å følge bransjestandard blue/green-distribusjonsstrategier:

• Obligatorisk testbevis for hver endring.
• Første kanaretesting av endringer.
• Oppstilt distribusjon med kontrollert blast radius.
• Fylling og tilstandssjekk mellom distribusjonsfasene.
• For å avhjelpe konflikter med eksisterende moratorier og hendelser.

I tillegg er kontinuerlige integrasjonssystemer optimalisert for å kjøre millioner av AI-valgte tester, som aktiverer raske utgivelser samtidig som regresjonsrisikoen minimeres.

Det kjernearkitektoniske prinsippet for Salesforce Platform er dens metadatastyrte utforming. Salesforce-ingeniører oppretter flertjenestetjenester og datalager. Hvert program på plattformen er i hovedsak en samling metadata som skreddersyr hvordan disse flertjenestene brukes av individuelle kunder. Det er derfor et vanlig markedsføringsuttrykk for Salesforce Platform er at "alt er tilgjengelig med metadata".

Plattformen legger vekt på strukturerte og sterkt typede metadata. Disse metadataene fungerer som et abstrakt lag mellom kundeopplevelsen og den underliggende Salesforce-infrastrukturen og implementeringer. Denne løsningen forbedrer både anvendbarheten og kvaliteten på programmer. I stedet for å bruke SQL-skjemadefinisjoner og -spørringer kan kunder for eksempel samhandle med strukturerte metadata som enheter, felt og poster via Salesforce Object (sObject)-API-er. Denne utformingen gir plattformen mulighet til å integrere nye datalagringsteknologier eller endre eksisterende uten å kreve omskriving av programmer, og dermed støtte gode fremgangsmåter for kontinuerlig utvikling.

Salesforce Platform-arkitekturen har en "laget utvidelse"-tilnærming som støtter fire nøkkelpersoner ved bygging og utvidelse av apper:

• Salesforce Engineering: Team utvikler innebygde apper som Sales Cloud og Service Cloud, som distribueres på tvers av alle tjenester og kjøretider gjennom en omfattende utgivelsesprosess. Disse appene gjøres tilgjengelig for alle leietagere via lisens- og klargjøringsmekanismer.
• External Partners: Uavhengige programvareleverandører (ISV-er) og andre partnere kan utvide metadataene som er opprettet av Salesforce, for å bygge verdifulle løsninger, som skjemautvidelser på Sales Cloud-datamodeller eller flere valideringsregler for Service Cloud-saksposter. De kan pakke disse løsningene for distribusjon til flere kunder.
• Organisasjonsspesifikke IT-administratorer og -utviklere: De kan tilpasse sine programmer utover det ISV-er tilbyr, og skreddersy løsninger for å møte unike forretningsutfordringer som proprietære eller områdespesifikke prosesser.
• Individuelle sluttbrukere: Sluttbrukere kan tilpasse appopplevelsen sin, som å endre kolonnebestillingen i en listevisning eller angi en standardfane.

Hver personlighet kan gjenta uavhengig på samme program ved å sikre at lavere lag ikke avhenger av endringer i personlighet i de høyere lagene, og ved å opprettholde sterke versjons- og bakoverkompatibilitetskontrakter.

Én funksjon som fremhever "lagdelt utvidelse"-konseptet, er utførelsesrekkefølgen for postlagring, som sikrer at forretningslogikk fra alle fire lag brukes i en forutsigbar rekkefølge. Dette tillater mer spesifikk forretningslogikk med høyere nivåer som bestemmes av organisasjonsadministratoren eller IT-utvikleren, å overstyre logikk med lavere nivåer riktig under lagring av poster som kan leveres av Salesforce eller en ekstern partner.

I tillegg bruker plattformens metadatastrammeverk en Kjerne-kjøretid og en proprietær objektrelasjonstilordner (ORM) med innebygd flertjeneste, koblet til en relasjonsdatabase. Denne kjøretiden for kjernen aktiverer delt minnestatus, referanseintegritetsvalideringer og transaksjonelle bekreftelser, som prioriterer appstabilitet og forbedrer påliteligheten av appdistribusjoner. Arkitekturen har utviklet seg kontinuerlig for å støtte den økende skalaen av programkompleksitet. Per oktober 2025 er det for eksempel over 85 000 enheter definert av Salesforce, og over 300 millioner tilpassede enheter definert av kundene våre.
Historisk sett var kjøretiden for kjernen vert for det meste av plattform- og appfunksjonaliteten. Den nåværende arkitekturen for Salesforce Platform inkluderer nå hundrevis av uavhengige, metadatastyrte tjenester. Kjøretiden for kjernen forblir det ene postsystemet for programmetadata, og bruker de unike fordelene med en monolittisk arkitektur for metadatabehandling. De relevante metadataene synkroniseres til lokale buffere i uavhengige tjenester, og leverer den mangfoldige matrisen med skalerbare tjenester til programkjøretider.

Data er et viktig aktivum for organisasjoner, og Hyperforce gir et pålitelig grunnlag for lagring på Salesforce. Den viktigste utfordringen er å lagre data på en måte som optimaliserer verktøyet for programmer. Salesforce Platform har transformert datalaget ved å ta hensyn til ulike lagrings- og tilgangskrav. Den balanserer effektivt mellom kostnader, lese/skrivehastigheter, lagringskapasitet og datatyper for å dekke ulike behov.

Etter hvert som AI og analyse i økende grad former virksomhetens programmer, har data dukket opp som et viktig element. Viktigheten ligger i dens evne til å gi AI og analyse muligheten til å lære, analysere, ta beslutninger og automatisere prosesser.

Data kommer fra SOR-databaser (System of Record) som oppfyller de operasjonelle kravene til virksomheter. Den går deretter gjennom ulike transformasjoner til store dataplattformer, som er avgjørende for å drive AI og analysedrevne programmer.

Effektiv behandling av data, fra transaksjonsinformasjon til analytisk innsikt, er avgjørende for å trekke ut verdier og støtte avanserte programmer. Salesforce Database (SalesforceDB) skiller seg ut som en ledende transaksjonsdatabase for behandling av SOR-data, mens Data 360 fungerer som en robust big data-plattform som forbedrer AI og analysefunksjonalitet.

Transaksjonsdata og metadata er viktig for Salesforce Platform. SalesforceDB er en moderne, skybasert relasjonsdatabase utformet spesielt for Salesforces arbeidsbelastninger for flere leietagere, på samme måte som andre skydatabaser fra store leverandører, men med tilpassede funksjoner for Salesforces arkitektur. Den utvider PostgreSQL, skiller databehandling og lagring og benytter Kubernetes og skylagring for å forbedre operasjoner med leietakerspesifikke funksjonalitet som kryptering og Sandbox-organisasjoner.

SalesforceDB håndterer alle transaksjonsdata for CRM, opptil 1,1 billioner transaksjoner per måned, i tillegg til metadata for Data 360 og relaterte tjenester. Dens primære mål er å sikre Trust gjennom holdbarhet, tilgjengelighet, ytelse og sikkerhet, skalering for store kunder og forenkle, pålitelig skytjeneste. Den oppnår disse målene med en utforming som skiller databehandlings- og lagringslag, et uforanderlig distribuert lagringssystem og loggstrukturert flettetre-datatilgang. Dette aktiverer avanserte funksjoner som kryptering av data per leietaker i lagringsplass og effektive Sandbox-organisasjoner og overføringer.

SalesforceDB-tjenestearkitekturen kjører på tvers av tre tilgjengelighetssoner, med databehandling og lagring replikert på tvers av disse sonene for å sikre at systemet forblir tilgjengelig selv om en node eller en hel sone mistes. Alle tjenester kjører i Kubernetes for å aktivere automatisk feilgjenoppretting og tjenestedistribusjoner.

For å gi høye nivåer av holdbarhet og tilgjengelighet er det ultimate postsystemet for SalesforceDB skylagring som AWSs S3. Operasjoner som arkivering og replikering på tvers av områder, behandles på dette skylagringsnivået. Lagringsobjekter er uforanderlige, noe som forbedrer datadistribusjon og replikering for høy tilgjengelighet.

På grunn av høy latens i skylagring bruker SalesforceDB lagringsbuffere til å få tilgang til data. Disse bufferne er distribuerte lagringssystemer som vedlikeholder midlertidige kopier av lagringsobjekter i en klynge noder, og sikrer replikering og varighet etter behov av databasen. Separate bufrer brukes til transaksjonslogglagring og datafillagring.

SQL-databehandlingssjiktet består av en primær databaseklynge og to standby-klynger i tre forskjellige tilgjengelighetssoner. Den primære klyngen håndterer alle databaseendringer, mens reserveklyngene bare håndterer spørringsoperasjoner.

SalesforceDB bruker en loggstrukturert flettetre-datastruktur (LSM), der endringer først registreres i en transaksjonslogg og akkumuleres i minnet. De bekreftede endringene skrives deretter samlet ut i nøkkelordnede datafiler, som periodevis slås sammen og komprimeres for å optimalisere lagringseffektiviteten.

Denne strukturen eliminerer effektivt samtidige oppdateringsproblemer som er vanlige i databaser som oppdaterer lagringsplass direkte. Ved å bruke LSM-tilnærmingen støtter SalesforceDB viktige funksjoner som uforanderlig lagring, noe som gjør den til en robust løsning for behandling av Salesforce-arbeidsbelastninger.

Data i lagringsplass er uforanderlige. Når datafiler skrives og gjøres synlige, endres de ikke. Transaksjonslogger er bare tilføyd, noe som forenkler datatilgangsmønstre og forbedrer påliteligheten. Denne strukturen støtter ikke-koordinert lesing, forenkler sikkerhetskopier, forbedrer skalerbarhet og letter virtualisering av lagringsplass, noe som gjør den egnet for skymiljøer.

Transaksjoner i SalesforceDB utføres på tvers av flere tilgjengelighetssoner, noe som sikrer at det ikke er noe tap av data selv om en node eller sone mislykkes. Hvis det oppstår en feil, avbrytes transaksjoner underveis, og bekreftede transaksjoner gjenopprettes. I og med at feil ikke mister bekreftede data, blir overføring av feil til nye noder automatisert.

Klyngebehandlingsprogramvare håndterer automatisk feiloverføringer ved å overvåke kvorum og behandle eierskapsoverføringer. Denne prosessen brukes ikke bare i hasteavtaler, men også rutinemessig under regelmessig patching, og forbedrer systemets pålitelighet gjennom konstant bruk. Omstart av korte databaser blir vanligvis ikke lagt merke til av sluttbrukere, slik at en sømløs brukeropplevelse opprettholdes.

Salesforce utfører tre store skjemaoppdateringer per år, med mindre skjemaoppdateringer ukentlig. SalesforceDB tilbyr nedetidsskjemaoperasjoner som gir mulighet til å utføre disse oppdateringene uten at det påvirker kunden.

Vår transaksjonsdatabase fungerer som det primære oppbevaringsstedet for kundedata, som bufres på tvers av flere tilgjengelighetssoner og lagres i skyen. Hver datablokke sikres med en uforanderlig sjekksum som kontrolleres av både lagringslaget og databasemotoren. Databasen utfører linjesporing for å oppdage eventuelle utilsiktede endringer eller manglende versjoner, og kjører kontinuerlige konsistenskontroller mellom indekser og basistabeller.

For å beskytte mot ransomware arkiveres databaser i separat lagring under en annen konto, inkludert både fullstendige og inkrementelle transaksjonsloggsikkerhetskopier. Disse sikkerhetskopiene valideres regelmessig via en gjenopprettingstestingsprosess. I tillegg er skyinfrastrukturen forhåndskonfigurert, men ikke aktivert, klar til å behandle forespørsler om datagjenoppretting etter behov.

Hver Salesforce-organisasjon befinner seg i en Hyperforce, som inkluderer SalesforceDB-tjenesten. Dette oppsettet tillater rask global skalering gjennom opprettelse av nye celler via Hyperforce, og trafikk kan enkelt flyttes mellom celler for å behandle belastningen. Men etter hvert som kundearbeidsbelastninger og forretningskrav øker, kan kapasiteten til en enkelt databaseforekomst være utilstrekkelig.

For å løse dette bruker SalesforceDB en horisontal skaleringsarkitektur for både lagrings- og databehandlingsnivåer. Skylagring er praktisk talt ubegrenset, og bufferlagene skaleres automatisk for å oppfylle behovet. I tillegg kan databehandlingssjiktet utvides ved å legge til flere databasebehandlingsnoder, som effektivt leser fra delt uforanderlig lagringsplass uten at det kreves koordinering. Denne tilnærmingen gjør det mulig for SalesforceDB å oppnå skalerbarhet som samsvarer med eller overskrider den for ledende kommersielle klyngebasisarkitekturer, uten å kreve spesiell nettverksbygging eller maskinvare.

Salesforce er et program for flere leietagere der en enkelt database er vert for flere leietagere. Hver tabellpost inkluderer en leietager-ID for å skille eierskap, og leietagerisolering opprettholdes via automatiske spørringspredikater som legges til av Salesforces programlag.

SalesforceDB er skreddersydd for denne modellen og støtter leietakerspesifikke DDL-, metadata- og kjøretidsprosesser for å forbedre pålitelighet, ytelse og sikkerhet. Den kombinerer de lave kostnadene for en leietager per rad-modell med effektiviteten til et leietager per databaseskjema.

I SalesforceDB er leietager-ID-er en del av primærnøkkelen i flerleietagertabeller, som grupperer data etter leietaker i LSM-datastrukturen, noe som gir bedre tilgangseffektivitet. Dette oppsettet gir ikke bare effektiv datatilgang og kryptering per leietaker, men forenkler også behandling av leietagerdata. Leietagere kan enkelt kopieres eller flyttes med minimale metadatajusteringer på grunn av kompakt metadatastruktur.

AI, analyse og datafunksjonalitet er viktig i moderne virksomheter. Virksomheter investerer allerede i modne store dataplattformer som Snowflake, Databricks, BigQuery og Redshift. Men mange
kunder utleder ikke forretningsverdi fra dataene sine på grunn av datasiloser, manglende AI-behandling, foreldede data eller inaktivitet i en eksisterende forretningsprosess. Å sentralisere kundedata til en enkelt sannhetskilde, med en enkelt oversikt over kundeengasjement, er både avgjørende for en virksomhet og utfordrende på grunn av datadistribusjon og kompleksiteten i systembehandling. Salesforce leder for å gi en helhetlig oversikt over en kunde ved å integrere data, AI og CRM i en virtuøs sirkel, drevet av generativ AI- og maskinlæringsinnsikt og drevet av data.

SalesforceDB er optimalisert for transaksjonsarbeidsbelastninger med høy ytelse på strukturerte data, mens AI- og analysearbeidsbelastninger krever håndtering av store mengder ustrukturerte data fra ulike kilder og utføring av komplekse spørringer og gruppebehandling. For å løse disse behovene har Salesforce utviklet Data 360, en plattform som er utformet for å bryte opp datasiloer, forene, lagre og behandle data sikkert og effektivt, støtte AI- og analysekrav og muliggjøre sanntids bedriftsoperasjoner.

Data 360, som bygger på Hyperforce, fungerer som grunnleggende plattform for AI og Analytics, og tilbyr:

• Integrert infrastruktur og en no-code-plattform for å konsolidere datasalonger via tilkoblinger
• sann og nær sanntids datainntak
• Zero-copy-forbund
• Datarensing, klargjøring og formatering for behandling
• Forent spørringstjeneste over strukturerte og ustrukturerte data
• Utvikling av analytiske og AI/ML-modeller for innsiktsgenerering
• Datautløste handlinger og aktiveringer
• Støtte for generering av forbedret RAG (generative AI-henting)
• Omfattende policybasert styring

Data 360-arkitektur støtter en rekke komponenter og funksjoner, som er skissert nedenfor.

Data 360 støtter effektive inntaksledninger fra ulike strukturerte og ustrukturerte datakilder for gruppebehandling, nær sanntidsbehandling og sanntids databehandling. Data 360s inntakstjeneste opererer etter et Extract-Load-Transform (ELT)-mønster, utformet for lav latens og egnet for B2C-skala. Sanntids inntak inkluderer API-er og interaktive strømmer, mens nær sanntidskilder dekker detaljert produktbruk. Når data hentes inn, transformeres de omfattende for å klargjøre, harmonisere (for eksempel forene ulike kontakttyper) og modellere dem for effektive spørrings-, analyse- og AI-programmer. Plattformen inkluderer også et bredt spekter av ferdige til bruk harmoniserte datamodeller.

Data 360 integreres sømløst med Salesforce-programmer som Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud og Commerce Cloud. I tillegg tilbyr den hundrevis av koblinger for eksterne datakilder for å sikre problemfri dataintegrering.

Data 360 har en innebygd innsjøarkitektur basert på Iceberg/Parquet, utformet for å håndtere databehandling og behandling i stor skala for gruppescenarier, strømming og sanntidsscenarier. Denne arkitekturen støtter både strukturerte og ustrukturerte data, som er avgjørende for AI- og analyseprogrammer.

I skybaserte datasjøer som Azure, AWS eller GCP er den grunnleggende lagerenheten en fil, vanligvis organisert i mapper og hierarkier. Dette innsjøhuset forbedrer denne strukturen ved å introdusere strukturelle og semantiske abstraksjoner på høyere nivå for å forenkle operasjoner som spørring og AI/ML-behandling. Den primære abstraksjonen er en tabell med metadata som definerer strukturen og semantikken, og som inkluderer elementer fra åpne kildekodeprosjekter som Iceberg eller Delta Lake, med flere semantiske lag lagt til av Data 360.

Abstraksjonslag i innsjøbygningen:

• Parkettefil abstraksjon: I bunnen består lagringsplass av datasjøfiler (for eksempel S3 i AWS eller Blob i Azure) i Parket-format. Data for en kildetabell lagres på tvers av flere partisjoner som Parket-filer, der hver tabell er en samling av disse filene.
• Iceberg Table Abstraction: Tabeller er ordnet som mapper, med datapartisjoner lagret som Parket-filer i disse mappene. Endringer i en partisjon fører til nye Parquet-filer som øyeblikksbilder. Iceberg behandler en metadatafil for hver tabell med detaljerte skjemaer, partisjonsspesifikasjoner og øyeblikksbilder.
• Salesforce Cloud-tabellabstraksjon: Dette laget bygger på Iceberg og legger til semantiske metadata som kolonnenavn og relasjoner, sammen med konfigurasjoner som målfilstørrelse og komprimering. Den abstrakterer tabeller på tvers av ulike plattformer som Snowflake og Databricks, og beskytter Data 360-programmer mot underliggende plattformspesifikasjoner for lagringsplass.
• Lake Access Library: Dette biblioteket gir tilgang til Salesforce Cloud-tabellen, håndterer både data og metadata, og abstrakterer de underliggende lagringsmekanismene for programutviklere.
• Big Data Service Abstraction: Dette inkluderer behandling av rammeverk som Trino og Hyper for spørring, og Spark for behandling på tvers av hvilken som helst skytabellplattform.

Data 360 Lakehouse støtter B2C-skala, inntak i sanntid, behandling, skjemahåndhevelse og utvikling, øyeblikksbilder og bruker åpne lagringsformater.

For å støtte sanntidsanalyse og agentiske programmer utvider Data 360 lagring av store data i et innsjøhus med et ekstra Low Latency Store (LLS). Datagrunnlaget i sanntidsbehandling analyserer sanntidssignaler og engasjementsdata i minnet. I og med at den minnebaserte lagringskapasiteten er begrenset, kan ikke alle data behandles samtidig. Data 360 legger til dette LLS for å fjerne slike begrensninger og aktivere skalerbar sanntidsbehandling.

Lageret for lav latens er et lagringslag NVMe (SSD) i petabyteformat på innsjøbygningen. Det er en varig buffer – de fleste dataene kommer til slutt til innsjøen for langsiktig oppbevaring. Øktdata i sanntidslag kan overføres til lageret med lav latens for etterfølgende rask tilgang. I en agentisk samtale kan for eksempel nylige meldinger behandles i minnet. Eldre meldinger kan overføres til LLS. Hvis en tidligere samtale kreves, får du tilgang til den innen noen få millisekunder fra LLS. NVMe-basert lagring gjør det mulig å lagre og få tilgang til store mengder data med millisekundlatenser. Data kan komme til innsjøen for langsiktig oppbevaring.

I tillegg hentes data fra innsjøen som kreves for sanntidsbehandling eller for å utvide sanntidsopplevelser, og beholdes i LLS. Kundeprofilkontekst for eksempel forhåndsinnhentes eller hentes fra innsjøen og bufres i LLS. Eventuelle lakehouse-objekter og andre objekter som kreves for sanntidsbehandling under øktbehandling, kan også bufres i LLS. LLS aktiverer et sanntidslag i et ekte lagringshierarki med lag av minne, SSD og lagerbygning med data som overføres sømløst mellom hver lagring.

Data 360 tilbyr også robust støtte for sikkerhet, inkludert TLE (Lagernivåkryptering) med kundeadministrerte nøkler, i tillegg til personvern og samsvar via dens styringsteknologier. Kjernen er støtte for attributtbasert tilgangskontroll (ABAC), som dynamisk evaluerer tilgang basert på attributter relatert til enheter, operasjoner og miljøfaktorer. Dette systemet støtter både diskresjonære og obligatoriske tilgangskontroller.

Som et supplement til ABAC kategoriserer et detaljert dataklassifiseringssystem data etter sensitivitet og formål for å forbedre samsvar, risikostyring og hendelsessvar. Sammen gir ABAC og dette klassifiseringssystemet omfattende datastyring som sikrer at data i Data 360 behandles sikkert og effektivt.

Data 360 integreres dypt med Salesforce Platform for metadata, pakking, utvidbarhet, brukeropplevelse og programdistribusjon via AppExchange. Kunder kan definere og behandle metadata for innsjøstrømmer og -tabeller på samme måte som andre Salesforce-metadata. Hvert dataobjekt (inkludert forente eller eksterne tabeller) representeres som et Salesforce-objekt og modelleres som virtuelle enheter som støttes av datalagring i Data 360. De kan brukes av utviklere til å bygge programmer på Salesforce Platform.

Data 360 tilbyr omfattende støtte for forbund med null kopier, slik at brukere kan integrere med eksterne datalagrer som Snowflake og Redshift, innsjøbygg som Google BigQuery, Databricks og Azure Fabric, i tillegg til SQL-databaser og ulike filtyper, inkludert Excel. Data 360 støtter fil- og spørringsbasert forening med direktespørring og tilgangshastighet som vist i figuren. Etiketter (1) og (2) illustrerer Data 360-spørringen (inkludert push-downs for direktespørringer) og filbasert forening for tilgang til data fra eksterne datasjøer/lagre/datakilder, og etiketten (3) fremhever akselerering av samlet tilgang fra eksterne datasjøer/datakilder. Etiketter (4) og (5) illustrerer spørring og filbasert deling av data fra Data 360 med eksterne datasjøer/lagre. Funksjonen utvides også til ustrukturerte datakilder som Slack og Google Disk, som kan åpnes av Data 360s ustrukturerte behandlingslinjer. Data 360 letter i tillegg abstraksjon av Salesforce-objekter og datatilgang for data som er samlet fra eksterne kilder, og gir tilgang til slike data på tvers av Salesforce-plattformen og -programmene.

Data 360 integrerer en CDP som har avanserte identitetsløsningsfunksjoner, og som oppretter forente enkeltidentifikatorer og profiler sammen med omfattende engasjementshistorikk. Denne plattformen er dyktig til å håndtere både forretning-til-forretning-rammeverk (B2B) og forretning-til-kunde-rammeverk (B2C) ved å støtte identitetsgrafer som bruker både eksakte og usikre samsvarsregler. Disse identitetsgrafene er beriket med engasjementsdata fra ulike kanaler, noe som bidrar til å bygge detaljerte profilgrafer med verdifull analytisk innsikt og segmenter.

I tillegg muliggjør CDP effektiv segmentering og aktivering på tvers av ulike plattformer som Salesforces Marketing Cloud, Facebook og Google. Den behandler kundeprofiler i batcher, i nær sanntid og i sanntid, noe som gir umiddelbar beslutningstaking og tilpassing. Denne funksjonaliteten forbedrer interaksjoner i både B2C- og B2B-scenarier, slik at virksomheter kan svare raskt og nøyaktig på kundebehov og -virkemåte.

Data 360 tilbyr et enterprise-datagraf i JSON-format, som er et unormalisert objekt som er utledet fra ulike lakehouse-tabeller og deres sammenhenger. Dette inkluderer en Profil-datadiagram opprettet av CDP som omfatter en persons kjøps- og nettleserhistorikk, sakshistorikk, produktbruk og annen beregnet innsikt, og som kan utvides av kunder og partnere. Disse Datagrafer er skreddersydde for bestemte programmer og forbedrer nøyaktigheten av generativ AI-melding ved å gi relevant kunde- eller brukerkontekst.

I tillegg er det planer om å utvide disse Datagrafer til å inkludere Knowledge som fanger opp og modeller utledet Knowledge, som uttrukne enheter og relasjoner fra ustrukturerte data. Sanntidslaget i Data 360 bruker Profil-grafen til sanntids tilpassing og segmentering.

Data 360s sanntidslag er utformet for å behandle hendelser som nett- og mobilklikkstrømmer, besøk, handlevogndata og utsendelser med millisekundlatenser, noe som gir bedre tilpassing av kundeopplevelsen. Den overvåker kontinuerlig kundeengasjement og oppdaterer kundeprofilen fra CDP med sanntids engasjementsdata, segmenter og beregninger for umiddelbar tilpassing.

Når en forbruker for eksempel kjøper en artikkel på et kjøpsnettsted, oppdager og henter sanntidslag raskt denne hendelsen, identifiserer forbrukeren og beriker profilen med oppdatert informasjon om levetidsforbruk. Det gjør det mulig å tilpasse brukeropplevelsen på nettstedet i undersekunder. I tillegg inkluderer dette laget funksjoner for sanntidsutløsning og svar, som aktiverer umiddelbare handlinger basert på kundeinteraksjoner.

Tilpassing er å vite hvilken personlighet som skal målrettes, når og hvor relevant innhold og anbefalinger skal leveres, hva som skal sies og med hvilken hyppighet. Personaliseringstjenesteplattform-funksjonen i Data 360 er orkestrator for hvilke beslutninger som tas for å optimalisere måloppnåelse gjennom tilpassede opplevelser. Denne plattformen har følgende funksjoner:

• Konsistent sett med modeller og måter å tolke profil-, aktivitets- og aktivumdata på i Data 360.
• Plattformintegrert eksperimentering (for eksempel A/B/n eller flerarms bandittbeslutning).
• Integrering av mål på utformingstidspunktet via konfigurasjon, opplæringstid for ML og kjøretid (ML-utledning).
• Støtte for B2C-skala, interaksjon i sanntid og gruppeinteraksjon (anonyme brukere, stor trafikk i sanntid/interaktiv ekstern, stor intern batch).
• Analytics drevet gjennom Data 360.
• Mønstre for å integrere AI-modeller og tjenester fra andre parter (både interne og eksterne).
• OOTB-implementasjoner av AI-drevne brukstilfeller med høy verdi (anbefalinger og beslutninger med ulike ML-algoritmer, inkludert kontekstuelle banditter for promotering/innholdsvalg, produktanbefalinger og prisbeslutninger).

Data 360 er en aktiv plattform som støtter aktivering av pipelines som svar på datahendelser. En betydelig hendelse, for eksempel en fall i en kundes kontosaldo, kan for eksempel utløse en Salesforce-flyt for å orkestrere en tilhørende handling. På samme måte kan oppdateringer av viktige målinger, som levetidsforbruk, overføres automatisk til relevante programmer.

Data 360 har elastiske skaleringsdataklynger som effektivt håndterer behandlingsoppgaver. Den tilbyr robust administrasjon for både flerleietager- og dedikerte databehandlingsmiljøer. I tillegg gir den administrert støtte for Spark og SQL. BYOC-funksjoner (Bruk din egen beregning/kode) støtter flere programmeringsspråk, inkludert Java, Python og Spark, slik at integrering av tilpassede transformasjoner, modeller (inkludert LLM-er) og funksjoner kan utvides.

Data 360 Compute Fabric har et forent lag som kalles Databehandlingskontroller (DPC) for behandling og utføring av alle arbeidsbelastninger med store data. DPC er en omfattende orkestreringstjeneste for databehandling med flere arbeidsbelastninger som tilbyr Jobb som en tjeneste-funksjonalitet (JaaS) på tvers av ulike skydatabehandlingsmiljøer. Den abstrakterer infrastrukturkompleksitet og forener jobbutførelse for rammeverk som Spark (EMR på EC2 og EMR på EKS) og Kubernetes Resource Controller (KRC)-arbeidsbelastninger. Ved å fungere som en sentralisert kontrollplangateway orkestrerer, tidsplanlegger og overvåker DPC jobber på tvers av flere dataplaner, slik at det sikres pålitelighet, skalerbarhet, kostnadseffektivitet og en ensartet utvikleropplevelse.

Data 360s spørringstjeneste gir avanserte spørringsfunksjoner, med omfattende SQL-støtte for både strukturerte og ustrukturerte data via Trino og Hyper. Den forbedrer funksjonaliteten med operatorutvidbarhet via Tabellfunksjoner, slik at det kan utføres ulike søkoperasjoner på tvers av tekst, bilde, område og andre ustrukturerte datatyper. Disse funksjonene er sømløst integrert med relasjonsoperasjoner, som å velge kundeposter. Denne forente tilnærmingen muliggjør generering av målrettede og tilpassede resultater, noe som letter mer presise LLM-svar med RAG.

Data 360 støtter lagring og behandling av strukturerte (tabeller), semi-strukturerte (JSON) og ustrukturerte data sømløst på tvers av datainntak, behandling, indeksering og spørringsmekanismer. Data 360 støtter ulike ustrukturerte datatyper utover tekst, inkludert lyd, video og bilder, og utvider omfanget av databehandling og -analyse. Figuren nedenfor illustrerer de to sidene av jording (inntak og henting).

Data 360 behandler ustrukturerte data ved å lagre dem i kolonner som tekst eller i filer for større datasett. Den støtter dataforbund for ustrukturert innhold, som tillater integrering og behandling av data fra flere kilder.

Data 360s ikke-strukturerte dataindeksering under behandling er utformet som en modulær, utvidbar arkitektur som består av fem kjernefaser: Parsing, Pre-Processing, Chunking, Post-Processing og Embedding. Disse fasene følges deretter av nøkkelord og vektorindeksering. Eksempler på forhåndsbehandling inkluderer operasjoner som støyfjerning, språknormalisering og bildeforståelse (optisk tegngjenkjenning), mens fasene for etterbehandling kan inkludere metadataforbedring, semantisk gruppering eller avanserte teknikker som fordeling.

Data 360 tilbyr flere forhåndsdefinerte og pluggbare modeller for fordeling og innbygging av generering. Data pipelines i Data 360 støtter fullstendig kodeutvidelser slik at kunder og interne team kan plugge inn tilpasset logikk i hvilken som helst fase. Disse fasene støtter også LLM-basert behandling, som gir kunder mulighet til å definere sine egne ledetekster etter behov.

For indeksering støtter Data 360 nøkkelordindeksering ved bruk av søketjenester, og vektorindeksering ved bruk av Milvus; en innebygd open source-vektorindeks. Når du skal konfigurere RAG med ustrukturert behandling, bruker Data 360 kontekstindeksering for å muliggjøre rask gjentagelse og rask validering ved bruk av testspørringer, med personspesifikt innhold konfigurert for å skreddersy personligheten eller brukeren som forbruker.

Dokument-AI-funksjonen i Data 360 støtter lesing og import av ustrukturerte eller semistrukturerte data fra dokumenter som fakturaer, resymer, laboratorierapporter og innkjøpsbestillinger. Denne funksjonen støtter interaktiv behandling ad hoc i tillegg til gruppebehandling. Dette er en nøkkelfunksjon som muliggjør automatisering av forretningsprosesser for kundene våre.

Data 360 har et headless semantisk lag med API-er utformet for å forbedre forretningssemantikk og AI/ML-drevet analyse, på samme måte som i Tableau Next. Dette laget inkluderer en semantisk datamodelleringstjeneste som beriker tradisjonelle analytiske modeller med forretningskategori som målinger og målinger.

Den semantiske spørringstjenesten bruker et deklarativt språk til å samhandle med disse modellene, og oversetter spørringer til SQL for tilgang til data fra både innebygde og forente datakilder i Data 360.

Denne integrasjonen letter skalerbare og interaktive analytiske utforskinger, rapporter og kontrollpaneler som er kompatible med tredjeparts visualiseringsverktøy.

Data 360 fungerer som et sentralisert styringsknutepunkt og sikrer at alle data, fra rå inntak til aktivert innsikt, behandles med integritet og kontroll. Data 360 har tatt i bruk Attributtbasert tilgangskontroll som kjernegodkjenningsmodell. Med ABAC kan tilgangsbeslutninger baseres på attributter for brukeren (avdeling, rolle, plassering), data (personlig informasjon, følsomhet, datarom) og miljø (for eksempel klokkeslett), i stedet for forhåndsdefinerte roller. Dette aktiverer meget detaljerte og kontekstuelle tilgangspolicyer som tilpasses etter hvert som data og brukerattributter endres. Kjernen i Data 360s ABAC-implementering er bruken av CEDAR-policyspråket. Dette formålsbygde, åpne, formelle policyspråket gir en presis og verifiserbar måte å definere komplekse godkjenningsregler på, slik at policyene er entydige og kan evalueres konsistent i stor skala.

Livssyklusen for styring inkluderer viktige funksjoner for policyinformasjon, håndheving og beslutningspunkter:

• Koding og klassifisering (poliseinformasjonspunkt): Data identifiseres og forbedres med viktige attributter. Data 360 tilbyr automatiske kodings- og klassifiseringsmekanismer ved å benytte oppdagelse, LLM-er og maskinlæring til å identifisere sensitive datakategorier (for eksempel personlig identifiserbar informasjon som e-post, telefon, navn) i både strukturerte og ustrukturerte data.
• Tillatelsestjeneste (polisehåndhevingspunkt): Denne tjenesten fanger opp alle forespørsler om datatilgang fra ulike forbrukslag (hybrid strukturerte/ustrukturerte spørringer, RAG-henter og ledetekster og CRM-forbedring) og konsulterer Policy Decision Point for å finne ut om tilgang er tillatt.
• Policy Evaluation Engine (Policy Decision Point): Denne motoren tar tilgangsforespørselskonteksten fra Policy Enforcement Point sammen med policydefinisjoner (i CEDAR) og attributter fra Policy Information Point for å ta en autorisert tilgangsbeslutning.

ABAC-rammeverket med CEDAR-policyer gir kontroll og fleksibilitet, slik at kundedata ikke bare kan handles, men også er sikre, samsvarende og pålitelige på tvers av virksomheten.

Buffer er viktig for rask tilgang til ofte brukte data. Salesforce bruker mange buffere på tvers av Salesforce Platform, inkludert i Kjerneprogramservere, SalesforceDB og på kantlinjen. Salesforce Platform og programmer trenger en skalerbar, leietagerbevisst bufringsløsning med lav latens og høy gjennomstrømning. Denne løsningen må gi Salesforce-ingeniører mulighet til å kontrollere hva som bufres og hvor lenge, slik at dataene deres ikke blir fjernet av støy eller andre kunders data. Vegacache, en Salesforce-administrert bufringstjeneste basert på Redis, er skreddersydd for et polyglot-, flerleietager- og offentlig skymiljø. Den brukes mye av Salesforce-tjenester og er tilgjengelig for plattformutviklere via API-er for Apex. Ved å operere i stor skala i Hyperforce, håndterer Vegacache over 2 billioner forespørsler daglig med svartider på under millisekunder.

Vegacache-forekomster som kjører i Kubernetes-beholdere som åpnes via Service Mesh, distribueres på tvers av flere tilgjengelighetssoner for å balansere datatilgjengelighet og latens. Den skaleres automatisk basert på systembelastning for å sikre datatilgjengelighet og oppbevaring av tidsluker. Vegacache gir garantert bufferstørrelse per kunde og tilbyr beskyttelse mot støyende naboer, med motstandskraft mot infrastrukturfeil gjennom replikert datalagring.

For Salesforce Platform-utviklere gjør Vegacache det mulig for utviklere å bufre Apex og SOQL-databasespørringsresultater, og reduserer CPU-bruk og latens ved å eliminere unødvendige data hentinger fra SalesforceDB. Den støtter operasjonene Put(), Get() og Delete(), slik at ofte brukte objekter blir lett tilgjengelig.

Salesforce støtter som standard asynkrone dataprosesser og -arkitekturer for forbedret arbeidsflytfleksibilitet, fleksibilitet og skalerbarhet.

Salesforce-ingeniører brukte først meldingskøer til å koble fra masse- og store dataprosesser og koordinere prosesser mellom uavhengige systemer. Disse meldingskøene ble trukket fra den eksterne utvikleren via plattformfunksjoner, som Bulk API-spørringer eller Asynkron Apex. Salesforce Platform introduserte deretter loggorganiserte hendelsesstrømmer bygd på en robust meldingsinfrastruktur med internt administrerte Apache Kafka-klynger. Dette aktiverte en hendelsesbasert arkitektur med en publiserings-/abonnementsinteraksjonsmodell, og ble produsert til eksterne utviklere som plattformhendelser.

Både meldingskøer og hendelsesstrømmer fortsetter å være teknologier for apper og løsninger som bygger på plattformen, spesielt fordi de benytter flere funksjoner, skyer og eksterne systemer som driftes på uavhengige kjøretider. Kommunikasjon via hendelsesskjemaer med versjoner aktiverer uavhengige livssykluser for programvareutvikling for de forskjellige kjøretidene. Frakoblingen av systemer via hendelser bidrar også til å håndtere belastningsstigninger og elastisitet/skala for individuelle kjøretider for å støtte høyere generell fleksibilitet og tilgjengelighet for en app.

Søkefunksjoner i Salesforce, som er avgjørende for programmer som går fra globalt søk til generativ AI, står overfor unike utfordringer som former vår arkitektoniske tilnærming:

• Skala: Vår skybaserte søkeløsning støtter hundretusener av kunder og millioner av leietagere, og er utformet for stor skala samtidig som den forblir kostnadseffektiv.
• Kundemengde: Salesforces mangfoldige kundebase på tvers av ulike bransjer har unike og komplekse søkekrav på grunn av omfattende tilpassing av plattformen, som involverer mange objekttyper og felt.
• Operasjon: Søgeløsningen må være fleksibel og svært tilgjengelig, støtte dataoppbevaring, leietagerlivssyklusoperasjoner som regionale overføringer og Sandbox-organisasjoner, og opprettholde lav indekseringslatens med rettferdighet mellom leietagere.
• Relevans i skala: Det er avgjørende å forbedre relevansen av søkeresultater for å oppfylle ulike brukerspørringer, spesielt når vi skalerer relevansalgoritmer for å tilpasse til ulike leietagere, datatyper og søkesscenarier.
• AI og semantiske funksjoner: Søk støtter Maskinlæring og generativ AI, spesielt for Retrieval-Augmented Generation (RAG) og Agentisk søk.
• Sømløs integrasjon: For å sikre en sammenhengende brukeropplevelse integreres Salesforces søketeknologi dypt med den bredere Salesforce Platform, inkludert metadatamodeller og AI/datatjenester.

Salesforces skymoderne løsning, SeaS (Søk som en tjeneste), bygger på Solr, en distribuert søkemotor med åpen kildekode. Salesforce har betydelig utvidet og optimalisert Solr for å møte våre unike utfordringer, og har integrert den dypt med Salesforce-programmer og -plattform, og innlemmet semantiske teknologier for å forbedre AI-programmer og søkets relevans.

SeaS bruker en beregnings-/lagringsskillingsarkitektur som tillater skalerbar fordeling av indekser på tvers av noder og ombalancering av belastninger og tilgjengelighet på tvers av soner under feil. Den har automatisk oppdeling og endring av størrelsen på fragmenter, oppgraderinger med null nedetid og optimaliseringer som lat innlasting og arkivering av kopier for å dekke indekser som sjelden brukes.

Arkitekturen inkluderer også en implementering av indeks på lavt nivå som er optimalisert for et stort antall felt, automatisk fullføring, stavekorrigering og kryptering med egen nøkkel. Hyperforce administrerer rundt 6000 Solr-noder globalt og bruker flere uavhengige klynger (Hyperforce) i hvert område for å balansere kostnad og kontroll, og plasserer automatisk klientindekser basert på last, domene og type.

Salesforces søkerelevans under behandling bruker læring-til-rangering-teknikker som tilpasser seg våre kunders mangfoldige behov og støtter funksjoner som resultatrangering. Den inkluderer også enhetsforutsigelser fra brukerspørringer og tidligere interaksjoner. Relevansmodeller forbedres kontinuerlig ved å lære fra brukerinteraksjoner og evalueres via A/B-testing for å forbedre nøyaktigheten av søkeresultater. Denne prosessen støtter også oppstartsmodeller for AI-programmer via Knowledge.

Stabelen inneholder en vektorsøkemotor for semantisk søk og AI-programmer, integrert med Data 360 for generative AI-egenskaper. Dette inkluderer en omfattende pipeline for datatransformasjon, støtte for hybrid søk, en katalog med konfigurerbare rangeringer, som Deep Fusion Ranker og Autodrop for å filtrere ut søkeresultater med liten relevans.

I og med at generativ AI flytter den primære forbrukeren av søk fra brukere til å bruke LLM-er, tilpasser Salesforce-søkepakken seg for å finne og returnere resultater som er optimalisert for dette programmatiske forbruket, håndtere lengre og mer komplekse spørringer og returnere mer beskrivende resultater som biter. Dette støtter nye Agentic Search-funksjoner, der Agentforce bruker søk med en resonanssløyfe til å utføre komplekse oppgaver.

Salesforces søkefunksjoner spenner over ulike kontekster, inkludert globalt søk, oppslag, Svar på søk, fellesskapssøk, relaterte lister, oppsett, mobile og generative AI-programmer. Denne brede funksjonaliteten oppnås gjennom tett integrering av Søk-stabelen med Salesforces metadatasystem og grensesnittøkosystem, slik at du får sømløs støtte for både standardobjekter og tilpassede objekter.

I tillegg forbedrer integrasjon med Data 360 søkefunksjonaliteten i dataobjekter via konfigurasjoner uten kode og tillater sammensetting av søkefunksjoner i data under behandling, som å inkludere søkesetninger i SQL-spørringer. Søk-stabelen benytter økosystemet for data 360-koblinger som er rike, som den tillatelsesbevisste Google Drive-koblingen, for å gi en fullstendig bedriftssøkefunksjonalitet. Integrasjonen utvides til AI Platform, slik at søkespørringer kan brukes som hentere i Ledetekstbygger for jording og i Agentisk søk.

AI har omformet teknologilandskapet, og Salesforce Platform, med sitt integrerte og rike datalag, posisjonerer Salesforce for å levere innvirkende AI-opplevelser til kunder. Salesforce startet AI-transformasjonen for nesten et tiår siden og har ledet feltet siden 2013, med fokus på forskning, etikk og produktutvikling for å gi virksomheter mulighet til å løse komplekse problemer og drive vekst.

Ved å utnytte kjerneverdien av innovasjon introduserte Salesforce Einstein Predictive AI, som gir virksomheter mulighet til å analysere data, automatisere prosesser, forstå kunder og optimalisere operasjoner med en omfattende pakke AI-drevne verktøy som Einstein Prediction Builder og AI-roboter. Med fremveksten av generativ AI lanserte Salesforce Agentforce, en plattform som kombinerer prediktive og generative modeller for å tilby avanserte AI-funksjoner samtidig som datapersonvern prioriteres.

Med den nyeste lanseringen av Agentforce 3.0, som er bygd på Python med et hendelsesdrevet rammeverk, introduserer Salesforce forbedret fleksibilitet gjennom funksjoner som innebygd samtalehistorikk, slutt-til-slutt-øktsporing, talesupport og tilpasset resonansmotorfunksjonalitet (Bruk din egen planlegger), som aktiverer mer skalerbare, tilpassbare og intelligente fleragentsystemer.

Agentforce følger disse kjerneprinsippene:

• Datasikkerhet og etikk: Prioriterer prinsippene for databeskyttelse, samsvar og etisk AI.
• Transparanse og forklarbarhet: Gir klar forståelse og validering av AI-genererte utdata.
• Fleksibilitet og tilpassing: Skreddersyr AI-programmer til bestemte behov og bransjer.
• Sømløs integrasjon: Integreres med Salesforce CRM og andre systemer.
• Skalerbarhet: Håndterer distribusjoner i stor skala og leverer sanntids AI-opplevelser.
• Intelligente og konsistente opplevelser: Gir tilpassede, utvidede og automatiserte opplevelser via tilkoblede data og kontekstforståelse.
• Omfattende observasjon: Gir dyp synlighet og overvåking av AI-agentinteraksjoner for å muliggjøre proaktiv optimalisering og finjustering av agenter med Agentforce Interaction Explorer.

AI-stabelen består av flere nøkkelkomponenter:

• AI-plattform: Dette plattformlaget er ansvarlig for behandling, opplæring og finjustering av AI-modeller som brukes i både prediktive og generative programmer. Den tilbyr forhåndsdefinerte OOTB-tjenester, Trust og grunnleggende modeller for opplæring, testing og utføring av utledninger på modeller. I tillegg støtter den integreringen av dine egne forutsigelses- og generasjonsmodeller slik at du kan ta med tilpassede modeller i plattformen.
• AI Grunnleggende tjenester: Dette inkluderer tjenestene AI Gateway, Feedback Framework, RAG, Agentisk orkestrering, Agent Evaluering og Reasoning, som letter integreringen av forretningsprogrammer med AI-stabelen.
• AI-drevet bruker- og agentopplevelser: Salesforce leverer spesialiserte AI-drevne programmer via sine skytjenester. Kunder kan også opprette tilpassede opplevelser ved å benytte hvilken som helst komponent i plattformen – som Flow, Apex eller til og med Lightning Web Components (LWC) – for å skape AI-drevne opplevelser som er sømløst integrert i arbeidsflyter og forretningsprosesser.
• Agentforce Studio: Denne komponenten inneholder verktøy som Agentbygger, Ledetekstbygger, Testing Center og Modellbygger, utformet for å skape både generative og prediktive AI-opplevelser. Den tilbyr enhetlig støtte for utvikling/opplæring, testing og justering av AI-modeller. Next Gen Redigering forbedrer disse funksjonene, utformet for å forenkle og øke hastigheten på AI-agentbygging med forbedret brukergrensesnitt og kompatibilitet med SFDX.

Agentforce Trust Layer er tilgjengelig i utvalgte brukstilfeller for å bidra til å sikre kundedata i generative AI-programmer ved å tilby robuste funksjoner:

• Datapersonvern: Sterke maskerings- og personvernkontroller beskytter sensitiv informasjon mot tilgang fra eksterne AI-modeller.
• Sikkerhet: Sikrer et sikkert databehandlingsmiljø og hindrer uautorisert tilgang.
• Tillit: Opprettholder kundekontroll over data uten lagring eller bruk av AI fra tredjepart.
• Vakter: Håndhev agentenes atferdsstandarder og avhjelp den innebygde ikke-determinismen i LLM-er, og kontroller at agenter konsekvent følger forhåndsdefinerte instruksjoner og arbeidsflyter.
• Nøyaktighet: Forbedrer AI-utdata ved å bruke relevante Salesforce-data til å lage ledetekster.
• Innholdsmoderering: Gir både pre- og post-innholdsmoderering, tilpassbar datamaskering for sensitiv informasjon (PII/PCI/PHI) og toksikoklassifisering for svar på store språkmodeller (LLM).

AI-gatewayen gir et forent grensesnitt for tilgang til og behandling av ulike LLM-er og forutsigelsesmodeller. Den fungerer som en bro mellom Salesforce og verden av LLM-er, og abstrakterer kompleksiteten til forskjellige LLM-leverandører og kunders egne prediktive AI-modeller, og tilbyr en konsistent måte å samhandle med dem på. Agentforce AI Gateway integreres med flere LLM-leverandører, slik at kunder kan velge den beste modellen for sine behov, og inkluderer robuste datasikkerhetstiltak for å hjelpe med å administrere kostnader knyttet til å bruke ulike LLM-er.

Tilbakemeldingstjeneste er en komponent som samler inn, analyserer, måler og bruker tilbakemeldinger fra brukere til å lære opp og forbedre AI-modeller på nytt. Den spiller en avgjørende rolle i den kontinuerlige forbedringen av AI-drevne funksjoner og funksjonalitet i Salesforce Platform.

RAG er en viktig teknikk som forbedrer søkefunksjonaliteten med generativ AI, noe som fører til mer informative og nøyaktige svar. Ved å benytte den omfattende Salesforce Data 360 og den integrerte vektordatabasen henter Agentforce raskt relevante data for en brukers spørring. Disse dataene brukes deretter som grunnlag for LLM-er for å generere optimale svar.

I tillegg øker denne metoden responshastighet og bruker Trust ved å inkludere kildedata i svar. RAG er mye brukt i Agentforce plattformen, spesielt for applikasjoner som Agentforce for Service og Agentforce for Sales, og fremhever hvordan den viser relevant informasjon for disse brukstilfellene.

Etter hvert som AI-modeller går fremover, er utviklingen av agenter for å automatisere oppgaver som krever resonnement, det neste trinnet. Disse agentene fungerer som intelligente assistenter som kan forstå og svare på spørringer på naturlig språk, slik at brukere kan utforme, teste og distribuere dem for ulike oppgaver. En viktig komponent i dette systemet er Planner Service, som fungerer slik:

• Tolker brukerforespørsel: Den analyserer brukerens inndata for å bestemme hensikt.
• Bygger en plan: Den formulerer en strukturert plan for å løse brukerens behov.
• Starter handlinger: Den utfører planen ved å starte handlinger direkte eller via andre tjenester.

Planner Service orkestrerer prosessen og sikrer at agenten effektivt innfrir brukerforespørsler ved å behandle og utføre de nødvendige trinnene.

Agentforce representerer en plattform for å bygge agenter, slik at kunder og ISV-er kan lage automatiserte AI-agenter for applikasjoner som Service Agents og Sales Agents. Disse agentene kan behandle og svare på kundeforespørsler på en naturlig, menneskelig måte, håndtere et bredt spekter av forretningsoppgaver og levere betydelige fordeler for både virksomheter og deres kunder.

Arbeidsflyten til en agent inkluderer følgende:

• Aktivering: Agenten utløses av forhåndsdefinerte kriterier, som en kundes forespørsel på tvers av ulike kanaler.
• Forstå og svare: Den bruker naturlig språkbehandling (NLP) til å fange opp kundens spørring, hensikt og stemning, og deretter konsulterer den Salesforces Knowledge eller andre datakilder for å lage et riktig svar.
• Håndteringskompleksiteter: Hvis du står overfor et komplekst problem eller trenger menneskelig tilsyn, kan agenten enkelt overføre interaksjonen til en menneskelig agent.
• Kontinuerlig læring: Agenten lærer fra hver interaksjon og forbedrer kontinuerlig svarene og den generelle ytelsen.

Agentforce Studio tilbyr en lavkodeplattform som gir kunder mulighet til å integrere AI i sine Salesforce-programmer og -arbeidsflyter, slik at AI-teknologi blir tilgjengelig utover datateknikere.

Nøglefunktioner i studiet inkluderer:

• Modelbygger: Tillater å bygge eller importere AI-modeller skreddersydd til bestemte forretningsbehov.
• Ledetekstbygger: Et verktøy uten kode/lavkode som letter opprettelse og behandling av generative AI-ledetekster og forbedrer brukeropplevelsen med et enkelt grensesnitt for å bygge, teste og distribuere ledetekster.
• Agentbygger: Gir kunder og ISV-er mulighet til å utvikle tilpassede samtaleagenter og autonome agenter.
• Testsenter: Støtter testing av modeller, ledetekster og agenter, som er avgjørende for å sikre AI-programmer av høy kvalitet og optimalisere ytelse og kostnadseffektivitet, samtidig som deterministiske svar og brukeropplevelsen forbedres.

Agentforce kombinerer prediktiv og generativ AI ved å benytte det forente metadatastrammeverket i Salesforce Platform og Data 360 for å levere intelligente, tilpassede og effektive forretningsløsninger.

For å møte de økende kravene fra markedet for generativ AI – inkludert raske fremskritt i resonnement, behovet for skalerbare fleragentsystemer og overgangen til multimodale grensesnitt – utvikler Salesforce sin arkitektur med Agentforce 3.0. Denne nestegenerasjonsplattformen bygger på flere viktige forbedringer:

• Asynkron, hendelsesdrevet arkitektur: Agentforce 3.0 er bygget på et Python-grunnlag med et forbedret hendelsesdrevet rammeverk. Dette aktiverer asynkron og meget skalerbar agentimplementering, forbedrer ytelsen og legger grunnlaget for komplekse, fleragentbrukstilfeller der agenter kan kommunisere via hendelser.
• Multimodal Voice-egenskaper: I tillegg til tekstbaserte interaksjoner introduserer Agentforce 3.0 støtte for tale som en primær modus. Arkitekturen integreres med telefonileverandører og WebRTC-gatewayer for å håndtere sanntids lydstrømming. Nye tjenester administrerer konverteringen av lyd til tekst (ASR) og tekst tilbake til lyd (TTS) og aktiverer naturlige, samtalebaserte taleopplevelser for brukstilfeller som automatiske kontaktsentre.
• Agentforce Script og Deterministisme: En tilstandsmaskinbasert oppfangingsmekanisme som begrenser agentvirkemåten innenfor en eksplisitt definert struktur for å sikre ensartede utførelsesbaner. Dette aktiverer deterministiske grafer, gir robust statusbehandling for å hindre tap av minne, og letter betinget og LLM-determinert overføring, og sikrer dermed forutsigbare og konsistente agenthandlinger for viktige forretningsprosesser.

Salesforce Platforms appøkosystem skiller seg ut ved integrering av funksjoner på tvers av App Platform Services-, API-, Brukeropplevelse- og Developer Experience-lagene. Appplattformtjenester er vanlige funksjoner som brukes til å bygge og tilpasse de fleste apper på Salesforce Platform, mens forretningsfunksjoner generelt er mer løsningsspesifikke.

Appøkosystemet bygger på fem nøkkelfunksjoner som veileder apputviklingsprosessen.

• Leie: Dette innebærer logisk adskillelse av data og metadata i en flertjenesteleverandørtjeneste slik at godkjente brukere får tilgang til bestemte data og funksjonalitet. Dette er mest synlig for kunder når de mottar en Salesforce-organisasjon ved registrering.
• Enheter: Representerer databasetabeller, består enheter av felt som ligner tabellkolonner. Enhets- og Felt-metadata inkluderer attributter for datamodellering som datatyper og API-navn, i tillegg til funksjonelle attributter, som om enheten kan spørres eller skrives. Denne abstraksjonen, i stedet for direkte manipulasjon av selve datalageret, lar Salesforce sømløst introdusere og bytte lagringsteknologier uten å kreve oppdateringer fra IT-utviklere, noe som sikrer kontinuerlig appfunksjonalitet.
• Tilgangskontroller: Disse kontrollene regulerer brukertilgang til data og funksjoner, primært basert på brukeridentitet og spesifikke policyer. Policyer består av regler og funksjonsbrytere og styrer enhetene, feltene og funksjonene som det er tilgang til. Policyer og tillatelser fanges opp i tillatelsessett, og tilgang gis ved å tildele tillatelsessett til brukeridentiteter.
• Lagret forlengelse: Som tidligere nevnt støtter dette uavhengig utvikling av metadata og apper av forskjellige roller, inkludert Salesforce-ingeniører, eksterne partnere, IT-administratorer og sluttbrukere, som lettes opp av strukturerte lagringsbestillinger og metadata navneområder.
• Pakker: Denne funksjonen tillater pakking og distribusjon av metadata på tvers av Salesforce-leietagere, og effektiviserer oppdaterings- og distribusjonsprosessen for apper uten å måtte bygges på nytt.

I tillegg til disse nøkkelfunksjonene inkluderer Appplattformtjenester også:

• Data Runtime and Query: Støtter operasjoner som å opprette, oppdatere, slette og spørre mot data på tvers av flere spesialiserte datalager. Et spekter av dataskala og ytelse støttes av en arkitektur som gjør det mulig å kjøre dataoperasjoner direkte på datalageret, via en intern abstraksjon som Salesforce-ingeniører kan bruke, eller via den kunderettede Salesforce Object- eller sObject-konvensjonen.
• Flyt / arbeidsflyt / formler: Definere og utføre forretningslogikk og valideringsregler ved bruk av verktøy med lite kode.
• Apex-kode: Pro-kodespråk for applogikk, innebygd integrert med plattformdatakjøretider og API-er.
• Cloud-Native Infrastructure Services: Heroku gir et robust miljø for utviklere som bruker bransjeprogrammeringsspråk og rammeverk til å bygge, distribuere og behandle programmer som integreres med plattformdata og hendelser.
• Hendelser og varsler: Behandler utløsere og hendelsesbasert orkestrering.
• Globalisering: Gir støtte for flerspråklige og multinasjonale apper.
• Lisenser og klargjøring: Håndterer kjøp og behandling av tilgang til plattformfunksjoner og apper.
• Lightning Web Stack: Tillater tilpassing av visuelle grensesnitt ved bruk av strukturerte metadata, som oppsett og standard nettteknologier.
• Sites + CDN: Sikrer nettopplevelser med lav latens og høy trafikk, inkludert for ikke-godkjente brukere.
• Sikkerhet og samsvar: Gir verktøy og kontroller for å oppfylle spesifikke krav til organisasjonens sikkerhet og samsvar.
• Forebygging av tap av data: Inkluderer funksjoner for sikkerhetskopiering, gjenoppretting og arkivering av data.

Salesforce Platform tilbyr en samling verktøy og funksjoner via Heroku som gir utviklere mulighet til å bygge, kjøre og behandle programmer i skyen med programmeringsspråkene og rammeverkene de velger. Heroks administrerte Cloud Application Platform tilbyr programkjøretider, datalager, meldingskøer og systemer for oppfølging som skalerbare tjenester for å bygge utvidelser til Salesforce-programmer.

Programmer som kjører på Heroku, har tilgang til hele pakken med Salesforce-funksjoner, kundedata og forretningslogikk, og mulighet til å koble til tredjeparts systemer og tjenester. Med Heroku kan utviklere fokusere på å levere verdi uten å bli belastet av underliggende infrastrukturproblemer.

Automatisering gjør en app dynamisk og er avgjørende for den digitale transformasjonen av viktige forretningsprosesser.

Salesforce-prosessautomatisering ble opprettet for å løse viktige utfordringer som kunder står overfor, inkludert behovet for strømlinjeformede og effektive forretningsprosesser etter hvert som organisasjoner skaleres. Disse utfordringene involverer ofte arbeidsflyter som krever for stor manuell innsats, noe som fører til ineffektivitet og høyere driftskostnader. Kunder ser etter en løsning som kan automatisere disse prosessene, minimere manuelt arbeid og opprettholde konsistens og nøyaktighet.

Et betydelig problem var fraværet av et brukervennlig verktøy som tillot ikke-tekniske brukere å utforme og implementere forretningsprosesser uten omfattende kodingskunnskaper. I tillegg var det behov for en løsning som kunne integreres sikkert, skalerbart og sømløst med eksisterende automatiserte Salesforce-oppgaver som dataregistrering, godkjenninger, varsler og komplekse prosesser med flere trinn.

Salesforce-prosessautomatisering dekker disse behovene ved å tilby en robust, men intuitiv plattform for å opprette automatiserte arbeidsflyter. Den gir brukere mulighet til å bygge og tilpasse flyter via et visuelt grensesnitt som er tilgjengelig for både tekniske og ikke-tekniske brukere, og dermed automatiserer gjentatte oppgaver, håndhever forretningsregler og strømlinjerer prosesser i Salesforce-økosystemet.

For automatisering som krever kompleks orkestrering som samhandler med transaksjonsdata, tilbyr Salesforce Apex som et pro-kodespråk for å skrive forretningslogikk.

Visuell logikkbygger: Kunder og ISV-er bruker Flow Builder, et dra-og-slipp-grensesnitt, til å opprette prosessautomatiseringsflyter uten koding. Dette visuelle verktøyet er brukervennlig for alle tekniske nivåer, slik at forretningsanalytikere og administratorer enkelt kan utforme komplekse automatiseringer.

Flow Builder gir kunder mulighet til å opprette allsidige flyter som opererer i ulike kontekster, støttet av Core Flow Engine:

• Postutløsere: Flyter aktiveres ved postoppdateringer eller skjemasendinger, og aktiverer datamodifikasjoner, valideringer og arbeidsflytinitiering basert på kundehandlinger.
• Planlagte flyter eller hendelsesdrevne flyter: Disse flytene kan operere etter en forhåndsbestemt tidsplan eller utløser etter bestemte hendelser, og de kan utføre oppkall til eksterne tjenester.
• Skjermflyter: Tilby et brukergrensesnitt for veiledede, trinnvise prosesser med skjemaer, skjermer og andre interaktive elementer som er nyttige for oppgaver som dataregistrering, feilsøking eller introduksjon.
• Orkestratorflyter: Behandle og integrer flere trinnprosesser for å gjøre det enklere å håndtere komplekse operasjoner.

Offline Flytmotor kan kjøre uten tilkobling til Salesforce-appserveren. Offlineflyt gir automatisering for brukstilfeller med Field Service for mobil. Flow Engine i stor skala leverer markedsføringsflyter. Den tilbyr B2C-skala for behandling av et stort antall flyter som kjører lenge, samtidig.

Alle brukstilfeller og miljøer forbedres av en forent metadatamodell i Flow Builder, som støtter en rekke kraftige logikkelementer som gjelder på tvers av alle Prosessautomatisering-flyter:

• Avansert logikk og betingelser: Brukere kan integrere kompleks logikk som beslutningselementer, sløyfer og ventebetingelser i arbeidsflytene sine, slik at de kan håndtere komplekse forretningsscenarier.
• Dataadministrasjon og transformasjon: Flow Builder aktiverer datainntak, transformasjon og behandling fra ulike kilder, inkludert nettjenester, Salesforce-organisasjoner og Data 360. Den støtter omfattende dataoperasjoner som oppretting, oppdatering, sletting og spørring av poster.

Salesforce-prosessautomatisering tilbyr sømløs integrasjon med andre Salesforce-produkter og tredjeparts systemer, og sikrer en problemfri dataflyt mellom programmer for en forent oversikt over forretningsprosesser og kundeinteraksjoner. Den støtter ulike integrasjonsmetoder som API-er, nettoppkall og MuleSoft-koblinger.

Eksterne tjenester og MuleSoft-tilkoblingen i Salesforce aktiverer tilkoblinger til eksterne API-er og utnyttelsen av deres data i Salesforce Prosessautomatisering. Registrering av API-skjemaet gjør det mulig å opprette kallbare handlinger som integreres sømløst i flyter, noe som letter automatiseringen av prosesser med eksterne datakilder. MuleSofts robuste integrasjonsfunksjoner sikrer en sømløs dataflyt mellom Salesforce og andre programmer, og eliminerer datasiloser og gir en forent oversikt over forretningsprosesser.

Agentforce Integration: Salesforce Prosessautomatisering benytter Agentforce til å forbedre arbeidsflyter med intelligent beslutningstaking. Den bruker AI-innsikt til automatisk å dirigere salgsemner til egnede selgere eller starte skreddersydde markedsføringskampanjer basert på kundeadferd, og dermed øke effektiviteten av automatisering med ekstra intelligens.

Plattformsynergi: Salesforce-prosessautomatisering integreres sømløst med andre Salesforce-produkter som Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud og Marketing Cloud. Denne integrasjonen gir organisasjoner mulighet til å automatisere prosesser på tvers av ulike avdelinger for å forbedre driftseffektiviteten. En arbeidsflyt kan for eksempel automatisk generere en kundestøttesak i Service Cloud når en kundeklager sendes via et Marketing Cloud-skjema.

Apex er et kraftig, objektorientert programmeringsspråk som lar utviklere skrive tilpasset forretningslogikk og utføre komplekse operasjoner på Salesforce-plattformen. Den har vært en viktig del av plattformen vår, og for øyeblikket håndterer plattformen over 350 milliarder Apex hver måned (fra og med oktober 2025).

Apex brukes til å utvikle et bredt spekter av tilpasset funksjonalitet og dype integrasjoner i Salesforce-plattformen, inkludert:

• Utløserbasert automatisering: Implementer kompleks automatisering som utføres før eller etter at poster settes inn, oppdateres eller slettes. Det gjør det mulig å validere komplekse data, oppdatere relaterte poster og kalle opp andre prosesser basert på bestemte dataendringer.
• Web Services: Opprett tilpassede integrasjoner med eksterne systemer og kall REST- eller SOAP-API-er fra Apex.
• Tilpassede brukergrensesnitt: Bygg svært tilpassede brukergrensesnitt og -opplevelser med Visualforce og Lightning Web Components (LWC), der Apex fungerer som serverdash-kontroller for å håndtere datamanipulering og forretningslogikk.
• Tilpassede API-er: Utviklere kan vise tilpasset logikk som API-er ved hjelp av Apex REST og Apex SOAP, slik at eksterne systemer kan samhandle med Salesforce-data og -prosesser programmatisk.
• Asynkron behandling: Kjør langvarige eller ressursintensive oppgaver asynkront via fremtidige metoder, Apex i kø og Planlagt Apex. Dette tillater at operasjoner som kjører lenge, lastes av og behandles i bakgrunnen, noe som forbedrer brukeropplevelsen og systemytelsen.
• Planlagt Apex: Utviklere kan planlegge at Apex skal kjøres på bestemte tidspunkter ved å bruke Apex Scheduler til periodiske oppgaver som nattlig datasynkronisering, rapportgenerering og vedlikeholdsaktiviteter.

Brukeropplevelser-funksjonaliteten i Salesforce Platform gir sluttbrukere mulighet til å samhandle med programmer via ulike distribusjonsalternativer på tvers av nettleserbaserte Lightning, Experience-nettsteder, innebygde mobilnettsteder, AI-orienterte, samarbeidende brukergrensesnitt eller innebygde komponenter ved bruk av Lightning Out.

Salesforce Lightning Design System (SLDS) er et omfattende designrammeverk som fremmer opprettelse av konsistente og tilgjengelige brukergrensesnitt med Salesforces designprinsipper for en sammenhengende brukeropplevelse på tvers av alle produkter. Den gir Salesforce-ingeniører, kunder og partnere muligheten til å bygge programmer som føles innebygd på tvers av Salesforce-økosystemet.

Nøkkelfunksjonene i utformingssystemet inkluderer følgende:

• Design mønstre: Beprøvde løsninger på vanlige utformingsutfordringer ved å gi retningslinjer for oppsett, datapresentasjoner og brukerinteraksjoner for å sikre en ensartet brukeropplevelse.
• Styling kroker: CSS-variabler som representerer designbeslutninger, som farger, typografi, avstander og størrelser, som sikrer konsistens på tvers av programmer.
• Lightning Base-komponentbibliotek: En samling av grensesnittkomponenter som kan brukes på nytt, som knapper, skjemaelementer og navigeringselementer, som følger Salesforces utformingsprinsipper for å gi rask og effektiv utvikling.
• Tilgjengelighet: Innebygde tilgjengelighetsfunksjoner og retningslinjer for å sikre at alle komponenter er brukbare for personer med funksjonshemming og overholder standarder, som Web Content Accessibility Guidelines (WCAG).
• Svarende oppsett: Et fleksibelt rutenettsystem og retningslinjer for oppsett som tillater at programmer tilpasser seg problemfritt på tvers av forskjellige enheter og skjermstørrelser.
• Verktøy: En samling av verktøy, ressurser og teknologier som støtter komponenthygiene, anti-mønsterreduksjon og systemstyring for utforming.

SLDS fortsetter å utvikles for å støtte rikere stilhaker og dypere tilpassingsfunksjoner slik at komponenter kan brukes på nytt samtidig som de tilpasses for å oppfylle unike krav til merkeprofilering og temaer. Målet med utformingssystemet vårt er å gjøre Salesforce raskt, enkelt og interessant å bruke med AI.

Salesforces nettleserbaserte grensesnitt, kalt Lightning, tilbyr en konsistent brukergrensesnittbeholder og et metadatadrevet brukergrensesnittrammeverk og en samling av teknologier for Salesforces ingeniører, IT-administratorer, utviklere og partnere for å raskt utvikle brukergrensesnitt med en konsistent Salesforce-estetikk, i tillegg til utvidelsespunkter for full kontroll for å endre stil og merkeprofilering. Lightning Web Stack inkluderer flere teknologier:

• Lightning-nettkomponenter: Tilpassede nettkomponenter som er bygd med HTML og JavaScript og følger W3C-nettstandarder.
• Lightning Web Security: En virtualiseringsmotor som administrerer JavaScript-kode i nettleseren for å sikre overholdelse av Salesforces sikkerhetsstandarder for tredjepartskode.
• Lightning-datatjenester: Et rammeverk utformet for effektiv interaksjon med data på serversiden.
• Lightning Web Runtime: Sikrer ytelse og konsistent grensesnittgjengivelse på tvers av ulike klienter.

Salesforce-teknikk har innlemmet erfaringer fra tidligere brukergrensesnittteknologier og bidratt til nettstandardtekster, noe som har påvirket utviklingen av standardbaserte komponentimplementasjoner. Salesforce fortsetter for eksempel å være medlem av omtrent 20 W3C-arbeidsgrupper. Lightning Web Components og Lightning Web Stack er i samsvar med disse bransjestandarder, noe som reduserer kompleksiteten for utviklere.

Mobil fortsetter å være et voksende og viktig grensesnitt for brukere for å samhandle med Salesforce-apper.
Salesforce har en innebygd mobilapp slik at alle nettleserbaserte Lightning kan bli mobilapper uten å måtte skrive ny kode. Salesforce tilbyr også et spekter av verktøy, SDK-er og funksjoner for å opprette fullt tilpassede, innebygde apper som er optimalisert for enheter. Disse inkluderer følgende:

• Mobile SDK: Pro-kodingsgrensesnitt for utviklere på tvers av mobiloperativsystemer som forenkler integrering med godkjenning, økt-/tokenbehandling, Salesforce-API-er og mye mer.
• Mobile innebygd kjøretid: Gir utviklere mulighet til å opprette metadatadrevne innebygde opplevelser som gjengis dynamisk ved kjøretid ved bruk av iOS- og Android-teknologier som også benytter funksjonalitet på enheten.
• Merkeprofilering: Tillater tilpassing av mobilapptestetikk gjennom Mobile Publisher Pipeline for konvertering av Salesforce-mobilapper til kundemerkeapper.
• Offline-funksjoner: Sikrer sømløs appfunksjonalitet med inkonsekvent eller ingen internettforbindelse.

Mobile Customization Framework (MCF) forbedrer utviklingen av innebygde Salesforce-mobilprogrammer betydelig ved å tilby brukervennlighet og omfattende tilpassingsalternativer. Viktige fordeler er følgende:

• Metadatastyrt tilnærming: MCF bruker metadata, som kan hentes fra visuelle byggerer, felles oppbevaringssteder og Salesforce-driftsbaserte ressurser, til å opprette dynamiske og tilpassbare brukeropplevelser skreddersydd til bestemte behov.
• Eksperimentering og optimalisering: Rammeverket støtter kjøretidseksperimentering med forskjellige oppsett, noe som letter pågående engasjementsoptimalisering og forbedring av brukeropplevelsen.
• Utvidbarhet: MCF er utformet for fleksibilitet, og tillater integrering av tilpassede komponenter i kjernet metadatastrammeverket for å forbedre funksjonalitet og allsidighet.
• Komponerbare brukeropplevelser: Ved å benytte de nyeste iOS- og Android-teknologiene støtter MCF samlingen av gjenbrukbare komponenter som knapper, lister og kort for å lage avanserte brukergrensesnitt.
• Kjøretidstilpasning: MCF aktiverer tilpassing og eksperimentering av grensesnitt i sanntid for å gi en mer personlig tilpasset og engasjerende brukeropplevelse.

Offline- og lav tilkoblingsscenarier er et økt problem når du bruker apper på mobilenheter. Mobilteknologi-stakken prioriterer bygging av apper som kan være offline først. Viktige funksjoner er:

• Cache First Experience: Fokuserer på bufring av data for offline bruk for å sikre høy ytelse og sikkerhet. Brukerinteraksjon er også utformet med tanke på prinsippene for offline gjengivelse.
• Bufferiadministrasjon: Holder bufferen relevant og oppdatert, selv når den er offline.
• Delt buffer: Bruker en enkelt buffer for både innebygde og hybridskjermer for å gi sømløse offline opplevelser.

Nimbus er plattformens produksjonsklare løsning som forenkler prosessen med å få tilgang til enhetsfunksjonalitet for utviklere av hybridapper. Tradisjonelt har det vært en kompleks oppgave å bygge bro mellom JavaScript og mobil innebygd kode. Med Nimbus kan utviklere imidlertid nå utnytte det fulle potensialet til mobilenheter uten å gå gjennom koding på lavt nivå. Viktige funksjoner er:

• Bred tilgang: Gir sømløs integrasjon med en rekke enhetsfunksjoner som kamera, mikrofon, geoplassering og LiDAR.
• Standardisert grensesnitt: Gir en enhetlig metode for tilgang til enhetsfunksjonalitet.
• Hybridappintegrering: Gir hybridapper mulighet til å utnytte enhetsfunksjoner fullt ut.
• Effektiv utvikling: Effektiviserer apputviklingsprosessen og reduserer kompleksiteten.

Etter hvert som AI fortsetter å transformere det som er mulig med Salesforce-apper, gir Salesforce også en differensiert brukeropplevelse ved å benytte oppgavespesifikke AI-modeller på enhet sammen med skybaserte løsninger:

• Små språkmodeller (SLM): Disse kan kjøre på mobilenheter effektivt og til en lavere kostnad.
• Personvern og sikkerhet: Sikrer brukerpersonvern og opprettholder Trust og sikkerhet på nivåer som kan sammenlignes med serverbaserte modeller.
• Offline funksjonalitet: Fungerer effektivt i miljøer med lite tilkobling og aktiverer offline brukstilfeller.
• Stemme: Modeller med state-of-the-art tale-til-tekst, naturlig tekst-til-tale og talerdiarisering kjører nå som standard på enheter, og leverer taleinteraksjoner med høy sannhet med full personvern og null latens.

Ikke-modellgrensesnitt for naturlig språk og interaksjoner med flere svinger med appen vår vil fortsette å øke i prevalens. Fremtidig utvikling forventes å forbedre integrasjonen mellom modeller, enhetsfunksjoner og programmer, og forbedre brukerinteraksjoner via mer intuitive tale- og tekstgrensesnitt. Samling av målinger på enhet vil også tillate tilpassede justeringer basert på brukerpreferanser.

Samarbeid er viktig blant alle brukere, inkludert både mennesker og agenter, for å utnytte de kombinerte styrkene i automatisering og ledelse. Dette samarbeidet er spesielt viktig for komplekse forretningsinteraksjoner som involverer en organisasjons ansatte og kunder. Slack fungerer som et primært verktøy i Salesforce Platform, som letter denne interaksjonen via direktemeldinger og flerbrukerkanaler skreddersydd til bestemte diskusjonsemner. Disse diskusjonene kan variere fra spontane, brukeropprettede samtaler til mer strukturerte dialoger som er sentrert rundt spesifikke data i en brukers arbeidsflyt, som en detaljert Slack-meldingstråd som håndterer et betydelig kundeproblem.

Med tanke på fremtiden planlegger Salesforce Platform å forbedre den samarbeidsopplevelsen som for øyeblikket leveres av Slack. Denne utvidelsen tar sikte på å fullt ut utnytte plattformens omfattende funksjonalitet og berike måten brukere samhandler og samarbeider på i det digitale arbeidsområdet.

Developer Experience-funksjonaliteten på plattformen gir verktøy for å bygge, tilpasse, teste og distribuere apper, med fokus på spekteret med lite kode via pro-kode-tilnærminger, og sikrer like muligheter for utviklere på alle kvalifikasjonsnivåer.

• Lavkodeverktøy: Disse inkluderer Skjemabygger for datamodeller, Flyt for forretningsregler og AppBuilder for grensesnitttilpassing, som alle er utformet for å forenkle utviklingsprosessen ved å manipulere strukturerte metadata og arbeide på språket i forretningsløsningen i stedet for tekniske konsepter og jargon.
• Pro-Code-verktøy: For utviklere som trenger mer omfattende og komplekse tilpassinger, tilbyr plattformen verktøy som Salesforce Code Builder, en skybasert IDE, sammen med et kommandolinjegrensesnitt (CLI) og API-er for avansert koding og komponentoppretting. Utviklere kan kode på språket de velger, ved å benytte løsninger for distribusjon, behandling og optimalisering av apper med Heroku.
• Integrert utviklingsmiljø: Salesforce-økosystemet støtter sømløs integrering mellom verktøy med lite kode og verktøy med pro-kode, i tillegg til sammenhengende utvikling i skyen og lokalt med bransjestandardverktøy.
• Livssyklusbehandling for programmer (ALM): Funksjonerer en rekke Sandbox-organisasjoner for utvikling separat fra produksjonsmiljøet, inkludert midlertidige organisasjoner for første utvikling og Fullstendig Sandbox for testing mot produksjonslignende data og skala.

AI og Developer Assistants revolusjonerer utvikleropplevelsen ved å forenkle og øke hastigheten på opprettelse av effektive, kvalitetsbaserte programmer. I Salesforce gjentar og utforsker våre AI Research- og Developer Experience-team kontinuerlig hvordan prediktiv og generativ AI med agentisk resonnement kan transformeres til kraftige utvikleragenter. Disse utvikleragentene er innebygd integrert med verktøy som utviklere allerede bruker, som VS Code, Code Builder, kommandolinje, DevOps Center og Code Analyzer, noe som gjør dem mer relevante og innvirkende.

Vi har gjort betydelige fremskritt i kodeanalyse for å identifisere motmønstre og nøkkelpunkter i Apex, og deretter gi viktige anbefalinger for å forbedre implementeringen. De identifiserte problemene ødelegger vanligvis databehandlingsressurser og fører ofte til hendelser i stor skala. Dette ble startet som ApexGuru-innsikt i januar 2024.

I det første året etter introduksjonen brukte over 2800 Salesforce-organisasjoner ApexGuru til å analysere og forbedre Salesforce-implementeringen. Mer enn 22 000 anbefalinger ble riktig implementert, noe som førte til en besparelse på 28 000 CPU-timer hver uke. Denne forbedringen øker ikke bare ytelsen, men bidrar også til miljømessig bærekraft ved å redusere CO2-utslipp med 135 kg ukentlig, i samsvar med vår kjerneverdi for bærekraft og forpliktelse til å redusere karbonutslipp.

Vi integrerer også AI i utviklerverktøy og -funksjoner for å forbedre Developer Productivity. Produsert som Agentforce for utviklere i 2024, kan utviklere få tilgang til disse nye funksjonene i Salesforce-utvidelsespakkene i Visual Studio-kode og Kodebygger. Disse utvidelsene aktiverer:

• Forslag til innebygd kode etter hvert som utvikleren skriver og genererer kode for Apex og Lightning Web Components (JavaScript, CSS, HTML).
• Kodeforklaring og dokumentasjonsgenerering for Apex og Lightning.
• Generering av Apex.
• En distinkt chatteopplevelse med flere omgange i IDE-et som kan arbeide med flere svar for generering av kode, forklaring og dokumentasjon.
• Lighting-nettkomponentoptimaliseringer.
• Agentgenerering med menneskeslettbare YAML-metadata, inkludert Agent-testing og feilsøkingsfunksjoner.

Per oktober 2025 bruker over 42 000 utviklere aktivt denne teknologien hver måned, med 17,6 millioner kodelinjer godtatt. Denne omfattende pakken sikrer et fleksibelt, integrert og effektivt utviklingsmiljø som dekker et bredt spekter av utviklingsbehov i Salesforce Platform. AI-utviklerverktøy forbedres også med en arkitektur som fungerer på tvers av flere eksterne og Salesforce-bygde modeller for å velge den mest effektive og effektive modellen for et gitt bruksområde.

Modellkontekstprotokollen (MCP) er en nylig åpen standard som er utformet for å tillate AI-agenter å samhandle sikkert og konsistent med hvilket som helst verktøy eller datakilde. Salesforce integrerer innebygd MCP-støtte i Salesforce-utviklerverktøysettet for å hjelpe utviklere agenter som har tilgang til funksjoner og verktøy på tvers av virksomheten. Dette inkluderer følgende:

• Lokal MCP-server: Med en lokal MCP-server kan utviklere enkelt bygge, teste og feilsøke sine agentiske integrasjoner i sin lokale IDE før de distribueres til produksjon, noe som dramatisk forbedrer produktiviteten. Den lokale MCP-serveren tilbyr spesialiserte verktøy for organisasjonsinteraksjoner og utviklingsarbeidsflyter, som mobilutvikling, tilgjengelighetstesting, Aura-til-LWC-overføring og agentiske DevOps. Den lokale MCP-serveren inkluderer også integrasjon med agenter og LLM-er for å gi utviklere bedre muligheter til å "vibe kode" appen gjentatte ganger og med naturlig språk.
• Tilpasset MCP-server for Salesforce-APIer: Utviklere kan nå sikkert vise Salesforce-API-er, Data 360-objekter og automatiseringsflyter som MCP-verktøy. Dette gjør hele Salesforce Platform til et rikt, pålitelig og oppdagbart sett med funksjoner for alle eksterne AI-agenter eller -programmer, komplett med detaljert tilgangskontroll og potensialet for nye forbruksbaserte monetiseringsmodeller.
• Nativ ekstern MCP-tilkobling: Utviklere kan også administrere tilkobling til eksterne servere som samsvarer med MCP-standarden, sikkert. Dette gir utviklere mulighet til å bygge agenter som kan arbeide på tvers av virksomheten.

Våre applikasjonsskyer, inkludert Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Revenue Cloud og Commerce Cloud, er bygget på Salesforce Platform, og tilbyr ledende forretningsmuligheter og komponerer vår Application Suite for å drive kundesuksess. Viktige funksjoner er:

• Sømløs integrasjon: Dypt integrert og utformet for å arbeide sammenhengende på tvers av kundereisen og sikre problemfri data- og prosessflyt på tvers av kundekontaktspunkter, slik at kundeopplevelsen blir bedre.
• End-to-end-tilpasning: Våre programmer er bygd på plattformen vår og tilbyr omfattende tilpassingsalternativer fra ingen kode til pro-kode, slik at de kan skreddersys nøyaktig etter kundebehov.
• Avansert AI-funksjonalitet: Levere agentassisterte og agentautonome interaktive kanalbaserte arbeidsflyter med våre Agentforce Agenter. Inkorporerer prediktiv og generativ AI for å øke effektiviteten gjennom automatisering, prediktiv analyse og tilpassede brukeropplevelser, og gir handlingsorienterte innsikter og anbefalinger.
• Sanntids databehandling: Bruker Data 360 til sanntids datatilgang og -analyse, og støtter tidsriktig og informert beslutningstaking basert på den nyeste informasjonen. Dette forbedrer responsivitet og fleksibilitet i miljøer med høy hastighet.
• Unified Data and Analytics: Integrerer ulike datakilder i en sentralisert plattform for konsistente og omfattende datavisninger, leverer nøyaktige analyser og forbedrer beslutningsprosesser.
• Forbedret sikkerhet og samsvar: Funksjonerer robuste sikkerhets- og samsvarsverktøy for å beskytte sensitive data og oppfylle forskriftsstandarder.
• Konsumentgradert brukeropplevelse: Gir intuitive, brukervennlige grensesnitt som gjør programmer tilgjengelige og effektive på tvers av enheter, kanaler og modaliteter.
• Pålitelighet: Sikrer minimal nedetid og skalerbarhet for å støtte oppdrag og livsviktige operasjoner, inkludert nødtjenester og kritiske transportsystemer.
• Elastic skalerbarhet: Bygd på Hyperforce som støtter økende datavolumer og brukerinteraksjoner uten å ofre ytelse eller kostnad for å betjene.
• Kontinuerlig forbedring: Integrerer regelmessig innovasjoner for å forbedre funksjonaliteten uten å avbryte eksisterende operasjoner.

Salesforce er dedikert til å utvikle sine programmer ved å forene funksjonalitet på tvers av plattformen, og bygger på de grunnleggende teknologiene som er beskrevet i denne hviteboken. Denne transformasjonen styres av et sett av viktige prioriteringer som utformer og utvikler Salesforces programpakke.

Programteamene våre spesialiserer seg på ytelse og skalerbarhet ved å bruke avanserte ytelseslaboratorier til å opprette eksakte kopier av produksjonsmiljøene våre med syntetiske data. Dette oppsettet tillater omfattende simulering av parallelle brukerreiser for å sikre at hver ny funksjon blir grundig testet for ytelse og dens innvirkning vurderes. Når kjøretidsflaskehalser identifiseres, justerer vi dynamisk frekvensgrenser og andre tiltak for å beskytte systemtilstanden samtidig som vi samler inn data for å fremme løsningen.

Våre systemer er utformet for horisontal skalering for å utnytte fleksibiliteten i den offentlige skyen effektivt. Automatiske kontroller sikrer at oppdateringer eller forbedringer ikke påvirker ytelsen negativt. Vi bruker forutsigende automatisk skalering som proaktivt behandler systembelastningen, ikke bare reagere på økt etterspørsel, men forutse og justere på forhånd.

Automatisk skalering er avgjørende for å redusere kostnadene ved å redusere ubrukte kapasitet. Vi overvåker systemkjøringskostnader nøye og identifiserer og løser eventuelle ineffektiviteter i automatisk skalering eller ressursbruk. Selv om kostnadseffektivitet er viktig, prioriterer vi pålitelig programlevering, og velger automatisk skalering som skaleres opp raskt og ned sakte for å opprettholde kundet Trust, selv om det medfører høyere kostnader.

Datamodeller er grunnleggende for all forretningsdrift i Salesforce og påvirker forretningsmuligheter, API-er, navigering, brukergrensesnittvisninger og rapportene som kan opprettes. De er integrert i plattformens funksjonalitet.

Programpakken vår deler en felles datamodell på tvers av Sales Cloud, Service Cloud, Revenue Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud og Industries Cloud. Dette bidrar til vår integrerte pakke, og gir konsistent virkemåte og interoperabilitet, og klare baner for oppgraderinger og utvidelser.

Deling av Konto- og Produkt-enheter på tvers av alle skyer gir for eksempel brukere i både Marketing Cloud og Sales Cloud mulighet til å utveksle data, metadata, grensesnittkomponenter og forretningslogikk. Denne integrasjonen bidrar til å dele opp enheter og fremme samarbeid på tvers av funksjoner.

En felles datamodell på tvers av alle Salesforce Cloud-enheter forbedrer integrasjonen betydelig, men kan ikke dekke alle komplekse partnerintegreringsbehov. Den felles datamodellen i Data 360 utvider dette ved å utvide fordelene med delte datamodeller ut over Salesforces typiske datagrenser, som tar hensyn til mer omfattende integrasjonsscenarier.

Med Salesforces Metadata Framework kan ulike grupper som ingeniørteam, ISV-er, partnere, administratorer og sluttbrukere tilpasse og utvide sine programmer innenfor distinkte lag med utvidbarhet uten å forstyrre hverandre. Denne strukturen støtter et skalerbart miljø der endringer av én gruppe ikke forstyrrer andre for å opprettholde systemintegritet.

Et godt eksempel på Rammeverk i aksjon er Samlet kunnskap, som integrerer alle Knowledge i en datasjø. Dette oppsettet inkluderer et semantisk lag og retrievers som forbedrer prediktiv og generativ AI-funksjonalitet på tvers av Sales Cloud, Service Cloud, Revenue Cloud, Marketing Cloud og Commerce Cloud. Den inneholder en datamodell for ustrukturert og semi-strukturert Knowledge knyttet til den eksisterende strukturerte Knowledge.

I tillegg bruker rammeverket metadata til å definere tilpassede relasjoner mellom datatyper, noe som letter generering av avanserte spørringer. Dette gir programteam mulighet til å opprette tilpassbare programmer som benytter denne omfattende Knowledge, mens ISV-er, partnere og kunder kan forbedre programfunksjonaliteten ytterligere ved å endre metadatarelasjoner eller utvikle tilpassede henter for bestemte forretningsbrukstilfeller.

Kundedata lagres sikkert på tvers av ulike plattformer som SalesforceDB og Data 360, og er standardisert og normalisert uavhengig av strukturert eller ustrukturert format. Dette sikrer konsistent databehandling via et forent format kalt sObject, som støtter en sammenhengende dataplattform på tvers av alle kundedata.

Denne standardiseringen muliggjør en enkelt API for alle dataoperasjoner, et forent grensesnitt for utløsere i Apex og tilpasset arbeidsflytoppretting med Flyt. Den støtter også Tableau Next, som muliggjør tilpassede datavisninger og integrering med generative AI-verktøy som Ledetekstbygger for å generere intelligente svar basert på kundedata.

I tillegg integreres Salesforce-programmer med ulike datalager for å forbedre fleksibiliteten i forretningsprosesser i produkter. I Marketing Cloud brukes for eksempel Flyt til å behandle kundeopplevelser med flere berøringer, med alternativer for å bruke forhåndsutformede maler eller bygge tilpassede flyter som integrerer markedsføring med andre forretningsprosesser, alt basert på underliggende kundedata.

Programmer benytter og forbedrer delte tjenester som identitetsløsning, innholdsorkestrering, tilpassing, analyser, LLM Gateway og Reasoning Services, slik at rask innovasjon og levering blir mulig. Disse tjenestene støtter sanntids databehandling, AI-drevet innsikt og forbedrede brukeropplevelser, og gir en omfattende 360-graders kundevisning.

Fordelene inkluderer forbedret effektivitet gjennom intelligent automatisering og prediktiv analyse, skalerbarhet for å øke data- og brukerinteraksjoner og robust sikkerhet og samsvar. Plattformens tilpassingsfunksjonalitet gjør det mulig for organisasjoner å raskt tilpasse seg til endrede behov, og fremme vekst og operasjonell dyktighet.

Innovasjon på programnivået drives av Salesforce Platform og individuelle programmer, som forbedrer Salesforce-økosystemet og etablerer programmer som bransjeledere.

Salesforce-programmer er utformet for å møte brukere på tvers av en rekke plattformer, inkludert nett, mobil, e-post, SMS, WhatsApp og andre kanaler. De optimaliserer hver kanals innebygde funksjonalitet for å forbedre brukeropplevelsen og effektiviteten.

Funksjoner inkluderer flere måneders offline funksjonalitet for Salesforce Field Service-brukere, nettleser-push-varsler og bredskjermoppsett for serviceagenter i Lightning Service Console, og butikkfronter med høy ytelse og medpiloter for Commerce-kunder.

Metadataplattformen sikrer at Salesforce, dets partnere og kunder umiddelbart kan dra nytte av disse funksjonene direkte.

Med Salesforces grunnleggende tjenester, plattform og delte forretningskapasiteter kan programmer raskt tilpasse seg markedsendringer og teknologiske trender, slik at det blir mulig å levere rask innovasjon. Med fremveksten av generativ AI benyttet Salesforce for eksempel raskt eksisterende AI-tjenester som NLP Trust Layer og Hensiktsdeteksjon for å innlemme ledetekstmaler i Universal Communications Platform. Denne integrasjonen forbedrer meldings- og telefonfunksjonaliteten på tvers av produkter, noe som letter mer personlige klienttilkoblinger.

Etter trenden mot autonom AI lanserte Salesforce Agentforce, en løsning som utnytter disse eksisterende investeringene for å automatisere forretningsbrukstilfeller med agenter effektivt, uten behov for å bygge fra grunnen av.

Vi har bygd Marketing Cloud, Revenue Cloud og Commerce Cloud på nytt på Salesforce Platform, slik at disse skyene kan dele den samme infrastrukturen, plattformen, metadata, data, AI, brukergrensesnittkomponenter og forretningslogikk, samtidig som de drar nytte av Salesforce Platforms fulle kraft. Vi har for eksempel tatt funksjoner fra Revenue Cloud og innebygde kjernefunksjoner som den restriksjonsbaserte konfiguratoren, prismotorer og katalogbehandling, noe som gjør dem til grunnleggende tjenester som er tilgjengelig på tvers av pakken. Dette gir oss også mulighet til å ha sømløs integrasjon på tvers av alle våre skyer, og funksjonene som Commerce Cloud og Marketing Cloud leverer, blir en del av de delte forretningsfunksjonene som kan utnyttes av de andre programmene. Dette er visjonen for vår integrerte programpakke som leveres.

Salesforce Platforms reise har ført til utviklingen av en integrert applikasjonspakke som kombinerer Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Revenue Cloud og Commerce Cloud til en forent løsning. Denne pakken, som er tilgjengelig fra Salesforce Starter Edition og videre, tilbyr flerkanals oppfølging, kunderelasjonsbehandling og forretningsinnsikt i én sammenhengende pakke. Uavhengig av hvilken versjon som velges, får brukere tilgang til kjernefunksjonaliteten i Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud og Commerce Cloud for å sikre en ensartet opplevelse på alle nivåer.

Salesforce Industries-produkter for Financial Services, Health, Life Sciences, Media, Energy and Utilities, Manufacturing, Auto, Consumer Goods, Retail, Net Zero, Public Sector, Education og Nonprofit utvider våre programprodukter og plattform for å gi skreddersydde løsninger som løser bransjens unike utfordringer. De effektiviserer driften og forbedrer produktiviteten ved å innlemme bransjespesifikke arbeidsflyter, samsvarsmålinger og datamodeller.

Bransjeporteføljen er bygd på nytt på Salesforce Platform for å muliggjøre sammensetting på tvers av vertikaler. Kunder kan nå sette sammen én eller flere bransjefunksjoner i skreddersydde løsninger ved å benytte delte metadata, API-er og forretningstjenester. Denne tilnærmingen balanserer vertikal differensiering med plattformkonsistens, og sikrer tilpassbarhet og skalering på tvers av ulike lovpålagte og forretningskontekster.

Våre produkter bruker en lagdelt arkitektur. I bunnen er Salesforce Platform og horisontale programmer som Sales Cloud og Service Cloud, som fungerer som grunnlaget for alle bransjeløsninger. Til dette har Salesforce lagt til verdiføyde felles tjenester som forbedrer gjenbrukbare komponenter som er innebygd på tvers av de fleste bransjer. Eksempler på disse inkluderer funksjoner for Digital automatisering, Tidslinjer, Handlingsplaner og mer. Over dette laget er det et gjenbrukbart forretningslogikklag som innkapsler horisontale funksjoner som tilbakemeldingsbehandling, CPQ (konfigurasjon, pris, tilbud) og tjenestebehandling.

Det øverste laget har domenespesifikke tilpassinger skreddersydd for å oppfylle spesifikke bransjekrav, og benytter den underliggende plattformen for forbedret skalerbarhet og effektivitet. I manufacturing-vertikalen optimaliserer dette oppsettet for eksempel produksjonsplanleggingen gjennom nøyaktige prognoser. I livsvitenskapssektoren gir den salgsteam for legemidler med mobile offline løsninger som effektivt administrerer arbeidsflyter og behandling av prøver samtidig som de overholder ulike geografiske lovpålagte krav.

Klarert AI Excellence: Våre klarerte generative AI-løsninger gir bransjespesifikk AI-funksjonalitet. Disse inkluderer agenter og ledeteknikk, som letter automatisering med lite kode/ingen kode og digitalisering i sektorer som helsetjenester, livsvitenskap og finansielle tjenester. I tillegg passer funksjoner som dokument-/tekstutvinning og sammendrag til bransjer som håndterer store mengder data, og bidrar til uttrekking av informasjon og innsikt.

Tilpassede agenter forbedrer treveis kommunikasjon mellom agenter og kunder, noe som fører til raskere løsninger. Trust i Salesforce Platform letter overholdelse av alle samsvars- og forskriftsstandarder på tvers av bransjer.

Data, innsikt og intelligens med regeloverholdelse og sikkerhet: Salesforce Industries tilbyr en omfattende 360o-visning med strenge datapersonvern-, delings- og sikkerhetstiltak skreddersydd til spesifikke bransjeforskrifter som GDPR, HIPAA og FedRamp. Salesforce integrerer data fra ulike kilder for å aktivere samsvar og sikkerhet, og forbedrer disse løsningene med tilleggsfunksjoner som Shield Encryption BYOK (Bruk dine egne nøkler) for leietagerdatakryptering.

Forbedret brukeropplevelse: Salesforce-bransjer legger vekt på en sømløs brukeropplevelse som er skreddersydd til bransjespesifikke behov for å forbedre brukerreisen. Dette inkluderer verktøy som Actionable Resource Center, Experience Cloud-maler og Omni Studio-baserte løsninger.

Digitalisering, integrasjon og introduksjon: Salesforce Industries sørger for digitalisering, integrering og introduksjon via løsninger med lite kode til ingen kode, ved å benytte verktøy som Flyter og Omnistudio for nye kunder og tilby overføringsløsninger for eksisterende CRM-systemer. Integrasjon med eksterne systemer og data strømlinjes via koblingene som tilbys av MuleSoft. Salesforce inkluderer også bransjespesifikke tjenesteprosesser, som tvisteledelse for Retail Banking.

Mobile og offline: Salesforce Industries tilbyr robust domenespesifikk støtte for Salesforce-mobilappen og Field Service-mobilappen. For svært spesialiserte domener som krever avansert offline støtte, tilbyr Bransjer tilpassede mobilapper som bygger på Salesforce Mobile SDK-er.

Generelle forretningskapasiteter: Salesforce-bransjer bygger på et grunnlag av felles forretningskapasiteter, som gir konsistens og produktivitet samtidig som de skreddersyr løsninger til unike bransjebehov, som forskjellige avtalebestillingssystemer for banker og sykehus. Integrert med det bredere Salesforce-økosystemet gir Salesforce en holistisk Customer 360 som gjør den til en viktig del av Salesforce-produktsettet.

I årevis har plattformmarkedet for Analytics og Business Intelligence (BI) fremmet visuell selvbetjening og AI-drevet automatisert innsikt for sluttbrukere for å hjelpe dem med å ta raskere, mer datastyrte beslutninger. Vi vet imidlertid at ikke alle har sett dette komme til rette på grunn av flere utfordringer:

• Disconnected Insights: Innsikter er ikke integrert i brukernes arbeidsflyter, noe som gjør det vanskelig å iverksette tiltak på innsiktene, til tross for deres potensial til å informere beslutningsprosesser.
• Dataoverbelastning og Siloer: Data fortsetter å vokse raskt og forblir segmentert, noe som fører til uorganisering og sikkerhetsrisikoer. Organisasjoner står overfor et dilemma mellom et kaotisk selvbetjent datamiljø og et restriktivt, godt administrert datamiljø.
• Tro på data: Utvidelsen og fragmenteringen av data har ødelagt brukernes Trust i innsikten som er avledet fra bedriftsdata.
• Mangel på sammensettbarhet: Det er et betydelig mangel på kompilerbarhet og gjenbruk i arbeidsprosesser, som tvinger brukere til å gjenta oppgaver og uten tydelige veier for monetisering.

Tableau Next er utformet for å utvide syklusen til visuell analyse ved å samle forretningsbrukere og dataprofessorer på nye, samarbeidende måter, alt sammen utvidet med AI. Den sørger for tidsriktige, pålitelige målinger og innsikt via Salesforce Platform, noe som letter ubiquitous tilgang til innsikter som kan utføres i praksis.

Tableau Next løser disse utfordringene ved å

• Opprette en åpen, komponerbar API-første plattform for tilkoblede opplevelser fra datatilkobling til handling. Tilby verktøy for utvikling, komponenter som kan komponeres for rike analytiske programmer, og funksjoner for å behandle pakking og distribusjon.
• Bygge med AI i kjernen, og i stand til å gi kontekstuell og relevant innsikt, med verktøy for dataprofessorer å effektivt gjennomgå og validere for å sikre Trust.
• Bygg på Tableau Semantics som et universelt semantisk lag for rask, selvbetjent og styrt dataanalyse i et kontrollert, men fleksibelt økosystem.
• Tilby sanntids, skyskalerte datafunksjonalitet via Data 360 for klarert, skalerbar og styrt datatilgang.
• Tilby et rikt miljø og markedsplass for utviklere for å bygge og monetere programmer.
• Integrere intelligens i kjernen, og bringe kraften i organisasjonens semantikk og Knowledge til agentene som gir deg muligheter.
• Prioriter Trust, slik at du kan ha tillit til data, analyser og agentiske arbeidsbelastninger og distribusjon, gjennom direkte kontroll og synlighet av deres aktiviteter og effektivitet.
• Dra nytte av samarbeid som en førsteklasses utformingsprinsipp, med dype og rike integrasjoner med Slack i tillegg til andre samarbeidsverktøy for organisasjonen.

Tableau Next bygger på Tableaus lederskap innen dataanalyseverktøy ved å tilby en åpen plattform som forbedrer funksjonalitet og integrerer opplevelser. Viktige funksjoner er:

• Visualisering av rike data: Bruker Tableaus VizQL-teknologi til omfattende visuell analyse.
• Samarbeid og styrte arbeidsområder: Gir et forent grensesnitt for analyseoppgaver, integreres med Slack for samarbeid i sanntid.
• Pålitelige, styrte data: Støtter selvbetjeningsanalyse med strukturerte promoteringsbaner for global ledelse i et sikkert miljø.
• Avansert målingsredigering: Gir analysatorer mulighet til å opprette og gjenbruke viktige ytelsesindikatorer effektivt på tvers av organisasjonen, noe som gir konsistens og pålitelighet.

Tableau Next er grunnleggende bygd med Agentforce som en grunnleggende arkitektonisk konstruksjon, som forbedrer Tableau Nexts evne til å levere svært tilkoblede, pålitelige og samarbeidende AI-drevne dataverktøy.

• BI-verktøy: Forbedrer effektiviteten i selvbetjeningsanalyse for dataarbeidere, med fokus på dataklargjøring og kurering av visuelle og semantiske metadata.
• Kontekstuelle opplevelser: Bringer datainnsikt, opplevelser og gjennomsiktig AI inn i konteksten der det meste av en organisasjon arbeider (for eksempel Slack).
• Agentforce Architecture: Bygd på Agentforce og gir Tableau Next rik kontekst på en avansert agentisk arkitektur.
• Semantic Catalog: Gir et sentralisert system for behandling av metadata, linje og søk, og aktiverer delte opplevelser på tvers av Tableau Next-brukere.
• Delt og generert metadata: Forenkler sømløse arbeidsflyter mellom selvbetjeningsanalyse og styrt innhold i et omfattende økosystem.
• Handlingsramme: Tar innsikt til handling gjennom forhåndspakkede, menneskekurerte eller genererte arbeidsflyter.
• Personlig innsikt. Lær om datapreferansene dine, rollen din og mye mer (i den grad du tillater det), slik at du umiddelbart får svært kontekstualisert og tilpasset datainnsikt.
• Proactive Insights. Utforsker intelligent dataøkosystemet ditt og ser etter steder med statistisk interesse for deg, mens du proaktivt forstår drivkreftene til endringen, hva du kan gjøre med den, og anbefaler handlinger som skal utføres som neste trinn.
• Klargjorte dataagenter. Gir deg, som driver for dataagentene, mulighet til å bygge og justere programmet gjennom integrerte opplevelser. Den gir deg også testverktøy for å forhåndsvurdere dataendringene og deres innvirkning på nøyaktigheten og effektiviteten til agentene.

Tableau Next forbedrer forretningsbrukeropplevelser på tvers av ulike plattformer som Slack og Salesforce, og gjennom nye analysefunksjoner som Tableau Pulse, som alle er tilgjengelig via agentiske opplevelser for å forenkle analyseengasjementet. Viktige aspekter er:

• Samarbeid: Sentralt for klarerte analyser, gjør det enklere å samhandle på tvers av forskjellige analytiske komponenter og integrerer valideringsverktøy i brukernes arbeidsflyt.
• Pulsmålinger: Leverer både kuratert og automatisert innsikt mer effektivt enn tradisjonelle analyseropprettede kontrollpaneler.
• AI-drevne opplevelser: Bruker AI til å redusere behovet for teknisk ekspertise i avanserte analyser, som bidrar til å sikre pålitelighet med deterministiske metadata og styrte data.
• For flere spillere: La forretningsbrukere samarbeide med analytikere for å få Knowledge og Trust i innsikten systemet gir.
• Dyb integrasjon: Bygd på en delt metadata- og dataplattform, som gir komponerbarhet på tvers av forskjellige systemer og opplevelser for å tillate komponerbarhet for promotering, dataflyt og for forskjellige personligheter som hjelper hverandre med å se gjennom og fullføre arbeidet.

Tableau-semantisk lag fungerer som en viktig bro mellom rådata og brukertolkning, forenkler dataanalyse, beslutningstaking og programutvikling og forbedrer AI-drevet kontekst og henting. Viktige funksjoner er:

• Integrert metadatabehandling: Støtter både selvbetjening og administrerte metadata, noe som letter adhoc-analyse med strukturerte baner for å bli den organisatoriske eneste sannhetskilden.
• Tableaus beste muligheter: Inkludert støtte for flerlogiske objekter, modellkomponerbarhet, delte dimensjoner, komplekst geospatialt hierarki og tidsmodellering.
• Diverse Data og Analytics: Hjelper med å koble sammen ustrukturerte og strukturerte data, som å korrelere bildebaserte produktkategorier med strukturerte salgsdata, og å innlemme stemningsanalyse fra semistrukturerte produktgjennomganger.
• Salesforce Plattformintegrering: Oppretter en forent sannhetskilde som letter konsistent forretningssemantikk og sømløs integrering på tvers av programmer, og en sammenhengende metadatamodell som støtter ulike brukeropplevelser og brukstilfeller.
• Agent Intelligence: Det semantiske laget er et av nøkkelområdene der agenter får intelligens ved å forstå ikke bare dataene og metadataene som driver virksomheten, men også semantikken som definerer den, inkludert dypere beskrivelser og preferanser som er skreddersydd for organisasjonen.

Tableau Next tilbyr integrerte løsninger som forbedrer datastyrt beslutningstaking og klarert automatisering, med enkle handlinger, forhåndsdefinerte flyter, planlegging og API-integrasjoner. Viktige komponenter inkluderer følgende:

• Standardiserte, intelligente forretningshandlinger: Forenkler haster og kontekstspesifikk kommunikasjon i virksomheter, som er viktig, men kompleks.
• Forhåndsdefinerte og genererte flytplaner: Aktiverer både adhoc-handlinger og planlagte handlinger via statiske og dynamisk genererte flyter som er pålitelige, men kan bekreftes.
• Agentforce: Støtter AI-drevne datasamtaler og interaksjoner, slik at brukere kan engasjere seg med innsikt og utføre handlinger på samme måte som i et tradisjonelt brukergrensesnitt, både innenfor og utenfor forretningsprogrammene sine, og forenkles via samtale.

Tableau Next tilbyr en komponerbar utviklerplattform med alternativer uten kode, lite kode og pro-kode for programutvikling, alt med bruk av Tableau Semantics på Data 360. Viktige tilbud inkluderer følgende:

• Forhåndspakket industri/intelligente applikasjoner: Gir malbaserte og tilpassbare analytiske programmer skreddersydd til bestemte bransjebehov.
• Tredjeparts- og ISV-krav: Støtter opprettelse av dynamiske og interaktive programmer for analytiske, bransjespesifikke og tilpassede formål.
• Market and Exchange: Lar ISV-er og utviklere pakke og distribuere sine programmer innenfor det største og mest klarerte forretningsapplikasjonsutviklingsøkosystemet.

Tableau Next er utformet for både forretningsbrukere og dataprofessorer for å fremme en samarbeidstilnærming til databehandling. Uansett om det er teknisk eller ikke-teknisk, kan alle teammedlemmer, fra forretningsbrukere til dataeksperter, se gjennom hverandres datainnsikt. Dessuten er ikke disse innsiktene begrenset til en nettleserfane i en BI-plattform.

Som en BI-plattform er Tableau Next:

• Komponerbar på tvers av plattformer. Innsikter gjengis på samme måte uavhengig av plattformen du viser dem på. Denne konsistensen er et søyleutformingsprinsipp når du arbeider med data visuelt.
• Dybt integrert med Slack. Integreringsutvikling med Slack har sikret en av de mest intuitive og engasjerende samarbeidsdataopplevelsene på markedet i dag.
• Åpen for alle verktøy. Anvendelsen af vores API-første princip på vores dybt forenede platform sikrer, at integrationen kan udvides til andre samarbejds- og tredjepartsværktøjer, idet den bevarer rigdommen gennem hele processen.

Salesforce Platform tilbyr en omfattende pakke med integrasjonsfunksjoner for å løse et bredt spekter av digitale utfordringer, men mange kunder opererer innenfor bedriftsarkitekturer som har blitt utviklet over tid gjennom bruk av ulike leverandører og teknologier.

Moderne virksomheter står overfor utfordringer med systemintegrering og forretningsprosessautomatisering, som ofte fører til datasiloder og ineffektivitet. Salesforce-integrasjonsplattformen, som benytter kraften i MuleSoft, håndterer disse problemene ved å lette rask utvikling og forbedring av automatiserte prosesser. Den sikrer sømløs systemtilkobling, forbedrer informasjonsflyten og støtter beslutningstaking på tvers av ulike plattformer, noe som reduserer arbeidsomkostninger og automatiseringskostnader. Dette laget er avgjørende for å opprette, behandle, administrere og overvåke integrasjoner mellom Salesforce-tjenester og andre tilpassede eller tredjepartstjenester.

Systemer defineres via API-er, som tjener til å

• Få tilgang til data fra viktige systemer som ERP, kundesystemer og faktureringssystemer og proprietære databaser.
• Legge til rette for datainteraksjon og -integrering, og bidra til å eliminere datasiloser.
• Legg til forretningskontekst i dataene og prosessene som administreres av System- og Prosess-API-er.

For å få effektiv kommunikasjon beskrives API-er ved å bruke

• OpenAPI-spesifikasjon (OAS) for umiddelbare synkrone utvekslinger
• AsyncAPI for asynkron, hendelsesdrevet kommunikasjon
• Modellkontekstprotokoll (MCP) for strukturerte interaksjoner mellom modell og kontekst
• Agent-til-agent-protokoll (A2A) for direkte agent-til-agent-integrasjoner.

Salesforce-integreringslag gir robuste funksjoner for å integrere og behandle alle systemer, og forbedrer tilkoblingen med Salesforces data-, AI- og appfunksjonalitet, uavhengig av om systemene er innebygd i Salesforce eller fra andre leverandører.

Komplekse integrasjoner krever avanserte transformasjoner og krever robuste verktøy, inkludert universell tilkobling, API-behandling og styring, et integrert utviklingsmiljø (IDE) for å bygge integrasjonsarbeidsbelastninger, en kjøretidsplattform for å distribuere, behandle og overvåke disse integrasjonene, og en observasjonsplattform for å gi ende-til-ende-synlighet til disse integrasjonene.

For å øke hastigheten på integrasjonsprosessen ytterligere tilbyr vi akseleratorer og bransjespesifikke maler som koder for vanlige integrasjonsmønstre og behov.

To primære integrasjonsmønstre håndterer flyten av data og prosesser mellom Salesforce og det bredere økosystemet: utgående integrasjon og innkommende integrasjon.

Koble Salesforce til eksterne systemer (utgående): Dette mønsteret involverer prosesser fra Salesforce som får tilgang til data eller utløser handlinger i eksterne systemer.

• Sikker endepunktbehandling (navngitt legitimasjon): Navngivne legitimationsoplysninger giver en sikker, centraliseret placering til at lagre slutpunkts- og godkendelsesdetaljer. Programmer og automatiseringer refererer til et logisk navn, mens plattformen håndterer kompleksiteten i livssyklusen for godkjenning.
• Deklarativ integrasjon (eksterne tjenester): For eksterne systemer som tilbyr en standard OpenAPI-spesifikasjon, kan en administrator bruke Eksterne tjenester til å registrere API-et deklarativt. Plattformen behandler deretter spesifikasjonen og gjør tjenestens operasjoner automatisk tilgjengelig som innebygde handlinger i verktøy som Flyt eller som innebygde objekter i Apex.
• Komplekse systemintegreringer (MuleSoft): For systemer som mangler moderne grensesnitt, oppretter MuleSoft et standard, gjenbrukbart API-lag. Dette trekker bort eldre kompleksitet og henter data og prosesser på stedet inn i Salesforce-økosystemet.
• Sanntidstilgang til data (eksterne objekter): Representerer tabeller fra eksterne systemer som virtuelle objekter i Salesforce-datamodellen, slik at eksterne data blir tilgjengelig via standardspørringer og grensesnittkomponenter uten replikering.
• Sentral kapasitetsbehandling (Unified API Catalog): Den forente API-katalogen er et sentralisert oppbevaringssted og den eneste sannhetskilden for alle API-spesifikasjoner og deres tilknyttede metadata, som deres plassering og sikkerhetsprotokoller. Det sikrer at uansett hvor en bit data eller forretningslogikk befinner seg, kan den oppdages, kobles sikkert til og sammensettes til kraftige nye programmer og automatiseringer på tvers av Salesforce-økosystemet.
• Tilpasset Pro-Code-logikk (Apex REST): Utviklere kan vise tilpasset forretningslogikk skrevet i Apex som en REST API og handling. Handlingen blir da tilgjengelig som et trinn i en flyt eller som et verktøy for en AI-agent.

Koble eksterne systemer til Salesforce (innkommende): Dette mønsteret aktiverer eksterne systemer og programmer for å koble til Salesforce Platform for å få tilgang til data, utløse forretningslogikk og orkestrere prosesser. Denne funksjonaliteten bygger på et fundament av bekreftede API-er av bedriftsgrad som opererer i stor skala. Per oktober 2025:

• Query API (SOQL) håndterer over 50 milliarder forespørsler daglig.
• REST API betjener nesten 5 milliarder samtaler per dag fra eksterne systemer, og bruken øker med 30 % år for år.
• Bulk API behandler daglig hundrevis av milliarder poster for dataoperasjoner i stor skala.

Denne påliteligheten og skaleringen understøtter følgende funksjoner:

• En forent API-opplevelse: Tilgang til alle Salesforce-funksjoner forenes via en konsistent endepunktstruktur (api.salesforce.com), noe som eliminerer behovet for at utviklere lærer forskjellige mønstre eller godkjenningsflyter for hvert produkt.
• En omfattende, formålsbygd API-portefølje: Plattformen tilbyr en mangfoldig samling av API-er skreddersydd til spesifikke behov, inkludert REST og SOAP API-er for transaksjonsoperasjoner, Bulk API for databehandling med stor trafikk, Pub/Sub API for hendelsesdrevne applikasjoner og spesialiserte produkt- eller tilpassede Apex API-er.
• Fremtidig klargjøring for agentisk integrering: Gjennom standarder som MCP kan kunder trygt eksponere Salesforce-data og -handlinger som "verktøy" for eksterne AI-agenter, og gjøre en Salesforce-forekomst til et utvidbart sett kvalifikasjoner for en digital arbeidsstyrke.

Ut over de etablerte innkommende og utgående mønstrene for data- og prosessintegrering dukker det opp et nytt mønster for den agentiske tidsalderen. Salesforce Platform implementerer en omfattende MCP-strategi som plasserer den både som forbruker og leverandør av AI-drevne tjenester. Denne toveisende tilnærmingen muliggjør agentisk interoperabilitet, slik at virksomheter kan sømløst integrere Salesforce-data og -egenskaper med det utviklende økosystemet for AI-agenter og -verktøy, samtidig som de opprettholder sikkerhet og styring på bedriftsnivå.

Salesforce som MCP-klient: Agenter kan fungere som en MCP-klient ved å bruke eksterne systemer og API-er på en intelligent og dynamisk måte. Denne funksjonen gjør det mulig for organisasjoner å utvide Agentforces rekkevidde utover Salesforce-grensene og orkestrerer handlinger på tvers av alle systemer, enten de har et moderne API eller krever tilkobling via MuleSoft til eldre systemer eller RPA-roboter. Konfigurasjonen håndteres via en kjent deklarativ, emnebasert oppsettopplevelse som aktiverer rask integrering uten tilpasset utvikling. En forenklet oppdagelsesmekanisme for partnerleverte MCP-servere effektiviserer integreringen av eksterne funksjoner ytterligere. Ved å abstraktere kompleksiteten til ekstern tilkobling gjennom en storstilt stabel kan virksomheter raskt integrere Agentforce med sitt bredere teknologilandskap.

Salesforce som en MCP-server: Som en MCP-server viser plattformen sin logikk og aktiva, inkludert standard REST API-er, tilpassede endepunkter, kallbare handlinger og flyter, som oppdagbare "verktøy" for eksterne agenter. Via et deklarativt grensesnitt kan kunder og ISV-er opprette og konfigurere sine egne tilpassede MCP-servere, og kuratere funksjoner til samlinger av verktøy skreddersydd for unike forretningsprosesser. Dette utvides til MCP-ledetekster, som oppretter naturlige synergier med plattformens funksjoner i ledetekstmalen, og lar organisasjoner gjøre investeringene i ledetekstutvikling tilgjengelig for alle eksterne AI-systemer.

Denne funksjonen styres av en sikkerhetsmodell med flere lag:

• Application Control: Konstruksjonen Ekstern klientapp gir administratorer solid kontroll over hvilke eksterne agentprogrammer som kan få tilgang til Salesforce-organisasjonen sin.
• Omfangstillatelser: Godkjenning utvides med detaljert OAuth-omfang som aktiverer nøyaktig sporing og håndheving av handlinger som en godkjent agent har tillatelse til å utføre.
• Kjerneplattformgodkjenning: Disse nye kontrollene bygger på Salesforces robuste godkjenningsmodell, inkludert posttilgangskontroller, tillatelser på enhets- og feltnivå og andre tillatelser som er definert i Profiler og tillatelsessett.

ISV-er og partnere kan også pakke og distribuere MCP-serverkonfigurasjoner slik at du raskt kan distribuere AI-klargjorte integrasjoner på tvers av Salesforce-økosystemet.

Salesforces moderne tilnærming til universell tilkobling er tolket tilkobling, en metadatasentrisk tilnærming for utvikling av koblinger som kan utføres i hvilken som helst plattform (MuleSoft, Flow eller Data 360) for alle bruksområder uten programmering. Metadatamodellene forstår hvordan du kobler til eksterne tjenester for å godkjenne en forespørsel, modellere de returnerte dataene, opprette spørringer, side gjennom resultater og motta hendelser (utløsere) for å automatisere en prosess.

For systemer som ikke bruker HTTP-baserte API-er, tilbyr Salesforce hundrevis av forhåndsbygde koblinger og et fullstendig SDK for bygging av tilpassede koblinger. For systemer uten noen API-tilgang tilbyr Salesforce RPA (Robotisk prosessautomatisering) som bruker agenter til å automatisere gjentagende, regelbaserte oppgaver som vanligvis utføres av mennesker. Disse oppgavene kan inkludere dataregistrering, transaksjonsbehandling og svar på enkle kundeservicespørringer. For å trekke ut informasjon fra dokumenter tilbyr Salesforce vår Intelligent dokumentbehandling (IDP) som benytter AI til å automatisk trekke ut, klassifisere og behandle data fra ulike typer dokumenter, som fakturaer, kontrakter og skjemaer. Selv om informasjon finnes, tilbyr Salesforce en automatisk måte å hente og manipulere den på.

Med de siste forbedringene i AI tilbyr Salesforce byggeblokker for raskt å aktivere agentisk funksjonalitet i organisasjonen:

• Med Model Context Protocol (MCP) Connector kan organisasjoner raskt vise sine API-er som MCP-verktøy, og gjøre det enkelt for agenter å oppdage API-er og ressurser.
• Med A2A-koblingen kan organisasjoner standardisere agent-til-agent-kommunikasjon ved å tilby A2A-støtte for agenter. Hver agent (en funksjonell ekspert i domenet) kan oppdage og delegere en kundes spørring til agenten som er best egnet for domenet.
• Inference Connector gir byggeblokkene for å bygge en agent fra bunnen av ved å gi LLM-kall, vektorinnbygging og søk, RAG-henting og støtte for MCP-verktøy.

MuleSofts API-behandling, levert via Anypoint API Manager, gir en omfattende plattform for utforming, sikring, styring, overvåking og skalering av API-er og mikrotjenester på tvers av alle distribusjonsmiljøer. Organisasjoner kan administrere sine API-er og mikrotjenester med konsistente kontroller og innsikt på bedriftsnivå fra en enkelt glassrute, uavhengig av plattformen, med sentralisert administrasjon fra distribusjon til versjonsbehandling. Nøglefunktioner inkluderer:

• Anypoint Flex Gateway er en API-gateway for programlag for å administrere og sikre API-er, og bruker policyer for frekvensbegrensning, bufring, godkjenning, godkjenning, trusselbeskyttelse, overvåking og logging på HTTP/S-nivå. Det er en lett, ytelsesrik, Sender-basert gateway som er utformet for mikroservicesbaserte distribuerte miljøer, og er bygd for å integreres sømløst med DevOps- og CI/CD-arbeidsflyter, samtidig som den gir virksomhetssikkerhet og administrerbarhet på tvers av alle miljøer, samtidig som den støtter både innkommende og utgående policyer.
• Med API-varsler kan organisasjoner definere og overvåke spesifikke terskler eller betingelser for sine API-er for å oppdage uvanlig eller uønsket virkemåte. Eksempler inkluderer varsler når responstiden overskrider en grense (for eksempel 60 sekunder), når antall forespørsler i et klokkeslettvindu er for høyt, når bestemte HTTP-svarkoder returneres, eller når det skjer policybrudd.
• API Analytics gir innsikt i hvordan API-er brukes og hvor godt de gjør det. Analytics-kontrollpanelet gir organisasjoner mulighet til å spore og vise målinger på høyere nivå, vise detaljer i diagrammer, opprette og tilpasse kontrollpaneler og rapporter for å forstå brukstrender, policybrudd, responstider, forespørsels-/svarkoder og mer.

MuleSoft Anypoint Code Builder (ACB) er vår neste generasjons IDE utformet for API- og integrasjonsutvikling, og har en moderne, forent opplevelse med VS Code som serverdel.

• Forent utviklingsmiljø: Konsoliderer hele API- og integrasjonsutviklingsprosessen i ett verktøy, støtter API-er for AsyncAPI, OAS og RAML, styringsregelsett, et flytlerret med lite kode, forhåndsbygde koblinger og integrerte test- og distribusjonsalternativer. I tillegg støtter ACB feilsøking, feilsøking og kontinuerlig vedlikehold med intelligente, kontekstuelle forslag.
• Agentutviklingserfaring: Gir agentiske opplevelser på tvers av hele livssyklusen for programutvikling. I kjernen er MuleSoft MCP Server, som aktiverer agentisk integrasjonsutvikling. MuleSoft MCP Server tilbyr kraftige verktøy for generering av API-spesifikasjoner og -integrasjoner fra naturlig språk, oppretting av datatransformasjoner, behandling av aktiva i MuleSoft Exchange og administrasjon av programmer og API-policyer. MuleSoft MCP Server-verktøy turbocharger brukernes API-spesifikasjon og integrasjonsutvikling i alle VS Code-baserte AI-koderedigeringer, inkludert Markør, Windsurf og mange flere.
• AI-integrasjoner: MuleSoft forbedrer integrasjonsutvikling med agentiske funksjoner ved å bruke MuleSoft Emnesenter, som konverterer API-kall til Agentforce for systemtilgang for virksomheten. Agentforce Connector innebygger naturlig språkautomatisering i integrasjoner. Inferansekoblingen integrerer eksterne LLM-leverandører sikkert og aktiverer AI-drevet logikk i MuleSoft-programmer. Organisasjoner kan bruke disse kombinerte funksjonene til å bygge intelligente, tilpassede integrasjoner.

MuleSofts Runtime Platform tilbyr fleksible distribusjonsalternativer for kjøring av MuleSoft-programmer, API-er og integrasjoner på tvers av miljøer. Organisasjoner kan velge kjøretidsmodellen som passer best til deres behov for drift, samsvar og skalerbarhet, samtidig som de opprettholder konsistent ledelse og styring via Anypoint Platform. Denne fleksibiliteten sikrer at programmer kan kjøre i nærheten av datakilder, overholde regionale forskrifter og skalere sømløst basert på etterspørsel.

Viktige vertsalternativer inkluderer følgende:

• Sky: MuleSofts fullt administrerte, flerleietagerintegreringsplattform-som-en-tjeneste (iPaaS) som eliminerer overhead for infrastrukturbehandling. CloudHub 2.0 gir elastisk skalering, høy tilgjengelighet og nedetidsløs distribusjoner/oppgraderinger, med innebygde observabilitetsbehov og samsvarssertifiseringer. Utviklere kan fokusere på å bygge API-er og integrasjoner mens MuleSoft administrerer kjøretidsinfrastrukturen for å sikre sikkerhet, pålitelighet og høy tilgjengelighet på bedriftsnivå.
• Hybrid: For organisasjoner som trenger å selvstyre sine programmer for å få mer kontroll, tilbyr MuleSoft Runtime Fabric, en beholdertjeneste som automatiserer distribusjon og orkestrering av MuleSoft-kjøretider på tvers av Kubernetes eller virtuelle maskiner. Den støtter horisontal skalering, nedetidsdistribusjoner, innebygde sikkerhetskontroller og forenklet klyngebehandling.
• Private Cloud Edition (PCE): MuleSofts Private Cloud Edition tilbyr en fullstendig selvadministrert, på stedet-versjon av Anypoint Platform (inkludert Kontroll- og Kjøretidsplaner), slik at organisasjoner kan oppfylle strenge krav til forskrifter, dataoppbevaring og sikkerhet. Det gir store virksomheter mulighet til å opprettholde full kontroll over infrastrukturen samtidig som de fortsatt drar nytte av den forente integrasjons- og API-behandlingsfunksjonaliteten i Anypoint Platform.

MuleSoft leverer omfattende observabilitetsløsninger som gir ende-til-ende-synlighet til API-er, integrasjoner og programmer på tvers av alle distribusjonsmodeller. Observabilitetsfunksjonalitet er konsistent uavhengig av hvor arbeidsbelastninger kjøres, og gir en forent oversikt over miljøer. Ved å fange opp både sanntids- og historiske telemetridata gir MuleSoft organisasjoner mulighet til å oppdage, analysere og løse produksjonsproblemer raskere på tvers av hele programnettverket. Observasjonsdata kan vises som standard i Anypoint Platform eller kan eksporteres via OpenTelemetry til en kundes foretrukne APM, slik at de kan integreres sømløst med eksisterende overvåkingsekosystemer. Dette gir organisasjoner mulighet til proaktivt å styrke infrastrukturens motstandskraft og forbedre påliteligheten til oppgavekritiske programmer.

MuleSoft gir observabilitet via to primære tilbud:

• Anypoint Monitoring er den nåværende på markedet observabilitetsløsningen innebygd i Anypoint Platform. Den tilbyr forhåndsdefinerte og tilpassbare kontrollpaneler for overvåking av programtilstanden, avansert loggsøk for loggbehandling og varselfunksjoner som varsler team når definerte terskler eller avvik oppstår.
• Integration Intelligence er nestegenerasjons AI-første observasjonsplattform for MuleSoft, som er omformulert og bygd på Salesforce Platform. Dette tilbudet bruker Data 360 som et forent datalag for telemetridata, Tableau Semantics som et klarert semantisk lag for å muliggjøre intelligent og handlingsorienterbar innsikt, Tableau Concierge for å oppnå AI-støttet feilsøking og Tableau Next-kontrollpaneler for å levere interaktive, visuelle grensesnitt som samler flere rike datavisualiseringer i én samlet visning. Tableau Next gir også kunder mulighet til å bygge tilpassede kontrollpaneler på toppen av den semantiske datamodellen som leveres med observasjonsfunksjoner.

Denne staben leverer også den agent-sentrerte sporingen som gir kunder full gjennomsiktighet i den ikke-deterministiske ende-til-ende-banen for agentisk kall, slik at de kan observere agenten som arbeider i hvert mellomliggende trinn, slik at brukerne raskere kan komme til rotårsaken til feil og identifisere eventuelle flaskehalser i ytelsen.

Salesforce-økosystemet er et eksempel på plattformens styrke. Systemintegratorer (SI-er) og rådgivningspartnere støtter kunder ved å utvikle, konfigurere og optimalisere komplekse Salesforce-løsninger. Uavhengige programvareleverandører (ISV-er) bygger innovative programmer og løsninger på plattformen, som kunder deretter kan installere i Salesforce-organisasjonene sine. Disse ISV-appene er tilgjengelige på AppExchange, Salesforces appbutikk som ble lansert i 2006, og som nå inneholder over 10 000 applikasjoner med mer enn 14,3 millioner installasjoner per oktober 2025.

For å hjelpe kunder med å navigere i det omfattende markedet og oppdage relevante programmer, har AppExchange blitt ombygd i 2025 for å utnytte Data 360. Salesforce Data 360s funksjoner for vektorsøk fungerer sammen med tradisjonell nøkkelordsamsvar for å levere mer semantisk relevante resultater ved å forstå en brukers hensikt via naturlig språk. Den ultimate visjonen er å utvikle dette fundamentet ved å integrere det med Agentforce plattformen, og muliggjøre et fullt agentisk, "spør hva som helst"-grensesnitt der kunder kan samtale beskrive sine forretningsmessige utfordringer for å motta svært personlige løsningsanbefalinger.

AppExchange sikrer løsninger av høy kvalitet gjennom en streng gjennomgangsprosess som involverer kodeanalysatorer, sikkerhetsskannere og referanse implementeringsveiledninger, alt i nært samarbeid med Salesforce. Denne plattformen gir også ISV-er verktøy for lisensbehandling for å skreddersy programlisens og monetisering, og støtter ulike prismodeller, inkludert brukerbaserte og forbruksbaserte alternativer.

Prinsippene for "metadatastyrt plattform" gir ISV-er mulighet til å utvide Salesforces innebygde apper og metadata, noe som letter utviklingen av datamodeller, forretningslogikk og brukergrensesnitt. Salesforce Platform støtter et bredt spekter av løsninger, fra bransjespesifikke applikasjoner til svært tilpassede, merkeprofilerte apper som benytter teknologier som Lightning Web Components for brukergrensesnitt og Apex Code for forretningslogikk.

Konseptet "pakking" er avgjørende for distribusjon av disse appene på tvers av ulike Salesforce-organisasjoner. Pakking involverer serialisering av metadata til et artefakt som kan installeres av en hvilken som helst Salesforce-kunde, ved å bruke underliggende teknologier utformet for metadatabehandling på tvers av ulike miljøer. Et unikt aspekt ved pakking er at den tillater installasjoner i miljøer som utvikleren ikke kjenner til.

For å forbedre kontroll og sikkerhet gir funksjoner for administrerbarhet i pakker ISV-er mulighet til å oppgradere deler av et program på en sikker måte fordi andre ikke kan være avhengige av disse delene, samtidig som kundene kan eie og behandle andre deler. ISV-er kan for eksempel angi bestemte metadata, som tilpassede innstillinger, til Administrert, slik at de blir usynlige og ikke kan redigeres av kunden, slik at det hindres avbrudd i kundens miljø. Administrerte pakker inkluderer disse administrerbarhetskontrollene, mens ikke-administrerte pakker behandler distribuerte metadata som kundeopprettet, som ikke kan oppgraderes etter distribusjon.

Siden starten av AppExchange og Salesforce Platform har det vært en merkbar økning i både antall og kompleksitet av pakker som opprettes og installeres. Som svar på disse kravene introduserte plattformen den andre generasjons pakkearkitekturen i 2020. Denne nye arkitekturen forbedrer modulariteten til administrerte pakker, forbedrer versjonsfleksibiliteten, tillater navneområdedeling og støtter deklarative avhengigheter, blant andre forbedringer i livssyklusen for programvareutvikling. Pakkedistribusjonsarkitekturen hadde også flere betydelige forbedringer for større effektivitet og skalering, som å bestemme hvilke metadata som ble endret, og bare distribuere deltaene.

En avgjørende måling for utvikling av nye produkter og funksjoner er kompatibilitet med emballasje og klargjøring for bruk av ISV. Plattformen legger vekt på rask tilgjengelighet av funksjonaliteten til partnere, slik at Salesforce-økosystemet kan utnytte det innovative potensialet i Salesforce Platform effektivt og utover Salesforces forhåndsdefinerte tilbud. Dette er imidlertid et område med pågående investeringer for å sikre at alle funksjonene som er beskrevet i dette dokumentet, som er tilgjengelig for interne Salesforce-utviklere, også er tilgjengelig for våre ISV-utviklere.

I tillegg tilbyr Heroku Marketplace og Slack Marketplace et bredt spekter av tredjeparts integrasjoner og tillegg som kan forbedre funksjonaliteten til Salesforce-programmer. Heroku Marketplace tilbyr verktøy og tjenester for ekstra appfunksjonalitet, i tillegg til å forbedre hvordan utviklere bygger, distribuerer og behandler programmer. Slack Marketplace tilbyr integrasjoner som kan effektivisere arbeidsflyter og forbedre samarbeidet i Salesforce-miljøer.

I ånden til vår kjerneverdi, Kundesuksess, fungerer Salesforce som "Kunde null" for alle programmer og tjenester på Salesforce Platform, og bruker kunderettede produkter internt der det er mulig. Dette gir betydelige fordeler:

• Streng produkt testing: Ved å bruke produktpakken daglig viser Salesforce-ansatte plattformen til virkelige utfordringer, forbedrer produktkvaliteten og identifiserer forbedringsområder.
• Refinerte produkter: Umiddelbar tilbakemelding fra intern bruk gir rask forbedring av funksjoner og brukervennlighet, samt rask identifisering og løsning av eventuelle feil, noe som fører til produkter som bedre dekker kundenes behov ved utgivelse.
• Dyb bransjekunnskap: Intern bruk på tvers av ulike funksjoner gir Salesforce verdifull innsikt i spesifikke produkt- og bransjeutfordringer, spesielt i høyteknologisektorer.
• Forbedret kundeempati: Førstehåndsopplevelse med plattformen gir ansatte mulighet til å bedre forstå og løse kundesmerter.
• Marketing og salgsinnsikt: Daglig produktbruk informerer salgs- og markedsføringsstrategier og bidrar til å skreddersy plattformen til kundenes behov.
• Strengere markedsføringsstrategi: Vellykket intern implementering gjør det mulig for Salesforce å trygt markedsføre pakken som en bevisst løsning.

I tillegg distribueres alle programvareoppdateringer som er beregnet for produksjon, i utgangspunktet til en dedikert Salesforce on Salesforce Hyperforce som en del av en forskjøvet distribusjonsprosess. Siden august 2020 har denne forekomsten vært vert for GUS, Salesforces organisasjon for ingeniørteam, samt Salesforces CRM-drift, som viser Hyperforces robusthet og klarhet for enhver kunde. Denne strategien tillater interne team å teste og avdekke eventuelle problemer lenge før produksjonsdistribusjoner til eksterne kunder.

Salesforce Technology-organisasjonen har fullt ut tatt i bruk Agentforce som den interne plattformen for økt produktivitet og kvalitet på tvers av SDLC. Dette har gjort det mulig for oss ikke bare å forbedre kvaliteten på koden vi sender til kundene våre ved å oppdage og avhjelpe feil tidlig, men har også gjort det mulig for oss å raskt gjenta agentiske opplevelser basert på førstehånds interne tilbakemeldinger.

Siden oppstarten i 1999 har Salesforce opplevd flere teknologitransformasjoner. Transformasjonen som involverte Salesforce Platform, var imidlertid spesielt betydelig på grunn av omfanget og den raske hastigheten endringer ble implementert. Denne transformasjonen krevde en samtidig utvikling av alle viktige arkitektoniske komponenter for å oppnå en integrert plattform. For å sikre at denne transformasjonen er gjentagende og minimalt forstyrrende for interessenter og nybegynnere, måtte Salesforce Technology-organisasjonen også utvikle teknikk- og produktleveringsrutiner.

Salesforce Technology-organisasjonen er et stort og mangfoldig team som består av over 2500 team som er plassert på mer enn 20 nettsteder i 14 forskjellige land. Denne gruppen opererer i stor skala og leverer mer enn 200 produktutgivelser og implementerer 250 000 systemendringer hver uke. I samsvar med den bredere firmatetosen styres teknologigruppen av fem kjerneverdier: Trust, kundesuksess, innovasjon, likestilling og bærekraft. Disse verdiene er en del av gruppens strategi, veileder gjennomføringen og påvirker daglige beslutninger.

I samsvar med våre kjerneverdier utstyrer Salesforce Engineering 360-rammeverket ingeniørteam med handlingsorienterte kontrollpaneler og omfattende innsikt i deres drift, og angir klare forventninger til standarder og gode fremgangsmåter i organisasjonen. Denne holistiske visningen omfatter ulike kritiske områder, inkludert tilgjengelighet, sikkerhet, samsvar, kvalitet, tilgjengelighet, Developer Productivity, fleksibel produktutvikling og kostnadseffektivitet. For å gi denne innsikten behandler rammeverket milliarder av poster fra hundrevis av interne tekniske systemer, som sikkerhetssystemer, produksjonstilstandslogger, kodeoppbevaringssteder, utviklingsmiljøer, CI/CD og utgivelses-/arbeidsplanleggings- og sporingssystemer, som alle er bygd på Salesforce Platform ved å benytte de nyeste innovasjonene fra Agentforce, Data 360, Tableau og Slack.

Organisasjonen Salesforce-teknologi er rotet i disse og andre dataene og benytter AI og agentiske teknologier til å øke produktiviteten. Vi har over 10 000 daglige aktive brukere av interne AI-verktøy, og vi har bygd over 100 AI-agenter som er en del av vårt interne AgentExchange-program, som fremmer produktivitetsforbedringer i hele organisasjonen.

Takket være vår største verdi for Trust er serviceeierskap dypt forankret i vår tekniske kultur. Hver tjeneste og hvert produkt er utformet for ikke bare å oppfylle, men også å overskride tjenestenivåmålene (SLO-er) relatert til tilgjengelighets- og hendelsesbehandlingsmålinger som Time To Detect (TTD) og Time To Restore (TTR). Vår tilnærming til endringsbehandling, frigjøringsklargjøring og problembehandling følger høye standarder. Sikkerhet er integrert i hver fase av vår livssyklus for sikker utvikling, og følger prinsippet om sikkerhet som standard. Kvalitet og ytelse prioriteres gjennom Agile Testing-metodologien, som inkluderer millioner av automatiserte tester på tvers av enhet, funksjonelle tester, integrasjons- og belastnings- og skaleringstester i CI/CD under behandling.

Arkitektonisk fokuserer vi på å utvikle delte funksjoner for å øke spenningen og effektiviteten, og dermed forbedre kvaliteten. Vi har for eksempel utviklet administrerte tjenester i Hyperforce for å dekke ulike behov som databehandling og databehandling, slik at produktteam kan fokusere på produktinnovasjon, mens sentrale team forbedrer disse tjenestene når det gjelder sikkerhet, tilgjengelighet og kostnadseffektivitet.

Driften vår er fleksibel og fremmer levering av innovasjoner til kunder. Hvert av de over 3000 teamene har selvstendighet til å implementere det fleksible rammeverket ved å bruke enten Scrum eller Kanban. Produktutviklingsplanlegging på tvers av organisasjonen er strukturert med ulike tidslinjer, inkludert en 3-årig langsiktig plan for strategisk retning, fulgt av årlige utførelsesplaner, og ytterligere delt inn i fire måneders produktutgivelsesplaner, som gir informasjon om to ukers sprintplaner. Produkter, funksjoner og feilrettinger distribueres via flere utgivelseskjøretøy for å dekke ulike kundebehov, inkludert tre store årlige utgivelser, to ukentlige utgivelser og daglige utgivelser.

Produktivitet er avgjørende med tanke på vår skala. Vi bruker SPACE-rammeverket til å måle produktivitet effektivt, støttet av et omfattende sett målinger fra Engineering 360-systemet. Vi fokuserer også på å forbedre verktøy og opplevelser for våre interne utviklere for å effektivisere utviklingslivssyklusen, med investeringer i agentiske opplevelser og AI, arbeidsflyt, byggeverktøy, utviklingsoppsett, sikrere utgivelser og sikkerhetstjenester som gir betydelige fordeler.

Til slutt har Salesforce Platform gjennomgått en bemerkelsesverdig transformasjon de siste fem årene, som har utviklet seg fra en banebrytende plattform for flere leietagere til en klarert, integrert, agentbasert og datastyrt plattform som leverer en rekke programmer og tjenester i det området de velger. Denne utviklingen ble drevet av behovet for å løse nye utfordringer som økningen av offentlige skyleverandører, økende krav til forskrifter og fremskritt i generativ AI og maskinlæring.

Introduksjonen av Hyperforce, Data 360 og Agentforce har betydelig forbedret plattformens evner, og sikret at den forblir i forkant av innovasjon, samtidig som Trust og pålitelighet opprettholdes. Den vellykkede overføringen av flertallet av kundene våre til denne nye plattformen understreker oppfinnsomheten og engasjementet til våre ingeniører.

Etter hvert som vi fortsetter å innovere og tilpasse oss til skiftende markedsbehov, er Salesforce Platform godt posisjonert for å støtte neste generasjons programmer og kundebruksområder, noe som bekrefter vår forpliktelse til kundesuksess og teknologisk dyktighet.