---
schema_version: "1"
id: 8ba3506be31e74ce517000ef0ea3b56636c07d7c68f2149cf5a220dea87ba912
title: 추가 자료로 시작해 보세요
collection: architect
version: current
locale: ko-kr
portal_url: https://docs.salesforce.com/architect/current/ko-kr/fundamentals/guides/get-started-additional-resources.md
canonical_url: https://architect.salesforce.com/docs/architect/ko-kr/fundamentals/guide/get-started-additional-resources.html
source_site: architect.salesforce.com
content_type: documentation
content_hash: 2796b641470f5462b367be76227b0efc08f83c9bccdbc4a5ef668847cfadf096
products:
  - 기본 사항
  - Architect Site Content Repo
---
# 추가 자료로 시작해 보세요

이 섹션에서는 플로, Apex 및 관련 도구를 비롯한 Salesforce 플랫폼 기능 전반에 걸쳐 모범 사례 및 설계 패턴을 적용하는 방법에 대한 이해를 제공합니다.

## 단계 기반 비동기 프레임워크

## 추가 자원

[Step-Based Aysnc Framework](/docs/architect/ko-kr/fundamentals/guide/step-based-async-framework)는 임의의 단계 수로 비동기 작업을 실행하는 처리 프레임워크입니다. 이 기사는 모든 설계자가 마스터해야 하는 세 가지 필수 영역에 대해 다룹니다.

- **예약 및 호출**: 예약된 Flow와 호출 가능한 Apex를 사용하여 환경 검사 및 오류 처리를 통해 실행을 오케스트레이션, 트리거, 그리고 제어합니다.
- **단계 설계 및 유연성**: Apex, Flow, 커서 기반 처리를 지원하고, 기능 플래그 및 no-op 단계와 같은 구성 가능한 패턴을 포함하는 재사용 가능한 단계 인터페이스를 정의합니다.
- **오케스트레이션 및 실행 엔진**: 단계 프로세서를 활용하여 중앙 집중식 로깅 및 수명 주기 제어를 통해 단계의 순서를 지정하고, 실행, 재시도 및 관리를 수행합니다.

이 기사는 복잡한 프로세스를 중앙 집중식 오케스트레이션, 로깅, 대용량 성능으로 모듈식으로 독립적으로 실행 가능한 단계로 나누는 Salesforce의 확장 가능한 단계 기반 비동기 프레임워크를 제공합니다.

## Salesforce 데이터 동기화

[단계 기반 Aysnc 프레임워크](/docs/architect/ko-kr/fundamentals/guide/data-synchronization)는 Salesfore CRM 분석의 핵심 기능 부분입니다. 이 플랫폼은 대화형 대시보드 및 AI 기반 인사이트를 위한 생태계의 기본 비즈니스 인텔리전스 플랫폼으로, 두 가지 핵심 기능을 통해 외부 시스템과 원활하게 양방향 데이터 이동을 지원합니다. SyncOut 및 SyncIn. CRM Analytics SyncOut은 Salesforce 개체 데이터를 외부 플랫폼으로 푸시하며 전체 및 증분 변경 데이터 수집(CDC) 모드와 내장된 하드 삭제 추적을 지원하여 다운스트림에서 절대적인 데이터 무결성을 유지합니다. 루프를 완료하는 CRM Analytics SyncIn은 Bulk API 2.0을 활용하여 대용량 데이터 집합을 신뢰할 수 있고 효율적으로 수집하여 즉시 운영에 사용할 수 있도록 외부 데이터를 Salesforce 개체로 다시 가져옵니다. 이 문서에서는 Snowflake를 구체적인 예시로 사용하여, 패턴이 어떻게 작동하는지, 언제 사용해야 하는지, 그리고 시작 방법을 설명합니다.

## Salesforce 데이터 가상화

[단계 기반 Aysnc 프레임워크](/docs/architect/ko-kr/fundamentals/guide/data-virtualization)는 Salesforce가 런타임 시 외부 시스템에서 직접 데이터를 쿼리할 수 있도록 해주는 통합 아키텍처 패턴으로, 해당 데이터를 Salesforce 저장소로 복제하거나 복제하지 않아도 됩니다. 데이터를 Salesforce로 이동하는 대신 런타임 시 소스에서 직접 데이터를 쿼리할 수 있게 해줍니다. 사용자는 표준 Salesforce 인터페이스를 통해 실시간 외부 데이터를 볼 수 있습니다. 데이터는 권한 있는 원본 위치를 벗어나지 않습니다. 이 문서에서는 패턴이 작동하는 방법, 사용 시기, 시작 방법을 설명하며, 구체적인 예시로 Snowflake를 사용합니다.

## Field Service의 아키텍처 패턴: 외부 계약자 공유 및 대규모 가시성 최적화

[Field Service의 아키텍처 패턴: Salesforce Field Service에서 외부 계약자 네트워크를 관리하는 두 가지 아키텍처(**영역 기반 공유** 및 **계정 기반 공유**)를 비교하여 대규모 계약자 공유 및 가시성을 최적화합니다](/docs/architect/ko-kr/fundamentals/guide/field-service-contractor-sharing-patterns). 이 가이드는 다음을 다룹니다.

- **계약자 페르소나**: 명명된 계약자, 계약자 회사, 임시 작업자, 그리고 각 페르소나가 적절한 공유 아키텍처를 어떻게 형성하는지에 대해 설명합니다.
- **영역 기반 공유**: 전용 서비스 영역을 기본 보안 경계로 사용하며, 이 접근 방식의 확장성에 따른 트레이드오프에 대해 설명합니다.
- **계정 기반 공유**: 기준 기반 공유 규칙을 사용하여 가시성을 지리적 요소와 분리함으로써, 외부 계약자와 내부 기술자 간에 통합된 리소스 풀을 구성할 수 있습니다.
- **결정 프레임워크**: 경쟁 겹침 및 지리적 독점성을 기반으로 올바른 패턴을 선택하기 위한 결정 트리 및 비교 매트릭스입니다.

이 가이드는 아키텍트가 플랫폼 보안과 예약 성능의 균형을 맞추고, Agentforce 및 Data Cloud로 확장 가능한 기반을 구축할 수 있도록 돕습니다.