本指南演示了如何在现有的 Salesforce 环境中利用高级人工智能（AI）功能来获得关于客户的更有价值的见解。您可以将 Salesforce 的用户友好型界面与 AWS 强大的数据存储和处理功能无缝集成。借助本指南，您可以安全地上传任何类型的文档以在 AWS 上存储。然后，AWS 人工智能服务将自动处理这些文档，将音频和视频转换为文本，从图像中创建可读文档，提取关键细节，同时编辑个人数据，并分析视觉效果。通过将 Salesforce 的优势与 AWS 高级人工智能服务相结合，您可以深入了解客户的需求、行为和偏好，而这一切都在您现有的 Salesforce 工作流中实现。

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Well-Architected 支柱

当您在云中构建系统时，AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool，您可以通过回答每个支柱的一组问题，根据这些最佳实践来检查您的工作负载。

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

  • 本指南实施模块化、敏捷和解耦架构，与 AWS 最佳操作实践保持一致。例如，通过使用 Amazon SNS 主题，可以分解该指南，您可以根据需要添加 Lambda 函数。此外，AWS 人工智能（AI）服务（如 Amazon Transcribe 和 Amazon Rekognition）让您无需管理机器学习（ML）模型和基础设施。

    阅读《卓越运营》白皮书 

  • 无服务器架构的核心优势之一是由 AWS 管理底层基础设施，包括网络安全。这减轻了保护网络层安全的工作，使您能够专注于保护应用程序和数据的安全。但是，您要负责通过 AWS Identity and Access Management（IAM）管理访问控制。

    默认情况下，存储在 Amazon S3 中的数据使用 Amazon S3 托管密钥（SSE-S3）进行加密，但也可以使用 AWS KMS（SSE-KMS）或客户提供的加密密钥（SSE-C）进行加密。默认情况下拒绝对 Amazon S3 的访问，并阻止所有公共访问。Amazon S3 的访问通过 IAM 授权，您可以为服务或用户定义访问范围和允许的操作。

    此外，本指南将 AWS STS 与 JSON 网络令牌（JWT）授权程序结合使用。这种方法无需在 Salesforce 中存储硬编码 AWS 访问密钥，从而增强了安全性，因为这种访问密钥可能被盗用。取而代之的是，Salesforce 从 AWS STS 获取临时的、权限有限的 IAM 凭证，用于安全地访问 Amazon S3 并与之交互。

    阅读《安全性》白皮书 

  • 本指南通过使用部署在单个区域但跨多个可用区（AZ）运行的无服务器架构，实现高可用性网络拓扑。这消除了因可用区故障造成的风险，这种故障虽然罕见，但却有可能发生。

    将应用程序解耦为各个组件，对应负责单个任务，这样实现了应用程序的可靠性，而 Amazon SNS 对于这种架构的解耦至关重要。如果订阅的端点暂时不可用，Amazon SNS 将根据重试策略重试发送消息。对于无法传送的消息，Amazon SNS 可以使用死信队列（DLQ）来定位消息，以防止消息丢失。

    最后，Amazon CloudWatch 可监控 Lambda 函数，您可以查看请求数量、调用持续时间和错误等指标报告。这有助于跟踪 Lambda 函数的性能和运行状况。如果函数调用因错误而失败，则会自动重试至少三次。

    阅读《可靠性》白皮书 

  • 将单个服务解耦后，每个组件都可以独立工作，并行运行。使用无服务器架构，每个 Lambda 函数都配备了执行任务所需的适量 RAM 和 CPU。而且，使用 Amazon SNS 可以异步调用资源，因此任务一旦完成，就无需等待同步响应。

    阅读《性能效率》白皮书 

  • 使用无服务器架构，您只需为实际使用量付费。Lambda、Amazon SNS 或 Amazon Rekognition 等服务仅在调用和使用这些服务时产生费用。Amazon S3 等服务会根据实际使用的数据量收费。而且，使用无服务器服务，架构可以灵活扩缩以满足需求，而无需过度配置资源。

    阅读《成本优化》白皮书 

  • 通过调整了大小并能够避免过度空闲的瞬态资源，本指导最大限度地减少了能耗和硬件浪费。例如，只在需要时按需调用 Lambda 函数，而不是提前预置即使在未使用时也持续运行的服务器。为每个函数单独配置了完成它们的指定任务所需的最佳内存量和 CPU 容量，因此避免了资源过度预置。通过在工作负载到达时动态分配适当的计算能力，并在使用之后终止这些资源，Lambda 消除了空闲服务器的资源浪费。

    阅读《可持续性》白皮书 

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