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Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

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La gestion des données Salesforce peut être simplifiée grâce à la migration des pièces jointes vers AWS S3. Découvrez comment!

Le défi : Stockage des pièces jointes Salesforce

La défis : Stockage des pièces jointes Salesforce

Salesforce est une puissante plate-forme de gestion de la relation client (CRM) qui stocke une grande quantité de données, y compris des pièces jointes telles que des documents, des images et des fichiers. Ces pièces jointes sont souvent essentielles aux opérations commerciales et peuvent s’accumuler rapidement, consommant une quantité importante d’espace de stockage dans Salesforce. Cette situation peut entraîner des coûts opérationnels accrus et une réduction des performances du système.

Migration vers AWS S3

Une solution possible consiste à migrer les pièces jointes Salesforce vers Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3) tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. Cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système. Cependant, cette tâche peut être complexe et nécessite une planification et une exécution minutieuses. Heureusement, il existe des outils qui peuvent faciliter le processus de migration.

Test avec Informatica IICS et Python

Informatica IICS est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de migrer facilement des données entre différents systèmes. Il offre une variété de fonctionnalités, notamment la possibilité de migrer des pièces jointes Salesforce vers AWS S3. De plus, il est possible d’utiliser Python pour automatiser le processus de migration. En combinant ces deux outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files.

Test avec Informatica IICS et Python

Pour tester la migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3, vous pouvez utiliser Informatica IICS et Python. Tout d’abord, vous devez configurer votre compte AWS et créer un bucket S3. Ensuite, vous pouvez utiliser Informatica IICS pour configurer le flux de données entre Salesforce et S3. Une fois que le flux est configuré, vous pouvez utiliser Python pour automatiser le processus de migration. Vous pouvez également utiliser Python pour tester le flux et vérifier que les données sont bien migrées vers S3. Une fois le test terminé, vous pouvez mettre en production le flux et commencer à migrer les pièces jointes Salesforce vers AWS S3.

Conclusion

La migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3 peut être un processus complexe et fastidieux. Heureusement, il existe des outils tels qu’Informatica IICS et Python qui peuvent faciliter le processus. En combinant ces outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. De plus, cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système.

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How Carbon Uses PrestoDB With Ahana to Power Real-Time Customer Dashboards

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The author, Jordan Hoggart, was not compensated by Ahana for this review.

The Background

At the base of Carbon’s real-time, first-party data platform is our analytics component, which combines a range of behavioral, contextual, and revenue data, which is then displayed within a dashboard in a series of charts, graphs, and breakdowns to give a visual representation of the most important actionable data. Whilst we pre-calculate as much of the information as possible, there are different filters that allow users to drill deeper into the data, which makes querying critical.

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Introducing Wormhole: Fast Dockerized Presto and Alluxio Setups

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Just like a real wormhole, this tool is all about speed.

This blog introduces Wormhole, an open-source Dockerized solution for deploying Presto and Alluxio clusters for blazing-fast analytics on file system (we use S3, GCS, OSS). When it comes to analytics, generally people are hands-on in writing SQL queries and love to analyze data that resides in a warehouse (e.g. MySQL database). But as data grows, these stores start failing and there arises a need for getting the faster results in the same or a shorter time frame. This can be solved by distributed computing and Presto is designed for that. When attached to Alluxio, it works even more, faster. That’s what Wormhole is all about.

You may also enjoy:  Alluxio Cluster Setup Using Docker

Here is the high-level architecture diagram of solution:

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What is AWS S3 Intelligent Tiering?

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Amazon Simple Storage Service, better known as AWS S3, is one of the oldest and most widely-used solutions from Amazon Web Services. S3 is designed to store terabytes of customer data with high availability and scale. Prior to AWS S3 Intelligent Tiering, Amazon Cloud users had access to four storage class options:

  1. Standard – Designed for frequently accessed data.
  2. Standard-IA – Designed for long-lived, infrequently accessed data.
  3. One Zone-IA – Designed for long-lived, infrequently accessed, non-critical data.
  4. Glacier – Designed for long-lived, infrequent accessed, archived critical data.

The issue here is that access patterns can be different for the different objects. Though customers could build lifecycle policies to move the objects across storage classes, it was challenging to predefine the most appropriate storage class(s) because of the unpredictable nature of application adoption and usage. Even in scenarios where access frequency is known, customers may forget to make the proper class adjustments to optimize their budget.

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