Salesforce Spiff의 데이터 최적화 및 성능 정보

디자이너 및 커미션 엔진

디자이너와 커미션 엔진은 기본적으로 유사하지만 다른 목적을 수행합니다. 디자이너는 커미션 엔진을 사용하여 스프레드시트와 마찬가지로 실시간으로 계산 결과를 표시합니다. 커미션 엔진은 각 문에 할당된 고정된 메모리 및 시간을 사용하여 문을 분리적으로 계산합니다.

이 표는 각각의 주요 특성을 보여줍니다.

디자이너는 커미션 엔진보다 낮은 메모리 및 처리 제한 하에서 작동하므로 디자이너의 시간 초과는 조사 및 최적화에 유용한 신호이지만, 항상 문 계산에 실패하는 것은 아닙니다. 소규모 구성의 경우 디자이너의 시간 초과는 경우에 따라 같은 논리가 문 규모에서 어려움을 겪게 됩니다. 더 크거나 더 복잡한 계획의 경우 등가 문이 계산되더라도 디자이너 시간 초과가 발생할 수 있습니다.

문이 메모리 또는 시간 할당을 초과하면 Salesforce 지원에 문의하여 자원 증가를 요청하거나 계획 논리 및 데이터 필터를 최적화하는 두 가지 경로를 사용할 수 있습니다. 실제로 자원 증가는 급여 실행 근처에서 문제가 발견된 경우 가장 빠른 해결 방법이 됩니다. 최적화는 기본 원인을 해결하며 자원 증가만으로 문제를 해결하지 못할 경우 또는 내역서 자원 소비를 줄이는 장기 전략으로 권장되는 팔로우업입니다.

예를 들어, sum() 함수를 사용하여 담당자의 모든 마감된 기회에서 연간 반복 매출(ARR)을 집계하는 기회 개체에 계산된 필드를 작성한다고 가정해 보겠습니다. 2년 내역이 있는 단일 담당자에 대해 디자이너에서 내역을 미리 볼 때 계산 시간이 초과됩니다. 디자이너에서 시간 초과가 발생할 경우 커미션이 단일 실행으로 전체 담당자 집단에 대한 내역서를 처리할 때 커미션에 동일한 문제가 발생합니다(확실히 대규모). 수정을 최적화하기 전에 프로덕션으로 전환하십시오. sum() 필드에서 추적을 해제하거나 별도의 워크시트 계산으로 캡슐화하거나 전체 내역 스캔을 필터링된 데이터 범위로 대체합니다.

팁 프로덕션으로 롤아웃하기 전에 디자이너에서 복잡한 계산을 테스트합니다. 디자이너의 시간 초과는 논리 및 데이터 필터를 조사하는 신호이지만, 문 계산 성공은 프로덕션 벤치마크입니다. 더 큰 계획의 경우 문이 올바르게 계산된 경우에도 디자이너 시간 초과가 유지될 수 있습니다.

최적화 노력을 집중할 위치

Spiff의 성능 향상은 데이터가 시스템에 들어오는 방법, 논리 계획이 해당 데이터를 처리하는 방법, 문서 페이지에 표시되도록 구성된 필드와 같은 세 가지 영역에서 이루어집니다. 세 가지를 모두 해결하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

다음 세 가지 계층 전반에 걸쳐 최적화 노력을 집중합니다.

• 데이터 레이어. 데이터 필터를 최적화하고, 소스 시스템에서 업스트림 필터링을 통해 레코드 볼륨을 줄이고, 개체 간의 스키마 및 관계를 이해합니다. Salesforce Spiff에서 데이터 필터 성능 최적화 및 업스트림 데이터 변경 사항을 통해 커미션 엔진 부하 줄이기를 참조하십시오.
• 계획 논리 레이어. 계산을 캡슐화하고, 필요하지 않은 곳에서 추적을 비활성화하고, 하드 코딩된 값 또는 복잡한 중첩된 수식 대신 조회 테이블 및 동적 논리를 사용합니다. Salesforce Spiff 계산에서 캡슐화 사용 및 Salesforce Spiff에서 조회 테이블 및 동적 논리 사용을 참조하십시오.
• 문서 페이지 구성. 내역서 페이지의 필드를 담당자가 적극적으로 확인해야 하는 필드로 제한하고 담당자 대면 보기에서 임시 계산 및 진단 필드를 제거합니다. 커미션 엔진은 계산 경로에서 엔진에 발생하지 않는 필드 등 모든 문에 대해 표시되는 모든 필드를 실행합니다.

성능 원칙

구현 전반에 걸쳐 다음 지침에 유의하십시오.

• 첫날에 최적화를 시작하고 정기적으로 다시 방문하십시오. 성능 개선 사항을 기존 구성에 다시 맞추는 것은 처음부터 구축하는 것보다 어렵습니다. 계획 논리와 데이터 용량은 시간에 따라 변경되므로 초기 구현뿐만 아니라 정기적인 계획 서비스 점검 주기에 성능 검토를 구축합니다.
• 엔진에 도달하기 전에 데이터를 통합하고 집계합니다. 담당자가 수백 또는 수천 개의 개별 레코드가 아닌 의미 있고 관리 가능한 일련의 의무를 수행할 수 있도록 데이터를 구조화합니다. 데이터를 동기화하기 전에 업스트림에 집계하고 통합하면 담당자와 커미션 엔진 모두에 대한 복잡성이 줄어듭니다. 스피프에 동기화되는 데이터를 제어하는 특정 기술은 Salesforce 스피프에서 데이터 필터 성능 최적화를 참조하십시오.
• 시간에 따른 데이터 용량을 이해합니다. 실행 시 제대로 작동하는 구성은 레코드 수가 증가함에 따라 저하될 수 있습니다. 데이터 팀과 함께 보관을 계획하고 예상 볼륨을 검토합니다.
• 내역서 페이지 필드를 담당자에게 필요한 항목으로 제한합니다. 문 페이지에서 선택한 모든 필드는 계산 경로에 도달할지 여부와 상관없이 모든 문에 대해 엔진에서 실행됩니다. 담당자 보기에서 임시 계산 및 내부 추적 필드를 제거합니다.
• 목적을 충족하는 경우에만 추적을 설정합니다. 추적은 데이터를 저장하고 메모리 및 계산 시간을 소비합니다. 담당자가 내역서에서 확인해야 하는 필드 또는 Comp 관리자가 보고해야 하는 필드에 대해 활성화합니다. 중간 계산, 관계 이동 및 담당자 보기 또는 내보내기에 표시할 필요가 없는 필드에 대해 해제합니다.
• 하드 코딩된 값은 피하십시오. 워크시트 필드에 변수 금액을 저장하고 조회 테이블을 사용하여 비즈니스 규칙이 변경되면 논리를 유지 관리할 수 있습니다.