Salesforce Big Objects Nedir?

Salesforce organizasyonunuzun performansı düşüyor, raporlar yavaşlıyor ve depolama maliyetleri kontrolden çıkıyorsa, muhtemelen milyonlarca eski kayıt sistem kaynaklarınızı tüketiyor demektir. Çoğu adminin fark etmediği nokta ise, bu soruna yerleşik bir çözümün var olmasıdır. Big Objects teknolojisi, büyük veri hacimlerini standart Object’lerden izole ederek sistem performansını korurken uyumluluk gereksinimlerini de karşılamaktadır.

Salesforce Big Objects Nedir ve Neden Önemlidir?

Salesforce Big Objects milyarlarca kayıt depolayabilen ve standart Salesforce depolama limitlerini aşan özel bir veri yapısıdır. Geleneksel Custom Objects’in aksine, Big Objects özellikle büyük hacimli, sık erişilmeyen ancak saklanması gereken veriler için tasarlanmıştır.

Satış aktiviteleri, müşteri etkileşimleri, sistem logları ve uyumluluk gereklilikleri milyonlarca kayıt üretebilmektedir. Standart Salesforce Objects bu veri yığınını verimli şekilde yönetemezken, Big Objects bu soruna çözüm sunmaktadır.

Büyük organizasyonlarda, özellikle finans ve sağlık sektörlerinde, yasal düzenlemeler nedeniyle veriler yıllar boyunca saklanmak zorundadır. Big Objects bu uyumluluk ihtiyaçlarını karşılarken sistem performansını korumaktadır. Ayrıca veri analitik çalışmalarında geçmiş trendlerin incelenmesi için büyük veri setlerine ihtiyaç duyulmaktadır.

Salesforce Big Objects’in temel avantajları arasında maliyet etkinliği, yüksek performans ve sınırsız depolama kapasitesi bulunmaktadır. Standard Object Storage’a kıyasla önemli ölçüde daha ekonomik olan bu çözüm, organizasyonların IT bütçelerinde önemli tasarruf sağlamaktadır.

Salesforce Big Objects vs. External Objects: Temel Farklar

İki farklı büyük veri çözümünün karşılaştırılması, doğru teknoloji seçimi için kritik önem taşımaktadır. Aşağıdaki tablo, Big Objects ve External Objects arasındaki temel farkları özetlemektedir:

External Objects, harici veri kaynaklarına gerçek zamanlı erişim sağlarken, Big Objects Salesforce ekosistemine entegre şekilde büyük veri depolamaktadır. Veri güvenliği açısından Big Objects, Salesforce’un yerleşik güvenlik modelinden faydalanırken, External Objects harici sistem güvenlik politikalarına bağımlıdır.

Performans açısından değerlendirildiğinde, Big Objects önceden tanımlanmış indexler sayesinde milyarlarca kayıt arasında hızlı sorgulamaya izin vermektedir. External Objects ise network latency ve harici sistem kapasitesine bağlı olarak değişken performans gösterebilmektedir.

Salesforce Big Object Nasıl Oluşturulur?

Big Object oluşturma süreci dikkatli planlama gerektirmektedir. Platform, yanlış tasarım kararlarının sonradan düzeltilmesine izin vermediği için başlangıçta doğru adımların atılması kritiktir.

İlk adım, veri gereksinimlerinin detaylı analiz edilmesidir:

• Depolanacak veri türlerinin belirlenmesi.
• Sorgu paternlerinin tanımlanması.
• Performans gereksinimlerinin hesaplanması.
• Tutma politikalarının oluşturulması.
• Access control stratejilerinin geliştirilmesi.

İkinci aşama, teknik tasarım sürecidir:

• Primary Index alanlarının seçilmesi.
• Field yapısının optimize edilmesi.
• Data load stratejisinin planlanması.
• Query optimizasyonu yaklaşımlarının belirlenmesi.

Setup menüsünden Big Objects bölümüne erişilerek yeni Object oluşturulabilmektedir. Developer Console veya Metadata API kullanımı daha gelişmiş senaryolar için tercih edilmektedir. Index tanımlaması geri alınamaz bir işlem olduğu için bu adımda ekstra dikkat gerekmektedir.

Data loading süreci Bulk API veya Batch Apex kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Single record insert operasyonları Big Objects için uygun değildir ve performans sorunlarına neden olmaktadır.

Salesforce Big Objects Uygulama Stratejileri 

Başarılı Big Objects kurulumu için dört temel strateji vardır. Bu yaklaşımlar farklı iş senaryolarında test edilmiş ve optimize edilmiş çözümlerdir.

Veri Arşivleme Stratejisi kapsamında, aktif olmayan kayıtlar Big Objects’e taşınarak ana sistemde yer açılmaktadır:

• Sadece kritik alanlar (ID, Status, Timestamp) korunmaktadır.
• Composite index (RecordId + ClosedDate) optimal sorgu performansı sağlamaktadır.
• Zamanlanmış batch job’lar yaşlanma mantığına göre otomatik taşıma gerçekleştirmektedir.
• Orijinal kayıtlar ana tablodan temizlenerek depolama maliyeti optimize edilmektedir.
• Tutma politikası iş kurallarına göre özelleştirilebilmektedir.

Aktivite Loglama Stratejisi büyük hacimli sistem olaylarını verimli şekilde yakalar:

• Temel alanlar (UserId, EventType, Timestamp, Metadata) minimal şema tasarımı sağlar.
• Zamana dayalı indexleme hızlı filtreleme ve toplama işlemlerine imkan verir.
• Parçalı veri yükleme yüksek hacimli akışları yönetir.
• JSON payload alanları esnek veri yapısı sunar.
• Otomatik temizlik job’ları depolama büyümesini kontrol eder.

Değişim İzleme Stratejisi kayıtların zaman içindeki gelişimini takip eder:

• Snapshot alanları iş açısından kritik özellikleri yakalar.
• Delta yakalama mekanizması sadece değişen değerleri depolar.
• Zamanlanmış snapshot job’ları düzenli aralıklarla mevcut durumu korur.
• Geçmiş trend analizi uzun dönemli pattern tanımaya olanak sağlar.

Staging Area Stratejisi harici verinin Salesforce’a entegrasyonu sürecini optimize eder. Ham veri önce Big Objects’e iner, böylece dönüştürme ve doğrulama süreçlerinin izole ortamda gerçekleşmesini sağlar.

Big Objects Performans İyileştirmesi ve En İyi Uygulama Prensipleri

Salesforce Big Objects performans iyileştirmesi, stratejik planlama ve taktiksel yürütmenin birleşimini gerektirir. Platform’un benzersiz özellikleri geleneksel veritabanı optimizasyon yaklaşımlarından farklı metodoloji talep eder.

Index Öncelikli Tasarım Yaklaşımı tüm Big Objects uygulamalarının temelini oluşturur:

• Sorgu gereksinimleri kurulum öncesi kapsamlı şekilde analiz edilmelidir.
• Composite index alan sırası sorgu seçiciliğine göre optimize edilmelidir.
• Text alanlar indexten hariç tutularak depolama verimliliği artırılmalıdır.
• Maksimum 5 alan sınırı göz önünde bulundurularak öncelikli alanlar seçilmelidir.
• Index değişikliği imkansız olduğu için başlangıç tasarımı kritik önem taşır.

Şema Verimlilik İlkeleri depolama maliyetini minimize ederken işlevselliği korur:

• Alan seçimi “olmazsa olmaz” ve “olsa iyi olur” kriterlerine göre yapılmalıdır.
• Veri tipi seçimi depolama optimizasyonunu öncelemelidir.
• Büyük metin alanları performans düşüşüne neden olduğu için kaçınılmalıdır.
• Referans alanları join gereksinimini ortadan kaldırmak için kopyalanabilir.

Bulk İşlem Optimizasyonu yüksek hacimli veri işleme için gereklidir:

• Bulk API batch boyutu 10.000 kayda optimize edilmelidir.
• Tek kayıt ekleme/güncelleme işlemleri kesinlikle yasaktır.
• Paralel işleme birden fazla batch’i eş zamanlı çalıştırabilir.
• Hata yönetim mekanizması başarısız batch’leri izole ederek yeniden deneme mantığı kurmalıdır.
• Throttling mekanizması platform limitlerine uymalıdır.

Async Sorgu Uygulaması büyük sonuç setlerini yönetmek için zorunludur. Synchronous sorgular Big Objects’te desteklenmez. JobInfo polling mekanizması sonuç kullanılabilirliğini takip eder. Sorgu timeout’ları büyük veri seti işlemeye imkan verecek şekilde ayarlanmalıdır.

Harici Analytics Entegrasyonu Big Objects’in analitik potansiyelini açığa çıkarır. Data lake export’u gelişmiş analytics kabiliyeti sağlar. BI tool entegrasyonu gerçek zamanlı dashboard’ları mümkün kılar. ETL pipeline’ları zamanlanmış extraction’ı otomatikleştirir.

Platform sınırları proaktif şekilde yönetilmelidir. Günlük 100GB limiti bulk işlemlerini kısıtlayabilir. API call limitleri yüksek frekanslı erişim paternlerini sınırlar. Governor limitleri özellikle büyük ölçekli işlemlerde dikkatle izlenmelidir.

Salesforce Big Objects İçin Kritik Tasarım Kararları

Mimari kararları Big Objects’in uzun dönemli başarısını belirler. Index tasarımından alan seçimine kadar her karar platform performansını doğrudan etkiler. Primary index konfigürasyonu geri alınamaz bir karardır. Composite index alanları sorgu paternlerine göre dikkatle seçilmelidir. Tarih alanları genellikle aralık sorguları için gereklidir. ID alanları tam eşleşme aramalarını mümkün kılar. Metin alanları indexte kaçınılmalıdır çünkü önemli depolama yükü yaratır.

Veri yükleme mimarisi batch odaklı yaklaşım gerektirir. Bulk API optimal throughput sağlarken tek kayıt işlemleri kaçınılmalıdır. Hata yönetim mekanizması başarısız kayıtları ayrı süreçte yeniden denemelidir.

Sorgu optimizasyon stratejisi indexli alanlar üzerinden filtrelemeyi zorunlu kılar. Full table scan’ler Big Objects’te pratik değildir ve timeout’a sebep olur. 

Sürdürülebilir Big Objects Yönetimi

Uzun dönemli Big Objects başarısı proaktif yönetim yaklaşımı gerektirir. İlk kurulumdan sonra devam eden bakım stratejisi platform’un sağlıklı çalışmasını garanti eder.

Aşamalı Büyüme Yaklaşımı riski azaltırken öğrenme fırsatı sağlar:

• Pilot uygulama temsili veri örneğiyle başlar.
• Performans benchmark’ları production yükünden önce kurulur.
• Sorgu paternleri gerçek dünya senaryolarında doğrulanır.
• Monitoring baseline’ları başlangıç veri setiyle kalibre edilir.
• Ölçeklendirme stratejisi kademeli hacim artışını planlar.

Kapsamlı Dokümantasyon Stratejisi gelecekteki bakımı kolaylaştırır:

• Index alan seçim gerekçesi iş bağlamıyla belgelenir.
• Veri model kararları mimari gerekçeyle açıklanır.
• Tutma politikaları uyumluluk gereksinimleriyle hizalanır
• Salesforce workflow automationları (iş akışı otomasyonları) sorun giderme bilgisiyle desteklenir.
• Değişiklik yönetim süreci Big Objects modifikasyonlarını yönetir.

Proaktif Depolama Yönetimi maliyet kontrolü ve performans bakımı sağlar. Düzenli temizlik programları kurallara göre ayarlanır. Depolama kullanım izleme kapasite planlamasını destekler. Arşiv stratejisi yaşlanan veriyi maliyet etkin çözümlere taşır.

Veri kalitesi izleme devam eden doğrulama süreçlerini içerir. Otomatik veri bütünlüğü kontrolleri bozulmayı erken tespit eder. Performans izleme sürekli optimizasyona imkan verir. Sorgu yürütme süreleri trend analizi için takip edilir. Kaynak kullanım paternleri kapasite planlamasında kullanılır. Throughput metrikleri sistem sağlığını gösterir.

Big Objects ile Geleceğin Veri Mimarisini Şekillendirin

Salesforce Big Objects kurumsal veri yönetiminde paradigma değişimini temsil etmektedir. Doğru strateji ve uygulama ile milyarlarca kayıt saklarken sistem performansınızı artırabilir, maliyetleri optimize edebilir ve uyumluluk gereksinimlerinizi sorunsuzca karşılayabilirsiniz.

Bir önceki yazımıza göz atın: “Salesforce Model Context Protocol (MCP) Nedir?”