36、Salesforce 部署全解析:从基础到高级工具

Salesforce 部署全解析:从基础到高级工具

1. 元数据 API 与组织配置

元数据 API 支持多种元数据类型,具备动态逻辑的工具能支持更多类型,而缺乏此逻辑的工具则可能落后,仅支持有限的元数据子集。对于无法通过元数据 API 部署的组织配置,通常需手动设置。不过,像 Copado 和 AutoRABIT 这类工具,借助 Selenium 自动化技术,可动态登录并检查或更改组织配置。Selenium 一般用于 UI 测试,这种自动化方式能实现组织设置更改的自动传播。

Salesforce DX 带来了一些新功能,如沙盒克隆,可将一个沙盒的所有配置(和数据)复制到另一个沙盒;临时组织定义文件能让开发者定义超出元数据 API 范围的临时组织功能;即将推出的组织形状和临时组织快照也提供了类似沙盒克隆的功能。但这些功能主要用于新组织的配置,并非实际的部署操作。

元数据 API 是核心机制,它既赋予了其他工具能力,也对其进行了限制。所有工具都基于元数据 API 提供不同的用户界面和元数据存储处理方式。重要的是,只要有授权,元数据 API 可从任何 Salesforce 组织检索和部署元数据,这使其比变更集更具通用性,尤其适用于拥有多个生产组织的公司。

2. 使用包进行部署

打包是将离散的代码和配置集合整合为一个包。Salesforce 提供了几种不同类型的包,包括经典非托管包、经典托管包、第二代托管包和解锁包。本书主要关注解锁包。虽然这些包的创建方式和特性有所不同,但都能创建以 04t 开头的包版本,并通过包安装 URL(如 https://login.salesforce.com/packaging/installPac

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”,基于IEEE33节点系统,利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电与电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型,上层优化电网运行经济性与稳定性,下层优化用户充电成本与便利性,通过YALMIP等工具求解,兼顾系统安约束与用户需求响应。同时,文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源,涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向,形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响;②构建双层优化调度模型并实现求解;③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证与论文复现;④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源与技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,重点学习双层优化建模思路与Matlab实现方法,同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例,提升综合科研能力。
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