Hola!

Aquí les dejo un video que hice para mostrar cómo se configura la alta disponibilidad (mirroring) en IRIS en un ambiente docker, el video esta completamente en español y los archivos necesarios estarán en mi Github.

El video en YouTube en https://youtu.be/rBdiTxavWmU

https://github.com/I-am-seven/iris-mirroring-video

Espero les sea de Utilidad!

Joel

Antecedentes

¡Hola Comunidad!

Caso de Uso: tenemos acceso a datos remotos; vía JDBC o vía ODBC desde IRIS, y queremos presentar la información en un Dashboard, pero no deseamos o no podemos migrar dicha información a IRIS.

Alternativa: Tomamos ventaja de la conexión al origen de Datos, usamos "Linked Tables" de IRIS, luego podemos realizar el análisis a estos datos y presentarlos finalmente en un Dashboard.

Para este ejemplo vamos a realizarlo en este escenario:

Últimamente me han preguntado en varias ocasiones cómo hacer que el Framework Laravel funcione con InterSystems IRIS Data Platform. Ha pasado un tiempo desde la publicación de este anuncio sobre Laravel e InterSystems Caché. En este artículo mostraremos unas breves instrucciones sobre cómo configurar un proyecto Laravel para usarlo con InterSystems IRIS a través de ODBC.

¿Qué es Laravel?

YASPE es el sucesor de YAPE (Yet Another pButtons Extractor). YASPE ha sido escrito desde cero con muchos cambios internos para facilitar el mantenimiento y añadir mejoras.

Funcionalidades de YASPE:

• Analizar y representar gráficamente los archivos de InterSystems Caché pButtons e InterSystems IRIS SystemPerformance para un rápido análisis de rendimiento de las métricas de IRIS y del Sistema Operativo.
• Facilitar un análisis profundo, creando gráficos tanto ad-hoc como combinando métricas de IRIS y del Sistema Operativo con la opción "Pretty Performance".
• La opción "System Overview" te ahorra tener que buscar en los archivos SystemPerformance detalles del sistema u opciones de configuración comunes.

YASPE está escrito en Python y está disponible en GitHub como código fuente o para contenedores Docker en:

• https://github.com/murrayo/yaspe

¡Hola desarrolladores! Quería compartir hoy un ejemplo muy interesante por parte de Tani Frankel. Se trata de una aplicación sencilla sobre la utilidad SystemPerfomance.

Repasando nuestra documentación sobre la rutina de monitorización ^SystemPerformance (conocida como ^pButtons en versiones anteriores a IRIS), un cliente me dijo «Entiendo todo esto pero ojalá fuese más simple, más sencillo para definir perfiles y gestionarlos, etc.».

Entonces pensé que sería interesante como ejercicio facilitar una pequeña interfaz para hacer esas tareas más sencillas.

El primer paso era envolver en una API basada en clases la rutina actual de ^SystemPerformance.

Puede que lo sepáis, pero IRIS es una base de datos con la capacidad de ejecutar código.

La parte de ejecución de código se llama Servidor de Aplicación.

Actualmente IRIS permite dos lenguajes de forma nativa: ObjectScript y Python.
Ejecutar código está bien, pero saber cómo organizarlo es aún mejor.

¡Hola a todos!

En una reciente actualización de MessageViewer @Henrique Dias y yo propusimos una nueva manera de visualizar mensajes en IRIS Interoperability. En esa actualización, intentamos dar a los usuarios una visualización basada en un diagrama de secuencia UML. Tenéis más information en el artículo anterior.

Para conseguir los complicados cálculos geométricos necesarios para realizar ese diagrama, usamos mermaid, una extraordinaria librería JavaScript open source. Y lo que me gustaría compartir con vosotros en este artículo es cómo utilizar esa librería. Me centraré solo en el diagrama de secuencia, pero estad seguros de que la librería permite hacer mucho más.

Mermaid utiliza una sintaxis inspirada en Markdown para definir los diagramas. Es super intuitivo, por eso es mejor mostraros un ejemplo en lugar de escribir un montón de texto aburrido:

Durante las últimas semanas, el equipo de Solution Architecture (Soluciones de Arquitectura) ha estado trabajando para terminar la carga de trabajo de 2019: esto incluyó la creación del código abierto de la Demostración de Readmisiones que llevó a cabo HIMSS el año pasado, para poder ponerla a disposición de cualquiera que busque una forma interactiva de explorar las herramientas proporcionadas por IRIS.

¡Hola desarrolladores!

Podéis publicar vuestras aplicaciones en Open Exchange y aparecerán en la Galería de aplicaciones. El proceso de publicación es el siguiente:

1. Inicia sesión en Open Exchange
2. Escribe la descripción de la aplicación
3. Envía la aplicación para su aprobación
4. ¡Hecho!

Os explico los detalles más abajo.

Este artículo es una continuación de este otro sobre cómo migrar de bases de datos populares (como PostgreSQL y MySQL) a IRIS.

Utilizaremos los mismos procedimientos utilizados para migrar desde PostgreSQL. Sin embargo, verás que es aún más fácil ya que los tipos de datos en MySQL son muy similares a los de IRIS. Por eso no necesitaremos crear reglas de transformación en las columnas.

Obtención de los datos de muestra para realizar el proceso de migración

En Github es posible descargar un proyecto de Docker Compose para crear y ejecutar 2 bases de datos:

• Source Database (Base de datos de origen): Instancia Docker de la base de datos ejemplo MySQL.
• Target Database (Base de datos objetivo): Instancia Docker de InterSystems IRIS con un esquema preparado para recibir la base de datos de origen.

¡Hola Desarroladores!

IRIS External Table es un proyecto de código abierto de la comunidad de InterSystems, que permite utilizar archivos almacenados en el sistema de archivos local y almacenar objetos en la nube como AWS S3 y tablas SQL.

¡Hola desarrolladores!

Para mí, una de las peores cosas de ObjectScript es tener que escribir la sentencia ##class(Class).Method() para llamar a un método de clase en código o en un terminal. Incluso envié una idea para simplificarlo en ObjectScript.

¡Pero! Hay una nueva funcionalidad en VSCode ObjectScript que acaba de ser añadida al plugin - ¡Copy Invocation!

Acabo de redactar un ejemplo rápido para ayudar a un colega a cargar datos en IRIS desde R usando RJDBC y pensé que sería útil compartirlo aquí para futuras consultas.

Fue bastante sencillo, aparte de que a IRIS no le gusta el uso de puntos "." en los nombres de las columnas; la solución alternativa es simplemente renombrar las columnas. Alguien con más conocimientos que yo en R seguramente pueda ofrecer un enfoque más amplio

# Es necesario un valor válido para el JAVA_HOME antes de cargar la librería (RJDBC)
Sys.setenv(JAVA_HOME="C:\\Java\\jdk-8.0.322.6-hotspot\\jre")
library(RJDBC)
library(dplyr)

# Conexión a IRIS – se requiere la ruta a la librería JAR de InterSystems JDBC JAR de tu instalación
drv <- JDBC("com.intersystems.jdbc.IRISDriver", "C:\\InterSystems\\IRIS\\dev\\java\\lib\\1.8\\intersystems-jdbc-3.3.0.jar","\"")
conn <- dbConnect(drv, "jdbc:IRIS://localhost:1972/USER", "IRIS Username", "IRIS Password")
dbListTables(conn)

# Para mayor confusión, cargar el dataset de IRIS:)
data(iris)

# A IRIS no le gustan los puntos "." en el nombre de las columnas, así que los renombramos. (Probablemente se pueda codificar de una forma más genérica, pero no soy muy bueno con R.)
iris <- iris %>% rename(sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width, petal_length = Petal.Length, petal_width = Petal.Width)

# dbWriteTable/dbGetQuery/dbReadTable funcionan
dbWriteTable(conn, "iris", iris, overwrite = TRUE)
dbGetQuery(conn, "select count(*) from iris")
d <- dbReadTable(conn, "iris")