Preguntas frecuentes de InterSystems

En el siguiente ejemplo, un archivo de imagen se codifica en una cadena Base64 en una propiedad de clase, se guarda, se decodifica la cadena en Base64 y se restaura en otro archivo.

【Classe ejemplo】

Class User.test Extends %Persistent
{
Property pics As %GlobalBinaryStream;
}

【Cuando se importa】

¡Hola Comunidad!

Este es el tercer artículo de la serie sobre arranque de instancias de IRIS con Docker. En esta publicación nos centraremos en el Enterprise Caché Protocol (ECP) o Protocolo de Caché Empresarial.

De manera muy simplificada, ECP permite configurar algunas instancias de IRIS como servidores de aplicaciones y otras como servidores de datos. Encontraréis más información técnica detallada en la documentación oficial.

El objetivo de este artículo es describir:

Como no podía ser de otra manera y fieles a nuestra cita de los viernes, procedemos a publicar las predicciones de la aplicación QuinielaML para la jornada 9ª de Primera División y 10ª de Segunda.

Os recuerdo que QuinielaML está desarrollada sobre InterSystems IRIS haciendo uso de sus capacidades de Machine Learning que proporciona mediante la funcionalidad IntegratedML así como de Embedded Python que permite la captura de datos para entrenar el modelo predictivo.

Aquí tenemos la jornada de este fin de semana:

En el vasto y variado mercado de las bases de datos SQL, InterSystems IRIS destaca como una plataforma que va mucho más allá de SQL, ofreciendo una experiencia multimodelo perfecta, y siendo compatible con un amplio conjunto de paradigmas de desarrollo. Especialmente el avanzado motor objeto-relacional ha ayudado a organizaciones a utilizar el enfoque de desarrollo más adecuado para cada una de sus cargas de trabajo intensivas en datos; por ejemplo, ingerir datos a través de Objetos y consultarlos simultáneamente mediante SQL. Las Clases Persistentes corresponden a tablas SQL, sus propiedades a columnas de la tabla y se accede fácilmente a la lógica de negocio utilizando Funciones Definidas por el Usuario o Procedimientos Almacenados. En este artículo, nos centraremos un poco en la magia que se encuentra justo debajo de la superficie y discutiremos cómo puede afectar vuestras prácticas de desarrollo e implementación. Esta es un área del producto que tenemos planificado evolucionar y mejorar, así que no dudéis en compartir vuestras opiniones y experiencias en los comentarios al artículo.

¡Volvemos al ataque con la Quiniela! 8ª jornada en Primera y Segunda División y con la QuinielaML deseando resarcirse de los 4 aciertos del pasado fin de semana. Aquí tenemos el boleto de esta jornada:

Y estas son las predicciones para Primera División:

Y ahora para Segunda División:

Recientemente @Anastasia Dyubaylo publico un post (este) en el que mostraba una nueva funcionalidad de IntegratedML para predicciones de series temporales que ya nos presentó @Thomas Dyar en el Global Summit 2023 y me entró la curiosidad de verlo funciona

¡Hola Comunidad!

Para aprender IRIS rápidamente y de forma totalmente autónoma, te ofrezco algunos enlaces que te ayudarán en este precioso paseo en bicicleta lleno de cosas por descubrir:

Preguntas frecuentes de InterSystems

El lenguaje ObjectScript de InterSystems no permite definir métodos con el mismo nombre pero utilizando diferentes argumentos.

En general, se suele clasificar Objectscript como un lenguaje de programación dinámico. En ObjectScript se puede controlar libremente qué argumentos se utilizan cuando se ejecuta un método, así que a diferencia de otros lenguajes como Java, que no son lenguajes de programación dinámicos, no es necesario distinguir estrictamente los métodos por el número de argumentos en la fase de compilación.

El lenguaje ObjectScript, por tanto, no contiene la característica conocida como overloading o sobrecarga como tal.

Como bien sabréis los que seguís habitualmente las publicaciones de nuestra Comunidad, disponemos de una aplicación desarrollada con Angular e IRIS que nos permite obtener estimaciones sobre los resultados de Primera y Segunda División del fútbol español llamada QuinielaML. Pues bien, ¡pongámosla a prueba!

Estos son los partidos que entran en la Quiniela de la 7ª jornada:

Veamos las estimaciones para Primera División de nuestra aplicación:

Este artículo ha sido actualizado con respecto al original en inglés (más antiguo). Los ejemplos que se presentan aquí han sido validados con la última versión de IAM, actualmente la 3.2.1.0-4, y la versión más reciente de InterSystems IRIS, la 2023.2, que es la primera en que ya no se instala por defecto un servidor web.

Este artículo contiene los materiales, ejemplos y ejercicios necesarios para aprender los conceptos básicos de IAM.

Todos los recursos están disponibles en este git: https://github.com/grongierisc/iam-training.

Las soluciones están en esta rama.

No se encuentra el método InstallFoundation (IRIS 2023.2+)

Recientemente se lanzó IRIS 2023.2. Esta versión eliminó este método InstallFoundation de esta clase HS.HC.Util.Installer. Este era un método privado y no estaba documentado. Pero la comunidad lo utilizó ampliamente para instalar el servidor FHIR.

Entonces, si encuentramos este error:

<METHOD DOES NOT EXIST> *InstallFoundation,HS.HC.Util.Installer

En una demostración de nuestro propio servidor FHIR, podremos solucionarlo reemplazando esta línea:

InterSystems FAQ

Puedes evitar este error especificando un objeto de tipo stream como argumento de la función %ToJSON usando durante la generación del string JSON desde el objeto dinámico.

A continuación podéis ver un ejemplo.

Bienvenidos estimados miembros de la Comunidad a la presentación y primera entrega de un pequeño proyecto que demostrará las capacidades de InterSystems IRIS para proporcionar funcionalidades plenas de backup para una aplicación web desarrollada en Angular. Este artículo se limitará a presentar el concepto así como las funcionalidades de InterSystems IRIS utilizadas de un modo general, entrando más en detalle en posteriores artículos.

Continuamos con la serie de artículos relativos a la aplicación de QuinielaML. En este artículo vamos a tratar cómo preparamos los datos en crudo que hemos capturado mediante la funcionalidad de Embedded Python.

¡Bienvenidos a todos!