Esta vez quiero hablar de algo que no es específico de InterSystems IRIS, pero que creo que es importante si quieres trabajar con Docker y tu máquina de trabajo es un PC o portátil con Windows 10 Pro o Enterprise.

Como probablemente sabes la tecnología de contenedores viene básicamente del mundo Linux y, a día de hoy, es en los hosts que corren Linux donde pueden mostrar su máximo potencial. Los que usamos Windows vemos que tanto Microsoft como Docker han hecho grandes esfuerzos estos últimos años y nos permiten correr contenedores Linux en nuestro sistema Windows de una manera muy sencilla... pero no está soportado para entornos productivos y, aquí viene el gran problema, no es fiable si queremos mantener persistencia de datos fuera del contenedor, en el sistema host,... debido principalmente a las importantes diferencias entre los sistema de archivos de Windows y Linux. Al final el propio Docker for Windows utiliza una pequeña máquina Linux virtual (MobiLinux) sobre la que realmente se levantan los contenedores.... lo hace de forma transparente para el usuario de windows... y de hecho funciona muy bien hasta que, como digo, quieren hacer que tus bases de datos sobrevivan más allá de la vida del contenedor...

En fin,... que me enrollo,... el caso es que muchas veces, para evitar problemas y simplificar, lo que se precisa es de un sistema Linux completo... y, si nuestra máquina es Windows, la única forma de tenerlo es vía una máquina virtual. Al menos hasta que salga WSL2 en Windows 10 en unos meses, pero eso es otra historia.

En este artículo te voy a contar, paso a paso, como instalar un entorno en el que puedas trabajar con contenedores Docker sobre un Ubuntu en tu servidor Windows. Vamós allá...

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¡Hola Comunidad!

El desarrollo de una aplicación web Full-Stack en JavaScript con Caché requiere que se junten los bloques correctos para construirla. Anteriormente, describí cuáles son los pasos básicos para instalar y conectar Node.js con Caché y hacer que sus potentes capacidades como base de datos multimodelo estén disponibles para utilizarse con Node.js. Se puede usar Caché como una base de datos NoSQL, de documentos (¡con acceso único al nivel de la clave!), SQL y base de datos orientada a objetos con Node.js. Cuando desarrolles aplicaciones en JavaScript, verás lo potente que es esta combinación y cómo hace que Caché encaje perfectamente con Node.js.

En la primera parte de esta serie de artículos, mostraré cómo comenzar con el framework React, uno de los entornos más populares y que actualmente es una potente alternativa de librería para el desarrollo front-end. En los siguientes artículos aprenderemos cómo conectar una aplicación web básica con un back-end de Caché.

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Una cuestión muy común es cuál es la configuración ideal para el servidor web Apache HTTPD cuando se utiliza con HealthShare. El propósito de este artículo es describir la configuración inicial recomendada del servidor web para cualquier producto HealthShare.

Como punto de partida, se recomienda la versión 2.4.x (64-bit) de Apache HTTPD. Existen versiones anteriores como la 2.2.x, pero no se recomienda esta versión por rendimiento y escalabilidad de HealthShare.

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Surgió una pregunta en la Comunidad de Desarrolladores de InterSystems sobre la posibilidad de crear una interfaz TWAIN para una aplicación Caché. Hubo varias sugerencias excelentes sobre cómo obtener datos de un dispositivo de imágenes en un cliente web a un servidor y después almacenar estos datos en una base de datos.

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Artículo
· 11 mar, 2021 Lectura de 6 min
Cómo gestionar el espacio en disco en Docker

Quería escribirlo como comentario al artículo de @Evgeny Shvarov. Pero resultó demasiado largo, así que decidí publicarlo por separado.

Imagen que resulta de Docker cuando se limpian todas las imágenes

Me gustaría añadir una pequeña aclaración sobre cómo utiliza Docker el espacio en disco y como limpiarlo. Yo uso macOS, por lo tanto todo lo que explico aplica principalmente a macOS, pero los comandos de Docker se adaptan a cualquier plataforma.

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Spring Boot es el framework de Java más utilizado para crear APIs REST y microservicios. Se puede utilizar para implementar sitios webs o webs ejecutables o aplicaciones de escritorio independientes, donde la aplicación y otras dependencias se empaquetan juntas. Springboot permite realizar muchas funciones, como:

Nota: para saber más sobre SpringBoot, consulta el sitio oficial: https://spring.io/quickstart

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Artículo
· 27 feb, 2020 Lectura de 15 min
Crear OID's SNMP personalizados

Hola Comunidad:

Esta publicación está dedicada a la tarea de supervisar una instancia de Caché usando SNMP. Algunos usuarios de Caché probablemente ya lo hacen de una u otra forma. Hace ya mucho que el paquete de Caché estándar soporta la supervisión por SNMP, pero no todos los parámetros necesarios vienen "listos para usar". Por ejemplo, sería bueno poder supervisar el número de sesiones CSP, obtener información detallada sobre el uso de la licencia, KPI particulares del sistema en uso, etc. Después de leer este artículo, sabrás cómo agregar tus parámetros a la supervisión de Caché mediante SNMP.

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¡Hola Comunidad!

Solo por diversión, creé un script de bash que genera archivos csv a partir de un archivo exportado %GOGEN.
(%GOGEN es la herramienta para exportar globales para Cache 5.xx)

Al principio creí que sería muy simple con bash, pero...
- si se quiere tener un encabezado en el archivo csv
- si se exportan con GOGEN más globales juntos, no solo uno
- si se desea un archivo csv para cada global/índice que tiene el global...

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Artículo
· 16 jul, 2019 Lectura de 2 min
Cómo verificar y arreglar la versión de Java en OSX


Atelier necesita como mínimo la versión de Java 1.8 para su ejecución. pero manejar diferentes versiones de Java puede ser algo enredada en OSX (Mac)

En este artículo trato de explicar cómo manejar diferentes versiones de Java en el Mac.

El siguiente comando nos puede ayudar a aclarar algunos problemas en nuestro entorno:

$ /usr/libexec/java_home -V
Matching Java Virtual Machines (3):
1.8.0_60, x86_64: "Java SE 8" /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_60.jdk/Contents/Home
1.6.0_65-b14-466.1, x86_64: "Java SE 6" /System/Library/Java/JavaVirtualMachines/1.6.0.jdk/Contents/Home
1.6.0_65-b14-466.1, i386: "Java SE 6" /System/Library/Java/JavaVirtualMachines/1.6.0.jdk/Contents/Home​

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Ejecuto la mayoría de mis revisiones con Docker Desktop en Windows 10.
Según las recomendaciones, limpio Docker y los repositorios descargados después de las pruebas:
Los repositorios son sencillos, pero Docker se resiste un poco a liberar el espacio consumido en el disco. Los pasos que ejecuté inicialmente son:

  • eliminar los contenedores pendientes docker rm -f container . . .
  • eliminar las imágenes descargadas docker rmi image . . .
  • limpiar cachés y redes docker system prune

Pero el espacio que consumió mi disco no se redujo.

Así que buscando en Google, encontré un método muy útil para reducir el consumo en disco de Docker. Y me gustaría compartir esta experiencia con vosotros.

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¡Hola a tod@s!

El Portal de Administración del Sistema Caché incluye una potente herramienta de consultas en SQL basada en la web, aunque para algunas aplicaciones lo más conveniente es utilizar un cliente dedicado SQL que esté instalado en la PC del usuario.

SQuirreL SQL es un conocido cliente SQL de código abierto construido en Java, que utiliza JDBC para conectarse a un DBMS. Como tal, podemos configurar SQuirreL para que se conecte a Caché usando el controlador JDBC en Caché.

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¡Hola desarrolladores!

El desarrollo de una aplicación web Full-Stack en JavaScript con Caché requiere que juntes los bloques correctos para construirla. En la primera parte de este artículo, creamos una aplicación básica para desarrollar el frontal de usuario (front-end) en React. En esta segunda parte, mostraré cómo elegir la tecnología más adecuada para desarrollar la parte servidora (back-end) de tu aplicación. Verás que Caché te permite utilizar diferentes enfoques para vincular tu front-end con tu servidor de Caché, dependiendo de las necesidades de tu aplicación. También configuraremos un back-end mediante Node.js/QEWD y CSP/REST. En la siguiente parte, vamos a mejorar nuestra aplicación básica web y la conectaremos a Caché usando estas tecnologías.

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Artículo
· 25 sep, 2019 Lectura de 4 min
Algoritmo de agrupamiento K-medias sobre datos en IRIS

¡Hola a tod@s!

K-Medias es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de agrupamiento. Este problema consiste en formar grupos de objetos con características similares. Por ejemplo, si tenemos una imagen de una pelota roja sobre césped verde, K-Medias separará los pixels de la imagen en dos grupos (clusters): un grupo con los pixels que forman la pelota, y otro grupo con los pixels del césped.

Repasaremos un artículo publicado por Niyaz Khafizov en el que implementaremos un ejemplo donde cargaremos un conjunto de datos en IRIS y ejecutaremos el algoritmo K-Medias utilizando Apache Zeppelin con el conector Spark. Utilizaremos InterSystems IRIS, Apache Zeppelin 0.8.0 y python.

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Artículo
· 19 sep, 2022 Lectura de 17 min
Cuatro APIs de base de datos

Una sesión simultánea en IRIS: SQL, Objects, REST y GraphQL

Kazimir Malevich, "Deportistas" (1932)

"¡Pues claro que no lo entiende! ¿Cómo puede una persona que siempre ha viajado en un carruaje tirado por caballos entender los sentimientos e impresiones del viajero expres o del piloto de aviones?"

Kazimir Malevich (1916)

Introducción

Ya hemos abordado el tema de por qué la representación de objetos/clases es superior a la de SQL para implementar modelos de áreas temáticas. Y esas conclusiones y hechos son tan ciertos ahora como lo han sido siempre. Entonces, ¿por qué deberíamos dar un paso atrás y hablar sobre las tecnologías que arrastran las abstracciones de vuelta al nivel global, donde habían estado en la era pre-objetos y pre-clases? ¿Por qué debemos fomentar el uso de "código espagueti", que provoca errores que son difíciles de rastrear y se basa en las habilidades de desarrolladores virtuosos?

Hay varios argumentos a favor de la transmisión de datos por medio de APIs basadas en SQL/REST/GraphQL en lugar de representarlos como clases/objetos:

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¡Hola Comunidad!

Como explicó Rob en un artículo anterior, la interfaz Node.js de Caché permite crear Servicios Web y Servicios REST utilizando el framework modular framework EWD 3.

Por defecto, estos servicios devuelven una respuesta JSON con Content-Type: application / json y el cuerpo de respuesta contiene el JSON que devuelve utilizando el método finished(), por lo que:

finished({ test: 'test response' });

devuelve

{ "test": "test response" }

con un content-type HTTP de application/json

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Este artículo, y los dos siguientes de la serie, se conciben como una guía para los usuarios, los desarrolladores o para los administradores de sistemas que necesiten trabajar con la estructura de OAuth 2.0 (conocido también por simplicidad como OAUTH) en aplicaciones que estén basadas en los productos de InterSystems.

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Artículo
· 6 dic, 2019 Lectura de 12 min
Tutorial de WebSockets

¡Hola Comunidad!

La mayor parte de las comunicaciones servidor-cliente en la web se basan en una estructura de solicitud y respuesta. El cliente envía una solicitud al servidor y el servidor responde a esta solicitud. El protocolo WebSocket ofrece un canal bidireccional de comunicación entre un servidor y un cliente, lo que permite a los servidores enviar mensajes a los clientes sin antes haber recibido una solicitud. Por más información sobre el protocolo WebSocket y su implementación en InterSystems IRIS, vea los siguientes enlaces:

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Palabras clave: Python, JDBC, SQL, IRIS, Jupyter Notebook, Pandas, Numpy y aprendizaje automático

Hoy me he encontrado con este artículo de Zphong Li, que publicó en Enero de 2020 pero que creo que es muy interesante y aún útil a día de hoy. Así que... para los que estéis haciendo vuestros primeros pinitos en Machine Learning con InterSystems IRIS, Python y Jupyter... aquí lo tenéis!!

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Artículo
· 7 mayo, 2020 Lectura de 4 min
Uso de OAuth2 con Servicios Web SOAP

¡Hola Comunidad!

Hace un par de días, un cliente me comunicó su intención de mejorar su aplicación legacy existente, que usa Servicios Web SOAP, por lo que comparte la misma autorización con su nueva API de aplicación basada en REST. Como su nueva aplicación usa OAuth2, el desafío estaba claro: cómo pasar un token de acceso con una solicitud SOAP al servidor.

Tras Googlear un poco, descubrí que una de las formas posibles de hacer esto era agregar un elemento de encabezado adicional al SOAP envelope y luego asegurarse de que la implementación del Webservice haga lo necesario para validar el token de acceso.

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¡Hola desarroladores!

¿Os parece que las consultas sobre el rango de fechas son demasiado lentas? ¿Os parece que el rendimiento de SQL es bajo? ¡Tengo un curioso truco que podría ayudaros a solucionar estos problemas! (¡Los desarrolladores de SQL odian que sepáis estas cosas!)*

Si tenéis una clase que guarda los registros de hora cuando se añaden datos, entonces esos datos se ordenarán con vuestros valores IDKEY, es decir, TimeStamp1 < TimeStamp2 si y solo si la condición ID1 < ID2 se cumple para todos los valores ID y TimeStamp en la tabla - entonces podéis utilizar esta información para aumentar el rendimiento de las consultas en relación con los rangos de TimeStamp. Echad un vistazo a la siguiente tabla:

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Resulta que un día estás trabajando en Widgets Direct, distribuidor líder de widgets y accesorios, y tu jefe te pide que desarrolles un nuevo portal dedicado a los clientes, el cual permita que la cartera de clientes tenga acceso a la siguiente generación de widgets... y él quiere que utilices Angular 1.x para comunicarte con el servidor Caché del departamento.

Solamente hay un problema: Nunca has utilizado Angular y no sabes cómo hacer que se comunique con Caché (o IRIS).

En esta guía veremos cómo se realiza todo el proceso de configuración de un conjunto de subsistemas en Angular, el cual se comunica con un backend de Caché utilizando JSON para llamar un API REST.


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¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-python-apps, disponible en Open Exchange y creada usando Embedded Python y Python Flask Web Framework. La aplicación muestra algunas de las funcionalidades de Python, como la ciencia de datos, el trazado de datos, la visualización de datos y la generación de códigos QR.

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Características

  • Cuadro de mando de IRIS de arranque responsive

  • Vista de los detalles del cuadro de mando junto con el registro de eventos de interoperabilidad y los mensajes

  • Uso del trazado de Python desde IRIS

  • Uso de Jupyter Notebook

  • Introducción a la ciencia de datos, trazado de datos y visualización de datos

  • Generación de código QR desde Python

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Hola a todos,

En este artículo voy a hacer un paso a paso desde cero para la creación de una simple API REST mediante Node/Express conectada a una instancia de InterSystems IRIS.

No voy a adentrarme en mucho detalle acerca de cómo trabajar con cualquiera de las tecnologías que menciono en el tutorial, pero dejaré enlaces a documentación adicional por si quieres aprender más. El objetivo es proporcionar una guía práctica de cómo configurar y conectar un backend node.js a InterSystems IRIS.

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¡Hola Comunidad!

Las empresas necesitan crecer y administrar sus infraestructuras informáticas globales de forma rápida y eficiente, al mismo tiempo que optimizan y administran la manera en que invierten y gastan sus fondos. Los servicios de computación y de almacenamiento de Amazon Web Services (AWS) y Elastic Compute Cloud (EC2) satisfacen las necesidades de las aplicaciones más exigentes basadas en InterSystems IRIS, al proporcionar una infraestructura informática global sumamente sólida.

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