¡Hola desarrolladores!

Muchos de vosotros publicáis vuestras bibliotecas de InterSystems ObjectScript en Open Exchange y Github.

Pero, ¿qué puedes hacer para facilitar a los desarrolladores el uso y la colaboración en tu proyecto?

En este artículo, quiero presentar una forma sencilla de poner en marcha y contribuir en cualquier proyecto ObjectScript con solo copiar un conjunto estándar de archivos en tu repositorio.

¡Vamos!

Este ha sido el resultado de mi primer intento programando con Python embebido en IRIS.
El código Python está adaptado de las aplicaciones del concurso Advent of Code 2020.
Los datos de prueba son todos ficheros de entrada que he utilizado en mi reto personal.

En este artículo demostraré lo siguiente:

• Cómo actualizar ReferencesRange (OBX: 7) contra ObservationIdentifier (OBX: 3.1) [TestCode] de la base de datos mediante la función de utilidad personalizada
• Cómo actualizar Abnormal Flag (OBX: 8) contra ObservationIdentifier (OBX: 3.1) [TestCode] y ObservationValue (OBX: 5) [Resultado] desde la función de utilidad de base de datos
• Mensaje de ruta basado en un Abnormal Flag (OBX: 8)

Bajo el escenario que ya tenemos una API REST, funcionando, y queremos incorporarla a una producción para contar con trazabilidad y todas las ventajas que ofrece IRIS para interoperar, dejo este artículo para cambiar una API existente que responde un JSON, para responder el mismo JSON pero dejando sus trazas en una producción de la misma instancia.

Lo primero, ya contamos con una aplicación creada, llamada /restapi y que tiene como DispatchClass: Testing.REST.ApiDisp (o la clase que tenemos en nuestra instancia).

Hola!

Llevaba un tiempo queriendo dedicarle un rato para implementar alguna DLL o algo que pudiese usar desde Caché y al final he sacado un huequillo, si te interesa poder producir mensajes que se envíen a Kafka de una manera rápida estás en el lugar adecuado ;-)

Antes de daros la chapa con lo que vamos a ver os hago un resumen para que decidáis si os puede interesar leer el artículo.

En este artículo nos vamos a centrar "solo" en la parte de producir mensajes y enviarlos a Kafka:

De vez en cuando, recibimos la pregunta anterior en soporte, algo o alguien está usando más licencias de las esperadas y necesitamos encontrar qué está pasando.

Tenemos dos escenarios. El primer escenario es cuando nos damos cuenta que las licencias están agotadas porque la aplicación no funciona o porque intentamos conectarnos a través del terminal y sale el "encantador" mensaje <LICENSE LIMIT EXCEEDED>:

Hola Comunidad,

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-climate-change en Open Exchange.

iris-climate-change importa el conjunto de datos Temperature Change, de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), usando la funcionalidad LOAD DATA (SQL) y analiza y visualiza los datos con la ayuda del framework Python Flask Web, la librería Pandas Python data analysis, Plotly Open Source Graphing Library for Python y la librería Plotly JavaScript Open Source Graphing.

Si usáis Python, podéis utilizar el módulo venv para crear un entorno virtual. Este módulo es la manera recomendada de crear y gestionar entornos virtuales.

Un entorno virtual es una herramienta que ayuda a mantener separadas las dependencias requeridas por diferentes proyectos, mediante la creación de entornos virtuales aislados de Python para ellos. Resuelve el dilema “El proyecto X depende de la versión 1.x pero el proyecto Y necesita la 4.x”, y mantiene limpio y manejable el directorio site-packages global.

Así que si trabajáis mucho con Python, como yo, podéis usar el módulo venv para crear un entorno virtual para vuestro proyecto. Esto os permitirá instalar paquetes sin que afecte a la instalación de Python global.

Aquí encontraréis dos alias simples para crear y activar un entorno virtual.

Alias de Python

alias venv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate"
alias irisvenv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate; pip install https://github.com/grongierisc/iris-embedded-python-wrapper/releases/download/v0.0.1/iris-0.0.1-py3-none-any.whl"

Como recordaréis, en el Global Summit de 2022 y en el webinar de lanzamiento de la versión 2022.2, presentamos una nueva e interesante funcionalidad para incluir en las soluciones analíticas de InterSystems IRIS. Columnar Storage introduce una forma alternativa de almacenar los datos de las tablas SQL, que ofrece un aumento significativo en la velocidad de las consultas analíticas. Lanzada por primera vez como funcionalidad experimental en 2022.2, la última versión de prueba en 2022.3 incluye numerosas actualizaciones que pensamos merecen una publicación aquí.

En este breve artículo me gustaría compartir un par de estrategias para ejecutar el código Objectscript en modo depuración.

Cómo entrar en el modo depuración

Hay dos formas de lanzar el depurador.

Lanzando un comando

Supongamos que tenemos que depurar el siguiente método:

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】

Introducción

A InterSystems le gustaría optimizar IRIS para aprovechar las modernas extensiones del conjunto de instrucciones de la CPU. Eso está genial para el rendimiento del producto, pero ¿cómo sabéis si vuestra CPU seguirá siendo compatible con las nuevas versiones de IRIS? En este artículo os explico cómo saber la familia de microarquitectura de la CPU, y cómo averiguar las extensiones específicas del conjunto de instrucciones de la CPU.

Finalizamos esta serie de artículos de SMART On FHIR con Auth0 e InterSystems IRIS FHIR Repository revisando nuestra aplicación desarrollada en Angular 16.

Recordemos como es la arquitectura definida para nuestra solución:

Nuestra aplicación de front-end corresponde con la segunda columna y como véis será la encargada de dos cosas: