En esta minera - Operación de Candelaria para Lundin Mining - como en muchas otras, los sistemas de registro de eventos de la operación están separados de forma física y lógica. Buscando encontrar trazar la ubicación de material en el yacimiento y los diámetros de material relevante una vez molido lo extraído, sus ejecutivos usan herramientas no especializadas, planillas de cálculo en este caso, para bucear en los datos.

Hace algún tiempo, empecé a recibir alertas de consumo excesivo de espacio en el sistema de archivos (filesystem) de un cliente, cuya solución utiliza la capa de interoperabilidad (IRIS / Ensemble) de manera masiva.

Me percaté que las bases de datos que crecían eran las dedicadas a la interoperabilidad, mas no la base de datos operacional de la solución, por tanto había que revisar los mensajes de las diferentes integraciones presentes.

Mas de una vez nos ha sucedido que requerimos añadir algún comportamiento a algún Bussiness Service core (tal como viene "de caja").

En este caso puntual, tomaré de ejemplo el BS EnsLib.RecordMap.Service.FileService, el cual nos permite leer un archivo (normalmente un csv) desde una carpeta configurable. A veces sucede que el archivo que estamos leyendo es muy grande, y por tanto contiene muchas filas, y nuestra lógica requiera saber exactamente cuando se termino de procesar y además generar un evento que incluso sea procesado por algún Host personalizado.

Tal como sucede con otros tipos de Host, en ciertos casos de uso nos conviene personalizar el comportamiento de algún Business Operation (BO) de caja. En este caso, tomaré de ejemplo el siguiente EnsLib.REST.GenericOperation

Estimados

Todos ya conocerán las propiedad y facilidades que entrega %Populate para las clases registradas, es una herramienta muy útil a la hora de realizar alguna demostración o presentación. Sin embargo, también habrán notado que por defecto tiene un set de datos localizado y creado para Estados Unidos lo que en algunas situaciones puede ser una dificultad.

Es por esta razón que les dejo este pequeño ejemplo de cómo usar POPSPEC para poder localizar y crear nuestro propio conjunto de datos de prueba.

En primer lugar creemos nuestra clase persistente:

En mis artículos anteriores, mostré los pasos para conectar, recuperar y guardar datos en Caché desde Appeon PowerBuilder usando ODBC.

En este artículo, mostraré cómo eliminar datos de Caché con Appeon PowerBuilder (https://www.appeon.com/products/powerbuilder) usando ODBC.

Trabajando en soporte generalmente me preguntan cuántos días hay que mantener los journals. ¿Debería ser dos días o después de dos copias de seguridad? ¿Más? ¿Menos? ¿Por qué dos?

La respuesta correcta (para la mayoría de los entornos) es que se debería conservar los ficheros de journal desde la última copia de seguridad validada. Es decir, hasta que no verifique si una copia de seguridad es válida (restaurando el archivo y verificándolo con la utilidad Integrity), no puede estar seguro de que haya una buena copia de los datos y no por tanto no se deberían purgar los journals de manera segura.

Este curso de formación está dirigido a todas las personas interesadas en conocer el framework de Interoperabilidad de IRIS. Utilizaremos Docker y VSCode.

GitHub: https://github.com/grongierisc/formation-template

1. Formación en Ensemble/Interoperabilidad

El objetivo de esta formación es aprender el framework de interoperabilidad de InterSystems, y en particular el uso de:
* Producciones
* Mensajes
* Business Operations
* Adaptadores
* Business Processes
* Business Services
* Operaciones y servicios REST

MODELO RESUMIDO

Siguiendo el ejemplo disponible en GitHub FHIR IntegratedML vamos usar el modelo resumido para entrenar el modelo de predicción de "No Asistirá" (NotShow).

Haremos un match entre los campos de la tabla PackageSample.NoShowMLRow y los campos de TrakCare. El punto de partida en TrakCare será la tabla SQLUser.RB_Appointment.

Algunos de vosotros no conoceréis esta limitación o problema conocido que se produce en los Procesos de Negocio (Business Processes) basados en BPL.

Aquellos que no estabais al tanto quizá os habéis encontrado esto:

ERROR <Ens>ErrBPTerminated: Terminating BP <my_process_name> # due to error:

ERROR #7201: Datatype value 'xxS6xxS6...xxS6' length longer than MAXLEN allowed of 5

La metodología OKR (Objetivos y Resultados Clave) es utilizada por las empresas más grandes del mundo (como Google, Netflix, Spotify, BMW, Linkedin, etc.) para una gestión ágil del rendimiento. Fue creada en los años 70 por Andrew Grove, presidente de Intel, y presentada al público en su famoso libro “High Output Management” ("Gestión de alto rendimiento").

Sobre 1998 John Doerr, uno de los mayores inversores de riesgo (venture capitalist) del mundo, tras conocer la metodología OKR de Intel, se la dio a conocer a Larry Page y Sergey Brin, que empezaban una pequeña empresa llamada Google.

Sergey y Larry vieron el gran potencial de la metodología y comenzaron a escribir los primeros OKRs para Google y después sus OKRs individuales.

Desde entonces, esta práctica se ha convertido en una rutina trimestral en la compañía. Según Rick Klau (Google Ventures), “Google no fue Google” hasta que empezó a poner en práctica la metodología OKR en sus inicios.

Los beneficios de OKR son:

¡Hola comunidad!

En el pasado, la documentación técnica del código fuente y de los productos de software se generaba en archivos chm, pdf y generadores de documentación de los propios lenguajes de programación. Este enfoque antiguo tenía las siguientes limitaciones:

1. Documentación obsoleta,
2. Documentación no interactiva y difícil de consultar,
3. Diseño poco amigable y que no se adhiere a HTML,
4. Imposibilidad de personalizar el diseño de los documentos,
5. Imposibilidad de tener documentación en HTML 5 online y offline.
6. Falta de soporte a Markdown.

Hoy en día, existen varias soluciones de generación de documentación que producen Portales de Documentación Web muy atractivos, interactivos y con opciones estáticas y dinámicas, con soporte total para HTML 5 y más recientemente Markdown.

Consulta la tabla con las opciones de código abierto más populares:

En la Parte 1 empezamos a trabajar en un modelo de seguridad para DeepSee y creamos un tipo de usuario con los privilegios habituales de los usuarios finales. En esta parte, crearemos un segundo tipo de usuario con permiso para editar y crear tablas dinámicas y paneles de control en DeepSee.

Hola Comunidad,

Quiero compartir mi experiencia creando el portal iris-fhir con FHIR.

Decidí dar un paso adelante y participar en el concurso IRIS for Health FHIR, pero nunca antes había trabajado con FHIR.

Después del webinar para el lanzamiento del concurso sobre FHIR , en el que nos explicaron de forma general cómo funciona IRIS for Health con FHIR, comencé a buscar en la documentación de FHIR para crear mi proyecto de Registro de pacientes.

En la página web de HL7 FHIR (versión 4), encontré un "mapa de recursos":