Artículo
· 3 mar, 2024 Lectura de 5 min
Cómo enviar mensajes a Microsoft Teams

Hola comunidad,

El objetivo de este artículo es explicar como crear mensajes entre IRIS y Microsoft Teams.

En mi empresa, tenermos que monitorear mensajes de error, y usamos la clase Ens.Alerts para redireccionar esos mensajes a través de un Business Operation que envía un email.
El problema está en que enviamos esos errores a una cuenta de soporte donde habían muchos emails. Queremos algo específico para un específico equipo.

Por lo que investigamos como hacer que esos mensajes lleguén al equpo de desarrollo directamente y ellos pordrían tener, en tiempo real, una notificación de un error en producción.
En nuestra empresa usamos Microsoft Teams como herramienta corportaiva, por lo que nos preguntamos: ¿Cómo podemos hacer que esos mensajes lleguen al equipo de desarrollo de IRIS?

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La Inteligencia Artificial (IA) está recibiendo mucha atención últimamente porque puede cambiar muchos aspectos de nuestras vidas. Una mayor potencia informática y más datos han ayudado a la IA a hacer cosas asombrosas, como mejorar las pruebas médicas y fabricar coches que se conducen solos. La IA también puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y a trabajar de forma más eficiente, por lo que cada vez es más popular y se utiliza más. ¿Cómo se pueden integrar las llamadas a la API OpenAI en una aplicación de interoperabilidad IRIS existente?

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¡Hola Comunidad!

En mi artículo anterior, aprendimos estos temas:

  1. ¿Qué es Docker?
  2. Algunos de los beneficios de Docker
  3. ¿Cómo funciona Docker?
  4. Imagen de Docker
  5. Contenedores Docker
  6. Repositorio de imágenes Docker
  7. Repositorio de imágenes Docker de InterSystems
  8. Instalación de Docker
  9. Comandos básicos de Docker
  10. Ejecutar la Community Edition de IRIS utilizando Docker
  11. Interfaz gráfica de Docker Desktop

En este artículo trataré los siguientes temas:

  1. Uso del archivo Docker Compose (un fichero YAML)
  2. Uso del archivo Docker (empleado para construir una imagen Docker)
  3. Uso de Docker Volume

Comencemos.

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En este artículo, compartiré el tema que presentamos @Rochael Ribeiro y yo en la Convención Anual (Global Summit) 2023, en la sala "Tech Exchange".

En esa ocasión hablamos de los siguientes temas:

  • Herramientas de Open Exchange para Fast APIs (APIs rápidas)
  • Especificación OpenAPI
  • Desarrollo tradicional vs. Fast API
  • APIs Compuestas (Interoperabilidad)
  • Enfoque Spec-First o Api-First
  • Gobernanza y Monitorización de APIs
  • Demo (vídeo)
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Jornada atípica de la Quiniela esta semana, al no haber partidos de Primera División la Quiniela se forma con los de Segunda e internacionales:

La estimación para los partidos de Segunda será la siguiente:

Vaya...sólo victorias locales...algo me huele raro.

Veamos que nos dice para los partidos internacionales:

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Hay una nueva funcionalidad muy interesante en la recientemente anunciada versión de prueba 2024.1 de InterSystems IRIS - JSON_TABLE. JSON_TABLE forma parte de una familia de funciones introducidas en la versión 2016 del estándar SQL (ISO Standard, publicado a principios de 2017). Permite que valores JSON se mapeen a columnas y se consulten usando SQL. JSON_TABLE puede usarse en la cláusula FROM de algunas sentencias SQL.

La sintaxis de JSON_TABLE es bastante extensa, permitiendo condiciones excepcionales cuando los valores JSON proporcionados no cumplen las expectativas, estructuras anidadas, etc.

La sintaxis básica es bastante sencilla. El primer argumento pasado a JSON_TABLE es el valor JSON que se va a consultar. Puede ser un literal, una referencia a una columna o una llamada a una función. El segundo argumento es una expresión JPL (JSON Path Language), que permite filtrar el valor proporcionado. Después va la cláusula COLUMNS - justo en medio de la llamada a la función. La cláusula COLUMNS se parece mucho a las definiciones de columnas en una sentencia CREATE TABLE pero con un añadido muy necesario - el PATH. PATH es una expresión JPL que se aplica al valor JSON para producir el valor de la columna.

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· 14 mar, 2024 Lectura de 5 min
Consulta de datos dinámicos usando ASQ

IRIS 2023.3.0 ASQ

Abstract Set Query, ASQ, es un superconjunto del lenguaje JSONPath, JPL, que fue introducido por primera vez por el Standard SQL ISO 2016. JPL sólo está definido dentro del contexto de SQL. En 2023.3, introdujimos clases que implementan ASQ. Funciona en cualquier implementación de %Library.AbstractSet. La sintaxis completa para ASQ será documentada más adelante. Esto es solo una introducción rápida a algunas de sus funcionalidades. Esta implementación también viene con una utilidad muy chula. ¡Lo sabrás cuando la veas!

En primer lugar, vamos a coger algunos datos de la base de datos de la NHL (National Hockey League). Este paso requiere una configuración válida de SSL/TLS. Yo he llamado a la mía Default.

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· 20 mar, 2024 Lectura de 2 min
SOAP SII

En el proceso de consumir los servicios del SII me encontré con algunas dificultades y quiero compartirlas para facilitar el trabajo posterior.

El contexto es bastante local, por eso no expondré documentación comprometedora, solo los detalles de cómo adaptarse a los requerimientos del Servicio.

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Recientemente, mientras discutía con mis alumnos el acceso a los datos almacenados en IRIS desde diferentes lenguajes, surgió la pregunta de si era posible iniciar la conexión y obtener datos de la solución Cloud (InterSystems IRIS CloudSQL) desde Microsoft Excel, y no al revés. Teniendo en cuenta las muchas y variadas formas en las que uno puede obtener datos en Excel (importar datos de fuentes externas, conectarse a bases de datos utilizando drivers ODBC, utilizando power queries y web queries, etc.) la opción obvia era probar con el driver ODBC. La única tarea que quedaba era tratar de conectarse a la base de datos en la nube utilizando el driver ODBC.

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Como habréis visto en las últimas publicaciones de la comunidad, InterSystems IRIS ha incluido desde la versión 2024.1 la posibilidad de incluir tipos de datos vectoriales en su base de datos y basado en este tipo de datos se ha implementado las búsquedas vectoriales. Pues bien, estas nuevas funcionalidades me han recordado el artículo que publiqué hace un tiempo que se basaba en reconocimiento facial mediante Embedded Python.

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