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Alberto Fuentes · Ene 20 Lectura de 5 min
Tutorial de IntegratedML

La funcionalidad IntegratedML de InterSystems IRIS se utiliza para obtener predicciones y probabilidades mediante el uso de la técnica AutoML. AutoML es una tecnología de Machine Learning utilizada para seleccionar el mejor algoritmo/modelo de Machine Learning para predecir el estado, los números y los resultados generales basados en los datos pasados (datos utilizados para entrenar el modelo AutoML). No necesitas un científico de datos, porque AutoML probará los algoritmos de Machine Learning más comunes y seleccionará el mejor algoritmo para ti, basado en las características de los datos analizados.

InterSystems IRIS incorpora un motor AutoML, pero también permite utilizar H2O y DataRobot. En este artículo mostraré los pasos para utilizar el motor AutoML de InterSystems.

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Visual Studio Code (VS Code) es el editor de códigos más popular del mercado. Fue creado por Microsoft y distribuido como IDE gratuito. VS Code es compatible con docenas de lenguajes de programación, incluido ObjectScript.

Hasta 2018, Atelier (basado en Eclipse), se consideraba una de las principales opciones para desarrollar los productos de InterSystems. Sin embargo, en diciembre de 2018, cuando la Comunidad de Desarrolladores de InterSystems lanzó el soporte para VSCode, una parte relevante de los profesionales de InterSystems comenzaron a utilizar este editor y lo siguen haciendo desde entonces, especialmente los desarrolladores que trabajan con nuevas tecnologías (Docker, Kubernetes, NodeJS, Angular, React, DevOps, Gitlab, etc.).

Algunas de las mejores características de VSCode son las funciones de depuración. Por eso, en este artículo mostraré en detalle cómo depurar un código ObjectScript, incluido el código de clase y el código %CSP.REST.

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Luis Angel Pére... · Ene 2 Lectura de 5 min
Plantilla de Python Embebido

¡Hola desarrolladores!

Comparto con vosotros una plantilla de Python Embebido básica, que recomiendo como punto de partida para cualquier proyecto general con InterSystems IRIS que use Python Embebido.

Funcionalidades:

  • Python Embebido configurado;
  • 3 ejemplos con difentes formas de desarrollar con Python Embebido;
  • VSCode configurado;
  • Docker disponible;
  • Demo online disponible;
  • Desarrollo ZPM First disponible.

Vamos a comentar estas funcionalidades.

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Motivación

Empecé en este proyecto pensando en cómo permitir que el código Python trabaje de forma natural con el almacenamiento escalable y el eficiente mecanismo de recuperación de datos ofrecido por los globals de IRIS, a través de Python Embebido.

Mi idea inicial era crear algo como un diccionario de implementación de Python usando globals, pero pronto me di cuenta de que antes debía ocuparme de la abstracción de objetos.

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Continúo la descripción del trabajo usando el módulo openhl de Python en producción.

Como la versión de IRIS con Python Embebido, aún no ha sido liberada, ya es necesario usarlo en producción ahora. Decidimos hacer una copia de seguridad del servicio para exportar consultas a un archivo xlsx en un servidor aparte, y guardar el resultado de la consulta en un global en una base de datos separada.

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Philipp Bonin · Dic 30, 2022 Lectura de 2 min
Integración de InterSystems con Node-RED

El concepto de desarrollo "low code" es cada vez más importante en todas las industrias. Y todo el que empieza con el desarrollo low code, se acabará encontrando inevitablemente con Node-RED. InterSystems IRIS es reconocido por su interoperabilidad y por eso debería ser accessible a través de Node-RED.

Para aquellos que no habéis oído hablar de Node-RED todavía: Node-RED es una herramienta de desarrollo Low-Code, basada en los llamados "nodos", que se organizan en flujos. Los nodos procesan los mensajes entrantes y los envían al siguiente nodo conectado. Debido a su gran comunidad, Node-RED ofrece una gran variedad de nodos para todo tipo de aplicaciones.

Conocido esto, sería muy útil tener un nodo que pudiera interactuar con InterSystems IRIS, ¿verdad? ¡Y eso es exactamente lo que he hecho!

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Por qué he decidido escribir esto

Recientemente tuve el reto de crear un método de autenticación seguro para autorizar el acceso a algunos datos, pero desafortunadamente no tenía ninguna experiencia con esas configuraciones de seguridad y sentí que me faltaban algunos conceptos básicos para entender mejor la documentación oficial.

Después de estudiar y lograr entregar las clases que me pidieron hacer, me gustaría compartir un poco de mi nuevo conocimiento, que me ayudó a seguir los temas de la documentación.

Empezando por lo básico: la santísima trinidad de los servidores

Primero, es importante entender de qué estamos hablando exactamente. En general, tenemos datos que pueden ser sensibles, o por cualquier razón necesitan protección. Hay personas (usuarios) que podrán verlos, otras podrán cambiarlos y otras no tendrán ningún tipo de acceso. Para ocuparse de los usuarios, el acceso y los datos, tendremos tres servidores: el del cliente, el de recursos y el de autorización.

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cAdvisor (abreviatura de contenedor Advisor) analiza y muestra el uso de recursos y los datos de rendimiento desde los contenedores en ejecución. cAdvisor ya viene preparado para publicar métricas en formato Prometheus.

https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/

Prometheus está integrado en SAM. Esto permite aprovechar las métricas de cAdvisor y mostrarlas a través de Prometheus y Grafana.

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Schematron es un lenguaje de validación basado en reglas para hacer aserciones/afirmaciones sobre la presencia o ausencia de ciertos patrones en documentos XML. Un Schematron se refiere a una colección de una o más reglas que contienen pruebas. Los Schematron están escritos en una forma de XML, lo que los hace relativamente fáciles de inspeccionar, comprender y escribir para todos, incluso los que no son programadores.

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Nancy Martínez · Ene 18 Lectura de 1 min
IRIS y Jupyter - La versión sencilla

En la Comunidad de Desarrolladores hay muchos artículos interesantes que muestran cómo utilizar Jupyter e InterSystems IRIS juntos, y os animo a echarles un vistazo - al final de esta publicación tenéis un enlace a los artículos.

Este es otro de esos artículos. La diferencia con los otros está en la sencillez. ¿Solo quieres iniciar un contenedor en el que Jupyter ya está conectado a una instancia de IRIS? ¡Entonces esto es para ti!

Solo con ejecutar docker-compose up ya podrás acceder a un entorno de trabajo con un par de ejemplos.

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¡Hola desarrolladores!

Python tiene un ecosistema muy extenso y potente que contiene miles de librerías y paquetes disponibles, especialmente en Data Science.

Por ello, quería hacer un primer intento de usar la funcionalidad Python Embebido para, de forma sencilla, importar una librería de Python llamada datetime, generar datos con un componente timestamp y persistirlo en InterSystems IRIS for Health. También funcionará en InterSystems IRIS.

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