Introducción

Recientemente participé en un hands-on fantásticamente organizado por @Patrick Jamieson en el que se configuraba una aplicación de Angular junto con un servidor FHIR de IRIS siguiendo los protocolos definidos por SMART On FHIR y me resultó fráncamente interesante, por lo que me puse por mi cuenta a desarrollar mi propia aplicación de Angular y así aprovechar lo aprendido para publicarlo en la comunidad.

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Escenario

IRIS tiene adaptadores de entrada SQL para usar con SQL gateways como EnsLib.SQL.InboundAdapter para consultar repetidamente las conexiones de SQL Gateway. Apareció un escenario en el que queríamos consultar una base de datos interna para obtener algunos datos, pero no vimos un "servicio listo para usar" para esto.

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En recientes versiones de IRIS, se ha añadido en la parte de SQL una nueva y potente funcionalidad para la carga de datos: LOAD DATA. Esta funcionalidad ha sido optimizada para importar datos de forma extremadamente rápida en IRIS, permitiendo insertar cientos de gigabytes de datos en segundos en lugar de en horas o días.

Esta es una mejora muy interesante. Sin embargo, todavía existe un gran problema en la experiencia de carga de datos. Concretamente, el tiempo y molestia que suponen:

  1. Definir el esquema para la tabla en la que se quieren cargar los datos
  2. Averiguar cómo funciona exactamente la sintaxis del comando LOAD DATA

He desarrollado una interfaz de usuario que gestiona de forma transparente el paso de crear la tabla (CREATE TABLE) y después genera la sintaxis para LOAD DATA, todo en un práctico asistente!

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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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· 3 jul, 2023 Lectura de 3 min
IRIS Api Tester (Español)

Hola Comunidad!!

Acabo de subir mi última aplicación "IRIS Api Tester" al Open Exchange.

Es un proyecto docker con InterSystems IRIS + Newman que permite lanzar test sobre tus colecciones de Postman de una manera rápida y fácil.

El proyecto viene listo para funcionar, solo debes clonar el repositorio: https://github.com/daniel-aguilar-garcia/irisapitester

Arrancar el fichero docker-compose:

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¿Alguna vez habéis estado editando ficheros en VS Code, pero necesitábais comprobar el valor de un global o ejecutar algunos comandos de ObjectScript? Ahora podéis hacerlo, sin necesidad de configuración! Si tenéis la versión 2.10.0 o posterior de la extensión vscode-objectscript y estáis conectados a InterSystems IRIS 2023.2 o posterior, ahora podéis abrir una conexión del terminal a vuestro servidor, sin importar dónde se encuentre.

Hay tres formas de abrir este nuevo terminal:

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· 12 jun, 2023 Lectura de 3 min
Guía básica para la implementación de ZPM

ZPM está diseñado para funcionar con aplicaciones y módulos de InterSystems IRIS. Está formado por dos componentes: el Cliente ZPM, que es un CLI para gestionar módulos; y El Registro, que es una base de datos de módulos y meta-información. Podemos utilizar ZPM para buscar, instalar, actualizar, eliminar y publicar módulos. Con ZPM se pueden instalar clases de ObjectScript, aplicaciones Frontend, producciones de Interoperabilidad, soluciones de BI de IRIS, conjuntos de datos de IRIS o cualquier otro archivo, como paquetes wheel de Python Embebido.

En este artículo repasaremos tres secciones:

  1. Instalación de ZPM
  2. Generación del Módulo
  3. Búsqueda, Instalación y Publicación de módulos dentro del Registro

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¡Hola Comunidad!

Me gustaría compartir con vosotros un ejercicio que he hecho para crear "mi propio" chat con ChatGPT en Telegram.

Ha sido posible gracias a dos componentes de Open Exchange: Telegram Adapter, de @Nikolay Solovyev e IRIS Open-AI, de @Kurro Lopez

Así que con este ejemplo podréis configurar vuestro propio chat con ChatGPT en Telegram.

¡Veamos cómo hacerlo funcionar!

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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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Esta es la cuarta parte de una serie de artículos sobre migración desde las principales bases de datos del mercado a InterSystems IRIS. En esta parte, explicaré los pasos para migrar desde Microsoft SQL Server.

Como describí en los anteriores artículos, actualmente hay varias opciones para hacer la migración. Sin embargo, las dos opciones más populares incluyen el uso de DBeaver (https://openexchange.intersystems.com/package/DBeaver) o SQLGateway. Explicaremos la primera opción aquí. La segunda opción fue explicada por Robert Cemper en un excelente artículo: Migración de base de datos usando SQLgateway.

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· 13 jun, 2023 Lectura de 8 min
Mi primera experiencia usando IAM

Experiencia & comentarios del curso online "Hands-On with InterSystems API Manager for Developers"

Con mis conocimientos básicos de contenedores Docker y API REST, me gustaría probar el uso del administrador de APIs de InterSystems para gestionar las API y los microservicios. Completé este curso en línea utilizando mi instancia local de IRIS como host (sistema operativo Windows) e IAM ejecutándose en una máquina virtual Linux.

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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:

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Continuando con la serie de análisis de rendimiento, en este artículo voy a mostrar un método para dimensionar los requisitos de memoria compartida para aplicaciones de base de datos que se ejecutan en plataformas de datos de InterSystems, incluyendo los Global y Routine Buffers, gmheap y locksize. También daré algunos consejos de rendimiento que se deberían tener en cuenta al configurar servidores y al virtualizar aplicaciones de Iris. Como siempre, cuando hablo de Iris o Caché , me refiero a toda la plataforma de datos. Este artículo tiene algunos años pero mantiene su esencia, por lo que me referiré a Iris o Caché indistintamente ya que la teoría es exáctamente igual para todos los productos con kernel Caché/Iris.

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En el pasado artículo presentamos la arquitectura de nuestro proyecto de SMART On FHIR, así que es hora de meternos en harina y empezar a configurar todos los elementos que vamos a necesitar.

Primeramente comenzaremos con Auth0.

Configuración de AUTH0

Comenzaremos creando una cuenta de Auth0 con un correo válido, una vez dados de alta deberemos crear nuestra primera aplicación, y lo haremos desde el menú de la izquieda:

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¡Volvemos al ataque con la Quiniela! 8ª jornada en Primera y Segunda División y con la QuinielaML deseando resarcirse de los 4 aciertos del pasado fin de semana. Aquí tenemos el boleto de esta jornada:

Y estas son las predicciones para Primera División:

Y ahora para Segunda División:

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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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En la primera parte de esta serie de artículos hablamos sobre cómo leer un gran fragmento de datos del cuerpo sin procesar de un método HTTP POST y guardarlo en una base de datos como una propiedad stream de una clase. En la segunda parte comentamos cómo enviar archivos y sus nombres envueltos en un formato JSON.

Ahora analizaremos más de cerca la idea de enviar al servidor grandes archivos por partes. Para ello, podemos utilizar varios enfoques. En este artículo se analiza el uso del encabezado Transfer-Encoding para indicar una transferencia fragmentada. La especificación HTTP/1.1 introdujo el encabezado Transfer-Encoding, y la sección 4.1 RFC 7230 lo describió, pero está ausente en la especificación HTTP/2.

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· 11 jul, 2023 Lectura de 3 min
Utilizando JSON en IRIS

¡Hola Comunidad!

El otro día vi un artículo sobre el uso del paquete %ZEN cuando se trabaja con JSON y he decidido escribir un artículo para describir un enfoque más actualizado. Hace no mucho se dio el paso de usar %ZEN.Auxiliary.* a clases JSON dedicadas. Esto permite trabajar con JSONs de forma más orgánica.

Llegados a este punto hay básicamente 3 clases principales para trabajar con JSON:

  • %Library.DynamicObject - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con documentos JSON estándar. También nos da la posibilidad de, en vez de escribir el código habitual para crear la instancia de una clase como
set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()

usar la siguiente sintaxis

set obj = {}
  • %Library.DynamicArray - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con matrices JSON estándar. Con los arrays se puede usar el mismo enfoque que con los objetos, lo que significa que o bien se puede crear una instancia de la clase
set array = ##class(%DynamicArray).%New()

o se puede hacer usando corchetes []

set array = []
  • %JSON.Adaptor es una utilidad para mapear objetos de ObjectScript (registrados, serial o persistentes) a textos JSON o entidades dinámicas.
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Después del éxito de la pasada jornada en la que QuinielaML acertó 10 resultados y obteniendo un premio de 10€ volvemos una jornada más, ¡dispuestos a reinvertir las ganancias!

Veamos los partidos de esta jornada:

Ahora las predicciones para los partidos de 1ª División:

Y para 2ª:

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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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¡Hola desarrolladores!

Hay una actualización reciente para las imágenes de la comunidad de desarrolladores de InterSystems IRIS e InterSystems IRIS For Health.

Esta versión incluye soporte para variables de entorno.

Actualmente se soportan 3 variables de entorno:

  • IRIS_USERNAME=usuario a crear
  • IRIS_PASSWORD=password del usuario
  • IRIS_NAMESPACE=crear namespace si no existe

Esto es lo que puedes hacer:

Arrancar iris con un usuario y password:

docker run --rm --name iris-sql -d -p 9091:1972 -p 9092:52773  -e IRIS_PASSWORD=demo -e IRIS_USERNAME=demo intersystemsdc/iris-community

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FHIR ha revolucionado la industria de la atención médica al proporcionar un modelo de datos estandarizado para crear aplicaciones y promocionar el intercambio de datos entre diferentes sistemas. El estándar FHIR se basa en enfoques modernos impulsados por APIs, lo que lo hace más accesible para los desarrolladores web y móviles. Sin embargo, interactuar con las API de FHIR aún puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de consultar datos usando lenguaje natural.

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