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· 14 dic, 2022 Lectura de 2 min
Log de datos de un servidor web real

Me gustaría compartir con la comunidad un log de datos de un servidor web de un cliente nuestro desde hace muchos años, una compañia operadora.

Su servidor web funciona sobre Apache y contiene datos útiles para analizar la carga y la actividad de los motores de búsqueda.

Tras instalar el proyecto, podrás ver los datos generados durante unos cuantos meses y que muestran la carga y la actividad típica de clientes, bots... también podrás ver cómo dicha carga depende del día de la semana, si son vacaciones o no, así como del momento del día.

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La Función como Servicio (FaaS) es un modelo de computación en la nube que proporciona una plataforma que permite a los clientes desarrollar, ejecutar y gestionar funcionalidades de aplicaciones sin la complejidad de crear y mantener la infraestructura típicamente asociada con el desarrollo y lanzamiento de una app. Crear una aplicación siguiendo este modelo es una forma de conseguir una "arquitectura sin servidor ", y se suele utilizar cuando se crean aplicaciones basadas en microservicios.

Wikipedia

FaaS es un enfoque muy popular para ejecutar cargas de trabajo en la nube, permitiendo a los desarrolladores centrarse en escribir código.

Este artículo muestra cómo desplegar métodos de InterSystems IRIS con un modelo FaaS.

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YASPE es el sucesor de YAPE (Yet Another pButtons Extractor). YASPE ha sido escrito desde cero con muchos cambios internos para facilitar el mantenimiento y añadir mejoras.

Funcionalidades de YASPE:

  • Analizar y representar gráficamente los archivos de InterSystems Caché pButtons e InterSystems IRIS SystemPerformance para un rápido análisis de rendimiento de las métricas de IRIS y del Sistema Operativo.
  • Facilitar un análisis profundo, creando gráficos tanto ad-hoc como combinando métricas de IRIS y del Sistema Operativo con la opción "Pretty Performance".
  • La opción "System Overview" te ahorra tener que buscar en los archivos SystemPerformance detalles del sistema u opciones de configuración comunes.

YASPE está escrito en Python y está disponible en GitHub como código fuente o para contenedores Docker en:


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· 14 dic, 2022 Lectura de 1 min
Rutinas con privilegios y $Roles

Las rutinas con privilegios te permiten elevar los roles de un usuario mientras las utiliza. Estas rutinas con privilegios (Privileged Routine Application) pueden utilizarse con rutinas y también con clases / métodos.

Cuando las utilices, es importante asegurarse de incluir new $ROLES, antes de elevar los privilegios con AddRoles(). Por ejemplo:

 new $ROLES
 set status=$System.Security.AddRoles("MyPrivilegedRoutineApplication")

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El SDK nativo para Python de InterSystems es una interfaz ligera para las APIs de InterSystems IRIS, que anteriormente solo estaba disponible mediante ObjectScript.

Estoy especialmente interesado en la capacidad de llamar a los métodos de ObjectScript, a los métodos de clase, para ser más preciso. Esto funciona, y funciona muy bien, pero de manera predeterminada, las llamadas únicamente admiten argumentos escalares: strings, booleanos, enteros y flotantes.

Pero si lo que quieres es:
- Pasar o devolver estructuras, como diccionarios (dicts) o listas
- Pasar o devolver streams

Necesitarás escribir algún código adhesivo (glue code) o aprovechar este proyecto (se instala mediante pip install edpy). El paquete edpy te da una estructura sencilla:

call(iris, class_name, method_name, args)

que te permite llamar a cualquier método de ObjectScript y obtener los resultados.

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Introducción

En algunos de mis artículos he hablado de tipos entre IRIS y Python, y está claro que no es tan fácil acceder a objetos de un lado a otro.

Afortunadamente, el trabajo ya se ha hecho, con la creación de SQLAlchemy-iris, que hace mucho más fácil para Python acceder a los objetos de IRIS, y voy a mostraros cómo funciona.

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Es posible que ya hayáis oído que, a partir de las versiones de IRIS y HealthShare HealthConnect 2023.2, se va a eliminar de la instalación por defecto el Apache Server interno por lo que será necesario contar con un servidor de aplicaciones externo como puede ser Apache Server o NGINX.

En este artículo voy a proceder a realizar la instalación de un HealthShare HealthConnect 2023.1 para que funcione con un Apache Server pre-instalado. Para ello utilizaré una máquina virtual sobre la que he instalado un Ubuntu 22.04.

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Al crear componentes personalizados, a menudo es necesario agregar propiedades a la clase para configuraciones adicionales que se usarán en la inicialización o en la operación del componente. El nombre de la propiedad en sí no siempre es muy descriptivo, por lo que es una ventaja tener una pantalla de título personalizada con el campo.

En Caché, era bastante sencillo:

TEST> Set ^CacheMsg("EnsColumns","en-us","<property name>") = "<caption>"

Pero implica un poco más de esfuerzo en IRIS...

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· 11 oct, 2023 Lectura de 12 min
ECP con Docker

¡Hola Comunidad!

Este es el tercer artículo de la serie sobre arranque de instancias de IRIS con Docker. En esta publicación nos centraremos en el Enterprise Caché Protocol (ECP) o Protocolo de Caché Empresarial.

De manera muy simplificada, ECP permite configurar algunas instancias de IRIS como servidores de aplicaciones y otras como servidores de datos. Encontraréis más información técnica detallada en la documentación oficial.

El objetivo de este artículo es describir:

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Al empezar el desarrollo con IRIS tenemos un kit de distribución o, en el caso de Docker, obtenemos la imagen Docker y después a menudo tenemos que iniciarla y configurar el entorno de desarrollo. Puede que necesitemos crear bases de datos, namespaces, activar/desactivar algunos servicios, crear recursos. Muchas veces necesitamos importar el código y los datos a la instancia de IRIS y ejecutar algún código personalizado para iniciar la solución.

Lajos Simicska declares war on Viktor Orban: "It's either him or me!" - The  Budapest Beacon

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El pasado viernes 17 de noviembre me encontré de repente un error en el que ZPM mostraba un error diciendo:

¡ERROR! La apertura del objeto falló porque no se encontró el valor clave 'Nombre' de 'x' (ERROR! Object open failed because 'Name' key value of 'xx' was not found)

Busqué en Google pero no encontré nada que me ayudara. Paso a paso fui capaz de concluir que:

  1. Este es el mensaje de error para el error 5770, también conocido como $$$KeyValueNotFoundOpen.

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¡Hola a tod@s, programadores deseosos de aprender!

Hace poco, un desarrollador que está empezando a utilizar la tecnología de InterSystems me preguntó cómo podía aprender en la Comunidad de Desarrolladores, para mejorar sus conocimientos de programación.

Y me pareció una muy buena pregunta. A la que podía responder con varias opciones. Por eso decidí escribir este artículo, esperando que sea de utilidad no solo para ese desarrollador, sino para otros muchos más.

Así que la pregunta era... ¿Cómo aprender sobre Intersystems IRIS e IRIS for Health en la Comunidad de Desarrolladores?

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Hola Desarrolladores!

"objectscript.conn" :{
      "ns": "IRISAPP",
      "active": true,
      "docker-compose": {
        "service": "iris",
        "internalPort": 52773
      }

Quiero compartir con vosotros una estupenda nueva funcionalidad que he descubierto en la nueva versión 0.8 del plugin de VSCode ObjectScript desarrollado por @Dmitry Maslennikov y CaretDev.

La versión viene con un nuevo parámetro de configuración: "docker-compose"; que resuelve el problema con los puertos que necesitas para conectar tu editor VSCode a IRIS. No era muy cómodo si tenías más de un contenedor docker con IRIS corriendo en la misma máquina. Ahora ¡esto está resuelto!

Veamos como funciona ahora...

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· 22 jul, 2020 Lectura de 8 min
El arte de mapear Globals para Clases (5 de 3)

Ejemplos de Mapeos

Obviamente, si tienes un cuatro artículo en la trilogía, debes apostar por las ganancias económicas y escribir el quinto, ¡así que aquí está!

Nota: Hace muchos años, Dan Shusman me dijo que el mapeo de globals es una forma de arte. No existe una manera correcta o incorrecta de hacerlo. El modo en que interpretes los datos te llevará al tipo de mapeo que realizas. Como siempre, existe más de una forma de llegar a la respuesta final. Según vayas revisando mis ejemplos, verás que hay algunos en los que se mapean el mismo tipo de datos, pero de distintas maneras.

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· 19 feb, 2021 Lectura de 7 min
La API nativa de IRIS para Python en AWS Lambda

Si está buscando una forma ingeniosa para integrar su solución de IRIS en el ecosistema de Amazon Web Services, en una aplicación sin servidor o en Boto3 (un potente script de Python), usar la API nativa de IRIS para Python podría ser el camino a seguir. No es necesario que invierta demasiado tiempo en la implementación de una producción hasta que deba acercarse y obtener algo o establecer algo en IRIS para hacer que su aplicación ejecute su característica más sobresaliente, así que esperamos este artículo sea útil y desarrolle algo aunque solamente usted pueda usarlo, ya que eso también es importante.

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Palabras clave: Python, JDBC, SQL, IRIS, Jupyter Notebook, Pandas, Numpy y aprendizaje automático

Hoy me he encontrado con este artículo de Zphong Li, que publicó en Enero de 2020 pero que creo que es muy interesante y aún útil a día de hoy. Así que... para los que estéis haciendo vuestros primeros pinitos en Machine Learning con InterSystems IRIS, Python y Jupyter... aquí lo tenéis!!

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Siguiendo la serie de artículos de mi compañero Murray vamos a centrarnos en el artículo donde analizamos la CPU.

Un cliente me pidió que le aconsejara sobre el siguiente escenario: sus servidores de producción se están acercando al final de su vida útil y es el momento de actualizar el hardware. También están pensando en consolidar los servidores por medio de la virtualización y quieren ajustar la capacidad, ya sea con servidores de hardware dedicado o virtualizados.

Hoy analizaremos la CPU. En artículos posteriores explicaré el enfoque para dimensionar correctamente otros "grupos alimenticios de hardware": la memoria y las Entradas/Salidas.

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¡Hola desarrolladores!

A veces necesitamos importar datos CSV de forma programática en InterSystems IRIS desde un fichero o una URL. Y esperamos además que automáticamente se genere una clase con los tipos de datos adecuados y los datos importados.

Echadle un ojo al módulo csvgen en Open Exchange que hace exactamente eso que hemos descrito.

Si necesitas importar un fichero CSV en IRIS puedes hacer esto:

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¡Hola desarrolladores!

El Administrador de paquetes ZPM se está haciendo muy popular y por ello la librería de paquetes está creciendo.

Así, algunas soluciones o muestras pueden crearse con InterSystems IRIS y uno o dos paquetes instalados.

Me gustaría compartir con vosotros iris-docker-zpm-usage-template - una plantilla que se puede utilizar exactamente con esa finalidad.

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InterSystems IRIS Business Intelligence te permite mantener actualizados tus modelos analíticos o cubos de varias formas. Este artículo tratará sobre Construir/Generar vs Sincronizar. Hay maneras de actualizar manualmente los cubos, pero son casos muy especiales y casi siempre los cubos se mantienen actualizados por medio de la (Re)construcción o la sincronización.

¿Qué es Construir?

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· 9 jun, 2022 Lectura de 1 min
Visor de pacientes FHIR

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¡Hola a todos!

Solo quería compartir aquí una publicación rápida sobre mi proyecto para el Gran Premio :D

FHIR Patient Viewer es una herramienta de renderizado de una sola página, basada en Vue.js, que muestra de forma sencilla los datos devueltos de una llamada /Patient/{id}/$everything realizada a un servidor FHIR de InterSystems.

En el archivo Readme he incluido 3 cosas principales:

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· 1 sep, 2022 Lectura de 2 min
Algunos ejemplos de interoperabilidad FHIR

¡Hola desarrolladores!

Quizá os hayáis encontrado con escenarios donde no tenéis que implementar un repositorio FHIR, sino por ejemplo reenviar peticiones FHIR, gestionar las respuestas y tal vez realizar modificaciones o extraer algunos valores por el camino. Aquí encontraréis algunos ejemplos que pueden implementarse con InterSystems IRIS For Health o HealthShare Health Connect.

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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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Llamamos Procesamiento Híbrido Transaccional y Analítico (HTAP por sus siglas en inglés) a la capacidad de recuperar numerosos registros por segundo, mientras que a la vez se permiten consultas simultáneas en tiempo real. También se llama Analítica Transaccional ó Transanalítica y es un elemento muy útil en escenarios en los que disponemos de un flujo constante de datos en tiempo real, como podría ser el caso de datos provenientes de sensores IIOT o información de las fluctuaciones en el mercado bursátil y nos permite satisfacer la necesidad de consultar estos conjuntos de datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Os comparto un ejemplo que podréis ejecutar en el que se recibe un conjunto de datos en streaming, con entradas de datos constantes y consultas continuas a la vez. El ejemplo está desarrollado en varias plataformas y podréis comparar cómo reaccionó cada una de ellas, con la velocidad de entrada y salida de datos en cada plataforma y su rendimiento. Las plataformas con las que he probado en esta demo son: InterSystems IRIS, MariaDB y MySQL.

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¡Hola Comunidad!

Si alguno de vosotros habéis pasado la Certificación Oficial de InterSystems, podéis tener un elegante tick verde en el avatar de vuestro perfil, así:

Y podéis añadir vuestras certificaciones a vuestro perfil, para que todo el mundo sepa todo lo que sabéis.

Para añadir las certificaciones a vuestro perfil, solo tenéis que seguir estos sencillos pasos:

1️⃣ Ir a vuestro perfil en la Comunidad

2️⃣ Ir al apartado Certificaciones de InterSystems, a la izquierda

3️⃣ Hacer clic en el botón Cargar mis certificaciones

¡Y eso es todo!

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iris-docker-multi-stage-script

Os presentamos un script en Python para mantener a punto tus imágenes de IRIS en Docker ;-)

Sin necesidad de cambiar tu dockerfile o tu código, puedes reducir el tamaño de tu imagen en un 50% o más!

TL;DR

Nombra a tu imagen builder como builder y a la imagen final final y añade esto al final de tu Dockerfile:

Modifica tu Dockerfile para usar un build multi-stage:

ARG IMAGE=intersystemsdc/irishealth-community:latest
FROM $IMAGE as builder

Añade esto al final de tu Dockerfile:

FROM $IMAGE as final

ADD --chown=${ISC_PACKAGE_MGRUSER}:${ISC_PACKAGE_IRISGROUP} https://github.com/grongierisc/iris-docker-multi-stage-script/releases/latest/download/copy-data.py /irisdev/app/copy-data.py

RUN --mount=type=bind,source=/,target=/builder/root,from=builder \
    cp -f /builder/root/usr/irissys/iris.cpf /usr/irissys/iris.cpf && \
    python3 /irisdev/app/copy-data.py -c /usr/irissys/iris.cpf -d /builder/root/ 

¡Boom! ¡Ya está listo!

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