Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3

Propósito

Hace unos meses traté el tema de la "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS", y desde entonces utilicé ese artículo con más frecuencia que mi propia nota oculta en mi PC. Por eso, traigo aquí otra nota de 5 minutos sobre cómo hacer una "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS". ODBC y PyODBC parecen bastante fáciles de configurar en un cliente de Windows, sin embargo, siempre me atasco un poco en la configuración de un cliente unixODBC y PyODBC en un servidor de estilo Linux/Unix. ¿Existe un enfoque tan sencillo y consistente como se supone que debe ser para hacer que el trabajo de instalación de PyODBC/unixODBC funcione en un cliente linux estándar sin ninguna instalación de IRIS, contra un servidor IRIS remoto?

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Posiblemente te hayas encontrado con esto y no supiste cómo evitarlo; o tal vez ni siquiera te diste cuenta...

Pero cuando se tienen componentes empresariales de la Producción de Interoperabilidad TCP (por ejemplo, un business service HL7), probablemente tienes (dependiendo de tu configuración de StayConnected) muchas entradas en el Registro de Eventos (Event log) de tipo Info. Cada entrada registraría una conexión o desconexión.

Por ejemplo:

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En este artículo demostraré lo siguiente:

  • Cómo actualizar ReferencesRange (OBX: 7) contra ObservationIdentifier (OBX: 3.1) [TestCode] de la base de datos mediante la función de utilidad personalizada
  • Cómo actualizar Abnormal Flag (OBX: 8) contra ObservationIdentifier (OBX: 3.1) [TestCode] y ObservationValue (OBX: 5) [Resultado] desde la función de utilidad de base de datos
  • Mensaje de ruta basado en un Abnormal Flag (OBX: 8)

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Artículo
Ariel Arias · Nov 23, 2021 Lectura de 6 min
API REST, a una producción, un ejemplo rápido

Bajo el escenario que ya tenemos una API REST, funcionando, y queremos incorporarla a una producción para contar con trazabilidad y todas las ventajas que ofrece IRIS para interoperar, dejo este artículo para cambiar una API existente que responde un JSON, para responder el mismo JSON pero dejando sus trazas en una producción de la misma instancia.

Lo primero, ya contamos con una aplicación creada, llamada /restapi y que tiene como DispatchClass: Testing.REST.ApiDisp (o la clase que tenemos en nuestra instancia).

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¡Hola a todos!

Hoy quiero hablar sobre nuestro proyecto y utilizar el tema del conjunto de datos para el concurso.

Nuestra intención nunca fue ser unos gestores de datos, sobre todo porque a veces nuestros preciosos datos significan mucho para nosotros, pero no para el resto del mundo.

Mi Tesoro

Queremos ir un paso más allá y permitir que los usuarios encuentren el conjunto de datos perfecto para satisfacer sus necesidades.

Nuestro proyecto es un puente entre la comunidad de la Ciencia de Datos y la Comunidad de Desarrolladores, utilizando InterSystems IRIS para lograr esta misión.

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Recientemente surgió un patrón interesante en torno a los índices únicos (en una discusión interna re: isc.rest) y me gustaría destacarlo para la Comunidad.

Como caso de uso motivador: supón que tienes una clase que representa un árbol, donde cada nodo también tiene un nombre, y queremos que los nodos sean únicos por nombre y nodo principal. Queremos que cada nodo raíz también tenga un nombre único. Una implementación natural sería:

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Artículo
Estevan Martinez · Jun 19, 2019 Lectura de 8 min
El arte de mapear Globals para Clases (2 de 3)

¿Alguno de ustedes desea traer de vuelta una antigua aplicación en MUMPS? Siga estos pasos para mapear sus globales ya establecidos para clases y mostrar todos esos hermosos datos en Objects y SQL

En este ejemplo se estudiarán 4 o 5 cosas diferentes más allá de lo que se cubrió en la Parte 1 

Todo lo que falta por hacer después de esto, es el ejemplo del mapeo de padres e hijos, entonces irá por buen camino.

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¡Hola a tod@s!

Este artículo es la continuación de mi artículo anterior, donde expliqué cómo es la estructura de una base de datos en Caché. En ese artículo describí los tipos de bloques, las conexiones que existen entre ellos y su relación con los globales. Como el artículo era completamente teórico,  realicé un proyecto que ayuda a visualizar el árbol de bloques, y en este artículo explicaré su funcionamiento muy detalladamente.

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Todo el mundo tiene un entorno para realizar pruebas.

Algunas personas tienen la suerte de tener un entorno totalmente separado para Producción.

-- Anónimo

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En esta serie de artículos, me gustaría presentar y discutir varios métodos posibles para el desarrollo de software, con las tecnologías de InterSystems y GitLab. Trataré temas como:

  • Git 101
  • Git flow (development process)
  • Instalación de GitLab
  • Flujo de trabajo de GitLab
  • GitLab CI/CD (Integración Continua/Entrega Continua)
  • CI/CD (Integración Continua/Entrega Continua) con contenedores

En esta primera parte se abordará la piedra angular del desarrollo de software moderno - el sistema de control de las versiones de Git y varios flujos de Git.

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¡Hola Comunidad!

Solo por diversión, creé un script de bash que genera archivos csv a partir de un archivo exportado %GOGEN.
(%GOGEN es la herramienta para exportar globales para Cache 5.xx)

Al principio creí que sería muy simple con bash, pero...
- si se quiere tener un encabezado en el archivo csv
- si se exportan con GOGEN más globales juntos, no solo uno
- si se desea un archivo csv para cada global/índice que tiene el global...

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A continuación veremos cómo mostrar una lista de métricas de ejemplo disponibles a través del servicio /api/monitor.

En el artículo anterior, echamos un vistazo al servicio que expone las métricas de IRIS en formato Prometheus. Veamos cómo configurar y ejecutar IRIS preview release 2019.4 en un contenedor y listar las métricas disponibles.

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Nota (junio de 2019): han cambiado muchas cosas para obtener los detalles más recientes, haz clic aquí
Nota (septiembre de 2018): ha habido grandes cambios desde que esta publicación apareció por primera vez; sugiero que utilices la versión del contenedor en Docker dado que el proyecto y la información para que se ejecute como un contenedor sigue publicada en GitHub, en el mismo lugar, para que puedas descargarlo, ejecutarlo y modificarlo, si lo necesitas.

Cuando trabajo con clientes en revisiones de rendimiento, planificaciones de capacidad y resolución de problemas, con frecuencia tengo que descomprimir y revisar las métricas del sistema operativo y de caché desde pButtons. En vez de lidiar con los archivos html para cortar y pegar secciones que serán graficadas en Excel, hace algún tiempo escribí una publicación sobre una herramienta para descomprimir las métricas de pButtons, escrita con el intérprete de unix, perl y los scripts de awk. Si bien este es un valioso ahorro de tiempo, no es la historia completa…

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Hola a todos! Os comparto hoy un artículo sobre la utilización del procesamiento de lenguaje natural y su combinación con FHIR donde se muestra un chatbot que interactúa con FHIR desarrollado por Renato Banzai.

¿Qué significa PLN?

PLN significa Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP en inglés) y es un campo de la Inteligencia Artificial muy complejo que utiliza técnicas para, en pocas palabras, “entender de qué se está hablando”.

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¡Hola Comunidad!

En este artículo, comparo las características de los principales líderes en Operational Database Management Systems (ODBMS) del cuadrante mágico de Gartner (2019). La lista está clasificada por número de características existentes.

  1. InterSystems IRIS 2020.3 - 58 características (https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls)
  2. Oracle Database 21c - 54 características (https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/index.html)
  3. Microsoft SQL Server - 45 características (https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/?view=sql-server-ver15)
  4. AWS Aurora - PostgreSQL - 34 características (https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora...)

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Nancy Martínez · Abr 20, 2021 Lectura de 2 min
Docker - durabilidad ligera

Al trabajar desde casa durante estos "días de coronavirus", me faltan recursos.

  • no tengo ninguna máquina Linux disponible
  • espacio en disco limitado

Además, Docker Desktop (en Windows10) bloqueó de alguna manera los scripts de Durable %SYS como se describe aquí.
Investigando el caso, descubrí que se almacenaban muchos más datos de los que realmente necesitaba.
Así que diseñé mi durabilidad personalizada.

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Artículo
Eduardo Anglada · Mayo 27, 2021 Lectura de 8 min
IRIS en Astronomía

En este artículo voy a mostrar los resultados de una comparación entre IRIS y Postgress manejando datos Astronómicos.

Introducción

Desde siempre el cielo nocturno nos ha fascinado. Todos hemos soñado con las estrellas y la posibilidad de que haya vida en otros planetas.

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Eduardo Anglada · Jul 15, 2021 Lectura de 5 min
Estadísticas sobre COVID-19 con InterSystems IRIS

¡Hola a todos!

Todos los días la universidad Johns Hopkins publica nuevos datos sobre el estado de la pandemia del coronavirus COVID-19.

Creé un sencillo panel de control con InterSystems IRIS Analytics usando InterSystems IRIS Community Edition en Docker, implementado en Kubernetes GCP, para mostrar los datos clave sobre el avance de la enfermedad.

Este panel de control es un ejemplo de como la información en formato CSV podría ser analizada con IRIS Analytics e implementada en Kubernetes GCP, con la forma de InterSystems IRIS Community Edition.

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El lenguaje ObjectScript de InterSystems IRIS tiene un motor de metadatos muy potente llamado XData. Esta característica permite crear definiciones de metadatos para tus clases, que serán utilizadas por el compilador o por los programas para ampliar las características estándar del lenguaje, basándose en las definiciones XData de su campo de acción.

Un ejemplo es IRIS Publisher, una aplicación de código abierto de la Comunidad, capaz de recopilar todas las definiciones de XData en formato HTML y/o Markdown, y que puede generar un Portal web con todos los documentos de la aplicación, recopilados a partir de estos elementos XData.

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Este artículo describe un diseño arquitectónico de complejidad intermedia para DeepSee. Al igual que en el ejemplo anterior, esta implementación incluye bases de datos separadas para almacenar la información, la implementación y la configuración de DeepSee. También presenta dos nuevas bases de datos: la primera para almacenar los globals necesarios para la sincronización, la segunda para almacenar tablas de hechos e índices.

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¡Hola desarrolladores!

Últimamente he estado probando el módulo csvgen y buscaba un fichero CSV para probar. Resulta que encontré un fichero muy interesante en Data.World con estadísticas sobre los episodios de Game of Thrones (Juego de Tronos). Estadísticas sobre muertes 😱.

¡Han documentado todos los asesinatos a lo largo de las 8 temporadas y han anotado dónde, quién, qué clan y con qué arma ha matado a otro personaje!

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En este artículo explicaré cómo, mediante programación, creé el usuario, concedí privilegios, habilité/deshabilité y autentifiqué/invalidé una aplicación web en mi aplicación Data_APP_Security (https://openexchange.intersystems.com/package/Data_APP_Security)

 

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¡Hola desarrolladores!

Como probablemente sabéis, en IRIS 2021 los nombres de los globals son aleatorios.

Y si creas clases de IRIS con DDL y quieres estar seguro de qué global se creó, seguramente te gustaría darle un nombre.

De hecho, se puede hacer. 

Usa WITH %CLASSPARAMETER DEFAULTGLOBAL='^GLobalName' en la Tabla CREATE para que funcione. Documentación. Mirad este ejemplo:

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¡Hola desarrolladores!

A veces necesitamos insertar o referir los datos de clases directamente en globals.

Y quizá muchos de vosotros esperáis que la estructura de datos de una global con registros sea:

^Sample.Person(Id)=$listbuild("",col1,col2,...,coln).

Este artículo es un aviso de que esto no siempre es verdad, así que no se debe dar por supuesto!

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Hola desarrolladores!

Este es otro artículo para simplificar la vida de los desarrolladores. Hablamos de hacer que GitHub ejecute tus pruebas unitarias (unittest) con cada push que hagas a tu repositorio simplemente añadiendo un fichero. Gratis :). En GitHub Cloud. Suena genial, ¿no?

Es factible, y además muy sencillo. El mérito es para @Dmitry Maslennikov (y su repo), el gestor de paquetes ZPM y las GitHub Actions. Vamos a ver cómo funciona todo en conjunto.

Something for Nothing by Robert Sheckley - YouTube

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¡Hola Comunidad!

@Joan Pérez publicó una reseña en la que comentó que no está muy claro qué aplicaciones están disponibles para InterSystems Package Manager. ¡Gracias por tu pregunta, Joan! De hecho, la respuesta merece una publicación.

Existen al menos dos formas de conocer las aplicaciones con ZPM:

1. Ejecutar el comando find en zpm:

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