Este ha sido el resultado de mi primer intento programando con Python embebido en IRIS.
El código Python está adaptado de las aplicaciones del concurso Advent of Code 2020.
Los datos de prueba son todos ficheros de entrada que he utilizado en mi reto personal.

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)

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).

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:

¡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.

¡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...

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…

¡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...)

SWIFT-FHIR-IRIS es una aplicación de iOS para exportar datos de HealthKit a InterSystems IRIS for Health (o a cualquier repositorio FHIR)

¡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.

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.

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)

 

¡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:

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.