Hola, en este artículo comparto cómo usar una API para crear notificaciones. En concreto trabajaremos con OneSignal:

Prometheus es uno de los sistemas de monitorización adaptado para recoger datos de series temporales.

Su instalación y configuración inicial son relativamente sencillos. El sistema tiene un subsistema gráfico integrado llamado PromDash para la visualización de datos, pero los desarrolladores recomiendan usar un producto de otro proveedor, llamado Grafana. Prometheus puede monitorizar muchas cosas (hardware, contenedores, distintos sistemas de gestión de base de datos), pero en este artículo me gustaría analizar la monitorización de una instancia de Caché (para ser exactos, será una instancia de Ensemble, pero las métricas serán de Caché). Si te interesa, sigue leyendo.

Hola! Comparto hoy un ejemplo de Yuri Marx sobre el uso de ReadMIMEPart. Si necesitáis obtener un fichero de una API o formulario multipart echadle un ojo a este ejemplo:

En este artículo, ejecutaremos un clúster InterSystems IRIS usando Docker y archivos CPF combinados - una nueva característica que permite configurar servidores con facilidad.

En UNIX® y Linux, puedes modificar el archivo predeterminado iris.cpf utilizando un archivo CPF combinado declarativo. Un archivo combinado es un CPF parcial en el que se establecen los valores deseados que queramos que tenga una instancia al iniciar. La operación de combinación en CPF sólo funciona una vez para cada instancia.

Nuestra arquitectura de clúster es muy sencilla, consistirá en un Nodo 1 (nodo maestro) y dos Nodos de datos (echa un vistazo a todas las funciones disponibles). Desafortunadamente, docker-compose no puede desplegar en diferentes servidores (aunque puede desplegar a hosts remotos), por lo que esto es útil para el desarrollo local de modelos de datos que utilicen sharding, pruebas, etc. Para el despliegue en producción de un cluster de estar características, debes utilizar ICM o IKO.

¡Hola a todos!

Hace poco aprendí algo nuevo mientras trabajaba en un problema con el Centro de Soporte Internacional (WRC), y quería compartirlo con todos por si pudiera ayudar a alguien más.

Escenario:

Tienes archivos que se escriben inexplicablemente en una carpeta de tu servidor y, debido a la cantidad de archivos en la carpeta y al rendimiento general del sistema, no es posible trabajar sobre los archivos para localizar el origen.

A lo largo de los años, me he encontrado con la necesidad de crear varios mensajes HL7 basados en un solo mensaje entrante. Por lo general, toman la forma de un pedido o son el resultado de un laboratorio. Cada vez que he afrontado el reto, he intentado empezar de cero, con la convicción de que el intento anterior podría haberse hecho mejor.

Recientemente, volvió a surgir la necesidad y pude crear una solución de la que no me avergonzaba. Mi principal preocupación era que siempre me encontraría enterrado en un BPL, o usaría ObjectScript e intentaría editar mensajes usando el método SetValueAt para la clase de mensaje HL7.

Problema
Cuando el Sistema A procesa múltiples pedidos para un solo paciente, el resultado vendrá en un solo mensaje con ORCgrp repetido con los segmentos OBR y OBX contenidos en este. El sistema B solo puede recibir un único OBR por mensaje.

Tal como sucede con otros tipos de Host, en ciertos casos de uso nos conviene personalizar el comportamiento de algún Business Operation (BO) de caja. En este caso, tomaré de ejemplo el siguiente EnsLib.REST.GenericOperation

Soporte te está ayudando a resolver una incidencia con un informe y necesitan reproducir el problema en su sistema local. ¡Es una pena que no puedan ejecutar el informe porque la conexión JDBC al origen de datos fallará! O... ¿hay alguna forma?

Hay una forma de ejecutar un informe offline sin acceso a la base de datos origen. Debes proporcionar los resultados de una query cacheada exportada desde Designer. Es un fichero que contiene los datos de la query. Soporte lo usará para evitar el origen de datos del informe. Cuando ejecuten el informe, cogerá los datos del fichero, no de la conexión JDBC.

Un aspecto muy interesante de los datos es que siempre podemos descubrir algo nuevo.

Con esa idea en mente, hemos creado una nueva página para mostrar un poco más del interior de ZPM!

Para publicar una aplicación en ZPM, se necesita el archivo module.xml. Dentro del archivo, tenemos unas pocas etiquetas que ofrecen buena información que puede ser muy útil para nosotros.

Del endpoint https://pm.community.intersystems.com/packages/{package}/{version}/manifest extraemos dos cosas: palabras clave/etiquetas y Dependencias.

¡Hola Comunidad!

¿Sabéis cómo publicar en la Comunidad de Desarrolladores? ¿Y conocéis todos los tipos de publicaciones que hay? ¿Y sabéis que podéis, por ejemplo, publicar encuestas en una publicación? ¿o adjuntar PDFs?

Si queréis sacar el máximo partido a las publicaciones y, por tanto, a la Comunidad... seguid leyendo, porque os vamos a contar tooooodos los detalles de las publicaciones:

• Reglas generales
• Preguntas
• Artículos y Anuncios
• Debates

Reglas generales

Para empezar a participar en la Comunidad, haced clic en el botón "Nueva publicación" arriba del todo en la página de inicio de la Comunidad:

Aparecerá el editor para crear una Pregunta, un Anuncio, un Artículo o un Debate. Cada tipo de publicación tiene su propio conjunto de campos, unos obligatorios y otros opcionales.

Empezaré como dice la leyenda que empezó su clase Fray Luís de León tras varios años de condena:

Como decíamos ayer...nuestro EMPI puede recibir datos de múltiples fuentes, vía REST, mensajería HL7, etc. Pero es posible que los campos estándar no sean suficientes y querramos ampliar la información del paciente para ayudar a discriminarlo e identificarlo unívocamente. ¿Cómo podríamos personalizar los datos de paciente? ¿Modificando las clases estándar a nuestro gusto? ¡¡¡¡NOOOOO!!!! bueno, un poco sí, pero no a lo loco, ya que si tocamos clases estándar sin cuidado podremos encontrarnos que en una futura actualización perdamos todas estas modificaciones.

Preguntas frecuentes de InterSystems

Para rutinas (*.mac)

Se puede ocultar el código fuente exportando/importando solo el *.obj que se genera después de compilar el programa fuente.

El ejemplo de ejecución de comandos especifica EX1Sample.obj y EX2Sample.obj, que se generan al compilar EX1Sample.mac y EX2Sample.mac, como destinos de exportación y los exporta al segundo archivo de argumentos.

Después de pasarlo a otro namespace, se usa el archivo XML exportado para realizar la importación.

¡Hola a tod@s! Hoy traigo buenas noticias para la Comunidad:

Hace unos días, GitHub se actualizó con la última versión del proyecto linguist, que se utiliza para reconocer los tipos de código fuente en los repositorios. Ayuda a determinar qué lenguaje de programación se ha utilizado en cada archivo del repositorio. La sección de estadísticas del repositorio muestra los resultados del trabajo de este módulo.

Además, se puede buscar en todos los repositorios disponibles de GitHub para cualquier idioma elegido.

¡Hola a todos!

Hoy instalaremos Jupyter Notebook y vamos a conectarlo con Apache Spark e InterSystems IRIS.

Nota: Los siguientes procedimientos los hice en Ubuntu 18.04 y Python 3.6.5.

Introducción

Si estás buscando un bloc de notas que sea reconocido, difundido ampliamente y muy popular entre los usuarios de Python, en lugar de utilizar Apache Zeppelin, deberías elegir Jupyter notebook. Jupyter notebook es una excelente y muy poderosa herramienta para la "ciencia de datos", que cuenta con una comunidad muy grande, además de muchas funciones y software adicional. Jupyter notebook permite crear y compartir documentos que contienen código en tiempo real, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Sus aplicaciones incluyen la limpieza y transformación de los datos, simulaciones numéricas, modelamiento estadístico, visualización de datos, machine learning y muchas funciones más. Y lo más importante, existe una gran comunidad que ayuda a resolver los problemas que surjan.