¡Hola a tod@s!

El Portal de Administración del Sistema Caché incluye una potente herramienta de consultas en SQL basada en la web, aunque para algunas aplicaciones lo más conveniente es utilizar un cliente dedicado SQL que esté instalado en la PC del usuario.

SQuirreL SQL es un conocido cliente SQL de código abierto construido en Java, que utiliza JDBC para conectarse a un DBMS. Como tal, podemos configurar SQuirreL para que se conecte a Caché usando el controlador JDBC en Caché.

Esta vez quiero hablar de algo que no es específico de InterSystems IRIS, pero que creo que es importante si quieres trabajar con Docker y tu máquina de trabajo es un PC o portátil con Windows 10 Pro o Enterprise.

Como probablemente sabes la tecnología de contenedores viene básicamente del mundo Linux y, a día de hoy, es en los hosts que corren Linux donde pueden mostrar su máximo potencial. Los que usamos Windows vemos que tanto Microsoft como Docker han hecho grandes esfuerzos estos últimos años y nos permiten correr contenedores Linux en nuestro sistema Windows de una manera muy sencilla... pero no está soportado para entornos productivos y, aquí viene el gran problema, no es fiable si queremos mantener persistencia de datos fuera del contenedor, en el sistema host,... debido principalmente a las importantes diferencias entre los sistema de archivos de Windows y Linux. Al final el propio Docker for Windows utiliza una pequeña máquina Linux virtual (MobiLinux) sobre la que realmente se levantan los contenedores.... lo hace de forma transparente para el usuario de windows... y de hecho funciona muy bien hasta que, como digo, quieren hacer que tus bases de datos sobrevivan más allá de la vida del contenedor...

En fin,... que me enrollo,... el caso es que muchas veces, para evitar problemas y simplificar, lo que se precisa es de un sistema Linux completo... y, si nuestra máquina es Windows, la única forma de tenerlo es vía una máquina virtual. Al menos hasta que salga WSL2 en Windows 10 en unos meses, pero eso es otra historia.

En este artículo te voy a contar, paso a paso, como instalar un entorno en el que puedas trabajar con contenedores Docker sobre un Ubuntu en tu servidor Windows. Vamós allá...

Hace algún tiempo, empecé a recibir alertas de consumo excesivo de espacio en el sistema de archivos (filesystem) de un cliente, cuya solución utiliza la capa de interoperabilidad (IRIS / Ensemble) de manera masiva.

Me percaté que las bases de datos que crecían eran las dedicadas a la interoperabilidad, mas no la base de datos operacional de la solución, por tanto había que revisar los mensajes de las diferentes integraciones presentes.

He sufrido la experiencia de que mi servidor de IRIS se perdió por actualizar la versión de Docker.

Basándome en esa experiencia, me gustaría mostraros cómo hacer un backup del servidor de IRIS antes de actualizar la plataforma o docker; y el proceso de recreación de IRIS en un nuevo entorno.

Proceso de backup del servidor de IRIS

Cuando hayas terminado de crear el servidor IRIS, hay que hacer un backup.

Preguntas frecuentes de InterSystems

De cara a la reconstrucción de los índices de una clase persistente/tabla, hay que utilizar el método %BuildIndices(), proporcionado por dicha clase. Para ello hay que especificar los valores de inicio y fin de los ID para los cuales se quieren reconstruir índices en los argumentos del método.

Por ejemplo, para reconstruir el índice NameIDX y el índice ZipCode en la clase Sample.Person sólo para ID=10 a 20, ejecutad el siguiente código (el rango de ID se especifica en los argumentos quinto y sexto).

¡A ver si os pensábais que la Quiniela descansaba! Ni mucho menos, nuestro querido Estado rebuscará los partidos de futbol de las ligas más inverosímiles para poder seguir recaudando semanalmente el diezmo debido.

Para la 60ª jornada de la Quiniela tendremos partidos amistosos internacionales y la 29ª jornada de la liga femenina de fútbol, que hemos podido introducir en QuinielaML sin el más mínimo problema.

Estos son los partidos de la Quiniela:

Hola a todos, hoy comentamos con un ejemplo cómo solucionar problemas relacionados con el TimeOut cuando se hacen llamadas a servicios SOAP.

Tomemos como ejemplo aplicaciones que proporcionen servicios SOAP que utilizan consultas SQL basadas en "DSTIME" para devolver registros que han sido añadidos o modificados recientemente. Como estos registros no cambian con frecuencia, estas consultas suelen devolver un número reducido de registros, lo cual implica un tiempo de procesamiento corto.

Pasadas las Navidades, volvemos nuevamente con la publicación más esperada de la Comunidad, ¡la predicción de la Quiniela!

Esta jornada la Quiniela se conformará con partidos de la 19ª jornada de Primera División y la 22ª de Segunda, veamoslos:

Estas son las predicciones para Primera División:

Seguramente os hayais encontrado durante los últimos 10 - 15 años los términos Data Lake, Data Warehouse, Data Fabric hasta en la sopa, todo se arregla y soluciona con alguna de estas 3 cosas o con alguna combinación de las mismas (aquí y aquí tenéis un par de artículos de nuestra página oficial por si tenéis alguna duda de a qué corresponde cada uno de los términos).

¡Hola Comunidad!

Con IRIS nos llegó una INTERESANTÍSIMA funcionalidad - ¡SHARDING! Sin duda una gran característica.

Pero, ¿cómo puedo descubrir si encaja con mis aplicaciones actuales? ¿Hay alguna funcionalidad práctica para apostar por ello en mi perfecta aplicación transaccional? ¿O es sólo algo para las nuevas aplicaciones que vaya a diseñar?

Hola a todos,

Si queréis pasar un rato divertido y aprender alguna cosa fruto de la experiencia os recomiendo este video de unos colegillas que tengo en Málaga y que tienen muuuuuchas horas de desarrollo. Sus consejos sirven para todo, sí, también para ObjectScript e IRIS. ;-)

Los más viejos del lugar se van a reir mucho con anécdotas y se verán reflejados con algunas

https://youtu.be/Sk7Mbx_81Bg

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

¡Hola! ¿Sabéis que se puede habilitar Ctrl+C y Ctrl+V en el terminal de IRIS para Windows?

Para hacerlo, hay que abrir el Terminal, seleccionar Edit > User Settings y habilitar Widows Edit accelerators.

Esta opción especifica si el Terminal habilita atajos de teclado habituales en Windows (Ctrl+C, Ctrl+V, Ctrl+Shift+V) además de los atajos típicos del Terminal básico (Ctrl+Insert, Shift+Insert).

Exporta un GLOBAL en formato JSON y también importa este formato. Eficiente se refiere a la estructura creada.
Solo los nodos Globals que contienen datos se presentan en el objeto JSON generado.