En recientes versiones de IRIS, se ha añadido en la parte de SQL una nueva y potente funcionalidad para la carga de datos: LOAD DATA. Esta funcionalidad ha sido optimizada para importar datos de forma extremadamente rápida en IRIS, permitiendo insertar cientos de gigabytes de datos en segundos en lugar de en horas o días.

Esta es una mejora muy interesante. Sin embargo, todavía existe un gran problema en la experiencia de carga de datos. Concretamente, el tiempo y molestia que suponen:

  1. Definir el esquema para la tabla en la que se quieren cargar los datos
  2. Averiguar cómo funciona exactamente la sintaxis del comando LOAD DATA

He desarrollado una interfaz de usuario que gestiona de forma transparente el paso de crear la tabla (CREATE TABLE) y después genera la sintaxis para LOAD DATA, todo en un práctico asistente!

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· 25 ago, 2023 Lectura de 4 min
QuinielaML - Usando autenticación JWT

Aprovechando la aplicación de Quiniela ML y como indicamos en el artículo anterior vamos a explicar como podemos realizar una autenticación JWT entre nuestro frontend desarrollado en Angular y nuestro backend desarrollado en InterSystems IRIS.

Os recuerdo como es la arquitectura de nuestro proyecto de QuinielaML:

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· 22 mayo, 2023 Lectura de 6 min
Recuperando un Mirror tras un fallo

¡Aquí estamos nuevamente con un artículo relacionado con el Mirror!

En el artículo anterior vimos como podíamos configurar un Mirror entre dos instancias de IRIS, actuando una como nodo activo y otra como pasivo. Este sistema de mirroring funciona sobre la transferencia de un archivo de journals que mantiene contínuamente actualizada la instancia que funciona como nodo pasivo, pero ¿qué ocurre si por algún fallo de comunicación o permisos del archivo de journal este no se transifere correctamente?

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Introducción

Recientemente participé en un hands-on fantásticamente organizado por @Patrick Jamieson en el que se configuraba una aplicación de Angular junto con un servidor FHIR de IRIS siguiendo los protocolos definidos por SMART On FHIR y me resultó fráncamente interesante, por lo que me puse por mi cuenta a desarrollar mi propia aplicación de Angular y así aprovechar lo aprendido para publicarlo en la comunidad.

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Escenario

IRIS tiene adaptadores de entrada SQL para usar con SQL gateways como EnsLib.SQL.InboundAdapter para consultar repetidamente las conexiones de SQL Gateway. Apareció un escenario en el que queríamos consultar una base de datos interna para obtener algunos datos, pero no vimos un "servicio listo para usar" para esto.

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Jornada atípica de la Quiniela esta semana, al no haber partidos de Primera División la Quiniela se forma con los de Segunda e internacionales:

La estimación para los partidos de Segunda será la siguiente:

Vaya...sólo victorias locales...algo me huele raro.

Veamos que nos dice para los partidos internacionales:

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Finalizamos esta serie de artículos de SMART On FHIR con Auth0 e InterSystems IRIS FHIR Repository revisando nuestra aplicación desarrollada en Angular 16.

Recordemos como es la arquitectura definida para nuestra solución:

Nuestra aplicación de front-end corresponde con la segunda columna y como véis será la encargada de dos cosas:

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· 12 jun, 2023 Lectura de 3 min
Guía básica para la implementación de ZPM

ZPM está diseñado para funcionar con aplicaciones y módulos de InterSystems IRIS. Está formado por dos componentes: el Cliente ZPM, que es un CLI para gestionar módulos; y El Registro, que es una base de datos de módulos y meta-información. Podemos utilizar ZPM para buscar, instalar, actualizar, eliminar y publicar módulos. Con ZPM se pueden instalar clases de ObjectScript, aplicaciones Frontend, producciones de Interoperabilidad, soluciones de BI de IRIS, conjuntos de datos de IRIS o cualquier otro archivo, como paquetes wheel de Python Embebido.

En este artículo repasaremos tres secciones:

  1. Instalación de ZPM
  2. Generación del Módulo
  3. Búsqueda, Instalación y Publicación de módulos dentro del Registro

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· 3 jul, 2023 Lectura de 3 min
IRIS Api Tester (Español)

Hola Comunidad!!

Acabo de subir mi última aplicación "IRIS Api Tester" al Open Exchange.

Es un proyecto docker con InterSystems IRIS + Newman que permite lanzar test sobre tus colecciones de Postman de una manera rápida y fácil.

El proyecto viene listo para funcionar, solo debes clonar el repositorio: https://github.com/daniel-aguilar-garcia/irisapitester

Arrancar el fichero docker-compose:

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¡Hola Comunidad!

Me gustaría compartir con vosotros un ejercicio que he hecho para crear "mi propio" chat con ChatGPT en Telegram.

Ha sido posible gracias a dos componentes de Open Exchange: Telegram Adapter, de @Nikolay Solovyev e IRIS Open-AI, de @Kurro Lopez

Así que con este ejemplo podréis configurar vuestro propio chat con ChatGPT en Telegram.

¡Veamos cómo hacerlo funcionar!

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Esta es la cuarta parte de una serie de artículos sobre migración desde las principales bases de datos del mercado a InterSystems IRIS. En esta parte, explicaré los pasos para migrar desde Microsoft SQL Server.

Como describí en los anteriores artículos, actualmente hay varias opciones para hacer la migración. Sin embargo, las dos opciones más populares incluyen el uso de DBeaver (https://openexchange.intersystems.com/package/DBeaver) o SQLGateway. Explicaremos la primera opción aquí. La segunda opción fue explicada por Robert Cemper en un excelente artículo: Migración de base de datos usando SQLgateway.

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En el pasado artículo presentamos la arquitectura de nuestro proyecto de SMART On FHIR, así que es hora de meternos en harina y empezar a configurar todos los elementos que vamos a necesitar.

Primeramente comenzaremos con Auth0.

Configuración de AUTH0

Comenzaremos creando una cuenta de Auth0 con un correo válido, una vez dados de alta deberemos crear nuestra primera aplicación, y lo haremos desde el menú de la izquieda:

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En este artículo, compartiré el tema que presentamos @Rochael Ribeiro y yo en la Convención Anual (Global Summit) 2023, en la sala "Tech Exchange".

En esa ocasión hablamos de los siguientes temas:

  • Herramientas de Open Exchange para Fast APIs (APIs rápidas)
  • Especificación OpenAPI
  • Desarrollo tradicional vs. Fast API
  • APIs Compuestas (Interoperabilidad)
  • Enfoque Spec-First o Api-First
  • Gobernanza y Monitorización de APIs
  • Demo (vídeo)
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¡Volvemos al ataque con la Quiniela! 8ª jornada en Primera y Segunda División y con la QuinielaML deseando resarcirse de los 4 aciertos del pasado fin de semana. Aquí tenemos el boleto de esta jornada:

Y estas son las predicciones para Primera División:

Y ahora para Segunda División:

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Continuando con la serie de análisis de rendimiento, en este artículo voy a mostrar un método para dimensionar los requisitos de memoria compartida para aplicaciones de base de datos que se ejecutan en plataformas de datos de InterSystems, incluyendo los Global y Routine Buffers, gmheap y locksize. También daré algunos consejos de rendimiento que se deberían tener en cuenta al configurar servidores y al virtualizar aplicaciones de Iris. Como siempre, cuando hablo de Iris o Caché , me refiero a toda la plataforma de datos. Este artículo tiene algunos años pero mantiene su esencia, por lo que me referiré a Iris o Caché indistintamente ya que la teoría es exáctamente igual para todos los productos con kernel Caché/Iris.

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En la primera parte de esta serie de artículos hablamos sobre cómo leer un gran fragmento de datos del cuerpo sin procesar de un método HTTP POST y guardarlo en una base de datos como una propiedad stream de una clase. En la segunda parte comentamos cómo enviar archivos y sus nombres envueltos en un formato JSON.

Ahora analizaremos más de cerca la idea de enviar al servidor grandes archivos por partes. Para ello, podemos utilizar varios enfoques. En este artículo se analiza el uso del encabezado Transfer-Encoding para indicar una transferencia fragmentada. La especificación HTTP/1.1 introdujo el encabezado Transfer-Encoding, y la sección 4.1 RFC 7230 lo describió, pero está ausente en la especificación HTTP/2.

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· 13 jun, 2023 Lectura de 8 min
Mi primera experiencia usando IAM

Experiencia & comentarios del curso online "Hands-On with InterSystems API Manager for Developers"

Con mis conocimientos básicos de contenedores Docker y API REST, me gustaría probar el uso del administrador de APIs de InterSystems para gestionar las API y los microservicios. Completé este curso en línea utilizando mi instancia local de IRIS como host (sistema operativo Windows) e IAM ejecutándose en una máquina virtual Linux.

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· 11 jul, 2023 Lectura de 3 min
Utilizando JSON en IRIS

¡Hola Comunidad!

El otro día vi un artículo sobre el uso del paquete %ZEN cuando se trabaja con JSON y he decidido escribir un artículo para describir un enfoque más actualizado. Hace no mucho se dio el paso de usar %ZEN.Auxiliary.* a clases JSON dedicadas. Esto permite trabajar con JSONs de forma más orgánica.

Llegados a este punto hay básicamente 3 clases principales para trabajar con JSON:

  • %Library.DynamicObject - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con documentos JSON estándar. También nos da la posibilidad de, en vez de escribir el código habitual para crear la instancia de una clase como
set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()

usar la siguiente sintaxis

set obj = {}
  • %Library.DynamicArray - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con matrices JSON estándar. Con los arrays se puede usar el mismo enfoque que con los objetos, lo que significa que o bien se puede crear una instancia de la clase
set array = ##class(%DynamicArray).%New()

o se puede hacer usando corchetes []

set array = []
  • %JSON.Adaptor es una utilidad para mapear objetos de ObjectScript (registrados, serial o persistentes) a textos JSON o entidades dinámicas.
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Después del éxito de la pasada jornada en la que QuinielaML acertó 10 resultados y obteniendo un premio de 10€ volvemos una jornada más, ¡dispuestos a reinvertir las ganancias!

Veamos los partidos de esta jornada:

Ahora las predicciones para los partidos de 1ª División:

Y para 2ª:

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Preguntas frecuentes de InterSystems

En el siguiente ejemplo, un archivo de imagen se codifica en una cadena Base64 en una propiedad de clase, se guarda, se decodifica la cadena en Base64 y se restaura en otro archivo.

【Classe ejemplo】

Class User.test Extends %Persistent
{
Property pics As %GlobalBinaryStream;
}


【Cuando se importa】

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FHIR ha revolucionado la industria de la atención médica al proporcionar un modelo de datos estandarizado para crear aplicaciones y promocionar el intercambio de datos entre diferentes sistemas. El estándar FHIR se basa en enfoques modernos impulsados por APIs, lo que lo hace más accesible para los desarrolladores web y móviles. Sin embargo, interactuar con las API de FHIR aún puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de consultar datos usando lenguaje natural.

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Hay una nueva funcionalidad muy interesante en la recientemente anunciada versión de prueba 2024.1 de InterSystems IRIS - JSON_TABLE. JSON_TABLE forma parte de una familia de funciones introducidas en la versión 2016 del estándar SQL (ISO Standard, publicado a principios de 2017). Permite que valores JSON se mapeen a columnas y se consulten usando SQL. JSON_TABLE puede usarse en la cláusula FROM de algunas sentencias SQL.

La sintaxis de JSON_TABLE es bastante extensa, permitiendo condiciones excepcionales cuando los valores JSON proporcionados no cumplen las expectativas, estructuras anidadas, etc.

La sintaxis básica es bastante sencilla. El primer argumento pasado a JSON_TABLE es el valor JSON que se va a consultar. Puede ser un literal, una referencia a una columna o una llamada a una función. El segundo argumento es una expresión JPL (JSON Path Language), que permite filtrar el valor proporcionado. Después va la cláusula COLUMNS - justo en medio de la llamada a la función. La cláusula COLUMNS se parece mucho a las definiciones de columnas en una sentencia CREATE TABLE pero con un añadido muy necesario - el PATH. PATH es una expresión JPL que se aplica al valor JSON para producir el valor de la columna.

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