Estoy seguro de que la mayoría de vosotros estáis familiarizados con la utilidad %SYS.MONLBL, que es crucial cuando se analizan los cuellos de botella de rendimiento del código. Permite seleccionar un número de rutinas que queréis monitorizar en tiempo de ejecución y también especificar qué proceso(s) queréis observar. PERO, ¿qué pasa si no sabéis exactamente qué proceso ejecutará vuestro código? Esto es común en muchas aplicaciones basadas en la web (CSP/REST) hoy en día. Queréis minimizar la utilización de recursos en vuestro sistema de producción que necesita análisis.

Hola comunidad,
Nos complace anunciar que ya tenéis una lista preliminar de sesiones disponible para que la reviséis con calma mientras esperáis el evento Ready 2025.

No sé a vosotros, pero a mi me ha pasado varias veces que creo un contenedor Docker (me gusta hacerlo con un docker-compose.yml, me resulta más ordenado 😊) con una versión de IRIS, voy haciendo mis pruebas y llega un día en el que la licencia de ese contenedor ya no es válida, y no funciona...

Si os ha pasado, puede que alguno de vosotros, igual que yo, haya pensado "pues con subir la versión de IRIS en el docker-compose/Dockerfile, suficiente". Pues... no 😅 Al hacerlo, da problemas y no arranca bien el contenedor.

Así que, pregunté a InterSystems (gracias @Wojciech.

Hola desarrolladores,

Nos complace anunciar el nuevo concurso de programación en línea de InterSystems dedicado a todo lo relacionado con la salud:

🏆 Concurso de Interoperabilidad de Salud Digital y FHIR de InterSystems 🏆

Duración: 12 de mayo - 1 de junio de 2025

Beca total: $12,000

A veces, los clientes necesitan una instancia pequeña de IRIS para hacer algo en la nube y luego apagarla, o necesitan cientos de contenedores (es decir, uno por usuario final o uno por interfaz) con cargas de trabajo pequeñas. Este ejercicio surgió para ver cuán pequeña podría ser una instancia de IRIS. Para este ejercicio, nos centramos en cuál es la menor cantidad de memoria que podemos configurar para una instancia de IRIS. ¿Conocéis todos los parámetros que afectan la memoria asignada por IRIS?

¡Hola, desarrolladores!

Este será un artículo muy corto ya que en abril de 2025, con Lovable y otras herramientas de Prompt-to-UI, se vuelve posible crear el frontend mediante indicaciones. Incluso para vosotros, que como yo, no estáis familiarizados en absoluto con las técnicas modernas de UI.

Bueno, al menos conozco las palabras javascript, typescript y ReactJS, así que en este artículo muy corto construiremos la interfaz de usuario en ReactJS para un servidor InterSystems FHIR con Lovable.ai.

¡Vamos con ello!

Hola a todos!

POR FIN!! El lunes comienza el concurso de artículos técnicos en español. 🎉🎉

Una extensión "extiende" o mejora un recurso FHIR o un elemento de datos de forma personalizada. La extensión puede añadirse a la raíz de un recurso, como “Patient.ethnicity” en el perfil US Core, y también pueden añadirse a elementos individuales como HumanName, Address o Identifier.

¿Sabíais que también podéis añadir una extensión a un tipo de dato primitivo?

Los elementos primitivos normalmente almacenan un solo elemento y son el componente más básico en FHIR. Por ejemplo: "Keren", false, 1234, 12/08/2024, etc.

El asombroso Iris-nator ha llegado a la ciudad.

Sabe lo que piensas, con sólo unas preguntas es capaz de adivinar el personaje en el que has pensado.

¿Te atreves?

Cuando trabajáis con InterSystems IRIS, los desarrolladores y arquitectos de bases de datos a menudo se enfrentan a una decisión crítica: si usar SQL Dinámico o SQL Embebido para consultar y actualizar datos. Ambos métodos tienen sus propias fortalezas y casos de uso, pero comprender sus implicaciones en el rendimiento es esencial para tomar la decisión correcta. El tiempo de respuesta, una métrica clave en la evaluación del rendimiento de las aplicaciones, puede variar significativamente dependiendo del enfoque de SQL que utilicéis. El SQL Dinámico ofrece flexibilidad, ya que las consultas pueden construirse y ejecutarse en tiempo de ejecución, lo que lo hace ideal para escenarios con necesidades de consulta impredecibles o altamente variables. Por el contrario, el SQL Embebido enfatiza la estabilidad y eficiencia al integrar el código SQL directamente en la lógica de la aplicación, ofreciendo tiempos de respuesta optimizados para patrones de consulta predefinidos.

En este artículo, exploraré los tiempos de respuesta al usar estos dos tipos de SQL y cómo dependen de las diferentes estructuras de clases y del uso de parámetros. Para ello, voy a utilizar las siguientes clases del diagrama: