"Así que su jefe le gritó por enviarle una página web con un "Hello World" sin formato"

Nuestra lección anterior terminó cuando proporcionamos un valor para el Mensaje desde Caché a un servicio REST para el cliente, y utilizamos Angular interfaz de usuario. Aunque hay muchas partes móviles involucradas en el proceso, la página no es especialmente emocionante en este momento. Antes de que empecemos a añadir nuevas funciones, deberíamos retroceder un poco y revisar nuestras herramientas.

¡Muy buenas! Repasemos hoy un genial artículo de David E. Nelson sobre cómo montar un entorno de pruebas utilizando contenedores Docker para experimentar con IRIS, Spark y Zeppelin.

Gracias a la creciente disponibilidad de contenedores y el cada vez más útil Docker para Windows / MacOs, tengo mi propia selección de entornos preconfigurados para aprendizaje automático y data science. Por ejemplo, Jupyter Docker Stacks y Zeppelin en Docker Hub. Gracias también a la edición IRIS Community en un contenedor, tenemos un práctico acceso a una plataforma de datos que admite tanto el aprendizaje automático y análisis junto con otras muchas funciones. Al usar contenedores, no necesito preocuparme por actualizaciones automáticas que puedan arruinar mi área de pruebas. Si mi oficina se inundara y el portátil quedara inservible, podría recrear fácilmente el área de pruebas con un único archivo de texto, que por supuesto subí a un sistema de control de versiones ;-)

¡Hola desarrolladores!

Estoy seguro de que la mayoría de vosotros ya conoceis la posibilidad de usar GZIP en los productos de InterSystems. Pero el problema es que GZIP trabaja con un único archivo o flujo de datos, y no admite carpetas. Al trabajar con sistemas Unix, es posible solucionarlo con la herramienta de compresión tar, incluida en cada sistema Linux de forma predeterminada. Pero ¿qué hacer si debemos trabajar también en Windows, que no lo incluye?

Me alegra poder enseñaros el nuevo proyecto, isc-tar, que os ayudará a no preocuparos del sistema operativo y os permitirá gestionar los archivos tar en cualquier sitio.

Actualización: se añadió soporte para el modelo de regresión
¡Hola a todos!

En este breve artículo, os mostraré cómo escribir un adaptador para utilizar la interoperabilidad de IRIS con los modelos de Machine Learning (ML) administrados por IntegratedML de IRIS.

Ahora que la extensión de ObjectScript para VS Code ha alcanzado la versión 1.0 y ha sido presentada en varias sesiones de la Cumbre Virtual 2020, parece un buen momento para ofrecer algunos consejos sobre cómo reportar problemas.

InterSystems ObjectScript para VS Code se basa en tres extensiones de VS Code que colaboran entre sí. Para facilitar la instalación y la administración hay una cuarta entidad, el paquete de extensiones de InterSystems ObjectScript. Es la mejor manera de empezar con un mínimo de clics y es práctico tenerlo incluso si ya habéis instalado las otras extensiones.

Existe una forma muy sencilla de añadir los certificados de una Autoridad Certificadora a las configuraciones de TLS / SSL en InterSystems IRIS en Windows y Mac.

Puedes pedirle a IRIS que utilice el almacén de certificados de tu sistema operativo indicando %OSCertificateStore en el campo para "File containing Trusted Certificate Authority X.509 certificate(s)".

Aquí tenemos un ejemplo de cómo hacerlo:

En el núcleo de IRIS y Caché hay una arquitectura de base de datos muy interesante a la que, en M/Gateway Developments, nos referimos como "Almacenamiento Global". Si alguna vez quisiste saber más sobre los fundamentos y las funciones de esta base de datos oculta, te interesará leer un completo análisis que hemos elaborado:

https://github.com/robtweed/global_storage

Entre otras cosas, descubrirás que:

La interoperabilidad en la asistencia sanitaria es esencial para mejorar la atención a los pacientes, reducir los costes de los proveedores de atención médica y ofrecer una imagen más precisa a los proveedores. Pero con tantos sistemas diferentes, los datos se presentan en diferentes formatos. Se han creado muchos estándares para tratar de resolver este problema, incluyendo HL7v2, HL7v3 y CDA, pero cada una tiene sus limitaciones.

Para aquellos que sois nuevos en IRIS, e incluso para los que habéis utilizado Cache o IRIS durante un tiempo pero queréis explorar más allá de los límites y prácticas normalmente admitidos, puede que os guste bucear en esta investigación detallada del motor de la base de datos, situado en su centro, y descubrir lo que realmente podéis hacer con él, yendo más allá de lo que InterSystems ha hecho con él por vosotros.

Hay varias maneras de generar ficheros Excel usando tecnología InterSystems: por ejemplo utilizando informes generados con InterSystems Reports, o los antiguos informes ZEN, o incluso haciendo uso de librerías Java de terceros. Las posibilidades son casi infinitas.

Pero, ¿qué pasa si quieres crear una sencilla hoja de cálculo sólo con ObjectScript? (sin aplicaciones de terceros)

En mi caso, necesito generar informes que contengan muchos datos sin procesar (a los financieros les encantan), pero mi antiguo informe ZEN fallaba y me da lo que me gusta llamar un "archivo con cero bytes". Básicamente, Java se queda sin memoria y provoca una sobrecarga en el servidor de informes.

¡Hola desarrolladores!

Solo quiero compartir con vosotros mi conocimiento, es decir, experiencia en algo que os puede hacer ahorrar unas cuantas horas algún día.

Si estás creando una REST API con IRIS que contiene más de un nivel de "/", por ejemplo: '/patients/all', no te olvides de añadir el parámetro 'recurse=1' en tu script de despliegue en %Installer. Si no, todas las entradas de nivel secundario y de mayor profundidad no funcionarán. Y todas las entradas de nivel primario funcionarán.

/patients

- funcionará, pero

/patients/all

- no funcionará.

Este es un ejemplo de sección CSPApplication que arregla el problema y que puede que quieras usar en tu clase %Installer:

    <CSPApplication Url="${CSPAPP}"
      Recurse="1"
      Directory="${CSPAPPDIR}"
      Grant="${RESOURCE},%SQL"
      AuthenticationMethods="96"
      />

Este artículo describe un diseño arquitectónico más flexible para DeepSee. Al igual que en el ejemplo anterior, esta implementación incluye bases de datos separadas para almacenar la memoria caché, la implementación y la configuración de DeepSee y la sincronización de los globals. Este ejemplo introduce una nueva base de datos para almacenar los índices de DeepSee. Redefiniremos los mapeos globales para que los índices de DeepSee no se mapeeen junto con las tablas de hechos y dimensiones.

Qué es el Web Scraping:

En términos sencillos, el Web scraping, también conocido como recolección de datos de sitios web o extracción de datos de sitios web es un proceso automatizado que permite la recopilación de grandes volúmenes de datos (no estructurados) de los sitios web. El usuario puede extraer datos de sitios web específicos, según sus necesidades. Los datos recopilados se pueden almacenar en un formato estructurado para su posterior análisis.

¡Hola Comunidad!

¿Sabéis que podéis estar en contacto con InterSystems y recibir alertas, avisos y otras noticias rápidamente? El proceso es muy sencillo: