Motivación

Empecé en este proyecto pensando en cómo permitir que el código Python trabaje de forma natural con el almacenamiento escalable y el eficiente mecanismo de recuperación de datos ofrecido por los globals de IRIS, a través de Python Embebido.

Mi idea inicial era crear algo como un diccionario de implementación de Python usando globals, pero pronto me di cuenta de que antes debía ocuparme de la abstracción de objetos.

Recientemente surgió un patrón interesante en torno a los índices únicos (en una discusión interna re: isc.rest) y me gustaría destacarlo para la Comunidad.

Como caso de uso motivador: supón que tienes una clase que representa un árbol, donde cada nodo también tiene un nombre, y queremos que los nodos sean únicos por nombre y nodo principal. Queremos que cada nodo raíz también tenga un nombre único. Una implementación natural sería:

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:

Como sabéis, el namespace EnsDemo de Ensemble ya no está disponible en IRIS.

Esto es algo positivo, ya que IRIS está orientada a la nube y por lo tanto debe ser lo más ligera y rápida posible. La nueva forma de compartir ejemplos de código o módulos es a través de git, integración continua y OpenExchange.

Pero no os preocupéis, somos conscientes de que, en algunos casos, querréis volver a recuperar ejemplos y código presente en EnsDemo, ya sea como fuente de inspiración o para ayudaros a revisar buenas prácticas.

En el proceso de consumir los servicios del SII me encontré con algunas dificultades y quiero compartirlas para facilitar el trabajo posterior.

El contexto es bastante local, por eso no expondré documentación comprometedora, solo los detalles de cómo adaptarse a los requerimientos del Servicio.

A veces necesitamos depurar una Business Operation (BO). El registro y seguimiento (trazas) funcionan, pero a veces quieres trabajar con una BO en tu sesión en el terminal local.

Así es como puedes hacerlo en cualquier sistema operativo.

Windows tiene una estupenda herramienta para depurar Business Operations - en modo Foreground. En ese modo, Windows ejecuta un terminal local con un job para la operación.

Este ha sido el resultado de mi primer intento programando con Python embebido en IRIS.
El código Python está adaptado de las aplicaciones del concurso Advent of Code 2020.
Los datos de prueba son todos ficheros de entrada que he utilizado en mi reto personal.

Con el lanzamiento de PEX en InterSystems IRIS 2020.1 e InterSystems IRIS for Health 2020.1, los clientes tienen una mejor forma de incorporar Java en las producciones que con el Java Business Host. PEX proporciona un completo conjunto de APIs para construir la interoperabilidad de los componentes y está disponible tanto en Java como en .NET. Java Business Host ha sido discontinuado y se retirará en una versión futura.

Ventajas de PEX

Otro ejemplo sobre cómo usar extensiones personalizadas de comandos, en este caso ZZJSON para formatear JSON.

IRIS dispone de la clase %JSON.Formatter. Pero a veces para depurar resulta un poco largo de usar.

Hice una pregunta por correo electrónico y obtuve algunas respuestas de colegas.

Pergunta:

No he podido cambiar la zona horaria en el ultimo container (Ubuntu) de IRIS. Motivos:

• Soy irisowner y no root

• No dispongo del comando sudo

En mi Dockerfile he usado los comandos en adjunto de manera a cambiar la zona horaria - a la hora de crearme un nuevo image docker. Sin embargo, estos comandos no me funcionan con un usuario no root.

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.

Hola comunidad,

Esto es otro artículo de como realizar acciones que puedes hacer desde el porta de gestión pero via código.

Hoy.... Añadir un business item en tu producción por código.

La metodología OKR (Objetivos y Resultados Clave) es utilizada por las empresas más grandes del mundo (como Google, Netflix, Spotify, BMW, Linkedin, etc.) para una gestión ágil del rendimiento. Fue creada en los años 70 por Andrew Grove, presidente de Intel, y presentada al público en su famoso libro “High Output Management” ("Gestión de alto rendimiento").

Sobre 1998 John Doerr, uno de los mayores inversores de riesgo (venture capitalist) del mundo, tras conocer la metodología OKR de Intel, se la dio a conocer a Larry Page y Sergey Brin, que empezaban una pequeña empresa llamada Google.

Sergey y Larry vieron el gran potencial de la metodología y comenzaron a escribir los primeros OKRs para Google y después sus OKRs individuales.

Desde entonces, esta práctica se ha convertido en una rutina trimestral en la compañía. Según Rick Klau (Google Ventures), “Google no fue Google” hasta que empezó a poner en práctica la metodología OKR en sus inicios.

Los beneficios de OKR son:

InterSystems FAQ

Puedes evitar este error especificando un objeto de tipo stream como argumento de la función %ToJSON usando durante la generación del string JSON desde el objeto dinámico.

A continuación podéis ver un ejemplo.