Cuando se llama a los servicios web, existen varios escenarios para los Business Operation, que actúan juntos para controlar lo que sucederá cuando no se obtenga una respuesta en el tiempo deseado. (Esto también es importante, por ejemplo, en el caso de una solicitud HTTP simple que no pertenezca a los servicios SOAP).

Este artículo fue creado como efecto secundario de las preparaciones para un conjunto más extendido de artículos sobre la simple, pero útil, implementación de MapReduce en Caché. Estaba buscando una forma relativamente fácil de pasar argumentos a (potencialmente) múltiples objetivos mediante mecanismos de invocación remota. Y tras varios intentos, me di cuenta de que en el ObjectScript de Caché contamos con mecanismos muy potentes que podrían ser de utilidad para esto: dynamix dispatching para métodos y propiedades.

Esto lo escribo más para ayudar a mi memoria que para otra cosa. Pensé en compartirlo, porque a menudo aparece en los comentarios, pero no está en la documentación de InterSystems.

¡Hola Comunidad!

Me gustaría compartir con vosotros mi experiencia sobre la depuración con Atelier.

Estoy desarrollando una API REST y quiero adjuntar un proceso cuando llamo a la API desde una herramienta cliente REST, por ejemplo Postman. El objetivo es inspeccionar valores del HEADER y el BODY de la solicitud HTTP durante el proceso de depuración.

Voy a demostrarlo usando una clase del namespace SAMPLES.

1 - Abre Atelier

2 - Abre tu clase de servicio REST

Desarrollé la solucion IRIS-FHIR-Portal como parte del concurso InterSystems IRIS for Health FHIR.

El objetivo de la aplicación es mostrar cómo de fácil es crear un repositorio FHIR de pacientes y sus datos clínicos utilizando la solucion IRIS for Health.

En conjunto, con esta solucion también estamos empoderando al paciente con sus datos clínicos y ellos los podrán usar como quieran.

¡Hola Comunidad!

Las empresas necesitan crecer y administrar sus infraestructuras informáticas globales de forma rápida y eficiente, al mismo tiempo que optimizan y administran la manera en que invierten y gastan sus fondos. Los servicios de computación y de almacenamiento de Amazon Web Services (AWS) y Elastic Compute Cloud (EC2) satisfacen las necesidades de las aplicaciones más exigentes basadas en InterSystems IRIS, al proporcionar una infraestructura informática global sumamente sólida.

¡Hola desarrolladores!

Cuando desarrollas o mantienes aplicaciones en Cache Object Script, en ocasiones es muy útil poder investigar dependencias.

He encontrado la tool Yuzinji que analiza el diccionario de clases y el código COS incluyendo rutinas y mete los resultados en el famoso Structure101g Studio.

¡Hola desarrolladores!

Después de trabajar un poco con IRIS, queremos compartir con vosotros la "caja de herramientas" para InterSystems IRIS: ToolBox-4-Iris.

¿En qué consiste?

¡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.

¡Hola desarrolladores!

Apuesto a que no todos los que estáis familiarizados con InterSystems Caché conocéis las extensiones de Studio para trabajar con el código fuente. De hecho, podéis usar Studio para crear vuestro propio tipo de código fuente, compilarlo en código de objeto e interpretable (INT) y a veces hasta añadir soporte para finalización de código. Es decir, teóricamente podéis hacer que Studio acepte cualquier lenguaje de programación a ejecutar por el DBMS (Sistema de Administración de Bases de Datos), así como Caché ObjectScript. En este artículo, os mostraré un ejemplo sencillo de cómo escribir programas en Caché Studio usando un lenguaje similar a JavaScript. Si os interesa, seguid leyendo.

¡Hola desarrolladores!

Aquí podéis ver el anuncio del proyecto isc-tar de @Dmitriy Maslennikov. En ocasiones, la historia de porque se ha llegado a un resultado es igual o más interesante que el resultado: cómo se construyó, cómo funciona y qué sucede en torno al proyecto. Esta es la historia:

• Cómo desarrollar este proyecto
• Cómo probarlo
• Cómo lanzar nuevas versiones para publicar
• Cómo automatizar todo lo anterior
• Integración continua

Os hablaré de todo eso.

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).

GraphQL es un lenguaje estándar para declarar estructuras y métodos de acceso a datos, que sirve como una capa de middleware entre el cliente y el servidor. Si nunca has oído hablar de GraphQL, aquí puedes encontrar algunos recursos útiles: aquí, aquí y aquí.

En este artículo, explicaré cómo puedes usar GraphQL en tus proyectos basados en las tecnologías de InterSystems.

Introducción: nuestra pequeña pero muy ambiciosa empresa llamada “Black Mushroom Studio” tuvo una idea para desarrollar un proyecto de comercio electrónico, y una aplicación móvil que permitiría a los usuarios pagar por ciertos bienes/servicios mediante un agregador de pagos.

Lo que teníamos inicialmente: un esqueleto para la aplicación en Android que, por supuesto, prefería la comunicación mediante HTTP y JSON, y un sistema de pago con una API, es decir, servicios web con contenido SOAP.

Objetivo: hacer que todo funcionara de manera conjunta.