¡Hola Comunidad!

Hace unos meses os mostramos en vídeo cómo crear una API REST con InterSystems IRIS, usando contenedores Docker. Ahora, os traemos el mismo vídeo, pero con subtítulos en español, para una mejor comprensión para toda la Comunidad hispanohablante:

⏯ Cómo crear una API REST con InterSystems IRIS

https://www.youtube.com/embed/dyEPpUMjSqw
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Causado por un conflicto en la asignación del puerto, obtengo esta entrada en messages.log y SMS ya no responde:

Transforma fácilmente un archivo CSV en una vista previa de DeepSee: la plataforma de inteligencia de negocios de InterSystems.

Puedes encontrar AnalyzeThis en InterSystems Open Exchange. Utiliza el enlace de descarga para ir a GitHub y comienza a instalar el proyecto. Sigue las instrucciones de la sección Installation del README de GitHub.

¡Hola a tod@s!

Si les interesan los contenedores, echen un vistazo a todo lo que hemos preparado para la Convención Anual de InterSystems ("Global Summit"), del 22 al 25 de septiembre, en el hotel Boston Marriott Copley Place. Si se registran ahora, podrán aprovecharse de un descuento válido hasta el 30 de agosto.

SESIONES SOBRE CONTENEDORES

Vamos con nuestro artículo semanal con la predicción de la Quiniela, confiemos que algo más acertada que la hecatombe vivida en la pasada jornada. Veamos cuales son los partidos que entran esta jornada en la Quiniela:

Ahora la predicción para la Primera División:

Y los partidos de Segunda:

La base de datos documental de InterSystems IRIS (DocDB) ofrece un enfoque flexible y dinámico para gestionar datos. DocDB aprovecha el poder de JSON (JavaScript Object Notation), proporcionando un entorno sin esquemas para el almacenamiento y la recuperación de datos.

Es una herramienta poderosa que permite a los desarrolladores evitar un montón de código repetitivo cuando se interactúra con aplicaciones existentes, serialización, paginación e integración. La sencillez del uso de DocDB con los servicios y operaciones API REST permite mejorar en la producción y gestión de APIs.

Aquí podéis revisar la documentación oficial. En este artículo mostraremos un caso de uso en el que DocDB encaja perfectamente.

Ya está disponible la versión 2.0 de SAM (System Alerting & Monitoring).

¿Qué es SAM?

SAM combina la API de Monitorización y el Monitor de Logs de IRIS, basados en estándares, con herramientas estándar de la industria, como Grafana y Prometheus, para crear una solución básica de alerta y monitorización para clusters IRIS.

Para más información sobre SAM, podéis consultar este Manual de SAM (en inglés).

Novedades de SAM 2.0

La interoperabilidad es uno de los temas más discutidos en los últimos años. Notamos cada vez más que nuestros datos de salud se comparten entre múltiples sistemas con el fin de acercar el concepto de salud del paciente.

¡Hola Comunidad!

Os mostramos una demo de PEX (Production Extension Framework) en InterSystems IRIS, que utiliza una integración con Kafka como ejemplo:

⏯ PEX: Production Extension Framework Demo

¡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.

¡Hola Comunidad!

Tenemos un nuevo vídeo en el Canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés, en el que veremos ejemplos concretos del uso de VMware y vSAN, así como consejos prácticos para el despliegue de InterSystems IRIS, tanto en local como en la nube.

https://www.youtube.com/embed/im60nLXiRbk
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Acceder a un almacenamiento en la nube de Azure para cargar/descargar blobs es bastante fácil usando los métodos API designados de la clase %Net.Cloud.Storage.Client, o usando los adaptadores de entrada/salida EnsLib.CloudStorage.*

Tened en cuenta que necesitaréis tener el Servidor de Lenguaje Externo %JavaServer en funcionamiento para usar tanto la API de almacenamiento en la nube como los adaptadores, ya que ambos usan el marco PEX usando el Servidor Java.

La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

Hola comunidad, os anuncio el lanzamiento de la versión 1.8.0 de la extensión VS Code, que contiene las siguientes mejoras y correcciones de fallos que paso a resumir.

La más importante es el soporte a archivos de proyecto del lado del servidor, es una funcionalidad similar a la de los proyectos de Studio, como los más viejos del lugar recordarán. Si trabajas en el lado del cliente, VS Code ya tiene buenas funcionalidades para la gestión de proyectos. Puedes simplemente usar una carpeta como un proyecto, o usar workspaces multi-raíz. Pero si trabajas en el lado del servidor, podrás apreciar algunas mejoras en la gestión de artefactos. Puedes saber más en el nuevo capítulo Projects de la documentación.