¡Hola a tod@s! Hoy traigo buenas noticias para la Comunidad:

Hace unos días, GitHub se actualizó con la última versión del proyecto linguist, que se utiliza para reconocer los tipos de código fuente en los repositorios. Ayuda a determinar qué lenguaje de programación se ha utilizado en cada archivo del repositorio. La sección de estadísticas del repositorio muestra los resultados del trabajo de este módulo.

Además, se puede buscar en todos los repositorios disponibles de GitHub para cualquier idioma elegido.

Por qué he decidido escribir esto

En 2022, publiqué un artículo sobre Python Embebido para principiantes. En ese artículo me preguntaron cómo devolver valores con Python. Respondí a la pregunta y, además, me ha parecido interesante escribir un pequeño artículo sobre el tema. Así también espero llegar a más gente con esta publicación.

cAdvisor (abreviatura de contenedor Advisor) analiza y muestra el uso de recursos y los datos de rendimiento desde los contenedores en ejecución. cAdvisor ya viene preparado para publicar métricas en formato Prometheus.

https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/

Prometheus está integrado en SAM. Esto permite aprovechar las métricas de cAdvisor y mostrarlas a través de Prometheus y Grafana.

Este artículo es una continuación de esta publicación.

En ese artículo revisamos los contenidos de la producción. Ejecutamos el código de muestra y revisamos el contenido de los mensajes que fluyen en la producción en la página de Visual Trace.

En este artículo revisaremos el concepto y la definición de los mensajes que se utilizan para enviar y recibir datos entre componentes desde el contenido de desarrollo necesario para la integración del sistema.

• Producción [ publicación anterior ]
• Mensaje
• Componentes
  • Business Services
  • Business Processes
  • Business Operations

¡Hola a todos!

En una reciente actualización de MessageViewer @Henrique Dias y yo propusimos una nueva manera de visualizar mensajes en IRIS Interoperability. En esa actualización, intentamos dar a los usuarios una visualización basada en un diagrama de secuencia UML. Tenéis más information en el artículo anterior.

Para conseguir los complicados cálculos geométricos necesarios para realizar ese diagrama, usamos mermaid, una extraordinaria librería JavaScript open source. Y lo que me gustaría compartir con vosotros en este artículo es cómo utilizar esa librería. Me centraré solo en el diagrama de secuencia, pero estad seguros de que la librería permite hacer mucho más.

Mermaid utiliza una sintaxis inspirada en Markdown para definir los diagramas. Es super intuitivo, por eso es mejor mostraros un ejemplo en lugar de escribir un montón de texto aburrido:

¡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 ;-)

Hace algunas semanas estaba leyendo un libro de Stephen Hawking y Leonard Mlodinow, El Gran Diseño. En un momento dado, intentando definir cosas como ¿por qué existimos?, ¿por qué utilizamos los modelos que utilizamos en física?,... bueno, ya sabéis, ese tipo de cosas... los autores se refirieron al ejemplo del Juego de la Vida inventado por el matemático John Coward en 1970... Básicamente el quería mostrar que un sistema con unas leyes fundamentales realmente simples (Física) podría evolucionar y "vivir" hasta convertirse en un sistema más complejo (Química) en el cual "algo" (humanos) podría descubrir su propio modelo y reglas complejas que explicasen su realidad... las reglas para este modelo determinista que el expuso eran tan básicas que pensé que sería divertido implementarlas en ObjectScript cuando tuviera un rato libre... hay otras implementaciones en JavaScript y en otros lenguajes... pero no en ObjectScript… y ¡!había que corregir eso!!… así que ¡aquí lo tienes!

Este es el primer artículo de una serie que se sumerge en herramientas de visualización y análisis de datos de series temporales. Obviamente, estamos más interesados en analizar los datos relacionados con el rendimiento que podemos recopilar de la familia de productos Caché. Sin embargo, como veremos más adelante, no estamos limitados a eso. Por ahora estamos explorando Python y las bibliotecas/herramientas disponibles dentro de ese ecosistema.

Introducción

Este artículo tiene la intención de ser un sencillo tutorial de cómo crear conexiones ODBC y trabajar con ellas, ya que me pareció que empezar con ellas es un poco confuso. Yo tuve la ayuda de unas personas increíbles, y creo que todos merecemos ese apoyo.

Voy dividir cada pequeña parte en sesiones, así que puedes ir directamente a la que necesites, aunque recomiendo leerlo todo.

Apache Superset es una moderna plataforma para la visualización y exploración de datos. Superset puede reemplazar o aumentar las herramientas patentadas de business intelligence para muchos equipos. Y se puede integrar con una gran variedad de fuentes de datos.

¡Y ahora es posible utilizarla con InterSystems IRIS!

Hay disponible una demo online que usa IRIS Cloud SQL como fuente de datos.

¡Hola!

¿Te gustaría saber si tus transformaciones de datos funcionan como tienes previsto con un solo comando? ¿Y qué te parecería poder escribir pruebas unitarias de forma fácil y simple para las transformaciones de datos que utilizas?

Al hablar de interoperabilidad, normalmente encontraremos muchas transformaciones de datos involucradas. Esas transformaciones de datos se utilizan para convertir datos entre diferentes sistemas o aplicaciones en tu código, así que realmente se encargan de un trabajo muy importante.

¡Hola desarrolladores!

Supón que tienes una clase persistente con datos y quieres tener una interfaz de usuario Angular sencilla, para ver los datos y llevar a cabo operaciones CRUD.

En este artículo describíamos cómo desarrollar una interfaz de usuario Angular para InterSystems IRIS utilizando RESTForms2.

A continuación vamos a explicar cómo conseguir una interfaz de usuario Angular sencilla que permita realizar operaciones CRUD y ver automáticamente los datos de tu clase de InterSystems IRIS en menos de 5 minutos.

¡Vamos!

¡Hola a todos!

Quiero compartir un proyecto personal que comenzó con una simple solicitud en el trabajo:

¿Es posible saber cuántas licencias de Caché estamos usando?

Este artículo es un sencillo ejemplo para probar SqlDatabaseChain pidiéndole a OpenAI cierta información y que escriba consultas SQL sobre una base de datos IRIS.

Quizá despierte el interés de alguno de vosotros.

Muchas gracias a sqlalchemy-iris (autor @Dmitry Maslennikov). Ese proyecto ha sido indispensable para esta prueba.

El script de este artículo usa la API de OpenAI así que tenedlo en cuenta para no compartir la información de vuestras tablas externamente en el caso de que no queráis hacerlo. Podría llegar a implementarse un modelo local en caso que lo necesitaseis.