Artículo
· 28 nov, 2023 Lectura de 1 min
Cómo crear Objetos y Matrices JSON mediante SQL

Esta app evita añadir %JSONAdaptor a cada clase. En su lugar usa las funciones SQL JSON_OBJECT() para crear mis objetos JSON. Con este enfoque, se puede añadir JSON a cualquier clase - incluso a las implementadas - sin ninguna necesidad de cambiar o recompilar.

La idea inicial surge a raíz de implementar la exportación de relaciones M:N como objetos o matrices JSON.

La típica estructura de la exportación es

{ M-element : {M-object},
related-N-elements:
[
{N-element},
{N-element},
{N-element}
]
}

Los datos para la demo son un fragmento de los Miembros de la Comunidad de Desarrolladores y sus Insignias conseguidas en GlobalMasters. Los nombres reales están modificados.

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La Comunidad de desarrolladores de InterSystems es una comunidad de 18,102 desarrolladores increíbles
¡Somos un lugar donde los programadores de InterSystems IRIS aprenden y comparten, se mantienen actualizados, crecen juntos y se divierten!
InterSystems Official
· 26 ene, 2024 Lectura de 2 min
Cómo instalar Apache en sistemas operativos compatibles con IRIS

Para vuestra comodidad, InterSystems está publicando los pasos de instalación característicos de los sistemas operativos que son compatibles con InterSystems IRIS.

Para Microsoft Windows, consultad por favor la documentación de producto de InterSystems.

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En recientes versiones de IRIS, se ha añadido en la parte de SQL una nueva y potente funcionalidad para la carga de datos: LOAD DATA. Esta funcionalidad ha sido optimizada para importar datos de forma extremadamente rápida en IRIS, permitiendo insertar cientos de gigabytes de datos en segundos en lugar de en horas o días.

Esta es una mejora muy interesante. Sin embargo, todavía existe un gran problema en la experiencia de carga de datos. Concretamente, el tiempo y molestia que suponen:

  1. Definir el esquema para la tabla en la que se quieren cargar los datos
  2. Averiguar cómo funciona exactamente la sintaxis del comando LOAD DATA

He desarrollado una interfaz de usuario que gestiona de forma transparente el paso de crear la tabla (CREATE TABLE) y después genera la sintaxis para LOAD DATA, todo en un práctico asistente!

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Hay una nueva funcionalidad muy interesante en la recientemente anunciada versión de prueba 2024.1 de InterSystems IRIS - JSON_TABLE. JSON_TABLE forma parte de una familia de funciones introducidas en la versión 2016 del estándar SQL (ISO Standard, publicado a principios de 2017). Permite que valores JSON se mapeen a columnas y se consulten usando SQL. JSON_TABLE puede usarse en la cláusula FROM de algunas sentencias SQL.

La sintaxis de JSON_TABLE es bastante extensa, permitiendo condiciones excepcionales cuando los valores JSON proporcionados no cumplen las expectativas, estructuras anidadas, etc.

La sintaxis básica es bastante sencilla. El primer argumento pasado a JSON_TABLE es el valor JSON que se va a consultar. Puede ser un literal, una referencia a una columna o una llamada a una función. El segundo argumento es una expresión JPL (JSON Path Language), que permite filtrar el valor proporcionado. Después va la cláusula COLUMNS - justo en medio de la llamada a la función. La cláusula COLUMNS se parece mucho a las definiciones de columnas en una sentencia CREATE TABLE pero con un añadido muy necesario - el PATH. PATH es una expresión JPL que se aplica al valor JSON para producir el valor de la columna.

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· 20 mar, 2024 Lectura de 2 min
SOAP SII

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.

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Es posible que ya hayáis oído que, a partir de las versiones de IRIS y HealthShare HealthConnect 2023.2, se va a eliminar de la instalación por defecto el Apache Server interno por lo que será necesario contar con un servidor de aplicaciones externo como puede ser Apache Server o NGINX.

En este artículo voy a proceder a realizar la instalación de un HealthShare HealthConnect 2023.1 para que funcione con un Apache Server pre-instalado. Para ello utilizaré una máquina virtual sobre la que he instalado un Ubuntu 22.04.

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· 16 jun, 2023 Lectura de 3 min
Cómo depurar comunicaciones http (y https)

Introducción

Si alguna vez os habéis preguntado cómo depurar algunas solicitudes que se realizan hacia o desde IRIS, este es un pequeño tutorial sobre cómo se hace.

Durante un proyecto complejo, normalmente se obtienen las especificaciones y se implementa la comunicación entre IRIS y otros sistemas basándose en eso. Pero del papel al mundo real normalmente hay un gran trecho y hay que saber por qué se recibe un error en un parámetro o en una cabecera, por qué no se reciben los datos, etc.

Si la conexión es una conexión http sencilla, no hay problema, siempre se puede iniciar tcpdump y capturar el tráfico, pero ¿qué pasa con la comunicación https?

¿Qué tal tener una interfaz web limpia, algo que iniciáis y después el desarrollador puede mirar ese portal cuando quiera?

Si alguna vez habéis estado en esta situación, una solución sencilla es mitm proxy ( https://mitmproxy.org/ ).

Este programa tiene la capacidad de actuar como un proxy (se puede configurar en el Business Operation, por ejemplo), un proxy transparente (lo que me gusta), proxy upstream (proxy transparente que envía la conexión a otro proxy), etc.

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Cuando IRIS 2023.2 esté disponible (GA), haremos algunas mejoras en la forma de etiquetar y distribuir los contenedores de IRIS e IRIS for Health.

Los contenedores de IRIS han sido etiquetados usando el número completo de compilación (build), por ejemplo 2023.1.0.235.1. Los clientes llevan un tiempo solicitando etiquetas más estables, para no tener que cambiar sus archivos de Docker/Kubernetes cada vez que se lanza una nueva versión. Y con eso en mente, estamos realizando los siguientes cambios en la forma que etiquetamos las imágenes de los contenedores.

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· 14 ago, 2023 Lectura de 2 min
Usando la utilidad Populate de IRIS para generar datos

Hola desarrolladores, actualmente estoy haciendo una demostración sobre la creación de una interfaz de usuario haciendo análisis de datos y configurando una prueba de rendimiento con objetos de datos. Por lo tanto, usar la "Utilidad de generación/población" podría ayudarme a generar automáticamente algunos datos de muestra con los que puedo jugar.

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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.

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Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

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· 13 feb, 2024 Lectura de 2 min
Dividir el acceso por puertos en WebServer

Recientemente, necesitaba ejecutar WebGateway en un puerto adicional, pero con una novedad: este puerto debería publicar solo una aplicación web.
Al principio, pensé en configurar WebGateway para permitir solo aplicaciones web específicas (~urls), pero la configuración de WebGateway depende de la configuración de Apache:

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Jornada atípica de la Quiniela esta semana, al no haber partidos de Primera División la Quiniela se forma con los de Segunda e internacionales:

La estimación para los partidos de Segunda será la siguiente:

Vaya...sólo victorias locales...algo me huele raro.

Veamos que nos dice para los partidos internacionales:

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La primera versión preliminar para desarrolladores de InterSystems IRIS 2024.2 e InterSystems IRIS for Health 2024.2 se ha publicado en el sitio de versiones preliminares para desarrolladores del WRC. Los contenedores no están disponibles para esta versión preliminar, pero nos aseguraremos de publicarlos la próxima vez.

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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.

¿Qué es el Web Scraping? — James Le

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· 25 mayo, 2023 Lectura de 1 min
Configuraciones de producción

Cuando se desarrollan producciones de interoperabilidad, puede ser útil tener configuraciones fuera de un Business Host. La razón principal es cuando necesitas una configuración que afecte a varios Business Hosts diferentes y quieres garantizar que el valor es el mismo. Aunque las Configuraciones Predeterminadas del Sistema (CPS) pueden ser usadas para propagar configuraciones para Business Hosts, pueden ser cambiadas al anular el valor a nivel de BH (aunque la ventaja de las configuraciones del Business Host definidas a través de las CPS es que no requieren código personalizado, que sí es requerido por nuestro enfoque actual).

Otra razón es cuando necesitas afectar partes no configuradas de la configuración del Business Host (PoolSize, Enabled, etc.)

Añadiremos una configuración env a una producción.

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13 de junio de 2023

InterSystems ha corregido un defecto que causaba un aumento en el uso de la memoria de proceso.

Específicamente, el aumento de consumo de la partición de memoria local de proceso occurre cuando se ejecutan $Order, $Query, o Merge en variables locales. Aunque esto no tiene un impacto perjudicial en la mayoría de los entornos en ejecución, entornos que soportan un gran número de procesos o limitan la Memoria Máxima Por Proceso de forma muy ajustada, podrían verse afectados. Algunos procesos podrían sufrir errores de tipo <STORE>.

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InterSystems IRIS Cloud SQL es un servicio en la nube completamente administrado, que acerca, a un amplio público de desarrolladores de aplicaciones y profesionales de datos, la potencia de las capacidades de InterSystems IRIS como base de datos relacional, utilizada por miles de empresas. InterSystems IRIS Cloud IntegratedML es una opción de database-as-a-service que ofrece un sencillo acceso a potentes funcionalidades de Machine Learning de forma nativa SQL, a través de un conjunto de sencillos comandos SQL que se pueden embeber fácilmente en el código de la aplicación para mejorarlos con modelos de Machine Learning que se ejecutan cerca de los datos.

Hoy anunciamos el Programa de Acceso a Desarrolladores para estas dos propuestas. Los desarrolladores de aplicaciones ahora pueden registrarse por sí mismos en el servicio, crear implementaciones y empezar a crear aplicaciones compuestas y servicios de datos inteligentes, con todas las tareas de aprovisionamiento, configuración y administración gestionadas por el servicio.

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¡Buenas noticias para los desarrolladores que usan GitLab como repositorio de aplicaciones de InterSystems! Open Exchange ha ampliado su soporte para incluir GitLab, lo que permite enviar proyectos tan fácilmente como se haría con repositorios de GitHub.

Cómo enviar a Open Exchange una aplicación del repositorio de GitLab:

  1. Entra en Open Exchange e inicia sesión con tu cuenta.
  2. Ve a "Submit Application" (Enviar aplicación)
  3. En el campo "GitHub/GitLab URL", añade el enlace a tu repositorio abierto de GitLab.
  4. Asegúrate de marcar la casilla "Use GitHub/GitLab README as long description". Esto asegura que el fichero README de tu proyecto sirve como descrición larga para la aplicación.

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InterSystems IRIS actualmente limita sus clases a 999 propiedades.

Pero, ¿qué hacer si necesita almacenar más datos por objeto?

Este artículo respondería a esta pregunta (con el apunte adicional de Community Python Gateway y cómo transferir conjuntos de datos amplios a Python).

En realidad, la respuesta es muy simple: InterSystems IRIS actualmente limita las clases a 999 propiedades, pero no a 999 primitivas. La propiedad en InterSystems IRIS puede ser un objeto con 999 propiedades y así sucesivamente; el límite se puede ignorar fácilmente.

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