Laboratorio de Integración con InterSystems IRIS, Wear OS y Ollama En los últimos días estuve trabajando en un proyecto personal para gestionar la creación de pacientes desde un dispositivo Wear OS conectado a mi servidor local de InterSystems IRIS Community. La aplicación funciona de la siguiente forma:
✅ Desde el reloj inteligente envío la información del paciente mediante voz o texto.
✅ Un servidor local procesa la solicitud usando Ollama y el modelo Qwen, que interpreta el texto y genera el JSON estructurado con los datos del paciente.

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A medida que las aplicaciones crecen, todas las bases de datos acaban alcanzando límites de escalado. Ya sea por capacidad de almacenamiento, usuarios concurrentes, rendimiento de las consultas o ancho de banda de E/S, las arquitecturas de un solo servidor tienen limitaciones inherentes. Esta guía explica los enfoques fundamentales para la escalabilidad de bases de datos y muestra cómo InterSystems IRIS implementa estos patrones para dar soporte a cargas de trabajo a escala empresarial.

Exploraremos dos estrategias de escalado complementarias: escalado horizontal para el volumen de usuarios (distribuyendo la carga computacional) y sharding para el volumen de datos (particionando los conjuntos de datos). Comprender los principios generales que hay detrás de estos enfoques os ayudará a tomar decisiones fundamentadas sobre cuándo y cómo escalar vuestras aplicaciones IRIS.

Los ejemplos de esta guía utilizan InterSystems IRIS en contenedores Docker.

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¿Qué son los parámetros variádicos?

ObjectScript permite definir métodos que aceptan un número variable de argumentos usando la sintaxis `args...`. En lugar de fijar cuántos parámetros recibe un método, dejas que el llamante decida cuántos enviar.

Se pueden invocar de dos formas:

1. Con argumentos individuales: `metodo(val1, val2, val3)`

2. Expandiendo un array: `metodo(args...)`

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