InterSystems Kubernetes Operator (IKO) 3.9 ya está disponible de forma general. IKO 3.9 incorpora nuevas funcionalidades junto con numerosas correcciones de errores y actualizaciones de seguridad. Entre las novedades más destacadas se incluyen:

• Los initContainers de podTemplate ahora pueden especificar volumeMounts.
• computeAffinity permite que los nodos de cálculo se trasladen a la zona de vuestro nodo de datos principal.

Seguid la Guía de instalación para obtener instrucciones sobre cómo descargar, instalar y empezar a utilizar el IKO. La documentación completa del IKO 3.9

He creado un modelo para predecir los retrasos en la entrega para pedidos.

Lo he entrenado con datos de entrega en pedidos ya terminados.

La idea es que cuando estén grabando un nuevo pedido el S.I. pueda darle una predicción del  retraso en la entrega para los datos de ese pedido.
Esta es la vista base de los datos:

Las Producciones de InterSystems IRIS proporcionan un marco potente para conectar sistemas heterogéneos a través de distintos protocolos y formatos de mensajes de forma fiable, observable y escalable. intersystems_pyprod, abreviatura de InterSystems Python Productions, es una biblioteca de Python que permite a los desarrolladores construir estos componentes de interoperabilidad completamente en Python.

InterSystems se complace en anunciar la disponibilidad general de:

• InterSystems IRIS Data Platform 2026.1.0.237.3
• InterSystems IRIS for Health 2026.1.0.237.3
• HealthShare Health Connect 2026.1.0.237.3

Esta versión añade compatibilidad con el sistema operativo Ubuntu 26.04. Ubuntu 26.04 incluye el kernel de Linux 7.0, mejoras de seguridad, así como mejoras en el instalador y en la interfaz de usuario.

Por el momento, solo publicamos IRIS para procesadores Intel/AMD (x86_64) Hemos detectado problemas ocasionales de red en servidores ARM.

Hola a todos.

Tras intentar de ejecutar métodos Python en el docker intersystemsdc/irishealth-community, que no permite ahora ejecutar ningún método con Python, decidí dejar esta versión y empezar a trabajar con containers.intersystems.com/intersystems/iris-community.

En este entorno si funcionan los método de Python y ya era un paso bastante grande.

Intento importar mis liberarías con pip install -r requirements.txt pero, como muy buena medida de seguridad, me impide que se realice este cambio en la librería general, por lo que requiere que esta instalación se realice en un entorno virtual.

Hola a todos:

El equipo de Certificaciones de InterSystems Learning Services se complace en anunciar el lanzamiento del examen de Especialista en Aplicaciones EHR de InterSystems CCR. El examen ya está disponible para su compra y reserva en el catálogo de exámenes de InterSystems.

Esta certificación está dirigida a especialistas en aplicaciones EHR de InterSystems que utilizan CCR de Nivel 2 para gestionar e implementar cambios de configuración entre entornos. El contenido abarca desde los fundamentos de CCR hasta temas específicos de Nivel 2.

IRIS 2026.1 proporcionó tablas particionadas como una nueva opción para grandes conjuntos de datos. Es una gran mejora, ya que ofrece estandarización de esta funcionalidad.

Sin embargo: antes también era posible hacerlo, cumpliendo los requisitos y dejando espacio para la creatividad. Era menos elegante, con un poco más de código y menos automatismos.

Los globals de InterSystems IRIS son uno de los puntos fuertes principales de la plataforma: almacenan datos jerárquicos en una estructura directa, ordenada y eficiente. Pero cuando trabajáis desde Python, manipular globals a veces puede parecer más una API de bajo nivel que algo alineado con las formas naturales de trabajar del lenguaje.

El proyecto iris-global-reference proporciona una capa de Python sobre los globals de InterSystems IRIS.

Hola, comunidad:

¿Desarrolláis y gestionáis aplicaciones con InterSystems IRIS SQL?

🎓 ¡Ya están disponibles dos niveles de certificación —especialista y profesional (nuevo)!

Hola, comunidad:

¡Manteneos al día con contenido relevante para vuestro rol y objetivos con el boletín de InterSystems Learning Services!

¡Descubrid cómo personalizar vuestro recorrido! 👇

Bienvenidos a una nueva edición de la actualización de plataformas de InterSystems. Algunos puntos destacados:

• Ya se ha lanzado Ubuntu 26.04 y la compatibilidad correspondiente con IRIS llegará próximamente.
• IRIS 2026.2 pondrá fin al soporte para Ubuntu 22.04 y Windows 10.
• Las especificaciones mínimas revisadas de CPU ya están en vigor para las versiones 2025.3 y posteriores.

Para quienes os incorporáis ahora a estas comunicaciones, esta actualización ofrece información sobre las mejoras recientes, así como sobre los cambios previstos según la información disponible actualmente.

Recientemente, he sustituido mi antiguo portátil por uno nuevo y he tenido que migrar todos mis datos. Estabais buscando una guía, pero no encontrabais nada que explicara en detalle cómo migrar las conexiones de servidor de InterSystems Studio y Visual Studio Code de un PC a otro. Simplemente reinstalar las herramientas no es suficiente, y migrar todas las conexiones manualmente parecía una pérdida de tiempo. Al final, conseguí resolver el problema, y en este artículo se explica cómo hacerlo.

Bienvenidos al siguiente capítulo de mi serie sobre CI/CD, donde analizamos posibles enfoques para el desarrollo de software con tecnologías de InterSystems y GitLab.

Hoy quiero compartiros algunos enfoques que reducirán vuestros tiempos de compilación (especialmente si estáis haciendo compilaciones incrementales o por diferencias en lugar de una compilación completa).

Indicadores y calificadores del compilador

La carga de código y la compilación se ven afectadas por una variedad de indicadores y calificadores.

Introducción

Hoy en día, asistentes de programación como Claude, GitHub Copilot y Cursor han transformado la forma en que los desarrolladores escriben código. Sin embargo, estas herramientas presentan limitaciones, ya que están aisladas de los sistemas y las fuentes de datos con los que trabajan a diario. Esta limitación puede superarse mediante el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto diseñado para conectar asistentes de IA con fuentes de datos y herramientas externas de forma segura y estandarizada.

Estamos muy emocionados de lanzar una nueva funcionalidad de CCR impulsada por IA que ayudará a nuestros usuarios a ahorrar tiempo y evitar llamadas a Soporte. Hoy presentamos el nuevo resumen generado por IA de CCR Transport Log Analyst (o CTLA).

El objetivo de CTLA es proporcionar un análisis de los errores que se han producido en el Transport Log de un CCR concreto y aconsejar al usuario sobre las medidas que podría tomar para corregir la situación, así como sobre lo que se podría haber hecho para evitarla desde el principio.

Para quienes no estuvieron en READY la semana pasada, puede que os hayáis perdido el emocionante anuncio de que el Programa de Acceso Anticipado (EAP de Early Access Program en inglés) de AI Hub ya está oficialmente abierto. Se anunció durante una increíble demostración de @Benjamin De Boe y @Jeff Fried, os recomiendo ver esta demo cuando se publique la grabación.

He tenido la oportunidad de probar AI Hub con antelación y he pensado que podría compartir una introducción con la comunidad.

En v2026.1 hemos introducido soporte para una autorización más robusta y realista para vuestros endpoints FHIR.

Esto se consigue utilizando scopes detallados de SMART on FHIR v2.

Enfoque: no en SMART en general, sino en los scopes detallados; ejemplo práctico sencillo

Hola, comunidad:

Disfrutad del nuevo vídeo en el canal de YouTube de InterSystems Developers:

⏯ Ciencia de datos productiva con InterSystems IRIS y Python @ Ready 2025

Hola, desarrolladores:

Nos complace anunciar el nuevo concurso online de programación de InterSystems:

🏆 Concurso de Programación de InterSystems: Agentes de IA para FHIR🏆

Duración: del 25 de mayo al 14 de junio de 2026

Premios por un valor total de 12.000 $

En este ejemplo he buscado el punto intermedio entre una demo muy simple y una arquitectura muy complicada: una integración pequeña, clara y útil para entender cómo conectar InterSystems IRIS con Azure Service Bus usando una producción de interoperabilidad de IRIS que aprovecha Embedded Python para utilizar la librería oficial de Azure.

La idea es sencilla:

• IRIS envía mensajes a una cola de Azure Service Bus mediante un Business Operation.
• IRIS recibe mensajes desde esa misma cola mediante un Inbound Adapter y un Business Service.
• Los componentes de interoperabilidad son componentes de IRIS.
• Dentro de esos componentes, Embedded Python permite usar el SDK azure-servicebus sin salir del entorno de IRIS.

Dicho de otra forma: una solución en IRIS que usa Embedded Python donde corresponda para integrarse con Azure.

Hi Community,

Enjoy the new video on InterSystems Developers YouTube:

⏯  Succeeding with Python Development on InterSystems IRIS @ Ready 2025

Hola, comunidad,

La ronda 1 del programa Community Bounty "De la idea a la aplicación" ya está oficialmente abierta. Tres ideas del Portal de Ideas están listas para ser implementadas: elegid una o varias, desarrolladlas, publicadlas en Open Exchange y ganad puntos de Global Masters.

🏅Cada propuesta que cumpla los requisitos os permitirá obtener una insignia de Credly, una insignia de Global Masters y más de 10 000 puntos. Implementad todas las ideas de esta ronda y desbloquead las recompensas del Nivel 2.

Hola a todos,

El equipo de Certificación de InterSystems Learning Services se complace en anunciar el lanzamiento de nuestro nuevo examen profesional de SQL de InterSystems IRIS. Ya está disponible para su compra y programación en el catálogo de exámenes de InterSystems. Este examen está dirigido a expertos en IRIS SQL y aborda una variedad de temas avanzados de IRIS SQL que podéis encontrar en la página del examen.

Introducción

En entornos de interoperabilidad sanitaria, InterSystems Health Connect suele contener componentes críticos como producciones, procesos de negocio, operaciones, servicios, clases utilitarias, rutinas y otros artefactos ObjectScript. Tradicionalmente, muchos despliegues de estos componentes se han hecho de forma manual, copiando clases, importando XML o utilizando herramientas administrativas desde el portal de gestión.

A continuación tenéis una actualización del calendario de lanzamientos de IRIS para 2026 y un primer avance de los cambios previstos para 2027. La idea clave para 2026 es que la numeración de las versiones de mantenimiento diferirá ligeramente de la de años anteriores.

2026: numeración de las versiones de mantenimiento de IRIS 2026.1

• Julio de 2026: primera versión de mantenimiento de IRIS 2026.1 (versión prevista: 2026.1.4)
• Octubre de 2026: siguiente versión de mantenimiento (versión prevista: 2026.1.5)
• Febrero de 2027: siguiente versión de mantenimiento (versión prevista: 2026.1.

Introducción
InterSystems IRIS Adaptive Analytics es una extensión opcional que proporciona una capa de modelo de datos virtual entre InterSystems IRIS y herramientas populares de Business Intelligence (BI) e Inteligencia Artificial (IA). Adaptive Analytics está impulsado por AtScale, y la documentación de AtScale puede consultarse en este enlace: https://documentation.intersystems.atscale.com

Este artículo mostrará algunas funcionalidades de AtScale que pueden facilitar el análisis de datos:

1. Creación de cubos
2. Visualización en Excel
3. Períodos paralelos
4. Consultas
5. Snowflake
6. Seguridad

7. Agregaciones

¡Hola, comunidad!

Sabemos que no todo el mundo pudo unirse a nuestra retransmisión en directo desde READY 2026, así que nos alegra compartir que ahora podéis ver nuestra sesión en línea.

👉 Optimización del flujo de trabajo de desarrollo con la Comunidad de Desarrolladores de InterSystems y su ecosistema

En la versión 2026.2 (actualmente disponible como Developer Preview), estamos añadiendo una funcionalidad que puede ayudar en la autorización SMART/OAuth de un endpoint FHIR: una mayor flexibilidad predefinida en la validación del valor «audience».

Una canalización (pipeline) de entrenamiento continuo (CT) formaliza un modelo de aprendizaje automático (ML) desarrollado mediante la experimentación en ciencia de datos, utilizando los datos disponibles en un momento dado. Prepara el modelo para su despliegue, al tiempo que permite actualizaciones autónomas a medida que se dispone de nuevos datos, junto con capacidades sólidas de monitorización del rendimiento, registro (logging) y registro de modelos para fines de auditoría.

InterSystems IRIS ya proporciona casi todos los componentes necesarios para soportar un pipeline de este tipo.

¡Hola, comunidad!

¿Estáis recopilando datos para investigación clínica? Ved cómo InterSystems OMOP puede ayudaros a agilizar la preparación de vuestros datos:

Uso de InterSystems OMOP para transformar datos FHIR