Hola Comunidad:

Esta publicación está dedicada a la tarea de supervisar una instancia de Caché usando SNMP. Algunos usuarios de Caché probablemente ya lo hacen de una u otra forma. Hace ya mucho que el paquete de Caché estándar soporta la supervisión por SNMP, pero no todos los parámetros necesarios vienen "listos para usar". Por ejemplo, sería bueno poder supervisar el número de sesiones CSP, obtener información detallada sobre el uso de la licencia, KPI particulares del sistema en uso, etc. Después de leer este artículo, sabrás cómo agregar tus parámetros a la supervisión de Caché mediante SNMP.

¡Hola desarrolladores!

El desarrollo de una aplicación web Full-Stack en JavaScript con Caché requiere que juntes los bloques correctos para construirla. En la primera parte de este artículo, creamos una aplicación básica para desarrollar el frontal de usuario (front-end) en React. En esta segunda parte, mostraré cómo elegir la tecnología más adecuada para desarrollar la parte servidora (back-end) de tu aplicación. Verás que Caché te permite utilizar diferentes enfoques para vincular tu front-end con tu servidor de Caché, dependiendo de las necesidades de tu aplicación. También configuraremos un back-end mediante Node.js/QEWD y CSP/REST. En la siguiente parte, vamos a mejorar nuestra aplicación básica web y la conectaremos a Caché usando estas tecnologías.

¡Hola Comunidad!

Hace un par de días, un cliente me comunicó su intención de mejorar su aplicación legacy existente, que usa Servicios Web SOAP, por lo que comparte la misma autorización con su nueva API de aplicación basada en REST. Como su nueva aplicación usa OAuth2, el desafío estaba claro: cómo pasar un token de acceso con una solicitud SOAP al servidor.

Tras Googlear un poco, descubrí que una de las formas posibles de hacer esto era agregar un elemento de encabezado adicional al SOAP envelope y luego asegurarse de que la implementación del Webservice haga lo necesario para validar el token de acceso.

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

¡Hola Comunidad!

En este artículo hablaré sobre las pruebas y la depuración de las aplicaciones web de Caché (principalmente REST) con herramientas externas. La segunda parte trata sobre las herramientas de Caché.

Usted escribió el código del lado del servidor y quiere probarlo con un cliente, o ya tiene una aplicación web pero no funciona. Aquí es donde entra la depuración. En este artículo abarcaré desde las herramientas más fáciles de utilizar (el navegador), hasta las más completas (el analizador de paquetes), pero primero conversemos un poco sobre los errores más comunes y cómo pueden resolverse.

Introducción

InterSystems IRIS 2020.1 incluye PEX (Production EXtension Framework), para facilitar el desarrollo de producciones de Interoperabilidad de IRIS con componentes escritos en Java o .NET.

Gracias a PEX, un desarrollador de integraciones con conocimientos Java o .NET puede beneficiarse de la potencia, escalabilidad y robustez del framework de Interoperabilidad de InterSystems IRIS, y ser productivo en muy poco tiempo.

¡Hola Comunidad!

En este artículo describiré e incluiré un ejemplo de cómo incrustar un archivo PDF externo en un segmento HL7, concretamente en el segmento OBX() de un mensaje ADT_A01 versión 2.3.1 . Esto puede ser útil para insertar imágenes u otros datos externos en un mensaje HL7. En este ejemplo, el nombre del archivo PDF a incrustar nos llega en el mensaje HL7 entrante en el campo OBX(1):ObservationValue.

¡Hola a todos!

Hoy hablaremos de cómo cargar un modelo de Machine Learning en IRIS y cómo probarlo, a través de un artículo genial de Niyaz Khafizov.

En el primer artículo empecé a analizar RESTForms - REST API para tus clases persistentes y hablamos sobre las características básicas. Ahora, me gustaría hablar sobre las características avanzadas, principalmente las capacidades de consultas:

• Consultas básicas
• Consultar argumentos
• Consultas personalizadas

Consultas

Las consultas pueden obtener segmentos de datos, criterios en criterios arbitrarios. Hay dos tipos de consulta en RESTForms:

• Las consultas básicas funcionan para todas las clases RESTForms una vez definidas y solo difieren en la lista de campos
• Las consultas personalizadas solo funcionan para las clases en las que están especificadas y disponibles, pero el desarrollador tiene acceso completo al texto de la consulta

Esta es una guía para principiantes, para el desarrollo de servicios web RESTful con Ensemble.

Contexto

Antes de comenzar a leer esta breve introducción, lee la documentación de Ensemble, prestando especial atención al capítulo sobre creación de servicios y clientes REST con Ensemble (“Creating REST services and clients with Ensemble”)

Prometheus es uno de los sistemas de monitorización adaptado para recoger datos de series temporales.

Su instalación y configuración inicial son relativamente sencillos. El sistema tiene un subsistema gráfico integrado llamado PromDash para la visualización de datos, pero los desarrolladores recomiendan usar un producto de otro proveedor, llamado Grafana. Prometheus puede monitorizar muchas cosas (hardware, contenedores, distintos sistemas de gestión de base de datos), pero en este artículo me gustaría analizar la monitorización de una instancia de Caché (para ser exactos, será una instancia de Ensemble, pero las métricas serán de Caché). Si te interesa, sigue leyendo.

¡Hola Comunidad!

Este breve documento describe los pasos para iniciar IRIS community edition usando Docker en MAC. Para quienes sean nuevos con Docker, primero se explica cómo instalar Docker y ejecutar algunos comandos básicos necesarios para poner en funcionamiento IRIS community edition. Los usuarios con más experiencia en Docker pueden saltarse esa parte.

Introducción

¡Hola desarrolladores!

¿Os habéis encontrado con la necesidad de crear una base de datos, un namespace o una aplicación web de manera programática?
Quiero compartir con vosotros un fragmento de código ObjectScript que permite crear una base de datos, un namespace y una aplicación web para InterSystems IRIS.