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· 28 nov, 2022 Lectura de 4 min
Otra Implementación de $lb() // iris-dollar-list

1. iris-dollar-list

PyPI - Status


Intérprete de $list para python llamado DollarList.

He hecho este intérprete porque:

  • Quería usar $list en python
  • Python Embebido no es compatible con $list
  • La versión de API nativa no es compatible con $list embebido en $list

Este es un trabajo en desarrollo. Hasta ahora, solo es compatible con $list embebido en $list, int y string.

Trabajo en progreso: float, decimal, double

Este módulo está disponible en Pypi:

pip3 install iris-dollar-list

Es compatible con Python Embebido y API nativa.

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Llamamos Procesamiento Híbrido Transaccional y Analítico (HTAP por sus siglas en inglés) a la capacidad de recuperar numerosos registros por segundo, mientras que a la vez se permiten consultas simultáneas en tiempo real. También se llama Analítica Transaccional ó Transanalítica y es un elemento muy útil en escenarios en los que disponemos de un flujo constante de datos en tiempo real, como podría ser el caso de datos provenientes de sensores IIOT o información de las fluctuaciones en el mercado bursátil y nos permite satisfacer la necesidad de consultar estos conjuntos de datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Os comparto un ejemplo que podréis ejecutar en el que se recibe un conjunto de datos en streaming, con entradas de datos constantes y consultas continuas a la vez. El ejemplo está desarrollado en varias plataformas y podréis comparar cómo reaccionó cada una de ellas, con la velocidad de entrada y salida de datos en cada plataforma y su rendimiento. Las plataformas con las que he probado en esta demo son: InterSystems IRIS, MariaDB y MySQL.

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· 1 ago, 2022 Lectura de 1 min
La inspiración para interoperability-manager

Mientras pensaba en lo que podría desarrollar para el Concurso Full Stack de InterSystems, vi esta pregunta:
https://community.intersystems.com/post/how-access-production-items-through-objectscript

Desarrollé ProductionManager.csp. Muestra elementos en la producción activa. También muestra la Clase en uso y la fecha y hora del último mensaje. Creo que estos puntos de datos pueden ayudar a tomar decisiones sobre qué elementos eliminar de la producción.

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¡Hola desarrolladores!

Los que usáis Dockerfile para trabajar con InterSystems IRIS a menudo tenéis que ejecutar varias líneas de ObjectScript. Para mí, esto era el juego de "escapar de esto y aquello" cada vez, solo para ejecutar unos pocos comandos en ObjectScript a IRIS. Idealmente, preferiría programar en ObjectScript sin usar comillas o caracteres de escape.

Recientemente he encontrado un buen "hack" sobre cómo esto podría ser mejorado a exactamente este estado. Lo cogí del repositorio de @Dmitry Maslennikov y te permite usar Objectscript de una forma como si lo escribieras en el terminal de IRIS.

Esto es lo que tienes en dockerfile:

///
COPY irissession.sh /
SHELL ["/irissession.sh"]
RUN \
  do $SYSTEM.OBJ.Load("Installer.cls", "ck") \
  set sc = ##class(App.Installer).setup()
# bringing the standard shell back
SHELL ["/bin/bash", "-c"]
CMD [ "-l", "/usr/irissys/mgr/messages.log" ]
///

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Nota: Lo que sigue es solo una guía. Cada cliente es diferente.

A través de nuestra experiencia en soporte ayudando a clientes, hemos visto muchos casos en los que no tener un plan de actualización adecuado (y documentado) conduce a problemas inesperados con prioridad de Crisis. En algunos casos, podemos solucionar el problema durante el periodo de actualización, pero no siempre, ya que algunas situaciones pueden requerir una investigación más exhaustiva que puede llevar días o incluso meses.

Es esencial documentar el proceso de actualización, incluyendo los pasos que se deben efectuar antes, durante y después de la actualización, ¡incluso en servidores y aplicaciones pequeñas! Además, un plan de actualización documentado es muy útil cuando involucra a terceros, como proveedores de software o hardware. Al entregar este documento a un proveedor externo (como InterSystems) se acelerará la comprensión de todo el contexto.

Después de trabajar con diferentes documentos, me gustaría compartir unas instrucciones generales para ayudaros a crear un plan de actualización o para ponerlo al día. Por supuesto, se me escaparán algunas cosas. Estoy seguro de que algunos de vosotros tenéis mucha experiencia y podréis añadir ideas y sugerencias, ¡así que no dudéis en comentar este artículo!

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· 22 sep, 2022 Lectura de 5 min
¿Cómo encontrar el conjunto de datos que necesitas?

¡Hola Comunidad!

Durante años he trabajado en muchos proyectos diferentes y he podido encontrar muchos datos interesantes.

Pero la mayoría de las veces el conjunto de datos con el que trabajaba era de los clientes. Cuando hace un par de años empecé a participar en los Concursos de Programación de InterSystems, comencé a buscar conjuntos de datos web específicos.

Yo mismo he ido seleccionando algunos datos, pero he pensado: "¿Este conjunto de datos es suficiente para ayudar a otras personas?"

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Acabo de redactar un ejemplo rápido para ayudar a un colega a cargar datos en IRIS desde R usando RJDBC y pensé que sería útil compartirlo aquí para futuras consultas.

Fue bastante sencillo, aparte de que a IRIS no le gusta el uso de puntos "." en los nombres de las columnas; la solución alternativa es simplemente renombrar las columnas. Alguien con más conocimientos que yo en R seguramente pueda ofrecer un enfoque más amplio smiley

# Es necesario un valor válido para el JAVA_HOME antes de cargar la librería (RJDBC)
Sys.setenv(JAVA_HOME="C:\\Java\\jdk-8.0.322.6-hotspot\\jre")
library(RJDBC)
library(dplyr)

# Conexión a IRIS – se requiere la ruta a la librería JAR de InterSystems JDBC JAR de tu instalación
drv <- JDBC("com.intersystems.jdbc.IRISDriver", "C:\\InterSystems\\IRIS\\dev\\java\\lib\\1.8\\intersystems-jdbc-3.3.0.jar","\"")
conn <- dbConnect(drv, "jdbc:IRIS://localhost:1972/USER", "IRIS Username", "IRIS Password")
dbListTables(conn)

# Para mayor confusión, cargar el dataset de IRIS:)
data(iris)

# A IRIS no le gustan los puntos "." en el nombre de las columnas, así que los renombramos. (Probablemente se pueda codificar de una forma más genérica, pero no soy muy bueno con R.)
iris <- iris %>% rename(sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width, petal_length = Petal.Length, petal_width = Petal.Width)

# dbWriteTable/dbGetQuery/dbReadTable funcionan
dbWriteTable(conn, "iris", iris, overwrite = TRUE)
dbGetQuery(conn, "select count(*) from iris")
d <- dbReadTable(conn, "iris")

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· 22 nov, 2022 Lectura de 5 min
InterSystems IRIS con Laravel (a través de ODBC)

Últimamente me han preguntado en varias ocasiones cómo hacer que el Framework Laravel funcione con InterSystems IRIS Data Platform. Ha pasado un tiempo desde la publicación de este anuncio sobre Laravel e InterSystems Caché. En este artículo mostraremos unas breves instrucciones sobre cómo configurar un proyecto Laravel para usarlo con InterSystems IRIS a través de ODBC.

¿Qué es Laravel?

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· 14 dic, 2022 Lectura de 2 min
Log de datos de un servidor web real

Me gustaría compartir con la comunidad un log de datos de un servidor web de un cliente nuestro desde hace muchos años, una compañia operadora.

Su servidor web funciona sobre Apache y contiene datos útiles para analizar la carga y la actividad de los motores de búsqueda.

Tras instalar el proyecto, podrás ver los datos generados durante unos cuantos meses y que muestran la carga y la actividad típica de clientes, bots... también podrás ver cómo dicha carga depende del día de la semana, si son vacaciones o no, así como del momento del día.

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· 28 dic, 2022 Lectura de 4 min
Unas cuantas cajas y una visión

   

Hace unos meses hablábamos Jose y yo sobre el vídeo Servicios de datos inteligentes (Visión & Demo), realizado por @Amir Samary y, durante la charla, empezamos a preguntarnos qué tipo de características sería bueno incluir en las futuras soluciones de IRIS.

Una de las funcionalidades con las que sería bueno contar es una solución iPaaS para IRIS, como le pregunté a Amir en este comentario.

Estos últimos meses he tenido la oportunidad de trabajar con diferentes proyectos y tecnologías, así como familiarizarme con aplicaciones como Tray.io o Workato, y ahora puedo ver lo increíble que sería tener una solución iPaaS para IRIS.

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· 30 dic, 2022 Lectura de 2 min
Integración de InterSystems con Node-RED

El concepto de desarrollo "low code" es cada vez más importante en todas las industrias. Y todo el que empieza con el desarrollo low code, se acabará encontrando inevitablemente con Node-RED. InterSystems IRIS es reconocido por su interoperabilidad y por eso debería ser accessible a través de Node-RED.

Para aquellos que no habéis oído hablar de Node-RED todavía: Node-RED es una herramienta de desarrollo Low-Code, basada en los llamados "nodos", que se organizan en flujos. Los nodos procesan los mensajes entrantes y los envían al siguiente nodo conectado. Debido a su gran comunidad, Node-RED ofrece una gran variedad de nodos para todo tipo de aplicaciones.

Conocido esto, sería muy útil tener un nodo que pudiera interactuar con InterSystems IRIS, ¿verdad? ¡Y eso es exactamente lo que he hecho!

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Con el lanzamiento de InterSystems IRIS 2021.2 Preview y la nueva funcionalidad LOAD DATA, los conjuntos de datos se pueden añadir con Objectscript Package Manager (ZPM)

Medical Datasets contiene los siguientes 12 conjuntos de datos. Para tablas de conjuntos de datos y detalles de datos, echa un vistazo a la Demo online, usando SuperUser | SYS

ID Dataset Name Tables Licence
1 Synthetic Medical Data 11 Public Domain
2 Health Care Analytics - 1 8 Public Domain
3 Global Suicide Data 7 Public Domain
4 COVID-19 Polls1 7 CC-BY
5 Cancer Rates by U.S. State 2 Public Domain
6 Opioid Overdose Deaths 2 Public Domain
7 Heart Disease Prediction 1 Public Domain
8 Yellowpages medical services dataset 1 Public Domain
9 Hospital ratings 1 Public Domain
10 Heart Failure Prediction 1 (CC BY 4.0)
11 Diabetes Dataset 1 Public Domain
12 Chronic Kidney Disease 1 Public Domain

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YASPE es el sucesor de YAPE (Yet Another pButtons Extractor). YASPE ha sido escrito desde cero con muchos cambios internos para facilitar el mantenimiento y añadir mejoras.

Funcionalidades de YASPE:

  • Analizar y representar gráficamente los archivos de InterSystems Caché pButtons e InterSystems IRIS SystemPerformance para un rápido análisis de rendimiento de las métricas de IRIS y del Sistema Operativo.
  • Facilitar un análisis profundo, creando gráficos tanto ad-hoc como combinando métricas de IRIS y del Sistema Operativo con la opción "Pretty Performance".
  • La opción "System Overview" te ahorra tener que buscar en los archivos SystemPerformance detalles del sistema u opciones de configuración comunes.

YASPE está escrito en Python y está disponible en GitHub como código fuente o para contenedores Docker en:

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Hola!

Aquí les dejo un video que hice para mostrar cómo se configura la alta disponibilidad (mirroring) en IRIS en un ambiente docker, el video esta completamente en español y los archivos necesarios estarán en mi Github.

El video en YouTube en https://youtu.be/rBdiTxavWmU

https://github.com/I-am-seven/iris-mirroring-video

Espero les sea de Utilidad!

Joel

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