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· 4 jul, 2025 Lectura de 3 min

Exécutez votre solution InterSystems dans votre environnement Kubernetes avec une qualité de service garantie

Une qualité de service (QoS) est attribuée à tous les pods. Trois niveaux de priorité sont attribués aux pods d'un nœud. Ces niveaux sont les suivants :

1) Garanti : Priorité élevée

2) Évolutif : Priorité moyenne

3) Meilleur effort : Priorité faible

Il s'agit d'indiquer au kubelet quelles sont vos priorités sur un nœud donné si des ressources doivent être récupérées. Ce superbe GIF d'Anvesh Muppeda ci-dessous l'explique.

Si des ressources doivent être libérées, les pods avec une QoS « Meilleur effort » seront d'abord évincés, puis ceux avec une QoS « Évolutif », et enfin ceux avec une QoS garantie. L'idée est qu'en évinçant les pods de priorité inférieure, nous récupérerons suffisamment de ressources sur le nœud pour éviter d'avoir à évincer les pods avec une QoS garantie.

Nous souhaitons donc que nos applications critiques fonctionnent avec une qualité de service garantie, et les pods InterSystems en font sans aucun doute partie.

Consultez Open Exchange Application / Github Repo ci-joint pour obtenir un modèle expliquant comment mettre à niveau votre cluster IrisCluster afin de bénéficier d'une qualité de service garantie pour tous vos pods InterSystems.

Jusqu'à présent, vous avez peut-être déployé en spécifiant les ressources dans le podTemplate :

podTemplate:
  spec:
    resources:
      requests:
        memory: "8Gi"
        cpu: "2"
      limits:
        memory: "8Gi"
        cpu: "2"

mais en supposant que vous utilisez les éléments suivants dans votre fichier IKO values.yaml (c'est le comportement par défaut) :

useIrisFsGroup: false 

Vous ignorez alors les initContainers et un éventuel side-car, et votre pod ne bénéficiera que d'une QoS évolutive.

Conformément à la documentation Kubernetes sur la QoS, pour qu'un pod obtienne une classe de QoS garantie :

  • Chaque conteneur du pod doit avoir une limite de mémoire et une demande de mémoire.
  • Pour chaque conteneur du pod, la limite de mémoire doit être égale à la demande de mémoire.
  • Chaque conteneur du pod doit avoir une limite de CPU et une demande de CPU.
  • Pour chaque conteneur du pod, la limite de CPU doit être égale à la demande de CPU.

Cela inclut les initContainers et les side-cars. Pour spécifier les ressources de l'initContainer, vous devez le remplacer :

      podTemplate:
        spec:
          initContainers:
          - command:
            - sh
            - -c
            - /bin/chown -R 51773:51773 /irissys/*
            image: busybox
            name: iriscluster-init
            resources:
              requests:
                memory: "1Gi"
                cpu: "1"
              limits:
                memory: "1Gi"
                cpu: "1"
            securityContext:
              runAsGroup: 0
              runAsNonRoot: false
              runAsUser: 0
            volumeMounts:
            - mountPath: /irissys/data/
              name: iris-data
            - mountPath: /irissys/wij/
              name: iris-wij
            - mountPath: /irissys/journal1/
              name: iris-journal1
            - mountPath: /irissys/journal2/
              name: iris-journal2
          resources:
            requests:
              memory: "8Gi"
              cpu: "2"
            limits:
              memory: "8Gi"
              cpu: "2"

Consultez un exemple complet d'IrisCluster incluant initContainers et side-cars dans l'application Open Exchange ci-jointe.

Vous pouvez également modifier le comportement par défaut d'IKO dans values.yaml comme suit :

useIrisFsGroup: true 

pour éviter les initContainers dans certains cas, mais des complications peuvent survenir et useIrisFsGroup mériterait un article à part entière. Je compte en parler prochainement.

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· 4 jul, 2025 Lectura de 3 min

¡Opciones para desarrolladores Python + Encuesta!

Estoy escribiendo esta publicación principalmente para recopilar un consenso informal sobre cómo los desarrolladores están utilizando Python junto con IRIS, ¡así que por favor responded a la encuesta al final del artículo! En el cuerpo del artículo, daré un poco de contexto sobre cada una de las opciones proporcionadas, así como sus ventajas, pero si lo preferís, podéis hacer una lectura rápida y simplemente responder la encuesta.

Como muchos de vosotros probablemente ya sabéis, Python es actualmente el lenguaje de programación más popular entre los desarrolladores en todo el mundo —y con buena razón. Python es intuitivo, fácil de leer, cuenta con una gran cantidad de bibliotecas y paquetes, y ofrece numerosos recursos para resolver casi cualquier problema. Por estas razones y muchas más, Python suele ser la primera opción natural para los desarrolladores.

Entonces, cuando un desarrollador comienza a trabajar con InterSystems IRIS, puede surgir una pregunta común: “¿Puedo usar Python y aún así aprovechar al máximo IRIS?” ¿La respuesta? “¡Sí!” Este artículo presentará algunas de las formas más comunes en las que se puede usar Python junto con InterSystems IRIS.

Opciones para usar Python con IRIS:

1. Python embebido:
Presentado en 2021, Python embebido permite escribir y ejecutar código Python directamente dentro de ObjectScript. Esto permite el uso conjunto de Python y ObjectScript, integrando Python en el entorno de IRIS sin salir de él. Es una excelente opción para quienes desean aprovechar Python sin abandonar el ecosistema de IRIS.

2. Conectividad ODBC mediante pyODBC:
También podéis conectar aplicaciones externas de Python a IRIS usando ODBC, al estilo de una arquitectura cliente-servidor tradicional. Este es probablemente el método de integración más utilizado, ya que se basa en flujos de trabajo SQL familiares para los desarrolladores Python. El paquete pyODBC es compatible con la especificación DB API 2.0 y permite ejecutar consultas SQL sobre bases de datos IRIS.

3. API Nativa de InterSystems y External Language Server (ELS):
Estas dos opciones ofrecen una integración más flexible entre Python e IRIS:

  • a. API Nativa para Python: permite el acceso directo a características centrales de IRIS como clases persistentes y estructuras globales. Es ideal cuando se necesita trabajar con constructos específicos de IRIS de forma programática desde Python.
  • b. External Language Server (ELS): permite que IRIS invoque código Python que se ejecuta en un proceso separado, o incluso en un servidor distinto. Es especialmente útil cuando el código Python consume muchos recursos (CPU o memoria), o cuando se necesita aislar la ejecución para garantizar estabilidad y escalabilidad.

En resumen:
Python e InterSystems IRIS se complementan muy bien. Ya sea que tengáis poca experiencia con ObjectScript, queráis aprovechar el rico ecosistema de Python, o simplemente prefiráis programar en este lenguaje, existen múltiples caminos de integración. Cada opción ofrece beneficios distintos según tu arquitectura y caso de uso.

¡Gracias por leer este breve resumen sobre cómo usar Python con InterSystems IRIS!

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Pregunta
· 4 jul, 2025

How to export a project XML file for deploy with Visual Studio Code?

Hello everybody, 

I would like to export project contents using Visual Studio Code, as well as I do with InterSystems Studio.

However, while attempting the export through the InterSystems extension I get the following error:

- There are no folders in the current workspace that code can be exported to.

These are the step to reproduce my error:

  1. Create and save a new VSCode workspace
  2. Open a local directory 
  3. Go to the InterSystems extension
  4. Open "Projects" panel and right-click on the project you want to export
  5. Click on "Export Project Contents"

Anyone can help me solving this issue?

Thank you in advance 

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· 4 jul, 2025

¡Chatea con la IA de la Comunidad de Desarrolladores!

¡Hola comunidad!

¡Estamos emocionados de presentar una nueva forma de interactuar con la IA de la comunidad de desarrolladores! - Ahora podéis tener una conversación real con ella.

En lugar de hacer preguntas aisladas, podéis chatear con la IA de la comunidad (DC AI) de una forma más natural y fluida. Así, ya sea que estéis explorando tecnologías de InterSystems, depurando código o aprendiendo algo nuevo, la DC AI está aquí para ayudaros, como lo haría cualquier otro desarrollador.

Y al igual que la versión original de preguntas y respuestas, esta experiencia de chat está impulsada por InterSystems IRIS Vector Search, lo que hace que vuestras conversaciones sean rápidas, con conciencia del contexto y altamente relevantes.

👉 ¡Probadla y contadnos qué os parece!

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Pregunta
· 4 jul, 2025

Audifort Natural Supplement – Is This the Real Fix for Ringing Ears and Hearing Trouble?

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