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· 21 ene, 2026 Lectura de 7 min

Protegiendo un servidor FHIR con OAuth 2.0 mediante IAM

InterSystems API Manager (IAM) es un componente clave de la plataforma de datos InterSystems IRIS y ofrece una gestión centralizada de APIs con un fuerte enfoque en la seguridad. IAM simplifica todo el ciclo de vida de las APIs, desde su creación hasta su retirada, y proporciona un portal de desarrolladores para facilitar el descubrimiento y la integración de APIs. Las funciones de control de acceso permiten a los administradores definir permisos precisos, y IAM se integra de forma fluida con la plataforma de datos IRIS, mejorando las capacidades de gestión e integración de datos.

Las características de IAM incluyen:

  • Pasarela de APIs: centro centralizado de gestión y seguridad de APIs.
  • Gestión del ciclo de vida de las APIs: control completo del ciclo de vida desde la creación hasta la retirada.
  • Seguridad: autenticación, autorización y cifrado de datos.
  • Supervisión y analítica: herramientas para la supervisión del uso y el análisis de patrones.
  • Portal de desarrolladores: portal de descubrimiento de APIs con documentación y pruebas.
  • Control de acceso: control granular sobre el acceso y las acciones de las APIs.
  • Integración con InterSystems IRIS: integración fluida con la plataforma de datos IRIS.

Caso de uso: El caso de uso en este informe es Gestión de Identidad y Acceso.

Autenticación y autorización siguiendo el estándar OAuth 2.0, asegurando un servidor FHIR mediante IAM.

En este documento aprenderéis cómo asegurar un servidor FHIR con OAuth 2.0 usando InterSystems API Manager. OAuth 2.0 es un estándar ampliamente utilizado para la autorización que permite a las aplicaciones acceder a recursos protegidos en un servidor FHIR. InterSystems API Manager es una herramienta que simplifica la creación, gestión y supervisión de APIs FHIR. Siguiendo los pasos de este documento, podréis configurar InterSystems API Manager para que actúe como servidor de autorización OAuth 2.0 y otorgue tokens de acceso a clientes autorizados. También aprenderéis a usar bibliotecas de cliente para conectar vuestra aplicación al servidor FHIR usando OAuth 2.0.

Nota: el servidor FHIR solo admite tokens JWT para la autenticación OAuth 2.0, no admite tokens opacos.

Instrucciones para ejecutar la demo localmente:

  1. Ejecutad el siguiente comando en el Símbolo del sistema para clonar el repositorio correspondiente:
    git clone https://github.com/isc-padhikar/IAM_FHIRServer
  2. Entrad en el directorio del repositorio recién clonado, cread un nuevo directorio y llamadlo 'key'. A continuación, copiád un archivo iris.key, que es la licencia de InterSystems IRIS for Health que soporta la gestión de APIs.
  3. Luego, volved al Símbolo del sistema y ejecutad los siguientes comandos uno por uno:
    docker-compose build
    docker-compose up
  4. Acceded a localhost:8002, donde está ejecutándose IAM.
  5. Usando IAM, puedo poner un servidor FHIR disponible como un servicio, como se ve en la imagen siguiente:
  6. Definid una ruta que será el proxy del servidor FHIR (yo he definido /fhir como el proxy), como se muestra en la imagen siguiente:
  7. Y definid los plugins que gestionarán las solicitudes entrantes al servidor FHIR, autenticando y autorizando el acceso al servidor FHIR. Debemos definir el emisor del token JWT (el servidor de autorización) y la clave pública que obtenemos al decodificar la clave privada (consultad la sección «Servidor de autorización» que sigue para esta parte), en el plugin JWT, dentro de la sección «Credenciales», como se muestra en las imágenes siguientes:  

Autenticación usando el servidor Auth0 y autorización mediante tokens JWT a través de IAM. Obteniendo un token JWT del servidor de autorización: Usando el token JWT para acceder al servidor FHIR a través de la ruta proxy definida en IAM:

Servidor de autorización:

Se utiliza un servidor de autorización externo, que es Auth0. Las instrucciones para configurar un servidor de autorización se encuentran en el README de la demo #1 (FHIROktaIntegration), mencionada en la próxima sección «Demos usadas como referencia».

Endpoint para obtener el JSON Web Key Set (JWKS): https://dev-bi2i05hvuzmk52dm.au.auth0.com/.well-known/jwks.json

Nos proporciona un par de claves para el servidor de autorización que hemos configurado y que se pueden usar para obtener la clave privada mediante un algoritmo de decodificación.

Usaremos la clave privada en IAM para verificar las firmas de los tokens JWT.

La mejor práctica para obtener la clave pública de un JWKS es usar un lenguaje de programación. Yo utilicé el siguiente código en Python:

import base64
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
from cryptography.hazmat.primitives import serialization
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa
import requests
# Replace 'YOUR_DOMAIN' with your actual Auth0 domain
jwks_url = 'https://dev-bi2i05hvuzmk52dm.au.auth0.com/.well-known/jwks.json'
response = requests.get(jwks_url)
jwks = response.json()
# Choose a specific key from the JWKS (e.g., the first key)
selected_key = jwks['keys'][0]
# Decode 'AQAB' (exponent 'e') from Base64 URL-safe to integer
decoded_exponent = int.from_bytes(base64.urlsafe_b64decode(selected_key['e'] + '==='), byteorder='big')
decoded_modulus = int.from_bytes(base64.urlsafe_b64decode(selected_key['n'] + '==='), byteorder='big')
# Construct the RSA public key
public_key = rsa.RSAPublicNumbers(
    decoded_exponent,
    decoded_modulus
).public_key(default_backend())
# Convert the public key to PEM format
public_key_pem = public_key.public_bytes(
    encoding=serialization.Encoding.PEM,
    format=serialization.PublicFormat.SubjectPublicKeyInfo
)
print(public_key_pem.decode('utf-8'))

 

Demos usadas como referencia:

  1. FHIROktaIntegration: https://openexchange.intersystems.com/package/FHIROktaIntegration Esta demo muestra cómo configurar OAuth 2.0 directamente en InterSystems IRIS for Health y usar esa configuración para un servidor FHIR. Seguid las instrucciones que incluye para configurar los detalles del servidor de autorización. Sin embargo, las configuraciones se ven así en el portal de administración una vez completadas:
  2. Incluye una aplicación Angular que se autentica con el servidor de autorización, con una interfaz que muestra los recursos FHIR tras la autorización. Esto demuestra cómo se puede configurar OAuth 2.0 dentro de InterSystems IRIS for Health para asegurar un servidor FHIR.
  3. IAM Zero-to-Hero: https://openexchange.intersystems.com/package/iam-zero-to-hero

La demo está compuesta por IAM y formación relacionada con IAM. La modificaré para incluir un servidor FHIR y usar la instancia de IAM en esta demo para autenticar con el servidor de autorización Auth0 y autorizar el acceso mediante el plugin JWT.

A diferencia de la demo anterior, esta demuestra el uso de IAM para exponer un endpoint de un servidor FHIR y asegurarlo según el estándar OAuth 2.0 usando la biblioteca de plugins que ofrece IAM.

Cambios realizados en esta demo:

  1. He añadido un servidor FHIR en la instancia de IRIS for Health de esta demo. Sustituid el código del archivo iris.script por el siguiente código:
;do $System.OBJ.LoadDir("/opt/irisapp/src","ck",,1)
zn "%SYS"
Do ##class(Security.Users).UnExpireUserPasswords("*")
set $namespace="%SYS", name="DefaultSSL" do:'##class(Security.SSLConfigs).Exists(name) ##class(Security.SSLConfigs).Create(name) set url="https://pm.community.intersystems.com/packages/zpm/latest/installer" Do ##class(%Net.URLParser).Parse(url,.comp) set ht = ##class(%Net.HttpRequest).%New(), ht.Server = comp("host"), ht.Port = 443, ht.Https=1, ht.SSLConfiguration=name, st=ht.Get(comp("path")) quit:'st $System.Status.GetErrorText(st) set xml=##class(%File).TempFilename("xml"), tFile = ##class(%Stream.FileBinary).%New(), tFile.Filename = xml do tFile.CopyFromAndSave(ht.HttpResponse.Data) do ht.%Close(), $system.OBJ.Load(xml,"ck") do ##class(%File).Delete(xml)

//init FHIR Server
zn "HSLIB"
set namespace="FHIRSERVER"
Set appKey = "/csp/healthshare/fhirserver/fhir/r4"
Set strategyClass = "HS.FHIRServer.Storage.Json.InteractionsStrategy"
set metadataPackages = $lb("hl7.fhir.r4.core@4.0.1")
set importdir="/opt/irisapp/src"
//Install a Foundation namespace and change to it
Do ##class(HS.Util.Installer.Foundation).Install(namespace)
zn namespace

// Install elements that are required for a FHIR-enabled namespace
Do ##class(HS.FHIRServer.Installer).InstallNamespace()

// Install an instance of a FHIR Service into the current namespace
Do ##class(HS.FHIRServer.Installer).InstallInstance(appKey, strategyClass, metadataPackages)

// Configure FHIR Service instance to accept unauthenticated requests
set strategy = ##class(HS.FHIRServer.API.InteractionsStrategy).GetStrategyForEndpoint(appKey)
set config = strategy.GetServiceConfigData()
set config.DebugMode = 4
do strategy.SaveServiceConfigData(config)

zw ##class(HS.FHIRServer.Tools.DataLoader).SubmitResourceFiles("/opt/irisapp/fhirdata/", "FHIRSERVER", appKey)

zn "USER"
zpm "load /opt/irisbuild/ -v":1:1
zpm 
load /opt/irisapp/ -v
q
do ##class(Sample.Person).AddTestData()
halt

2. En el archivo docker-compose.yml, actualizad la imagen de IAM a la última versión (containers.intersystems.com/intersystems/iam:3.2.1.0-4), porque solo las versiones de IAM (Kong) a partir de la 3.1 soportan JSON draft-6, que es el formato que proporciona la especificación FHIR.

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Pregunta
· 20 ene, 2026

SQL - TOP/LIMIT/FETCH cause query to hang

Why do these clauses affect SQL performance?

select ID from some_table where row_status in ('I','U') order by ID limit 5 - makes the query infinite
select top 10 ID from some_table where row_status in ('I','U') order by ID - the same
select ID from some_table where row_status in ('I','U') order by ID - is fast

Actually there are no rows in the table having row_status 'I' or 'U'.

I asked Gemini and it recommended me rewrite the query as

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Artículo
· 20 ene, 2026 Lectura de 5 min

Observability for InterSystems IRIS with OpenTelemetry: Prometheus, Loki, Jaeger, and Tempo/Grafana

Modern platforms usually treat observability as three core signals:

  • Metrics
  • Logs
  • Traces

OpenTelemetry (OTel) is the standard way to produce and ship all three signals. This article explains a practical setup for InterSystems IRIS running in Docker Compose, with a full local observability stack:

  • Prometheus (metrics)
  • Loki (logs)
  • Tempo (traces, for Grafana Traces Drilldown)
  • Jaeger (optional, alternate trace viewer)
  • Grafana (unified UI)
  • OpenTelemetry Collector

What you’ll build

  • IRIS emits OTLP/HTTP telemetry to the OpenTelemetry Collector
  • Collector routes:
    • traces -> Tempo (for Grafana)/Jaeger (alternate trace UI)
    • metrics -> Prometheus
    • logs -> Loki
  • Grafana reads from Prometheus + Tempo + Jaeger + Loki and shows everything in one place

You can download the full working Docker Compose example here: https://github.com/isc-jyin/iris-otel-example

Prerequisites

  • Docker

Step-by-Step Guide

1. Create a folder structure

otel-minimal-config/
  iris/
    cpf-merge.cpf
  configs/
    otel-collector-config.yaml
    prometheus.yaml
    tempo.yaml
    grafana/
      provisioning/
        datasources/
          datasources.yaml
  docker-compose.yaml
  README.md
  README.pdf

2. Configure the OpenTelemetry Collector

The Collector is the router that receives OTLP from IRIS, then exports to each backend in the correct format. 

Create otel-collector-config.yaml:

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318
exporters:
  # export Metrics to Prometheus for viewing
  prometheus:
    endpoint: "0.0.0.0:8889"
  # export traces to Jaeger for viewing
  otlp/jaeger:
    endpoint: jaeger:4317
    tls:
      insecure: true
  otlphttp/loki:
    endpoint: "http://loki:3100/otlp"
    tls:
      insecure: true
  otlp/tempo:
    endpoint: tempo:4317
    tls:
      insecure: true
  debug:
    verbosity: detailed
processors:
  batch:
service:
  pipelines:
    metrics:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [prometheus]
    logs:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [otlphttp/loki, debug]
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [otlp/jaeger, otlp/tempo, debug]

3. Configure Prometheus scraping

Prometheus scrapes metrics from an HTTP endpoint exposed by the Collector. It also stores metrics generated by Tempo.

Create prometheus.yaml:

scrape_configs:
  - job_name: 'otel-collector'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ['otel-collector:8889']
      - targets: ['otel-collector:8888']

4. Configure Tempo

Tempo is the trace backend that Grafana's Traces Drilldown needs. We also enable Tempo's metrics generator so Grafana can build metrics (rate/errors/duration) from traces. 

Create tempo.yaml:

server:
  http_listen_port: 3200
distributor:
  receivers:
    otlp:
      protocols:
        grpc:
          endpoint: "tempo:4317"
storage:
  trace:
    backend: local
    local:
      path: /tmp/tempo/traces
    wal:
      path: /tmp/tempo/wal
metrics_generator:
  registry:
    external_labels:
      source: tempo
      cluster: docker-compose
  storage:
    path: /var/tempo/generator/wal
    remote_write:
      - url: http://prometheus:9090/api/v1/write
        send_exemplars: true
  traces_storage:
    path: /var/tempo/generator/traces
overrides:
  defaults:
    metrics_generator:
      processors: [service-graphs, span-metrics, local-blocks] # enables metrics generator
      generate_native_histograms: both

5. Configure Grafana datasources

Grafana reads from Prometheus + Tempo + Jaeger + Loki and shows everything in one place

Create datasources.yaml:

apiVersion: 1
datasources:
- name: Loki
  type: loki
  access: proxy
  url: http://loki:3100
- name: Prometheus
  type: prometheus
  access: proxy
  url: http://prometheus:9090
  isDefault: true
- name: Jaeger
  type: jaeger
  access: proxy
  url: http://jaeger:16686
- name: Tempo
  type: tempo
  access: proxy
  url: http://tempo:3200

6. Enable OTel metrics and logs in IRIS

Create iris.cpf

[Monitor]
OTELMetrics=1
OTELLogs=1
OTELLogLevel=INFO

7. Create docker-compose.yaml

Compose starts everything consistently under the same network, so DNS names like tempo, loki, otel-collector work.

services:
  iris:
    image: containers.intersystems.com/intersystems/iris-community:2025.3
    environment:
    - ISC_CPF_MERGE_FILE=/iris/cpf-merge.cpf
    - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://otel-collector:4318
    - OTEL_EXPORTER_OTLP_TIMEOUT=500
    - OTEL_SERVICE_NAME=iris
    depends_on:
    - otel-collector
    volumes:
      - ./iris:/iris
  otel-collector:
    image: otel/opentelemetry-collector-contrib:0.143.0
    command: ["--config=/etc/otel-collector-config.yaml"]
    volumes:
      - ./configs/otel-collector-config.yaml:/etc/otel-collector-config.yaml:ro
  tempo:
    image: grafana/tempo:latest
    command: ["-config.file=/etc/tempo.yaml"]
    volumes:
      - ./configs/tempo.yaml:/etc/tempo.yaml:ro
    ports:
      - 3200
      - 4317
  loki:
    image: grafana/loki:latest
    ports:
      - 3100
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v3.9.1
    volumes:
     - ./configs/prometheus.yaml:/etc/prometheus/prometheus.yml:ro
    ports:
      - "9090:9090"
  # Jaeger
  jaeger:
    image: jaegertracing/all-in-one:1.76.0
    ports:
      - "16686:16686"
      - 4317
    environment:
      - LOG_LEVEL=debug
  grafana:
    image: grafana/grafana:12.3.1
    environment:
      - GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE=Admin
      - GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=true
      - GF_AUTH_BASIC_ENABLED=false
      - GF_FEATURE_TOGGLES_ENABLE=traceqlEditor
    volumes:
      - ./configs/grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning:ro
    ports:
      - 3000:3000/tcp
    depends_on:
      - prometheus
      - loki
      - jaeger
  

8. Start the stack

Start the environment

docker compose up -d

Open a terminal session in the IRIS container:

docker compose exec iris iris session IRIS

Then run the built-in trace demo:

Do ##class(%Trace.Tracer).Test()

9. Viewing Results

Grafana - Traces + Metrics + Logs

Open http://localhost:3000/drilldown

Metrics:

Logs:

Traces:

Jaeger - Traces

Open http://localhost:16686

Prometheus - Metrics

Open http://localhost:9090

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Pregunta
· 20 ene, 2026

What is the way to see the latest executed SQL query?

Hi folks!

Is there any way to know the text of the SQL queries executed against the IRIS server?

My case: I have an SQL class query with a few parameters and and some combination of values causes unexpected results.

It'd be great if I could just copy the query from some log of queries done vs my IRIS the server. Cannot find it easily, though. Any advice?

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