Ya están disponibles las versiones de prueba de InterSystems IRIS Advanced Analytics y de InterSystems IRIS for Health Advanced Analytics. El add-on Advanced Analytics para InterSystems IRIS introduce IntegratedML como una nueva funcionalidad.

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Kurro Lopez · Mar 2, 2021 Lectura de 1 min
Análisis de errores de aplicación

¡Hola, desarrolladores!

Como sabeis, los errores de la aplicación están en el global ^ERRORS. Aparecen si los llamas:

d e.Log() 

en la sección Catch de Try-Catch.

Con la propuesta de @Robert Cemper, ahora se puede utilizar SQL para examinarlo.

Inspirado por el módulo de Robert, presenté un módulo simple de IRIS Analytics que muestra estos errores en un dashboard:

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¡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.

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Tanto si accedes a DeepSee por primera vez como si estás configurando DeepSee en una instancia nueva, puedes encontrar dos incidencias habituales después de hacer clic en la opción "DeepSee" en el Portal de Administración del Sistema.

Incidencia #1: ¡Arquitech/Analyzer aparece en gris!

Incidencia #2: Se debe habilitar DeepSee antes de su uso.

Incidencia #1: ¡Arquitech/Analyzer aparece en gris!

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Pierre-Yves Duq... · Jul 6, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

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).

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¡Hola desarrolladores!

Os traemos el séptimo episodio de Data Points, el podcast de InterSystems en inglés.

En esta ocasión, charlamos con @Carmen Logue (Product Manager de InterSystems) sobre InterSystems Reports, la nueva funcionalidad de InterSystems IRIS para realizar informes! Escuchad la conversación y descubrid lo que puede hacer la nueva herramienta, casos de uso y cómo se integra con el resto de herramientas de analítica. ¡Dadle al play!

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Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3

Propósito

Hace unos meses traté el tema de la "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS", y desde entonces utilicé ese artículo con más frecuencia que mi propia nota oculta en mi PC. Por eso, traigo aquí otra nota de 5 minutos sobre cómo hacer una "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS". ODBC y PyODBC parecen bastante fáciles de configurar en un cliente de Windows, sin embargo, siempre me atasco un poco en la configuración de un cliente unixODBC y PyODBC en un servidor de estilo Linux/Unix. ¿Existe un enfoque tan sencillo y consistente como se supone que debe ser para hacer que el trabajo de instalación de PyODBC/unixODBC funcione en un cliente linux estándar sin ninguna instalación de IRIS, contra un servidor IRIS remoto?

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Daniel Franco · Ago 19, 2020 Lectura de 2 min
Uso de modelos PMML en tus Business Processes

Ejecutar modelos predictivos de forma nativa en un "Business Process" ("Proceso Empresarial") de InterSystems IRIS siempre ha sido, por supuesto, el objetivo de nuestro soporte para PMML, pero de alguna forma nunca formó parte del paquete porque había algunas dependencias y elecciones que era necesario analizar y decidir. En cualquier caso, gracias a algunas presiones y al código ofrecido amablemente por  @Amir Samary (¡gracias de nuevo, Amir!), finalmente conseguimos empaquetarlo en un repositorio de GitHub para que lo disfruteis, lo valoreis y hagáis sugerencias.

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Eduardo Anglada · Jul 15, 2021 Lectura de 5 min
Estadísticas sobre COVID-19 con InterSystems IRIS

¡Hola a todos!

Todos los días la universidad Johns Hopkins publica nuevos datos sobre el estado de la pandemia del coronavirus COVID-19.

Creé un sencillo panel de control con InterSystems IRIS Analytics usando InterSystems IRIS Community Edition en Docker, implementado en Kubernetes GCP, para mostrar los datos clave sobre el avance de la enfermedad.

Este panel de control es un ejemplo de como la información en formato CSV podría ser analizada con IRIS Analytics e implementada en Kubernetes GCP, con la forma de InterSystems IRIS Community Edition.

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