Acceder a un almacenamiento en la nube de Azure para cargar/descargar blobs es bastante fácil usando los métodos API designados de la clase %Net.Cloud.Storage.Client, o usando los adaptadores de entrada/salida EnsLib.CloudStorage.*

Tened en cuenta que necesitaréis tener el Servidor de Lenguaje Externo %JavaServer en funcionamiento para usar tanto la API de almacenamiento en la nube como los adaptadores, ya que ambos usan el marco PEX usando el Servidor Java.

Hola comunidad,

Estoy llamando a una API que está devolviendo el contenido de un fichero como Content del response. Estoy capturando el binariu pero necesito convertir este Stream a uan cadena Base64.

Estoy intentando convertir un %Stream.GlobalBinary a Base64 usando el siguiente código, pero no funciona.

En este artículo, compartiré el tema que presentamos @Rochael Ribeiro y yo en la Convención Anual (Global Summit) 2023, en la sala "Tech Exchange".

En esa ocasión hablamos de los siguientes temas:

• Herramientas de Open Exchange para Fast APIs (APIs rápidas)
• Especificación OpenAPI
• Desarrollo tradicional vs. Fast API
• APIs Compuestas (Interoperabilidad)
• Enfoque Spec-First o Api-First
• Gobernanza y Monitorización de APIs
• Demo (vídeo)

Hola a todos,

Como sabéis, es muy complicado depurar una API Rest de Business Service porque el objeto se crea cuando las aplicaciones reciben una solicitud, por lo que no podemos tener el JobId que podemos usar para depurar.

https://docs.intersystems.com/iris20211/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?...

Entonces, estoy tratando de obtener el JobId cuando se crea la clase, escribir una traza en el método OnInit() y escribir el JobId en es traza.

La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

¡Hola desarrolladores!

Os invitamos a un nuevo webinar en español: "Cómo desarrollar APIs seguras en InterSystems IRIS", el jueves 28 de septiembre, a las 4:00 PM (CEST).

Hola Comunidad!

Voy a explicaros por encima cómo crear test en colecciones de Postman para usarlos en la app IRIS Api Tester.

Ok, pero.. ¿qué es Newman?

Newman es una herramienta de línea de comandos que nos permite ejecutar colecciones de Postman de un modo automático y escalable. Creando test en Newman, puedes asegurar la estabilidad de las colecciones en tus API endpoints. En este artículo, vamos a descubrir como crear test para Newman desde Postman, con unos ejemplos prácticos.

¡Hola, chicos!
Estoy buscando buenas personas para dar su opinión sobre mi artículo, solo acceda al enlace a continuación, traduzca del portugués brasileño a su idioma si es necesario y deje su opinión.

Enlace: https://pt.community.intersystems.com/post/veremos-seguir-como-o-intersystems-iris-aliado-com-machine-learning-pode-transformar-para

Deja tu comentario en el artículo, no aquí.

¡Gracias!

Hola !
Estamos investigando el tema de la generación de la factura electrónica.

Vemos que desde la página la factura e (Factura Electrónica - Últimas versiones Facturae), hay un enlace para descargar el fichero (Esquema XSD formato Facturae 3.2.2 [XML] [185,61 KB]).

Una vez descargado el fichero lo intentamos incorporar al studio de cache y nos da un error al importarlo.

Lo importamos desde: Herramientas -> Complementos -> Asistente de Esquemas XML. Seleccionamos el fichero que nos hemos descargado y aparentemente la estructura la pone bien pero luego da error importarlo (“DTD's explicity prohibited)”

Hola a todos! Comentamos hoy una entrada de Timothy Leavitt cuyo equipo (Application Services en InterSystems - encargado de desarrollar y mantener muchas de nuestras aplicaciones internas, y proporcionar herramientas y prácticas recomendadas a otras aplicaciones departamentales), durante el último año, se embarcó en un viaje hacia el desarrollo de interfaces de usuario basadas en Angular/REST, para las aplicaciones existentes construidas originalmente con CSP y/o Zen.

Una sesión simultánea en IRIS: SQL, Objects, REST y GraphQL

Kazimir Malevich, "Deportistas" (1932)

"¡Pues claro que no lo entiende! ¿Cómo puede una persona que siempre ha viajado en un carruaje tirado por caballos entender los sentimientos e impresiones del viajero expres o del piloto de aviones?"

Kazimir Malevich (1916)

Introducción

Ya hemos abordado el tema de por qué la representación de objetos/clases es superior a la de SQL para implementar modelos de áreas temáticas. Y esas conclusiones y hechos son tan ciertos ahora como lo han sido siempre. Entonces, ¿por qué deberíamos dar un paso atrás y hablar sobre las tecnologías que arrastran las abstracciones de vuelta al nivel global, donde habían estado en la era pre-objetos y pre-clases? ¿Por qué debemos fomentar el uso de "código espagueti", que provoca errores que son difíciles de rastrear y se basa en las habilidades de desarrolladores virtuosos?

Hay varios argumentos a favor de la transmisión de datos por medio de APIs basadas en SQL/REST/GraphQL en lugar de representarlos como clases/objetos:

En este artículo, me gustaría hablar sobre el enfoque spec-first para el desarrollo de una API REST.

Mientras que el desarrollo tradicional code-first de una API REST es así:

• Escribir el código
• Habilitarlo en REST
• Documentarlo (como una API REST)

Spec-first sigue los mismos pasos, pero a la inversa. Comenzamos con una especificación, — que también actúa como documentación — , generamos el código base de la aplicación REST a partir de ella, y finalmente escribimos la lógica de negocio concreta que nos haga falta.

Esto ofrece varias ventajas:

Hola Comunidad,

mira cómo puedes desarrollar en Python y conectar a InterSystems IRIS® Data Platform con PyODBC y Native API:

⏯ Utilizando Python para conectar a InterSystems IRIS