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· 13 feb, 2023 Lectura de 6 min
Añadir validación Api-Key en peticiones REST

Hola! recientemente tuve que aplicar validación api-key a un desarrollo que teníamos hecho con un montón de endpoints y me he decidido a compartir con vosotros como lo llevé a cabo de una forma centralizada.

En este artículo os voy a explicar como podemos aplicar de una forma genérica (o no) validación api key a todos los endpoints de nuestra Web App.

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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.

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Quería compartiros hoy un pequeño truco para personalizar cómo se muestran los mensajes en el Visor de Mensajes. En concreto, cómo mostrar mensajes JSON directamente en el Visor de Mensajes en lugar de serializados como XML.

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· 3 jul, 2023 Lectura de 3 min
IRIS Api Tester (Español)

Hola Comunidad!!

Acabo de subir mi última aplicación "IRIS Api Tester" al Open Exchange.

Es un proyecto docker con InterSystems IRIS + Newman que permite lanzar test sobre tus colecciones de Postman de una manera rápida y fácil.

El proyecto viene listo para funcionar, solo debes clonar el repositorio: https://github.com/daniel-aguilar-garcia/irisapitester

Arrancar el fichero docker-compose:

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· 3 jul, 2023 Lectura de 2 min
Cómo crear tests en Postman para Newman

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.

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· 25 mayo, 2021 Lectura de 12 min
Cómo desarrollar una API REST con un enfoque spec-first

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:

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¡Hola a todos!

Hoy me gustaría contaros cómo podemos añadir la documentación de un servicio REST al Developer Portal de InterSystems API Manager.

¿Por dónde empezamos?

Necesitamos tener instalado InterSystems IRIS 2019.2 junto con InterSystems API Manager (IAM).

En el post Presentación de InterSystems API Manager, David nos cuenta cómo instalarlo, configurarlo y hacer una primera prueba.

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¡Hola a todos!

Hoy instalaremos Jupyter Notebook y vamos a conectarlo con Apache Spark e InterSystems IRIS.

Nota: Los siguientes procedimientos los hice en Ubuntu 18.04 y Python 3.6.5.

Introducción

Si estás buscando un bloc de notas que sea reconocido, difundido ampliamente y muy popular entre los usuarios de Python, en lugar de utilizar Apache Zeppelin, deberías elegir Jupyter notebook. Jupyter notebook es una excelente y muy poderosa herramienta para la "ciencia de datos", que cuenta con una comunidad muy grande, además de muchas funciones y software adicional. Jupyter notebook permite crear y compartir documentos que contienen código en tiempo real, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Sus aplicaciones incluyen la limpieza y transformación de los datos, simulaciones numéricas, modelamiento estadístico, visualización de datos, machine learning y muchas funciones más. Y lo más importante, existe una gran comunidad que ayuda a resolver los problemas que surjan.

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¡Hola desarrolladores! Quería compartir hoy un ejemplo muy interesante por parte de Tani Frankel. Se trata de una aplicación sencilla sobre la utilidad SystemPerfomance.

Repasando nuestra documentación sobre la rutina de monitorización ^SystemPerformance (conocida como ^pButtons en versiones anteriores a IRIS), un cliente me dijo «Entiendo todo esto pero ojalá fuese más simple, más sencillo para definir perfiles y gestionarlos, etc.».

Entonces pensé que sería interesante como ejercicio facilitar una pequeña interfaz para hacer esas tareas más sencillas.

El primer paso era envolver en una API basada en clases la rutina actual de ^SystemPerformance.

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· 4 feb, 2025 Lectura de 2 min
Memoria un Acelerador de API

Estimada comunidad,

Quería comentarles que hoy publique en OpenExchange un acelerador de APIs muy simple de implementar (con algún parecido a Redis, pero más funcional) y con resultados bastante buenos, a continuación está la publicación del README, espero les sea de ayuda!

https://openexchange.intersystems.com/package/memoria

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· 19 sep, 2022 Lectura de 17 min
Cuatro APIs de base de datos

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:

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· 1 abr, 2025 Lectura de 1 min
Cómo obtener información del servidor/instancia

Hola a todos,

Como parte del desarrollo de una API para saber a qué instancia de IRIS está conectada, he encontrado algunos métodos para obtener información sobre el servidor que pueden ser útiles.

Obtener el nombre del servidor: $SYSTEM.INetInfo.LocalHostName()

Obtener la IP del servidor: $SYSTEM.INetInfo.HostNameToAddr($SYSTEM.INetInfo.LocalHostName())

Obtener el nombre de la instancia: $PIECE($SYSTEM,":",2)

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· 16 abr, 2020 Lectura de 10 min
API nativa de IRIS para Python


A partir de la versión 2019.2, InterSystems IRIS ofrece su API nativa para Python como un método de alto rendimiento para acceso a datos. La API nativa permite interactuar directamente con la estructura de datos nativa de IRIS.

Globals

Como desarrolladores de InterSystems, seguramente ya estais familiarizados con los globals. Vamos a revisar los aspectos básicos por si os apetece un repaso, pero podéis saltar a la siguiente sección si no lo necesitáis.

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Objetivo

Explorar un enfoque de validación estructural adaptativa para mantener estables las pruebas automatizadas frente a cambios en la estructura del JSON generado a partir de datos expuestos desde una base de datos InterSystems IRIS.

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· 22 mayo, 2020 Lectura de 9 min
MonCaché - Caché como parte de MongoDB

¡Hola desarrollador!

En este articulo repasaremos una publicación original de Maks Atygaev sobre la Implementación de una API de MongoDB, basada en InterSystems Caché - MonCaché.

https://habrastorage.org/files/26f/995/320/26f995320d4a4d5fbe44c8ba3b3fe24d.png

Descargo de responsabilidad: En este artículo se muestra la opinión personal del autor y no tiene ninguna relación con opinión oficial de InterSystems.

Idea

La idea del proyecto es implementar las características básicas de la API en MongoDB (v2.4.9) , con la finalidad de buscar, guardar, actualizar y eliminar documentos de una manera que permita el uso de InterSystems Caché, en lugar de MongoDB, sin cambiar el código del lado del cliente.

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· 1 jul, 2020 Lectura de 7 min
GraphQL para las plataformas de datos de InterSystems

GraphQL es un lenguaje estándar para declarar estructuras y métodos de acceso a datos, que sirve como una capa de middleware entre el cliente y el servidor. Si nunca has oído hablar de GraphQL, aquí puedes encontrar algunos recursos útiles: aquí, aquí y aquí.

En este artículo, explicaré cómo puedes usar GraphQL en tus proyectos basados en las tecnologías de InterSystems.

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IRIS admite transformaciones CCDA y FHIR de forma nativa, pero acceder y visualizar estas funcionalidades requiere tiempo de configuración y conocimiento del producto. La aplicación IRIS Interop DevTools fue diseñada para cerrar esa brecha, permitiendo a los implementadores comenzar de inmediato y explorar las capacidades de transformación integradas del producto.

Además del entorno de transformación IRIS XML, XPath y CCDA, el paquete Interop DevTools ahora proporciona:

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Hace poco, tuve que generar una especificación en Swagger a partir de clases persistentes y en serie, así que ahora publico el código (no está completo, aún queda resolver las especificaciones de la aplicación, pero es un comienzo).

El código está disponible aquí.

Supongamos que tenemos estas clases:

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Introducción

InterSystems IRIS permite crear APIs REST utilizando clases ObjectScript y el framework %CSP.REST. Esta funcionalidad permite desarrollar servicios modernos para exponer datos a aplicaciones web, móviles o integraciones externas.

En este artículo aprenderás cómo crear una API REST básica en InterSystems IRIS, incluyendo:

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En este artículo vamos a ver como podemos utilizar el servicio de mensajería instantanea de WhatsApp desde InterSystems IRIS para enviar mensajes a diferentes destinatarios. Para ello deberemos crear y configurar una cuenta en Meta y configurar un Business Operation para enviar los mensajes que deseemos.

Veamos con más detalle cada uno de estos pasos.

Configurando una cuenta en Meta

Este es posiblemente el punto más enrevesado de toda la configuración, ya que deberemos configurar una serie de cuentas hasta poder disponer de la funcionalidad de mensajería.

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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.

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