Este artículo es un sencillo ejemplo para probar SqlDatabaseChain pidiéndole a OpenAI cierta información y que escriba consultas SQL sobre una base de datos IRIS.

Quizá despierte el interés de alguno de vosotros.

Muchas gracias a sqlalchemy-iris (autor @Dmitry Maslennikov). Ese proyecto ha sido indispensable para esta prueba.

El script de este artículo usa la API de OpenAI así que tenedlo en cuenta para no compartir la información de vuestras tablas externamente en el caso de que no queráis hacerlo. Podría llegar a implementarse un modelo local en caso que lo necesitaseis.

Hoy os traigo otro ejemplo de aplicación de LangChain.

Inicialmente buscaba generar una "chain" o cadena para lograr hacer búsquedas dinámicas en la documentación en HTML, pero al final resultó más sencillo utilizar la versión en PDF de la documentación .

En este artículo explicaré cómo, mediante programación, creé el usuario, concedí privilegios, habilité/deshabilité y autentifiqué/invalidé una aplicación web en mi aplicación Data_APP_Security (https://openexchange.intersystems.com/package/Data_APP_Security)

Power BI

Conectar a una Fuente de Datos

Para conectarse a AtScale, utilizaremos la base de datos de SQL Server Analysis Services. Vamos a abrirla en el editor de Power Query. Para hacerlo, hay que seleccionar Transform Data en la pestaña Home.



En la ventana que aparece, id a Home, New Source y seleccionad Analysis Services.

Antes de empezar a hablar de bases de datos y de los distintos modelos de datos que existen, primero explicaré qué es una base de datos y cómo se utiliza.

Una base de datos es una colección organizada de datos, almacenados y accesibles de forma electrónica. Se utiliza para almacenar y recuperar datos estructurados, semiestructurados o sin procesar, que normalmente están relacionados con un tema o una actividad.

En el corazón de toda base de datos hay al menos un modelo utilizado para describir sus datos. Y según el modelo que utilice, una base de datos puede tener características ligeramente diferentes y almacenar distintos tipos de datos.

Para escribir, recuperar, modificar, ordenar, transformar o imprimir la información de la base de datos, se utiliza un software llamado Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS, por sus siglas en inglés).

El tamaño, la capacidad y el rendimiento de las bases de datos y sus respectivos DBMS ha aumentado de forma significativa. Esto ha sido posible gracias a los avances tecnológicos en varios ámbitos, como los procesadores, la memoria y almacenamiento de los ordenadores y las redes informáticas. En general, el desarrollo de la tecnología de bases de datos puede dividirse en cuatro generaciones basadas en los modelos o la estructura de los datos: navegacional, relacional, de objetos y post-relacionales.

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Desde la versión 2021.1, InterSystems IRIS empezó a distribuirse con un runtime de Python en el motor del kernel. Sin embargo, no había forma de instalar paquetes desde dentro de la instancia. La principal ventaja de Python es su enorme ecosistema de paquetes. Con ello en mente, os presento mi proyecto zpip, un empaquetador pip que se puede invocar desde el terminal de iris.

ZPM está diseñado para funcionar con aplicaciones y módulos de InterSystems IRIS. Está formado por dos componentes: el Cliente ZPM, que es un CLI para gestionar módulos; y El Registro, que es una base de datos de módulos y meta-información. Podemos utilizar ZPM para buscar, instalar, actualizar, eliminar y publicar módulos. Con ZPM se pueden instalar clases de ObjectScript, aplicaciones Frontend, producciones de Interoperabilidad, soluciones de BI de IRIS, conjuntos de datos de IRIS o cualquier otro archivo, como paquetes wheel de Python Embebido.

En este artículo repasaremos tres secciones:

1. Instalación de ZPM
2. Generación del Módulo
3. Búsqueda, Instalación y Publicación de módulos dentro del Registro

¡Hola Comunidad!

En este artículo hablaré sobre las pruebas y la depuración de las aplicaciones web de Caché (principalmente REST) con herramientas externas. La segunda parte trata sobre las herramientas de Caché.

Usted escribió el código del lado del servidor y quiere probarlo con un cliente, o ya tiene una aplicación web pero no funciona. Aquí es donde entra la depuración. En este artículo abarcaré desde las herramientas más fáciles de utilizar (el navegador), hasta las más completas (el analizador de paquetes), pero primero conversemos un poco sobre los errores más comunes y cómo pueden resolverse.

¡Hola Comunidad!

En este artículo configuraremos mediante programación un Apache Web Gateway con Docker, utilizando:

• El Protocolo HTTPS.
• TLS\SSL para asegurar la comunicación entre el Web Gateway y la instancia de IRIS.

Utilizaremos dos imágenes: una para el Web Gateway y la segunda para la instancia de IRIS.

Todos los archivos necesarios están disponibles en este repositorio de GitHub.

Estoy seguro de que os habéis encontrado esta situación:

• Hay un bug en un sistema que no puedes reproducir por ti mismo localmente
• Necesitas ejecutar unas pocas líneas en la instancia afectada
• Tienes acceso completo al Portal de Gestión
• Pero no hay terminal, ni consola, ni acceso con Studio, Atelier o VSCode
• ¿Cómo ejecutar tus pocas líneas para probar???

Si estás desarrollando soluciones en IRIS y quieres utilizar Git, ¡es genial! Sólo tienes que utilizar VSCode con un repositorio git local y enviar los cambios al servidor, así de fácil.

Pero qué sucede si:

• Colaboras con otros desarrolladores en un entorno de desarrollo remoto compartido y quieres evitar la edición simultánea del mismo archivo
• Utilizas editores basados en el portal de administración para BPL, DTL, tablas dinámicas, cuadros de mando, etc. y quieres incluir esos elementos en el control de código de forma sencilla.
• Aún utilizas Studio para realizar algunas cosas y/o ocasionalmente vuelves a usarlo desde VSCode. O tu equipo todavía no ha adoptado completamente VSCode y algunos miembros del equipo todavía quieren utilizar Studio
• Trabajas en varios proyectos diferentes al mismo tiempo en el mismo namespace - digamos, en varios paquetes definidos mediante InterSystems Package Manager - y quieres trabajar con todos ellos desde una vista de edición de isfs (en vez de en varios proyectos distintos) con los cambios rastreados automáticamente en el repositorio de git apropiado

A lo largo de los años, me he encontrado con la necesidad de crear varios mensajes HL7 basados en un solo mensaje entrante. Por lo general, toman la forma de un pedido o son el resultado de un laboratorio. Cada vez que he afrontado el reto, he intentado empezar de cero, con la convicción de que el intento anterior podría haberse hecho mejor.

Recientemente, volvió a surgir la necesidad y pude crear una solución de la que no me avergonzaba. Mi principal preocupación era que siempre me encontraría enterrado en un BPL, o usaría ObjectScript e intentaría editar mensajes usando el método SetValueAt para la clase de mensaje HL7.

Problema
Cuando el Sistema A procesa múltiples pedidos para un solo paciente, el resultado vendrá en un solo mensaje con ORCgrp repetido con los segmentos OBR y OBX contenidos en este. El sistema B solo puede recibir un único OBR por mensaje.

cAdvisor (abreviatura de contenedor Advisor) analiza y muestra el uso de recursos y los datos de rendimiento desde los contenedores en ejecución. cAdvisor ya viene preparado para publicar métricas en formato Prometheus.

https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/

Prometheus está integrado en SAM. Esto permite aprovechar las métricas de cAdvisor y mostrarlas a través de Prometheus y Grafana.

Estos días he estado trabajando con la excelente y nueva funcionalidad: LOAD DATA. Con este artículo me gustaría compartir mis primeras experiencias con todos. Los siguientes puntos no contienen ningún orden ni ningún otro análsis. Son solo cosas que observé al utilizar el comando LOAD DATA. Y se debe tener en cuenta que estos puntos se basan en la versión 2021.2.0.617 de IRIS, que es una versión de prueba.