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· 19 jul, 2023 Lectura de 3 min
LangChain puede escribir SQL por ti

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.

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· 25 jul, 2023 Lectura de 9 min
Modelos de datos en InterSystems IRIS

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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· 12 jun, 2023 Lectura de 3 min
Guía básica para la implementación de ZPM

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

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¿Alguna vez habéis estado editando ficheros en VS Code, pero necesitábais comprobar el valor de un global o ejecutar algunos comandos de ObjectScript? Ahora podéis hacerlo, sin necesidad de configuración! Si tenéis la versión 2.10.0 o posterior de la extensión vscode-objectscript y estáis conectados a InterSystems IRIS 2023.2 o posterior, ahora podéis abrir una conexión del terminal a vuestro servidor, sin importar dónde se encuentre.

Hay tres formas de abrir este nuevo terminal:

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He estado desarrollando una aplicación web que utiliza IRIS como back-end. Trabajé en ella con acceso no autenticado. Estoy llegando al punto en el que me gustaría implementarla para los usuarios, pero primero necesito añadir la autenticación. En vez de utilizar la contraseña para la autenticación predeterminada de IRIS (con contraseña), me gustaría que los usuarios iniciaran sesión con el Inicio de Sesión Único (SSO) de mi organización, o con algún otro proveedor de identidad popular como Google o GitHub. He leído que OpenID Connect es un estándar de autenticación común, y que es admitido por IRIS. ¿Cuál es la forma más sencilla de ponerlo en marcha?

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· 11 jul, 2023 Lectura de 3 min
Utilizando JSON en IRIS

¡Hola Comunidad!

El otro día vi un artículo sobre el uso del paquete %ZEN cuando se trabaja con JSON y he decidido escribir un artículo para describir un enfoque más actualizado. Hace no mucho se dio el paso de usar %ZEN.Auxiliary.* a clases JSON dedicadas. Esto permite trabajar con JSONs de forma más orgánica.

Llegados a este punto hay básicamente 3 clases principales para trabajar con JSON:

  • %Library.DynamicObject - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con documentos JSON estándar. También nos da la posibilidad de, en vez de escribir el código habitual para crear la instancia de una clase como
set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()

usar la siguiente sintaxis

set obj = {}
  • %Library.DynamicArray - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con matrices JSON estándar. Con los arrays se puede usar el mismo enfoque que con los objetos, lo que significa que o bien se puede crear una instancia de la clase
set array = ##class(%DynamicArray).%New()

o se puede hacer usando corchetes []

set array = []
  • %JSON.Adaptor es una utilidad para mapear objetos de ObjectScript (registrados, serial o persistentes) a textos JSON o entidades dinámicas.
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Seguramente todos habéis oido hablar de FHIR como la panacea y solución a todos los problemas de interoperabilidad y compatibilidad entre sistemas. Aquí mismo podemos ver a uno de sus clásicos defensores sujetando un recurso FHIR con su mano y disfrutando desaforadamente:

Pero para el resto de los mortales vamos a hacer una pequeña introducción.

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· 18 sep, 2023 Lectura de 10 min
Cómo desarrollar en Tableau y PowerBI

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.

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En el vasto y variado mercado de las bases de datos SQL, InterSystems IRIS destaca como una plataforma que va mucho más allá de SQL, ofreciendo una experiencia multimodelo perfecta, y siendo compatible con un amplio conjunto de paradigmas de desarrollo. Especialmente el avanzado motor objeto-relacional ha ayudado a organizaciones a utilizar el enfoque de desarrollo más adecuado para cada una de sus cargas de trabajo intensivas en datos; por ejemplo, ingerir datos a través de Objetos y consultarlos simultáneamente mediante SQL. Las Clases Persistentes corresponden a tablas SQL, sus propiedades a columnas de la tabla y se accede fácilmente a la lógica de negocio utilizando Funciones Definidas por el Usuario o Procedimientos Almacenados. En este artículo, nos centraremos un poco en la magia que se encuentra justo debajo de la superficie y discutiremos cómo puede afectar vuestras prácticas de desarrollo e implementación. Esta es un área del producto que tenemos planificado evolucionar y mejorar, así que no dudéis en compartir vuestras opiniones y experiencias en los comentarios al artículo.

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· 25 nov, 2023 Lectura de 1 min
Como reducir la base de datos IRISTemp

Preguntas frecuentes de InterSystems

Puedes establecer el tamaño máximo de la base de datos IRISTemp en el arranque de IRIS configurando el parámetro MaxIRISTempSizeAtStart.

Después de configurarlo, el sistema truncará IRISTemp al valor establecido (MB) en el siguiente inicio de IRIS. Si el tamaño actual es inferior al especificado MaxIRISTempSizeAtStart, no realizará el truncado. Si se especifica el valor 0 no se realizará el truncado nunca.

Puedes configurarlo en el siguiente menú.

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Introducción

Con frecuencia nos encontramos con problemas de conectividad en las implementaciones de HealthShare (HS) en Microsoft Azure que tienen varios componentes de HealthShare (instancias o namespaces) instalados en la misma máquina virtual, especialmente cuando es necesario comunicarse con otros componentes de HS mientras se utiliza el balanceador de carga interno de Azure (ILB) para proporcionar la funcionalidad VIP (Virtual IP) de Mirroring. Los detalles sobre cómo y por qué se usa un balanceador de carga con Mirroring los podéis encontrar en este artículo de la Comunidad.

Según la documentación del Balanceador de Carga de Azure, el comportamiento predeterminado es el siguiente:

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InterSystems Official
· 26 ene, 2024 Lectura de 2 min
Cómo instalar Apache en sistemas operativos compatibles con IRIS

Para vuestra comodidad, InterSystems está publicando los pasos de instalación característicos de los sistemas operativos que son compatibles con InterSystems IRIS.

Para Microsoft Windows, consultad por favor la documentación de producto de InterSystems.

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csp-log-tutorial

Requisitos previos

Aseguraos de tener git instalado.

Creé una carpeta git dentro del directorio mgr de IRIS. Hice clic derecho en la carpeta git y elegí "Git Bash Here" en el menú contextual.

git clone https://github.com/oliverwilms/csp-log-tutorial.git

Clonad mi repositorio de GitHub csp-log-tutorial si queréis probarlo vosotros mismos.

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         Cómo incluir IRIS Data en vuestro almacén de datos de Google Big Query y en vuestras exploraciones de datos de Data Studio. En este artículo utilizaremos Google Cloud Dataflow para conectarnos a nuestro Servicio de InterSystems Cloud SQL y crear un trabajo para persistir los resultados de una consulta de IRIS en Big Query en un intervalo. 

Si tuvisteis la suerte de obtener acceso a Cloud SQL en el Global Summit 2022, como se menciona en "InterSystems IRIS: What's New, What's Next" (InterSystems IRIS: Lo nuevo, lo siguiente), el ejemplo será pan comido, pero se puede realizar con cualquier punto de acceso público o vpc que hayáis provisionado.
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