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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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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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· 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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Esta vez quiero hablar de algo que no es específico de InterSystems IRIS, pero que creo que es importante si quieres trabajar con Docker y tu máquina de trabajo es un PC o portátil con Windows 10 Pro o Enterprise.

Como probablemente sabes la tecnología de contenedores viene básicamente del mundo Linux y, a día de hoy, es en los hosts que corren Linux donde pueden mostrar su máximo potencial. Los que usamos Windows vemos que tanto Microsoft como Docker han hecho grandes esfuerzos estos últimos años y nos permiten correr contenedores Linux en nuestro sistema Windows de una manera muy sencilla... pero no está soportado para entornos productivos y, aquí viene el gran problema, no es fiable si queremos mantener persistencia de datos fuera del contenedor, en el sistema host,... debido principalmente a las importantes diferencias entre los sistema de archivos de Windows y Linux. Al final el propio Docker for Windows utiliza una pequeña máquina Linux virtual (MobiLinux) sobre la que realmente se levantan los contenedores.... lo hace de forma transparente para el usuario de windows... y de hecho funciona muy bien hasta que, como digo, quieren hacer que tus bases de datos sobrevivan más allá de la vida del contenedor...

En fin,... que me enrollo,... el caso es que muchas veces, para evitar problemas y simplificar, lo que se precisa es de un sistema Linux completo... y, si nuestra máquina es Windows, la única forma de tenerlo es vía una máquina virtual. Al menos hasta que salga WSL2 en Windows 10 en unos meses, pero eso es otra historia.

En este artículo te voy a contar, paso a paso, como instalar un entorno en el que puedas trabajar con contenedores Docker sobre un Ubuntu en tu servidor Windows. Vamós allá...

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· 14 ene, 2022 Lectura de 6 min
Configuración del entorno con config-api

Hola desarrolladores,

Escribir un script para el despliegue de una aplicación puede ser muy interesante para garantizar un despliegue rápido sin olvidarse de nada.
config-api es una biblioteca para ayudar a los desarrolladores a escribir scripts de configuración basados en un documento JSON.

Características implementadas:

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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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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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· 3 jul, 2020 Lectura de 5 min
Guía para solucionar problemas en DeepSee

El objetivo de esta "Guía para solucionar problemas en DeepSee" es ayudar a localizar y solucionar los problemas en un proyecto en DeepSee.

Si el problema no puede solucionarse siguiendo estas recomendaciones, al menos tendrás suficiente información para reportar el problema al Centro de Soporte Internacional (WRC) y proporcionarnos todas la información, para que podamos continuar la investigación juntos y resolverlo más rápido!

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Durante las últimas semanas, el equipo de Solution Architecture (Soluciones de Arquitectura) ha estado trabajando para terminar la carga de trabajo de 2019: esto incluyó la creación del código abierto de la Demostración de Readmisiones que llevó a cabo HIMSS el año pasado, para poder ponerla a disposición de cualquiera que busque una forma interactiva de explorar las herramientas proporcionadas por IRIS.

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· 14 dic, 2022 Lectura de 2 min
Cómo subir y descargar archivos a través de HTTP

En este artículo, mostraré cómo subir y descargar archivos vía http desde los productos de InterSystems.

A menudo desde la comunidad surgen preguntas sobre como trabajar con archivos a través de http y normalmente os emplazamos a revisar el proyecto FileServer, que muestra la subida/descarga de archivos. Pero me gustaría hablar un poco más de cómo podemos enviar y recibir archivos desde los productos de InterSystems.

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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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¡Hola desarrolladores!

La clase %Net.SSH.Session permite conectarse a servidores mediante SSH. Lo más habitual es usarlo con SFTP, especialmente en los adaptadores de FTP entrantes y salientes.

En este artículo se dará un breve ejemplo de cómo conectarse a un servidor SSH usando la clase, se describirá las opciones para autenticar y cómo hacer la depuración cuando surjan problemas.

A continuación un ejemplo de cómo hacer la conexión:

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En este artículo, ejecutaremos un clúster InterSystems IRIS usando Docker y archivos CPF combinados - una nueva característica que permite configurar servidores con facilidad.

En UNIX® y Linux, puedes modificar el archivo predeterminado iris.cpf utilizando un archivo CPF combinado declarativo. Un archivo combinado es un CPF parcial en el que se establecen los valores deseados que queramos que tenga una instancia al iniciar. La operación de combinación en CPF sólo funciona una vez para cada instancia.

Nuestra arquitectura de clúster es muy sencilla, consistirá en un Nodo 1 (nodo maestro) y dos Nodos de datos (echa un vistazo a todas las funciones disponibles). Desafortunadamente, docker-compose no puede desplegar en diferentes servidores (aunque puede desplegar a hosts remotos), por lo que esto es útil para el desarrollo local de modelos de datos que utilicen sharding, pruebas, etc. Para el despliegue en producción de un cluster de estar características, debes utilizar ICM o IKO.

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· 11 mayo, 2022 Lectura de 3 min
Cómo añadir VSCode a tu contenedor IRIS

Una de las formas más sencillas de configurar entornos de desarrollo repetibles es utilizar contenedores para ellos. Descubrí que cuando cambian rápidamente, era muy conveniente alojar una instancia de vscode dentro de mi contenedor de desarrollo. De este modo, he creado un script de contenedor sencillo que permite añadir en un contenedor IRIS un vscode basado en un navegador. Esto debería funcionar para la mayoría de los contenedores 2021.1 y posteriores. El repositorio de mi código se puede encontrar aquí

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· 26 dic, 2022 Lectura de 4 min
Cómo usar Grafana directamente desde IRIS

Se han publicado en la Comunidad varios artículos muy útiles que muestran cómo usar Grafana con IRIS (o Cache/Ensemble) usando una base de datos intermedia.

Pero yo quería llegar directamente a las estructuras de IRIS. En particular, quería acceder a los datos del Cache History monitor, que es accessible a través de SQL, como se describe aquí:

https://community.intersystems.com/post/apm-using-cach%C3%A9-history-monitor

y no quería nada entre los datos y yo.

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Prometheus es uno de los sistemas de monitorización adaptado para recoger datos de series temporales.

Su instalación y configuración inicial son relativamente sencillos. El sistema tiene un subsistema gráfico integrado llamado PromDash para la visualización de datos, pero los desarrolladores recomiendan usar un producto de otro proveedor, llamado Grafana. Prometheus puede monitorizar muchas cosas (hardware, contenedores, distintos sistemas de gestión de base de datos), pero en este artículo me gustaría analizar la monitorización de una instancia de Caché (para ser exactos, será una instancia de Ensemble, pero las métricas serán de Caché). Si te interesa, sigue leyendo.

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· 24 jun, 2021 Lectura de 6 min
Cómo utilizar AWS Glue con InterSystems IRIS

Publicación Original por: Anton Umnikov
Arquitecto Senior de soluciones en la nube en InterSystems
AWS CSAA, GCP CACE

AWS Glue es un proceso ETL (extraer, transformar y cargar) completamente gestionado, que hace sencillo y rentable clasificar los datos, limpiarlos, enriquecerlos y moverlos de forma fiable entre diferentes almacenes de datos.

En el caso de InterSystems IRIS, AWS Glue permite mover grandes cantidades de datos a IRIS desde fuentes de datos tanto en la nube como en las propias instalaciones (on-premise). Las fuentes de datos potenciales incluyen, pero no se limitan a, bases de datos on-prem, archivos CSV, JSON, Parquet y Avro que residen en buckets S3, bases de datos nativas en la nube como AWS Redshift y Aurora, y muchas otras.

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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.

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Cuando se llama a los servicios web, existen varios escenarios para los Business Operation, que actúan juntos para controlar lo que sucederá cuando no se obtenga una respuesta en el tiempo deseado. (Esto también es importante, por ejemplo, en el caso de una solicitud HTTP simple que no pertenezca a los servicios SOAP).

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InterSystems IRIS Business Intelligence te permite mantener actualizados tus modelos analíticos o cubos de varias formas. Este artículo tratará sobre Construir/Generar vs Sincronizar. Hay maneras de actualizar manualmente los cubos, pero son casos muy especiales y casi siempre los cubos se mantienen actualizados por medio de la (Re)construcción o la sincronización.

¿Qué es Construir?

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· 29 jul, 2019 Lectura de 4 min
Búsquedas en campos de texto libre de forma rápida

¡Hola a tod@s!

Hoy os traigo un artículo de Kyle Baxter sobre búsquedas de texto libre que vale la pena guardar como referencia :)

¿Os gustaría buscar de forma eficiente campos de texto libres almacenados en vuestra aplicación? ¿Lo habéis intentado alguna vez pero no habéis encontrado una manera que os ofrezca un buen rendimiento? Hay un truco especial que resuelve el problema :)

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Tengo algunos modelos analíticos y numerosos paneles de control, y estoy listo para implementarlos en nuestros usuarios finales y administradores. ¿Cómo configurar DeepSee para que los usuarios no alteren las áreas de los demás y se les restrinja el uso de funciones específicas para los desarrolladores?

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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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· 10 feb, 2021 Lectura de 4 min
Recursos sobre el rendimiento de SQL

Hay tres aspectos muy importantes en cualquier conversación sobre el rendimiento de SQL: los Índices, el TuneTable, y el Plan de ejecución. En los PDFs adjuntos a este artículo se incluyen presentaciones antiguas sobre estos temas. En los enlaces a nuestra documentación debajo, se ofrece más información sobre estos y otros asuntos relacionados con el rendimiento de SQL. La formación online también refuerza varios de estos temas. Además, hay varios artículos de la Comunidad de Desarrolladores que están relacionados con el rendimiento de SQL y que mostramos a continuación.

Hay bastantes repeticiones en la información que se muestra a continuación. Los aspectos más importantes a considerar sobre el rendimiento de SQL son:

  • Los tipos de índices que están disponibles
  • Por qué utilizar un tipo de índice en lugar de otro
  • La información que TuneTable recaba para crear una tabla y lo que esto significa para Optimizer
  • Cómo leer un Plan de ejecución para comprender mejor si una consulta es buena o mala
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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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· 28 oct, 2019 Lectura de 4 min
Cómo reenviar solicitudes en un servicio REST

¡Hola Comunidad!

Una función útil de nuestra estructura REST es la capacidad que tienen las clases de Dispatch para identificar los prefijos de una solicitud y redireccionarlos a otra clase de Dispatch. Este enfoque permite mejorar el orden y la lectura del código, permite mantener separadas las versiones de una interfaz fácilmente y ofrece una forma de proteger llamadas a APIs a las que solo ciertos usuarios podrán acceder.

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