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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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Artículo
· 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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· 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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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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Introducción y motivación

Una unidad de código en ObjectScript (pongamos, un ClassMethod) puede producir una gran variedad de efectos secundarios inesperados cuando interactúa con partes del sistema que están fuera de su propio alcance y no han sido depuradas adecuadamente. En forma de lista parcial, se incluyen:

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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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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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· 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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InterSystems Official
· 27 mar, 2023 Lectura de 3 min
Mejoras en la generación e invocación de las clases de IRIS

Me gustaría adelantaros una mejora sobre cómo generamos e invocamos el código de los métodos en IRIS 2023.1.

Una clase en IRIS se compone de dos componentes de runtime principales:

  1. Descriptor de Clase (Class Descriptor) - Una lista de métodos muy optimizada, propiedades, parámetros de clase que configura y parametriza la clase, junto con atributos asociados con cada uno de estos, por ejemplo configuración pública/privada.
  2. Código de ObjectScript (ObjectScript code) - Un conjunto de rutinas que contienen el código de ObjectScript para ser ejecutado cuando se invoca un método.

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· 23 sep, 2022 Lectura de 5 min
Caso de uso de Python Embebido con Azure Service Bus (ASB)

Resumen

Empezamos a usar Azure Service Bus (ASB) como solución de mensajería empresarial hace tres años. La hemos usado para publicar y consumir datos entre muchas aplicaciones de la organización. Como el flujo de datos es complejo, y normalmente se necesitan los datos de una aplicación en muchas otras aplicaciones, el modelo publicador -> múltiples subscriptores resultó muy adecuado. El uso de ASB en la organización es de docenas de millones de mensajes por día, mientras que la plataforma IRIS tiene unos 2-3 millones de mensajes/día.

El problema con ASB

Cuando empezamos con la integración de ASB, encontramos que el protocolo AMQP no tiene la configuración predeterminada para la implementación de IRIS, por lo que estuvimos buscando una solución alternativa para poder comunicar con ASB.

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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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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.

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· 10 mar, 2021 Lectura de 5 min
Cómo migrar de Java Business Host a PEX

Con el lanzamiento de PEX en InterSystems IRIS 2020.1 e InterSystems IRIS for Health 2020.1, los clientes tienen una mejor forma de incorporar Java en las producciones que con el Java Business Host. PEX proporciona un completo conjunto de APIs para construir la interoperabilidad de los componentes y está disponible tanto en Java como en .NET. Java Business Host ha sido discontinuado y se retirará en una versión futura.

Ventajas de PEX

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Como sabéis, hay una etiqueta llamada "Mejores Prácticas", que se utiliza para destacar artículos de la Comunidad de Desarrolladores que incluyen recomendaciones sobre cómo desarrollar, probar, implementar y administrar mejor las soluciones de InterSystems. Cada 1-2 semanas los expertos de la companía eligen un nuevo artículo.

Hasta ahora, solo tienen dicha etiqueta artículos originales en inglés o artículos en español traducidos al inglés. La buena noticia es que ya podéis proponer artículos en español para que sean evaluados, aunque no estén traducidos al inglés.

¿Cómo podéis proponer un artículo?

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Os presento mi nuevo proyecto: irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) para InterSystems IRIS SQL.

  • Resaltado de sintaxis
  • Sugerencias (tablas, funciones)
  • +20 formatos de salida
  • Soporte a stdin
  • Salida a ficheros

Instalación con pip

pip install irissqlcli

O se puede ejecutar con docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

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Hace varios años, estaba enseñando los conocimientos básicos de nuestro framework %UnitTest durante la clase de Fundamentos de Caché (ahora llamada Developing Using InterSystems Objects and SQL). Un alumno preguntó si era posible recoger estadísticas de rendimiento mientras se ejecutan pruebas unitarias. Unas semanas más tarde, añadí un código adicional a los ejemplos de %UnitTest para responder a esa pregunta. Ahora lo comparto con la Comunidad.

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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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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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· 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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Al igual que los servidores hardware, los servidores virtuales en nubes públicas y privadas pueden generar cuellos de botella en los recursos, según aumentan las cargas de trabajo. Si utilizas y administras instancias de InterSystems IRIS implementadas en nubes públicas o privadas, es posible que te hayas encontrado la situación en la que para solucionar problemas de rendimiento o de otro tipo se requiere aumentar la capacidad del servidor de una instancia (es decir, escalar verticalmente).

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AnalyzeThis es una herramienta para obtener la vista previa de tus propios datos dentro de InterSystems BI. Te permite experimentar directamente con InterSystems BI y darte cuenta de la potencia y el valor que puede aportar a tu organización. Además de obtener una visión rápida de InterSystems BI mediante la importación de un fichero CSV con tus datos, también soporta ahora Clases y Consultas SQL como fuentes de datos (a partir de la versión v1.1.0!).

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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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· 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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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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