¡Hola comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-fhir-client en Open Exchange.

Usando Python embebido y con la ayuda de la librería fhirpy, iris-fhir-client puede conectarse a cualquier servidor FHIR abierto.
Obten información de recursos por terminal y mediante el uso de la aplicación web CSP.

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¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-python-apps, disponible en Open Exchange y creada usando Embedded Python y Python Flask Web Framework. La aplicación muestra algunas de las funcionalidades de Python, como la ciencia de datos, el trazado de datos, la visualización de datos y la generación de códigos QR.

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Características

  •  Cuadro de mando de IRIS de arranque responsive

  •  Vista de los detalles del cuadro de mando junto con el registro de eventos de interoperabilidad y los mensajes

  •  Uso del trazado de Python desde IRIS

  •  Uso de Jupyter Notebook

  •  Introducción a la ciencia de datos, trazado de datos y visualización de datos

  • Generación de código QR desde Python

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Quizás algún día necesites utilizar Adaptive Analytics, así que aquí va un artículo sobre cómo empezar a desarrollar un dashboard (cuadro de mando) en Tableau conectando con el cubo de Atscale.

Preparación del PC

Necesitas conectar un driver. Yo uso Cloudera Hive. Puedes descargar el driver desde:
https://www.cloudera.com/downloads/connectors/hive/odbc/2-6-1.html

Tienes que registrarte, puedes hacerlo gratis. Necesitas descargar la versión correcta para tu sistema operativo.

La instalación es sencilla.

Preparación de AtScale

Publicación del proyecto

Para conectar a un cubo desde Tableau, tienes que publicar primero un proyecto con los cubos que te interesen.

Para publicarlo, ve a PROJECTS > "Project name" > DRAFT "Project name" > PUBLISH

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Hola a todos,

con este artículo, me gustaría mostrar lo fácil y dinámicamente que puede ser configurada nuestra herramienta de Alerta y Monitorización de Sistema (SAM, del inglés System Alerting and Monitoring). El caso de uso podría ser el de un flujo de aprovisionamiento CI/CD ágil y rápido, donde queráis ejecutar vuestros tests unitarios y de estrés, y podáis ver rápidamente si los tests tuvieron éxito o cómo están estresando el sistema y tu aplicación ( el API de SAM en el backend de InterSystems IRIS es extensible para tu implementación APM). 

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A continuación veremos cómo mostrar una lista de métricas de ejemplo disponibles a través del servicio /api/monitor.

En el artículo anterior, echamos un vistazo al servicio que expone las métricas de IRIS en formato Prometheus. Veamos cómo configurar y ejecutar IRIS preview release 2019.4 en un contenedor y listar las métricas disponibles.

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En InterSystems IRIS 2019.1.4 se incluye ya el servicio /api/monitor, que permite acceder a métricas de IRIS en formato Prometheus.

Esto es una gran noticia para aquellos interesados en utilizar métricas de IRIS como parte de su solución de monitorización y alertas. Este servicio (API) es un componente del nuevo System Alerting and Monitoring (SAM) que se liberará en próximas versiones de InterSystems IRIS.

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