¡Hola Comunidad!

En mi artículo anterior, aprendimos estos temas:

1. ¿Qué es Docker?
2. Algunos de los beneficios de Docker
3. ¿Cómo funciona Docker?
4. Imagen de Docker
5. Contenedores Docker
6. Repositorio de imágenes Docker
7. Repositorio de imágenes Docker de InterSystems
8. Instalación de Docker
9. Comandos básicos de Docker
10. Ejecutar la Community Edition de IRIS utilizando Docker
11. Interfaz gráfica de Docker Desktop

En este artículo trataré los siguientes temas:

1. Uso del archivo Docker Compose (un fichero YAML)
2. Uso del archivo Docker (empleado para construir una imagen Docker)
3. Uso de Docker Volume

Comencemos.

Ejecuto la mayoría de mis revisiones con Docker Desktop en Windows 10.
Según las recomendaciones, limpio Docker y los repositorios descargados después de las pruebas:
Los repositorios son sencillos, pero Docker se resiste un poco a liberar el espacio consumido en el disco. Los pasos que ejecuté inicialmente son:

• eliminar los contenedores pendientes docker rm -f container . . .
• eliminar las imágenes descargadas docker rmi image . . .
• limpiar cachés y redes docker system prune

Pero el espacio que consumió mi disco no se redujo.

Así que buscando en Google, encontré un método muy útil para reducir el consumo en disco de Docker. Y me gustaría compartir esta experiencia con vosotros.

En nuestro artículo anterior vimos como podíamos capturar ficheros de tipo DICOM ubicados en una carpeta de nuestro servidor y como los enviábamos a un PACS (en nuestro caso la solución open source ORTHANC) para su almacenamiento y consulta. Pues bien, en este artículo vamos a tratar el movimiento opuesto.

Quería escribirlo como comentario al artículo de @Evgeny Shvarov. Pero resultó demasiado largo, así que decidí publicarlo por separado.

Me gustaría añadir una pequeña aclaración sobre cómo utiliza Docker el espacio en disco y como limpiarlo. Yo uso macOS, por lo tanto todo lo que explico aplica principalmente a macOS, pero los comandos de Docker se adaptan a cualquier plataforma.

¡Hola desarrolladores!

Supón que tienes una clase persistente con datos y quieres tener una interfaz de usuario Angular sencilla, para ver los datos y llevar a cabo operaciones CRUD.

En este artículo describíamos cómo desarrollar una interfaz de usuario Angular para InterSystems IRIS utilizando RESTForms2.

A continuación vamos a explicar cómo conseguir una interfaz de usuario Angular sencilla que permita realizar operaciones CRUD y ver automáticamente los datos de tu clase de InterSystems IRIS en menos de 5 minutos.

¡Vamos!

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.

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.

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).

Estimados miembros de la Comunidad.

Una problemática muy común en muchos usuario es el uso de una base de datos externa como entrada de datos a una producción de IRIS. Como ya sabréis tenemos dos métodos de conexión directas a bases de datos externas desde IRIS, la primera es mediante ODBC y la segunda es recurriendo a una conexión vía JDBC.

En nuestro ejemplo procederemos a realizar una conexión mediante JDBC y para ello montaremos un pequeño proyecto en Docker para que podáis jugar con ello cuanto queráis.

¡Hola, desarrolladores!

Como sabeis, los errores de la aplicación están en el global ^ERRORS. Aparecen si los llamas:

d e.Log() 

en la sección Catch de Try-Catch.

Con la propuesta de @Robert Cemper, ahora se puede utilizar SQL para examinarlo.

Inspirado por el módulo de Robert, presenté un módulo simple de IRIS Analytics que muestra estos errores en un dashboard:

Al empezar el desarrollo con IRIS tenemos un kit de distribución o, en el caso de Docker, obtenemos la imagen Docker y después a menudo tenemos que iniciarla y configurar el entorno de desarrollo. Puede que necesitemos crear bases de datos, namespaces, activar/desactivar algunos servicios, crear recursos. Muchas veces necesitamos importar el código y los datos a la instancia de IRIS y ejecutar algún código personalizado para iniciar la solución.

iris-docker-multi-stage-script

Os presentamos un script en Python para mantener a punto tus imágenes de IRIS en Docker ;-)

Sin necesidad de cambiar tu dockerfile o tu código, puedes reducir el tamaño de tu imagen en un 50% o más!

TL;DR

Nombra a tu imagen builder como builder y a la imagen final final y añade esto al final de tu Dockerfile:

Modifica tu Dockerfile para usar un build multi-stage:

ARG IMAGE=intersystemsdc/irishealth-community:latest
FROM $IMAGE as builder

Añade esto al final de tu Dockerfile:

FROM $IMAGE as final

ADD --chown=${ISC_PACKAGE_MGRUSER}:${ISC_PACKAGE_IRISGROUP} https://github.com/grongierisc/iris-docker-multi-stage-script/releases/latest/download/copy-data.py /irisdev/app/copy-data.py

RUN --mount=type=bind,source=/,target=/builder/root,from=builder \
    cp -f /builder/root/usr/irissys/iris.cpf /usr/irissys/iris.cpf && \
    python3 /irisdev/app/copy-data.py -c /usr/irissys/iris.cpf -d /builder/root/ 

¡Boom! ¡Ya está listo!

Trabajar con imágenes de la comunidad de intersystemsdc es bastante cómodo.
Aunque hay límites que están bien para la distribución, pero no tan bien para el desarrollo.
Quiero compartir con vosotros mis trucos que lo hacen más sencillo.

¡Hola desarrolladores!

Hay una actualización reciente para las imágenes de la comunidad de desarrolladores de InterSystems IRIS e InterSystems IRIS For Health.

Esta versión incluye soporte para variables de entorno.

Actualmente se soportan 3 variables de entorno:

• IRIS_USERNAME=usuario a crear
• IRIS_PASSWORD=password del usuario
• IRIS_NAMESPACE=crear namespace si no existe

Esto es lo que puedes hacer:

Arrancar iris con un usuario y password:

docker run --rm --name iris-sql -d -p 9091:1972 -p 9092:52773  -e IRIS_PASSWORD=demo -e IRIS_USERNAME=demo intersystemsdc/iris-community