#Interoperabilidad

Según la consultora IDC, más del 80% de la información es de tipo NoSQL, especialmente texto en documentos. Cuando los servicios o aplicaciones digitales no procesan toda esta información, la empresa pierde. Para resolver este desafío, es posible utilizar la tecnología OCR. El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) utiliza la tecnología de machine learning y/o el reconocimiento de patrones en imágenes para transformar los pixeles de las imágenes en texto.

En esta minera - Operación de Candelaria para Lundin Mining - como en muchas otras, los sistemas de registro de eventos de la operación están separados de forma física y lógica. Buscando encontrar trazar la ubicación de material en el yacimiento y los diámetros de material relevante una vez molido lo extraído, sus ejecutivos usan herramientas no especializadas, planillas de cálculo en este caso, para bucear en los datos.

¡Hola Comunidad!

A lo largo de los años siempre he pensado en crear cosas nuevas, modificar las existentes, experimentar, probar, romper (siempre pasa), construir de nuevo, y empezar otra vez.

Los concursos promovidos por InterSystems son una excelente fuente de motivación. Obviamente los premios llaman la atención y eso no se puede negar. Pero no se trata solo de los premios/regalos - los concursos son un reto creativo, una oportunidad de crear, reimaginar, probar, experimentar... Y lo mejor de todo es que eres libre de hacer todo lo que quieras!

Así que ví estos concursos como una oportunidad de crear mi propio Y si...? (la serie en la que Marvel permite a los autores re-imaginar sus historias como quieran) y he sido muy afortunado de encontrar otra persona que recibe estas ideas con los brazos abiertos ¡Muchas gracias, @José Roberto Pereira!

En el último concurso de Interoperabilidad, creé el visualizador de mensajes Message Viewer y en este concurso de Interoperabilidad traigo de nuevo el Message Viewer, pero esta vez con Visual Trace!

Si tuvieras la oportunidad de cambiar algo en el Visualizador de Mensajes de Interoperabilidad en IRIS, ¿qué harías?

Comenzamos esta nueva entrega recordando que hicimos en los anteriores artículos de configuración del EMPI:

• Instalado en modo Standalone el Patient Index sobre una instancia de HealthShare.
• Configurado los parámetros básicos para empezar a trabajar con el EMPI.
• Definido los índices y pesos particulares para nuestro proceso NICE.

Muy bien, estamos ya practicamente preparados para echar a rodar nuestro EMPI. Sólo nos queda un detalle, arrancar la producción creada por la instalación para poder empezar a trabajar.

¡Hola Comunidad!

Me gustaría compartir con vosotros un ejercicio que he hecho para crear "mi propio" chat con ChatGPT en Telegram.

Ha sido posible gracias a dos componentes de Open Exchange: Telegram Adapter, de @Nikolay Soloviev e IRIS Open-AI, de @Kurro Lopez

Así que con este ejemplo podréis configurar vuestro propio chat con ChatGPT en Telegram.

¡Veamos cómo hacerlo funcionar!

Hoy en día es muy común que los datos que necesitas vengan de diferentes fuentes (e.g. aplicaciones externas e internas, distintas bases de datos y servicios, APIs, etc.). Además, seguro que tienes múltiples tipos de consumidores diferentes (e.g. usuarios finales, otras aplicaciones, servicios que publicas a terceros, etc.) y cada uno necesitará acceder a la información de forma diferente y para distintos objetivos. ¿Cómo construir una capa que de forma sencilla te permita gestionar estas necesidades? Hoy hablamos de Data Fabric 👈.

Hace unos meses hablábamos Jose y yo sobre el vídeo Servicios de datos inteligentes (Visión & Demo), realizado por @Amir Samary y, durante la charla, empezamos a preguntarnos qué tipo de características sería bueno incluir en las futuras soluciones de IRIS.

Una de las funcionalidades con las que sería bueno contar es una solución iPaaS para IRIS, como le pregunté a Amir en este comentario.

Estos últimos meses he tenido la oportunidad de trabajar con diferentes proyectos y tecnologías, así como familiarizarme con aplicaciones como Tray.io o Workato, y ahora puedo ver lo increíble que sería tener una solución iPaaS para IRIS.

Cuando se desarrollan producciones de interoperabilidad, puede ser útil tener configuraciones fuera de un Business Host. La razón principal es cuando necesitas una configuración que afecte a varios Business Hosts diferentes y quieres garantizar que el valor es el mismo. Aunque las Configuraciones Predeterminadas del Sistema (CPS) pueden ser usadas para propagar configuraciones para Business Hosts, pueden ser cambiadas al anular el valor a nivel de BH (aunque la ventaja de las configuraciones del Business Host definidas a través de las CPS es que no requieren código personalizado, que sí es requerido por nuestro enfoque actual).

Otra razón es cuando necesitas afectar partes no configuradas de la configuración del Business Host (PoolSize, Enabled, etc.)

Añadiremos una configuración env a una producción.

¡Hola Comunidad!

Me alegra anunciar la nueva versión de iris-pex-embedded-python (v2.3.1) con una nueva interfaz de línea de comandos.

Esta línea de comandos se llama iop por Interoperability On Python.

Primero me gustaría presentar los principales cambios del proyecto desde la versión 1.

Breve historia del proyecto

La versión 1.0 fue una prueba de concepto para mostrar cómo el framework de interoperabilidad de IRIS se puede utilizar con un enfoque python first mientras sigue siendo compatible con cualquier código existente de ObjectScript.

¿Qué significa eso? Significa que cualquier desarrollador Python puede usar el framework de interoperabilidad de IRIS sin ningún conocimiento de ObjectScript.

Ejemplo:

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Received request")

Genial, ¿cierto?