Preguntas frecuentes de InterSystems

Se puede obtener mediante la consulta AllFields de la clase %SYS.ProcessQuery.

En este artículo, analizo la clase %JSON.Adaptor. Esta clase es extremadamente útil para exportar datos a JSON serializado e importar objetos JSON y guardarlos en un objeto de clase.

Preguntas frecuentes de InterSystems

※ Utilizad este método si queréis comparar bases de datos que se han replicado mediante mirror, shadow o algún otro mecanismo.

Podéis utilizar la utilidad DATACHECK para comparar globals. (Consultad la documentación para más información: Descripción general de DataCheck [IRIS])

***

Las comparaciones de rutinas usan la rutina del sistema %RCMP o el Portal de Administración.

Preguntas frecuentes de InterSystems

Se pueden configurar páginas de error individuales para los siguientes mensajes de error/respuestas del Web Gateway:

• Error del servidor
• Servidor ocupado
• Servidor no disponible
• Tiempo límite de espera del servidor
• Conexión cerrada

Los ajustes se realizan en la pantalla Administración del Portal de Gestión ([Administración] > [Configuración] > [Gestión del Web Gateway] > [Configuración] > [Parámetros predeterminados]).

Al crear componentes personalizados, a menudo es necesario agregar propiedades a la clase para configuraciones adicionales que se usarán en la inicialización o en la operación del componente. El nombre de la propiedad en sí no siempre es muy descriptivo, por lo que es una ventaja tener una pantalla de título personalizada con el campo.

En Caché, era bastante sencillo:

TEST> Set ^CacheMsg("EnsColumns","en-us","<property name>") = "<caption>"

Pero implica un poco más de esfuerzo en IRIS...

Esta es una aplicación de prueba, que muestra cómo usar el Repositorio FHIR de InterSystems IRIS for Health para crear un Repositorio FHIR con autorización OAuth2. El endpoint FHIR será el servidor de recursos y el Google OpenId será el servidor de autorización.

Hola Comunidad!

Voy a explicaros por encima cómo crear test en colecciones de Postman para usarlos en la app IRIS Api Tester.

Ok, pero.. ¿qué es Newman?

Newman es una herramienta de línea de comandos que nos permite ejecutar colecciones de Postman de un modo automático y escalable. Creando test en Newman, puedes asegurar la estabilidad de las colecciones en tus API endpoints. En este artículo, vamos a descubrir como crear test para Newman desde Postman, con unos ejemplos prácticos.

Hola Comunidad!!

Acabo de subir mi última aplicación "IRIS Api Tester" al Open Exchange.

Es un proyecto docker con InterSystems IRIS + Newman que permite lanzar test sobre tus colecciones de Postman de una manera rápida y fácil.

El proyecto viene listo para funcionar, solo debes clonar el repositorio: https://github.com/daniel-aguilar-garcia/irisapitester

Arrancar el fichero docker-compose:

Introducción

Si alguna vez os habéis preguntado cómo depurar algunas solicitudes que se realizan hacia o desde IRIS, este es un pequeño tutorial sobre cómo se hace.

Durante un proyecto complejo, normalmente se obtienen las especificaciones y se implementa la comunicación entre IRIS y otros sistemas basándose en eso. Pero del papel al mundo real normalmente hay un gran trecho y hay que saber por qué se recibe un error en un parámetro o en una cabecera, por qué no se reciben los datos, etc.

Si la conexión es una conexión http sencilla, no hay problema, siempre se puede iniciar tcpdump y capturar el tráfico, pero ¿qué pasa con la comunicación https?

¿Qué tal tener una interfaz web limpia, algo que iniciáis y después el desarrollador puede mirar ese portal cuando quiera?

Si alguna vez habéis estado en esta situación, una solución sencilla es mitm proxy ( https://mitmproxy.org/ ).

Este programa tiene la capacidad de actuar como un proxy (se puede configurar en el Business Operation, por ejemplo), un proxy transparente (lo que me gusta), proxy upstream (proxy transparente que envía la conexión a otro proxy), etc.

Qué es el Web Scraping:

En términos sencillos, el Web scraping, también conocido como recolección de datos de sitios web o extracción de datos de sitios web es un proceso automatizado que permite la recopilación de grandes volúmenes de datos (no estructurados) de los sitios web. El usuario puede extraer datos de sitios web específicos, según sus necesidades. Los datos recopilados se pueden almacenar en un formato estructurado para su posterior análisis.

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.

Introducción

El propósito de este artículo es ofrecer una visión general de InterSystems IRIS FHIR Accelerator Service (FHIRaaS), motivado por la implementación de la aplicación iris-on-fhir, disponible en OEX y desarrollada para el concurso FHIRaaS.

Es un tutorial básico que os guiará en la configuración de una función para la implementación de FHIRaaS, incluyendo una clave API y un servidor OAuth 2.0.

También mostraré brevemente una librería para utilizar recursos FHIR a través de FHIRaaS.

HL7 (Health Level 7) es un conjunto de especificaciones técnicas para el intercambio informatizado de datos clínicos, financieros y administrativos entre Sistemas de Información Hospitalaria (HIS). Estas especificaciones se integran de diversas formas en el conjunto de Normas oficiales americanas (ANSI) e Internacionales (ISO).

La L7 de HL7 indica que es una norma que opera en la capa 7, es decir, en la capa de aplicación, del modelo OSI. Esto significa que HL7 no tiene que tener en cuenta las consideraciones de seguridad en el intercambio, ni las de transporte de mensajes (de eso se encargan capas de nivel inferior como SSL/TLS para la seguridad o TCP para el transporte de datos, por ejemplo). Para ser más precisos, la capa 7 soporta las comunicaciones para los procesos y aplicaciones de usuario final y la presentación de datos para las aplicaciones de software orientadas al usuario. Al ser la capa más alta del modelo OSI, y la más cercana al usuario final, la capa 7 proporciona funciones específicas de la aplicación, como identificar la comunicación de los partners y la calidad del servicio entre ellos, determinar la disponibilidad de recursos, considerar la privacidad y la autenticación del usuario, y sincronizar la comunicación, así como conectar la aplicación con los niveles inferiores del modelo OSI.

¡Bienvenidos, estimados miembros de la comunidad!

En este artículo vamos a demostrar el gran potencial que IRIS/HealthConnect pone a disposición de todos sus usuarios con el uso de Python Embebido y lo vamos a hacer mediante el desarrollo de una pequeña producción que nos va a permitir reconocer e identificar las caras presentes en un archivo JPG a partir de unas imágenes que usaremos como referencia.