Esta es la tercera parte de una serie de artículos sobre migración desde las principales bases de datos del mercado a InterSystems IRIS. En esta parte, explicaré los pasos para migrar desde DB2.

Como describí en los anteriores artículos, actualmente hay varias opciones para hacer la migración. Sin embargo, las dos opciones más populares incluyen el uso de DBeaver (https://openexchange.intersystems.com/package/DBeaver) o SQLGateway. Explicaremos la primera opción aquí. La segunda opción fue explicada por @Robert Cemper en un excelente artículo: Migración de base de datos usando SQLgateway.

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Artículo
Alberto Fuentes · Dic 2 Lectura de 2 min
Entorno Virtual de Python Embebido (venv)

Si usáis Python, podéis utilizar el módulo venv para crear un entorno virtual. Este módulo es la manera recomendada de crear y gestionar entornos virtuales.

Un entorno virtual es una herramienta que ayuda a mantener separadas las dependencias requeridas por diferentes proyectos, mediante la creación de entornos virtuales aislados de Python para ellos. Resuelve el dilema “El proyecto X depende de la versión 1.x pero el proyecto Y necesita la 4.x”, y mantiene limpio y manejable el directorio site-packages global.

Así que si trabajáis mucho con Python, como yo, podéis usar el módulo venv para crear un entorno virtual para vuestro proyecto. Esto os permitirá instalar paquetes sin que afecte a la instalación de Python global.

Aquí encontraréis dos alias simples para crear y activar un entorno virtual.

Alias de Python

alias venv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate"
alias irisvenv="/opt/intersystems/iris/bin/irispython -m venv .venv; rm .venv/bin/python3; ln -s /opt/intersystems/iris/bin/irispython .venv/bin/python3; source .venv/bin/activate"

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1. iris-dollar-list

PyPI - Status


Intérprete de $list para python llamado DollarList.

He hecho este intérprete porque:

  • Quería usar $list en python
  • Python Embebido no es compatible con $list
  • La versión de API nativa no es compatible con $list embebido en $list

Este es un trabajo en desarrollo. Hasta ahora, solo es compatible con $list embebido en $list, int y string.

Trabajo en progreso: float, decimal, double

Este módulo está disponible en Pypi:

pip3 install iris-dollar-list

Es compatible con Python Embebido y API nativa.

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Hola!

Aquí les dejo un video que hice para mostrar cómo se configura la alta disponibilidad (mirroring) en IRIS en un ambiente docker, el video esta completamente en español y los archivos necesarios estarán en mi Github.

El video en YouTube en https://youtu.be/rBdiTxavWmU

https://github.com/I-am-seven/iris-mirroring-video

Espero les sea de Utilidad!

Joel

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Disclosure Statement: Sugerencias para relalizar pruebas en ambientes usados para demostraciones o desarrollos, no en ambientes productivos.

Caso de uso: teniendo IAM, lo ejecutamos desde un archivo YML, y necesitamos que se conecte a una Instancia IRIS en seguida, pero IRIS tiene deshabilitado el usuario IAM y la aplicación IAM.

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Alberto Fuentes · Dic 9, 2021 Lectura de 7 min
Codespaces de GitHub con IRIS

¡Hola a todos! Comparto hoy con vosotros un artículo muy interesante de Dmitry Maslennikov acerca de una nueva funcionalidad de GitHub llamada GitHub Codespaces. Permite ejecutar VSCode en el navegador, con casi la misma potencia con la que se ejecutaría de forma local en tu equipo, pero con la potencia de la nube, por lo que podrás elegir el tipo de equipo con hasta 32 núcleos de CPU y 64 GB de RAM.

Parece impresionante, ¿verdad? Pero, ¿cómo nos podría ayudar a trabajar con proyectos realizados con InterSystems IRIS? Vamos a ver cómo configurarlo.

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Últimamente me han preguntado en varias ocasiones cómo hacer que el Framework Laravel funcione con InterSystems IRIS Data Platform. Ha pasado un tiempo desde la publicación de este anuncio sobre Laravel e InterSystems Caché. En este artículo mostraremos unas breves instrucciones sobre cómo configurar un proyecto Laravel para usarlo con InterSystems IRIS a través de ODBC.

¿Qué es Laravel?

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Ricardo Paiva · Nov 21 Lectura de 8 min
Introducción a Django (2ª parte)

En la primera parte de este artículo he mostrado cómo empezar un nuevo proyecto en Django, y cómo definir nuevos modelos y añadir modelos ya existentes.

En esta publicación, voy a mostrar un Panel de Administración (disponible con la configuración predeterminada) y cómo puede ser útil.

Nota importante: si intentáis reproducir los pasos de este artículo, no funcionará para vosotros. Porque mientras escribía la publicación he realizado varios ajustes en el proyecto django-iris, e incluso en el driver DB-API de InterSystems, para arreglar algunos problemas ahí también, y creo que el driver aún está en desarrollo y habrá un driver más estable en el futuro. Así que vamos a asumir que este artículo solo explica cómo podría ser si tuviéramos todo terminado.

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YASPE es el sucesor de YAPE (Yet Another pButtons Extractor). YASPE ha sido escrito desde cero con muchos cambios internos para facilitar el mantenimiento y añadir mejoras.

Funcionalidades de YASPE:

  • Analizar y representar gráficamente los archivos de InterSystems Caché pButtons e InterSystems IRIS SystemPerformance para un rápido análisis de rendimiento de las métricas de IRIS y del Sistema Operativo.
  • Facilitar un análisis profundo, creando gráficos tanto ad-hoc como combinando métricas de IRIS y del Sistema Operativo con la opción "Pretty Performance".
  • La opción "System Overview" te ahorra tener que buscar en los archivos SystemPerformance detalles del sistema u opciones de configuración comunes.

YASPE está escrito en Python y está disponible en GitHub como código fuente o para contenedores Docker en:


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¡Hola desarrolladores! Quería compartir hoy un ejemplo muy interesante por parte de Tani Frankel. Se trata de una aplicación sencilla sobre la utilidad SystemPerfomance.

Repasando nuestra documentación sobre la rutina de monitorización ^SystemPerformance (conocida como ^pButtons en versiones anteriores a IRIS), un cliente me dijo «Entiendo todo esto pero ojalá fuese más simple, más sencillo para definir perfiles y gestionarlos, etc.».

Entonces pensé que sería interesante como ejercicio facilitar una pequeña interfaz para hacer esas tareas más sencillas.

El primer paso era envolver en una API basada en clases la rutina actual de ^SystemPerformance.

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Según la consultora IDC, el 80% de todos los datos producidos son NoSQL. Mira:

Hay documentos digitales y escaneados, textos online y offline, contenido BLOB (objeto binario grande) en SQL, imágenes, vídeos y audio. ¿Te imaginas una iniciativa de Analítica Corporativa sin todos estos datos para analizar y apoyar las decisiones?

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¡Hola a todos!

En una reciente actualización de MessageViewer @Henrique Dias y yo propusimos una nueva manera de visualizar mensajes en IRIS Interoperability. En esa actualización, intentamos dar a los usuarios una visualización basada en un diagrama de secuencia UML. Tenéis más information en el artículo anterior.

Para conseguir los complicados cálculos geométricos necesarios para realizar ese diagrama, usamos mermaid, una extraordinaria librería JavaScript open source. Y lo que me gustaría compartir con vosotros en este artículo es cómo utilizar esa librería. Me centraré solo en el diagrama de secuencia, pero estad seguros de que la librería permite hacer mucho más.

Mermaid utiliza una sintaxis inspirada en Markdown para definir los diagramas. Es super intuitivo, por eso es mejor mostraros un ejemplo en lugar de escribir un montón de texto aburrido:

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Jose Tomas Salvador · Mayo 11 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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Este artículo es una continuación de este otro sobre cómo migrar de bases de datos populares (como PostgreSQL y MySQL) a IRIS.

Utilizaremos los mismos procedimientos utilizados para migrar desde PostgreSQL. Sin embargo, verás que es aún más fácil ya que los tipos de datos en MySQL son muy similares a los de IRIS. Por eso no necesitaremos crear reglas de transformación en las columnas.

Obtención de los datos de muestra para realizar el proceso de migración

En Github es posible descargar un proyecto de Docker Compose para crear y ejecutar 2 bases de datos:

  • Source Database (Base de datos de origen): Instancia Docker de la base de datos ejemplo MySQL.
  • Target Database (Base de datos objetivo): Instancia Docker de InterSystems IRIS con un esquema preparado para recibir la base de datos de origen.

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Hola a todos! Comentamos hoy una entrada de Timothy Leavitt cuyo equipo (Application Services en InterSystems - encargado de desarrollar y mantener muchas de nuestras aplicaciones internas, y proporcionar herramientas y prácticas recomendadas a otras aplicaciones departamentales), durante el último año, se embarcó en un viaje hacia el desarrollo de interfaces de usuario basadas en Angular/REST, para las aplicaciones existentes construidas originalmente con CSP y/o Zen.

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¡Hola desarrolladores!

Para mí, una de las peores cosas de ObjectScript es tener que escribir la sentencia ##class(Class).Method() para llamar a un método de clase en código o en un terminal. Incluso envié una idea para simplificarlo en ObjectScript.

¡Pero! Hay una nueva funcionalidad en VSCode ObjectScript que acaba de ser añadida al plugin - ¡Copy Invocation!

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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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Acabo de redactar un ejemplo rápido para ayudar a un colega a cargar datos en IRIS desde R usando RJDBC y pensé que sería útil compartirlo aquí para futuras consultas.

Fue bastante sencillo, aparte de que a IRIS no le gusta el uso de puntos "." en los nombres de las columnas; la solución alternativa es simplemente renombrar las columnas. Alguien con más conocimientos que yo en R seguramente pueda ofrecer un enfoque más amplio smiley

# Es necesario un valor válido para el JAVA_HOME antes de cargar la librería (RJDBC)
Sys.setenv(JAVA_HOME="C:\\Java\\jdk-8.0.322.6-hotspot\\jre")
library(RJDBC)
library(dplyr)

# Conexión a IRIS – se requiere la ruta a la librería JAR de InterSystems JDBC JAR de tu instalación
drv <- JDBC("com.intersystems.jdbc.IRISDriver", "C:\\InterSystems\\IRIS\\dev\\java\\lib\\1.8\\intersystems-jdbc-3.3.0.jar","\"")
conn <- dbConnect(drv, "jdbc:IRIS://localhost:1972/USER", "IRIS Username", "IRIS Password")
dbListTables(conn)

# Para mayor confusión, cargar el dataset de IRIS:)
data(iris)

# A IRIS no le gustan los puntos "." en el nombre de las columnas, así que los renombramos. (Probablemente se pueda codificar de una forma más genérica, pero no soy muy bueno con R.)
iris <- iris %>% rename(sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width, petal_length = Petal.Length, petal_width = Petal.Width)

# dbWriteTable/dbGetQuery/dbReadTable funcionan
dbWriteTable(conn, "iris", iris, overwrite = TRUE)
dbGetQuery(conn, "select count(*) from iris")
d <- dbReadTable(conn, "iris")

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Iris-python-template

Proyecto de plantilla con varios códigos Python para ser utilizados con InterSystems IRIS Community Edition con contenedor.

Contenido:

  • Bloc de notas
    • Kernel de Python Embebido
    • Kernel de ObjectScript
    • Kernel de Vanilla Python
  • Python Embebido
    • Ejemplo de código
    • Demostración de Flask
  • API nativas de Python de IRIS
    • Ejemplo de código

Diagrama

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Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado del mundo (fuente: https://www.tiobe.com/tiobe-index/) y SQL sigue siendo el líder como lenguaje para las bases de datos. ¿No sería genial que Python y SQL trabajaran juntos para ofrecer nuevas funcionalidades que SQL por sí mismo no puede? Después de todo, Python tiene más de 380.000 librerías publicadas (fuente: https://pypi.org/) con funciones muy interesantes para ampliar las consultas SQL dentro de Python.

En este artículo detallo cómo crear nuevos Procedimientos Almacenados de SQL en la base de datos de InterSystems IRIS usando Embedded Python.

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La Función como Servicio (FaaS) es un modelo de computación en la nube que proporciona una plataforma que permite a los clientes desarrollar, ejecutar y gestionar funcionalidades de aplicaciones sin la complejidad de crear y mantener la infraestructura típicamente asociada con el desarrollo y lanzamiento de una app. Crear una aplicación siguiendo este modelo es una forma de conseguir una "arquitectura sin servidor ", y se suele utilizar cuando se crean aplicaciones basadas en microservicios.

Wikipedia

FaaS es un enfoque muy popular para ejecutar cargas de trabajo en la nube, permitiendo a los desarrolladores centrarse en escribir código.

Este artículo muestra cómo desplegar métodos de InterSystems IRIS con un modelo FaaS.

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Henry Pereira · Sep 26, 2021 Lectura de 8 min
¡Luchemos contra las máquinas!

https://media.giphy.com/media/Nxu57gIbNuYOQ/giphy.gif

Calma, calma, no estoy promoviendo una guerra contra las máquinas como en las películas de ciencia ficción, para evitar la dominación mundial de Ultron o Skynet.
Todavía no, todavía no 🤔

Os invito a retar a las máquinas a través de la creación de un juego muy sencillo usando ObjectScript con Python embebido.

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