Preguntas frecuentes de InterSystems

Si el valor de una variable local es un OREF o no se puede determinar usando $IsObject(). Sea v la variable que desea verificar,

Esta pregunta apareció originalmente en los comentarios de la publicación: Descargar globales desde un servidor en particular

Este artículo se inspiró en una pregunta reciente de @Evgeny Shvarov.

Hice una pregunta por correo electrónico y obtuve algunas respuestas de colegas.

Pergunta:

No he podido cambiar la zona horaria en el ultimo container (Ubuntu) de IRIS. Motivos:

• Soy irisowner y no root

• No dispongo del comando sudo

En mi Dockerfile he usado los comandos en adjunto de manera a cambiar la zona horaria - a la hora de crearme un nuevo image docker. Sin embargo, estos comandos no me funcionan con un usuario no root.

InterSystems IRIS actualmente limita sus clases a 999 propiedades.

Pero, ¿qué hacer si necesita almacenar más datos por objeto?

Este artículo respondería a esta pregunta (con el apunte adicional de Community Python Gateway y cómo transferir conjuntos de datos amplios a Python).

En realidad, la respuesta es muy simple: InterSystems IRIS actualmente limita las clases a 999 propiedades, pero no a 999 primitivas. La propiedad en InterSystems IRIS puede ser un objeto con 999 propiedades y así sucesivamente; el límite se puede ignorar fácilmente.

Cada vez es más común ver coloridas insignias o badges en el archivo README.MD, con información útil sobre un proyecto en repositorios como GitHub, GitLab y otros.

Por ejemplo:

Ahora que estamos en veranito vamos a adentrarnos en el apasionante mundo de las producciones Ensemble / Iris, donde los procesos son los protagonistas y los cuelgues de servidor se vuelven el tema de conversación en la máquina de café, que por supuesto acaban en llamadas desesperadas a soporte con servidores saturados de memoria y cpu. Esos servidores calentando aún más el ambiente sin sentido alguno. Aquí es donde entra el Pool Size y su magia cuando está bien configurado.

Continuando con la serie de análisis de rendimiento, en este artículo voy a mostrar un método para dimensionar los requisitos de memoria compartida para aplicaciones de base de datos que se ejecutan en plataformas de datos de InterSystems, incluyendo los Global y Routine Buffers, gmheap y locksize. También daré algunos consejos de rendimiento que se deberían tener en cuenta al configurar servidores y al virtualizar aplicaciones de Iris. Como siempre, cuando hablo de Iris o Caché , me refiero a toda la plataforma de datos. Este artículo tiene algunos años pero mantiene su esencia, por lo que me referiré a Iris o Caché indistintamente ya que la teoría es exáctamente igual para todos los productos con kernel Caché/Iris.

Antes de empezar a hablar de bases de datos y de los distintos modelos de datos que existen, primero explicaré qué es una base de datos y cómo se utiliza.

Una base de datos es una colección organizada de datos, almacenados y accesibles de forma electrónica. Se utiliza para almacenar y recuperar datos estructurados, semiestructurados o sin procesar, que normalmente están relacionados con un tema o una actividad.

En el corazón de toda base de datos hay al menos un modelo utilizado para describir sus datos. Y según el modelo que utilice, una base de datos puede tener características ligeramente diferentes y almacenar distintos tipos de datos.

Para escribir, recuperar, modificar, ordenar, transformar o imprimir la información de la base de datos, se utiliza un software llamado Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS, por sus siglas en inglés).

El tamaño, la capacidad y el rendimiento de las bases de datos y sus respectivos DBMS ha aumentado de forma significativa. Esto ha sido posible gracias a los avances tecnológicos en varios ámbitos, como los procesadores, la memoria y almacenamiento de los ordenadores y las redes informáticas. En general, el desarrollo de la tecnología de bases de datos puede dividirse en cuatro generaciones basadas en los modelos o la estructura de los datos: navegacional, relacional, de objetos y post-relacionales.

¡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?

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Desde la versión 2021.1, InterSystems IRIS empezó a distribuirse con un runtime de Python en el motor del kernel. Sin embargo, no había forma de instalar paquetes desde dentro de la instancia. La principal ventaja de Python es su enorme ecosistema de paquetes. Con ello en mente, os presento mi proyecto zpip, un empaquetador pip que se puede invocar desde el terminal de iris.

¡Hola Comunidad!

Seguramente habéis tod@s escuchado algo sobre Salesforce – la empresa y su software. En este articulo nos dedicaremos a la conectividad al software de CRM – Salesforce CRM. De una manera muy genérica, Salesforce CRM tiene la capacidad de administrar las interacciones con los clientes de una organización a través de varios métodos, como llamadas telefónicas, consultas por correo electrónico, comunidades, medios y redes sociales. Se dice que Salesforce maneja todas las relaciones con los clientes - centrándose en los procesos de ventas, soporte y marketing. Este servicio/software está disponible en la nube.

Qué bueno sería que pudiésemos conectarnos a Salesforce desde nuestro entorno InterSystems IRIS o cualquier otro producto de InterSystems.

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 👈.

¡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 Solovyev 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!

Como sabréis, si leeis habitualmente los artículos que se publican en la Comunidad, el pasado mes de mayo InterSystems organizó el Hackaton del JOnTheBeach2023 celebrado en Málaga. El tema que se propuso fue el del uso de las herramientas de análisis predictivo que InterSystems IRIS pone a disposición de todos los desarrolladores con IntegratedML.