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#InterSystems IRIS

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InterSystems IRIS es una Plataforma completa de datos.
InterSystems IRIS le proporciona todo lo que necesita para capturar, compartir, comprender y actuar sobre el activo más valioso de su organización, sus datos.
Dado que es una plataforma completa, InterSystems IRIS elimina la necesidad de integrar varias tecnologías de desarrollo. Las aplicaciones necesitan una menor cantidad de código, menos recursos del sistema y poco mantenimiento.

Tanto si accedes a DeepSee por primera vez como si estás configurando DeepSee en una instancia nueva, puedes encontrar dos incidencias habituales después de hacer clic en la opción "DeepSee" en el Portal de Administración del Sistema.

Incidencia #1: ¡Arquitech/Analyzer aparece en gris!

Incidencia #2: Se debe habilitar DeepSee antes de su uso.

Incidencia #1: ¡Arquitech/Analyzer aparece en gris!

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· 10 mar, 2021 Lectura de 5 min
Cómo migrar de Java Business Host a PEX

Con el lanzamiento de PEX en InterSystems IRIS 2020.1 e InterSystems IRIS for Health 2020.1, los clientes tienen una mejor forma de incorporar Java en las producciones que con el Java Business Host. PEX proporciona un completo conjunto de APIs para construir la interoperabilidad de los componentes y está disponible tanto en Java como en .NET. Java Business Host ha sido discontinuado y se retirará en una versión futura.

Ventajas de PEX

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¡Hola Comunidad!

Se acaba de lanzar OpenAPI-Client Gen, una aplicación para crear una producción cliente de interoperabilidad de IRIS a partir de la especificación Swagger 2.0.

En vez de la herramienta existente ^%REST que crea una aplicación REST del lado del servidor, OpenAPI-Client Gen crea una plantilla completa de producción cliente de interoperabilidad REST.

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· 2 mar, 2021 Lectura de 1 min
Análisis de errores de aplicación

¡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:

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Si os habéis pasado de Studio a VSCode recientemente tal vez os hayáis dado cuenta de que en el Explorador faltan algunos elementos.
Por ejemplo, cuando se crea una API REST a partir de sus especificaciones, se generan 3 clases: <api>.impl, <api>.disp y <api>.spec, sin embargo la clase <api>.disp no se muestra por defecto en el Explorador.

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Nota (junio de 2019): han cambiado muchas cosas para obtener los detalles más recientes, haz clic aquí
Nota (septiembre de 2018): ha habido grandes cambios desde que esta publicación apareció por primera vez; sugiero que utilices la versión del contenedor en Docker dado que el proyecto y la información para que se ejecute como un contenedor sigue publicada en GitHub, en el mismo lugar, para que puedas descargarlo, ejecutarlo y modificarlo, si lo necesitas.

Cuando trabajo con clientes en revisiones de rendimiento, planificaciones de capacidad y resolución de problemas, con frecuencia tengo que descomprimir y revisar las métricas del sistema operativo y de caché desde pButtons. En vez de lidiar con los archivos html para cortar y pegar secciones que serán graficadas en Excel, hace algún tiempo escribí una publicación sobre una herramienta para descomprimir las métricas de pButtons, escrita con el intérprete de unix, perl y los scripts de awk. Si bien este es un valioso ahorro de tiempo, no es la historia completa…

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· 28 oct, 2019 Lectura de 4 min
Cómo reenviar solicitudes en un servicio REST

¡Hola Comunidad!

Una función útil de nuestra estructura REST es la capacidad que tienen las clases de Dispatch para identificar los prefijos de una solicitud y redireccionarlos a otra clase de Dispatch. Este enfoque permite mejorar el orden y la lectura del código, permite mantener separadas las versiones de una interfaz fácilmente y ofrece una forma de proteger llamadas a APIs a las que solo ciertos usuarios podrán acceder.

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· 19 feb, 2021 Lectura de 7 min
La API nativa de IRIS para Python en AWS Lambda

Si está buscando una forma ingeniosa para integrar su solución de IRIS en el ecosistema de Amazon Web Services, en una aplicación sin servidor o en Boto3 (un potente script de Python), usar la API nativa de IRIS para Python podría ser el camino a seguir. No es necesario que invierta demasiado tiempo en la implementación de una producción hasta que deba acercarse y obtener algo o establecer algo en IRIS para hacer que su aplicación ejecute su característica más sobresaliente, así que esperamos este artículo sea útil y desarrolle algo aunque solamente usted pueda usarlo, ya que eso también es importante.

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· 15 feb, 2021 Lectura de 1 min
Analiza tu código abierto de forma gratuita

Ya hace algunos meses que publicamos cómo realizar un análisis automatizado de los proyectos en Github en vuestro propio servidor de análisis de código.

Ahora ofrecemos la posibilidad de realizar el análisis automatizado de forma totalmente gratuita para los proyecto de código abierto que residen en Github. Si tienes un proyecto en Github, lo único que tienes que hacer es crear el archivo ".github/workflows/objectscript-quality.yml" con el siguiente contenido:

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· 10 feb, 2021 Lectura de 4 min
Recursos sobre el rendimiento de SQL

Hay tres aspectos muy importantes en cualquier conversación sobre el rendimiento de SQL: los Índices, el TuneTable, y el Plan de ejecución. En los PDFs adjuntos a este artículo se incluyen presentaciones antiguas sobre estos temas. En los enlaces a nuestra documentación debajo, se ofrece más información sobre estos y otros asuntos relacionados con el rendimiento de SQL. La formación online también refuerza varios de estos temas. Además, hay varios artículos de la Comunidad de Desarrolladores que están relacionados con el rendimiento de SQL y que mostramos a continuación.

Hay bastantes repeticiones en la información que se muestra a continuación. Los aspectos más importantes a considerar sobre el rendimiento de SQL son:

  • Los tipos de índices que están disponibles
  • Por qué utilizar un tipo de índice en lugar de otro
  • La información que TuneTable recaba para crear una tabla y lo que esto significa para Optimizer
  • Cómo leer un Plan de ejecución para comprender mejor si una consulta es buena o mala
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· 2 feb, 2021 Lectura de 3 min
InterSystems IRIS y OData

¿Qué es OData?

OData (Open Data Protocol) es un estándar OASIS, con certificación ISO/IEC, que define un conjunto de prácticas recomendadas para construir y consumir APIs RESTful. OData te ayuda a enfocarte en tu lógica de negocio mientras construyes APIs RESTful, sin tener que preocuparte por los diversos enfoques para definir cabeceras de solicitud y respuesta, códigos de estado, métodos HTTP, convenciones URL, tipos de medios audiovisuales, formatos de carga, opciones de consulta, etc. OData también proporciona orientación para registrar cambios, definir funciones/acciones para llevar a cabo procedimientos reutilizables y enviar solicitudes asíncronas/por lotes (Fuente: OData.org).

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Actualización: se añadió soporte para el modelo de regresión
¡Hola a todos!

En este breve artículo, os mostraré cómo escribir un adaptador para utilizar la interoperabilidad de IRIS con los modelos de Machine Learning (ML) administrados por IntegratedML de IRIS.

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Introducción
Varios recursos nos enseñan cómo ejecutar IRIS en un clúster de Kubernetes, como Deploying an InterSystems IRIS Solution on EKS using GitHub Actions y Deploying InterSystems IRIS solution on GKE Using GitHub Actions. Estos métodos funcionan, pero requieren la creación de manifiestos para Kubernetes y Helm charts, lo que puede requerir mucho tiempo.
Para simplificar la implementación en IRIS, InterSystems desarrolló una asombrosa herramienta llamada InterSystems Kubernetes Operator (IKO). Varios recursos explican el uso de IKO, como New Video: Intersystems IRIS Kubernetes Operator e InterSystems Kubernetes Operator.

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¡Hola Comunidad!

En este artículo, comparo las características de los principales líderes en Operational Database Management Systems (ODBMS) del cuadrante mágico de Gartner (2019). La lista está clasificada por número de características existentes.

  1. InterSystems IRIS 2020.3 - 58 características (https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls)
  2. Oracle Database 21c - 54 características (https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/index.html)
  3. Microsoft SQL Server - 45 características (https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/?view=sql-server-ver15)
  4. AWS Aurora - PostgreSQL - 34 características (https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora...)

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Hace poco, tuve que generar una especificación en Swagger a partir de clases persistentes y en serie, así que ahora publico el código (no está completo, aún queda resolver las especificaciones de la aplicación, pero es un comienzo).

El código está disponible aquí.

Supongamos que tenemos estas clases:

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Los sistemas de bases de datos tienen requisitos muy específicos para las copias de seguridad ("backups") que, en entornos empresariales, necesitan una previsión y planificación. En el caso de los sistemas de bases de datos, el objetivo de una copia de seguridad es crear una copia de los datos en un estado equivalente a cuando la aplicación se apaga de forma correcta. Las copias de seguridad consistentes con las aplicaciones cumplen estos requisitos, y Caché ofrece un conjunto de APIs que facilitan la integración con soluciones externas para lograr este nivel de consistencia en las copias de seguridad.

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