Esta vez quiero hablar de algo que no es específico de InterSystems IRIS, pero que creo que es importante si quieres trabajar con Docker y tu máquina de trabajo es un PC o portátil con Windows 10 Pro o Enterprise.

Como probablemente sabes la tecnología de contenedores viene básicamente del mundo Linux y, a día de hoy, es en los hosts que corren Linux donde pueden mostrar su máximo potencial. Los que usamos Windows vemos que tanto Microsoft como Docker han hecho grandes esfuerzos estos últimos años y nos permiten correr contenedores Linux en nuestro sistema Windows de una manera muy sencilla... pero no está soportado para entornos productivos y, aquí viene el gran problema, no es fiable si queremos mantener persistencia de datos fuera del contenedor, en el sistema host,...  debido principalmente a las importantes diferencias entre los sistema de archivos de Windows y Linux. Al final el propio Docker for Windows utiliza una pequeña máquina Linux virtual (MobiLinux) sobre la que realmente se levantan los contenedores.... lo hace de forma transparente para el usuario de windows... y de hecho funciona muy bien hasta que, como digo, quieren hacer que tus bases de datos sobrevivan más allá de la vida del contenedor...

En fin,... que me enrollo,... el caso es que muchas veces, para evitar problemas y simplificar, lo que se precisa es de un sistema Linux completo... y, si nuestra máquina es Windows, la única forma de tenerlo es vía una máquina virtual. Al menos hasta que salga WSL2 en Windows 10 en unos meses, pero eso es otra historia.

En este artículo te voy a contar, paso a paso, como instalar un entorno en el que puedas trabajar con contenedores Docker sobre un Ubuntu en tu servidor Windows. Vamós allá...

Al igual que con Pattern Matching, se pueden utilizar Expresiones Regulares para identificar patrones en textos en ObjectScript, sólo que con una potencia mucho mayor.

En este artículo se proporciona una breve introducción sobre las Expresiones Regulares y lo que puede hacerse con ellas en ObjectScript. La información que se proporciona aquí se basa en varias fuentes, entre las que destaca el libro “Mastering Regular Expressions” (Dominando las expresiones regulares) escrito por Jeffrey Friedl y, por supuesto, la documentación online de la plataforma.

La pandemia que afectó al mundo en 2020 hizo a todo el mundo seguir las noticias y los datos relacionados con la COVID-19. ¿Por qué no aprovechar la oportunidad para crear algo sencillo y fácil de usar, para seguir el número de vacunaciones a nivel mundial?

Trabajando en soporte generalmente me preguntan cuántos días hay que mantener los journals. ¿Debería ser dos días o después de dos copias de seguridad? ¿Más? ¿Menos? ¿Por qué dos?

La respuesta correcta (para la mayoría de los entornos) es que se debería conservar los ficheros de journal desde la última copia de seguridad validada. Es decir, hasta que no verifique si una copia de seguridad es válida (restaurando el archivo y verificándolo con la utilidad Integrity), no puede estar seguro de que haya una buena copia de los datos y no por tanto no se deberían purgar los journals de manera segura.

Otro artículo sobre "Trucos y consejos de VSCode" -

¿Quieres ver esta opción en VSCode?

En este artículo, ejecutaremos un clúster InterSystems IRIS usando Docker y archivos CPF combinados - una nueva característica que permite configurar servidores con facilidad.

En UNIX® y Linux, puedes modificar el archivo predeterminado iris.cpf utilizando un archivo CPF combinado declarativo. Un archivo combinado es un CPF parcial en el que se establecen los valores deseados que queramos que tenga una instancia al iniciar. La operación de combinación en CPF sólo funciona una vez para cada instancia.

Nuestra arquitectura de clúster es muy sencilla, consistirá en un Nodo 1 (nodo maestro) y dos Nodos de datos (echa un vistazo a todas las funciones disponibles). Desafortunadamente, docker-compose no puede desplegar en diferentes servidores (aunque puede desplegar a hosts remotos), por lo que esto es útil para el desarrollo local de modelos de datos que utilicen sharding, pruebas, etc. Para el despliegue en producción de un cluster de estar características, debes utilizar ICM o IKO.

Versión PDF: https://github.com/yurimarx/iris-periodic-table/raw/master/periodic%20table%20iris.pdf

GIT sources: https://github.com/yurimarx/iris-periodic-table

Este es el primero de dos artículos sobre los índices SQL.

Parte 1 - Conoce tus índices

¿Qué es un índice?

Recuerda la última vez que fuiste a una biblioteca. Normalmente, los libros están ordenados por temática (y luego autor y título) y cada repisa tiene un cartel en el extremo con un código que describe la temática de los libros. Si necesitaras libros de un cierto tema, en lugar de caminar por cada pasillo y leer la descripción en la parte interior de cada libro, podrías dirigirte directamente al estante cuyo cartel describa la temática que buscas y elegir tus libros de allí. Sin esos carteles, el proceso de encontrar los libros que quieres, habría sido muy lento.

Un índice SQL tiene la misma función general: mejorar el rendimiento, al ofrecer una referencia rápida del valor de los campos para cada fila de una tabla.

Configurar índices es uno de los pasos más importantes a la hora de preparar tus clases para un rendimiento óptimo de SQL.

AnalyzeThis es una herramienta para obtener la vista previa de tus propios datos dentro de InterSystems BI. Te permite experimentar directamente con InterSystems BI y darte cuenta de la potencia y el valor que puede aportar a tu organización. Además de obtener una visión rápida de InterSystems BI mediante la importación de un fichero CSV con tus datos, también soporta ahora Clases y Consultas SQL como fuentes de datos (a partir de la versión v1.1.0!).

Hace varios años, estaba enseñando los conocimientos básicos de nuestro framework %UnitTest durante la clase de Fundamentos de Caché (ahora llamada Developing Using InterSystems Objects and SQL). Un alumno preguntó si era posible recoger estadísticas de rendimiento mientras se ejecutan pruebas unitarias. Unas semanas más tarde, añadí un código adicional a los ejemplos de %UnitTest para responder a esa pregunta. Ahora lo comparto con la Comunidad.

¡Hola Comunidad!

Como comentario a todas las reseñas de 2019, me gustaría daros las

¡Gracias a Todos!

Hola a todos, me gustaría compartir una guía rápida publicada en el Developer Community sobre cómo conectar Apache Spark +  Apache Zeppelin con InterSystems IRIS. 

Publicación Original por: Anton Umnikov
Arquitecto Senior de soluciones en la nube en InterSystems
AWS CSAA, GCP CACE

AWS Glue es un proceso ETL (extraer, transformar y cargar) completamente gestionado, que hace sencillo y rentable clasificar los datos, limpiarlos, enriquecerlos y moverlos de forma fiable entre diferentes almacenes de datos.

En el caso de InterSystems IRIS, AWS Glue permite mover grandes cantidades de datos a IRIS desde fuentes de datos tanto en la nube como en las propias instalaciones (on-premise). Las fuentes de datos potenciales incluyen, pero no se limitan a, bases de datos on-prem, archivos CSV, JSON, Parquet y Avro que residen en buckets S3, bases de datos nativas en la nube como AWS Redshift y Aurora, y muchas otras.

InterSystems SAM es una gran herramienta para monitorizar tus clústeres de InterSystems IRIS e InterSystems IRIS For Health en instalaciones físicas o en un entorno de nube. En este artículo se describe cómo puedes implementar un administrador de alertas personalizado. Actualmente esta es una función no documentada y muy probablemente desconocida de InterSystems SAM. Con futuras versiones probablemente será más fácil aprovechar este útil concepto.