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...

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Surgió una pregunta en la Comunidad de Desarrolladores de InterSystems sobre la posibilidad de crear una interfaz TWAIN para una aplicación Caché. Hubo varias sugerencias excelentes sobre cómo obtener datos de un dispositivo de imágenes en un cliente web a un servidor y después almacenar estos datos en una base de datos.

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· 11 mar, 2021 Lectura de 6 min
Cómo gestionar el espacio en disco en Docker

Quería escribirlo como comentario al artículo de @Evgeny Shvarov. Pero resultó demasiado largo, así que decidí publicarlo por separado.

Imagen que resulta de Docker cuando se limpian todas las imágenes

Me gustaría añadir una pequeña aclaración sobre cómo utiliza Docker el espacio en disco y como limpiarlo. Yo uso macOS, por lo tanto todo lo que explico aplica principalmente a macOS, pero los comandos de Docker se adaptan a cualquier plataforma.

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Spring Boot es el framework de Java más utilizado para crear APIs REST y microservicios. Se puede utilizar para implementar sitios webs o webs ejecutables o aplicaciones de escritorio independientes, donde la aplicación y otras dependencias se empaquetan juntas. Springboot permite realizar muchas funciones, como:

Nota: para saber más sobre SpringBoot, consulta el sitio oficial: https://spring.io/quickstart

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· 25 sep, 2019 Lectura de 4 min
Algoritmo de agrupamiento K-medias sobre datos en IRIS

¡Hola a tod@s!

K-Medias es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de agrupamiento. Este problema consiste en formar grupos de objetos con características similares. Por ejemplo, si tenemos una imagen de una pelota roja sobre césped verde, K-Medias separará los pixels de la imagen en dos grupos (clusters): un grupo con los pixels que forman la pelota, y otro grupo con los pixels del césped.

Repasaremos un artículo publicado por Niyaz Khafizov en el que implementaremos un ejemplo donde cargaremos un conjunto de datos en IRIS y ejecutaremos el algoritmo K-Medias utilizando Apache Zeppelin con el conector Spark. Utilizaremos InterSystems IRIS, Apache Zeppelin 0.8.0 y python.

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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.

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Este artículo, y los dos siguientes de la serie, se conciben como una guía para los usuarios, los desarrolladores o para los administradores de sistemas que necesiten trabajar con la estructura de OAuth 2.0 (conocido también por simplicidad como OAUTH) en aplicaciones que estén basadas en los productos de InterSystems.

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Artículo
· 19 sep, 2022 Lectura de 17 min
Cuatro APIs de base de datos

Una sesión simultánea en IRIS: SQL, Objects, REST y GraphQL

Kazimir Malevich, "Deportistas" (1932)

"¡Pues claro que no lo entiende! ¿Cómo puede una persona que siempre ha viajado en un carruaje tirado por caballos entender los sentimientos e impresiones del viajero expres o del piloto de aviones?"

Kazimir Malevich (1916)

Introducción

Ya hemos abordado el tema de por qué la representación de objetos/clases es superior a la de SQL para implementar modelos de áreas temáticas. Y esas conclusiones y hechos son tan ciertos ahora como lo han sido siempre. Entonces, ¿por qué deberíamos dar un paso atrás y hablar sobre las tecnologías que arrastran las abstracciones de vuelta al nivel global, donde habían estado en la era pre-objetos y pre-clases? ¿Por qué debemos fomentar el uso de "código espagueti", que provoca errores que son difíciles de rastrear y se basa en las habilidades de desarrolladores virtuosos?

Hay varios argumentos a favor de la transmisión de datos por medio de APIs basadas en SQL/REST/GraphQL en lugar de representarlos como clases/objetos:

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· 7 mayo, 2020 Lectura de 4 min
Uso de OAuth2 con Servicios Web SOAP

¡Hola Comunidad!

Hace un par de días, un cliente me comunicó su intención de mejorar su aplicación legacy existente, que usa Servicios Web SOAP, por lo que comparte la misma autorización con su nueva API de aplicación basada en REST. Como su nueva aplicación usa OAuth2, el desafío estaba claro: cómo pasar un token de acceso con una solicitud SOAP al servidor.

Tras Googlear un poco, descubrí que una de las formas posibles de hacer esto era agregar un elemento de encabezado adicional al SOAP envelope y luego asegurarse de que la implementación del Webservice haga lo necesario para validar el token de acceso.

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Palabras clave: Python, JDBC, SQL, IRIS, Jupyter Notebook, Pandas, Numpy y aprendizaje automático

Hoy me he encontrado con este artículo de Zphong Li, que publicó en Enero de 2020 pero que creo que es muy interesante y aún útil a día de hoy. Así que... para los que estéis haciendo vuestros primeros pinitos en Machine Learning con InterSystems IRIS, Python y Jupyter... aquí lo tenéis!!

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· 6 dic, 2019 Lectura de 12 min
Tutorial de WebSockets

¡Hola Comunidad!

La mayor parte de las comunicaciones servidor-cliente en la web se basan en una estructura de solicitud y respuesta. El cliente envía una solicitud al servidor y el servidor responde a esta solicitud. El protocolo WebSocket ofrece un canal bidireccional de comunicación entre un servidor y un cliente, lo que permite a los servidores enviar mensajes a los clientes sin antes haber recibido una solicitud. Por más información sobre el protocolo WebSocket y su implementación en InterSystems IRIS, vea los siguientes enlaces:

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Hola a todos,

En este artículo voy a hacer un paso a paso desde cero para la creación de una simple API REST mediante Node/Express conectada a una instancia de InterSystems IRIS.

No voy a adentrarme en mucho detalle acerca de cómo trabajar con cualquiera de las tecnologías que menciono en el tutorial, pero dejaré enlaces a documentación adicional por si quieres aprender más. El objetivo es proporcionar una guía práctica de cómo configurar y conectar un backend node.js a InterSystems IRIS.

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¿Qué pasaría si pudieras serializar/deserializar objetos en cualquier formato: JSON, XML, CSV,...; siguiendo diferentes criterios, exportar/importar unas propiedades y no otras, transformar valores de una u otra forma antes de exportarlos/importarlos,... y todo ello sin tener que cambiar la definición de la clase? ¿No sería genial si pudieras hacer todo eso?

Bueno, quizás sea un objetivo demasiado ambicioso para cumplirlo al 100% pero, al explorar esta idea, desarrollé muchas clases que pensé que sería bueno compartir. Si deseas probar, cambiar, modificar o mejorar el código, o simplemente echarle un vistazo, puedes hacerlo aquí. También encontrarás una explicación más detallada (consulta Readme.md)

Debes tener presente que esto es una prueba de concepto y la realicé durante mis ratos libres, por lo tanto, seguramente no es lo suficientemente robusta o puede mejorarse... pero, solo estaba jugando!....ok, podría haber esperado al lanzamiento del nuevo JSON Adaptor que seguro resuelve muchos escenarios de una manera más limpia, pero... mientras llegaba... :-) ...

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· 9 jul, 2019 Lectura de 24 min
Análisis de archivos docx mediante XSLT

¡Hola a tod@s!

La tarea de administrar documentos de Office (documentos docx, tablas xlsx y presentaciones pptx), es bastante complicada. En este artículo se ofrece una manera para analizar, crear y editar documentos usando únicamente XSLT y ZIP.

¿Por qué? docx es el formato más popular para documentos, por lo que la habilidad para generar y analizar este formato siempre puede ser de utilidad.

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Artículo
· 24 mayo, 2019 Lectura de 18 min
Uso de expresiones regulares en ObjectScript

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.

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· 3 jun, 2019 Lectura de 5 min
Enviar alertas desde Ensemble mediante Telegram

"Telegram" es un popular programa de mensajería instantánea, que proporciona una API para la creación de bots. Las características de esta API le permiten crear bots con una amplia gama de funciones, incluida la recepción de pagos.
Con la ayuda del bot de Telegram, resolví una tarea sencilla: enviar alertas desde Ensemble hacia Telegram.

Ventajas: Cuando las alertas lleguen a su teléfono móvil, aparecerá una notificación, por lo que no es necesario que instale ninguna aplicación adicional (en contraste con la solución https://community.intersystems.com/post/sending-alerts-mobile-phone-using-pushover- httpoutboundadapter).

El bot podrá hacer más cosas al añadir nuevos comandos, por ejemplo, para administrar su Productividad o cuando desee resolver otras tareas en Iris, Ensemble o Cache.

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· 6 jul, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

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TOGAF son las siglas de The Open Group Architecture Framework (Esquema de Arquitectura del Open Group). Ofrece un enfoque para planificar, diseñar, implementar, desplegar y controlar proyectos de AE (Arquitectura Empresarial). En otras palabras, ofrece un marco de alto nivel para el desarrollo de software empresarial.

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¡Hola Comunidad!

Creo que hoy en día todo el mundo guarda el código fuente de sus proyectos en repositorios como Github, GitLab, bitbucket, etc. Lo mismo sucede con proyectos de InterSystems IRIS, se pueden ver algunos ejemplos en Open Exchange.

¿Qué hacemos cada vez que empezamos o continuamos nuestro trabajo con un repositorio en particular con la plataforma de datos InterSystems?

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· 1 jul, 2019 Lectura de 16 min
Dominando JDBC con SQL Gateway

Como todos sabemos, IRIS Database / Caché es un motor de base de datos que efectúa muchas tareas dentro de sí misma. Sin embargo, ¿qué puede hacer cuando necesita tener acceso a una base de datos externa? Una opción es utilizar el SQL Gateway en Caché mediante un conector JDBC. En este artículo, mi objetivo es responder las siguientes preguntas con el fin de ayudarle a que se familiarice con la tecnología y que resuelva algunos de los más problemas comunes.

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· 25 mayo, 2021 Lectura de 12 min
Cómo desarrollar una API REST con un enfoque spec-first

En este artículo, me gustaría hablar sobre el enfoque spec-first para el desarrollo de una API REST.

Mientras que el desarrollo tradicional code-first de una API REST es así:

  • Escribir el código
  • Habilitarlo en REST
  • Documentarlo (como una API REST)

Spec-first sigue los mismos pasos, pero a la inversa. Comenzamos con una especificación, — que también actúa como documentación — , generamos el código base de la aplicación REST a partir de ella, y finalmente escribimos la lógica de negocio concreta que nos haga falta.

Esto ofrece varias ventajas:

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¡Hola a tod@s!

En esta segunda publicación sobre los principios básicos de los contenedores, echaremos un vistazo a los contenedores basados en imágenes.

Un contenedor basado en imágenes es simplemente la representación binaria de un contenedor.

Un contenedor en ejecución o simplemente un contenedor es el estado de ejecución relacionado con el contenedor basado en imágenes.

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· 26 jul, 2022 Lectura de 10 min
Conversión de zona horaria usando Python Embebido

La fecha y la hora son factores importantes en nuestra vida. Porque todas las aplicaciones son interesantes según la fecha y la hora. Pero el mundo está dividido en múltiples zonas horarias. Si nuestro producto se lanza al mundo, para mantener el historial de eventos, debemos convertir todas las horas a nuestra hora local o UTC (Tiempo Universal Coordinado). Por lo que sé, muchos lenguajes de programación conocidos de C#, JavaScript, Java, etc., ofrecían la librería para convertir la fecha y la hora, es decir, con un nombre de zona horaria podemos convertir sin conocer la diferencia horaria.

La base de datos TZ no existe en los productos de InterSystems. En el pasado, escribí la función en C# (C# tiene una librería para esto) y la usé dentro de InterSystems como una clase contenedora.

Pero ahora, IRIS comenzó a ser compatible con Python Embebido. Por eso, podemos usar la conversión de zona horaria de Python en InterSystems fácilmente.

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En la primera parte de esta serie de artículos, hablamos sobre cómo leer un fragmento "grande" de datos del contenido sin procesar de un método HTTP POST y guardarlo en una base de datos como una propiedad de flujo de una clase. Ahora veremos cómo guardar esos datos y metadatos en formato JSON.

Desafortunadamente, Advanced REST Client no permite configurar objetos JSON con datos binarios como valor de una clave (o quizá simplemente no he descubierto cómo hacerlo), así que decidí escribir un cliente simple en ObjectScript para enviar datos al servidor.

Creé una nueva clase llamada RestTransfer.Client y le añadí los parámetros Server = "localhost" y Port = 52773 para describir mi servidor web. Y creé un método de clases GetLink en el que creo una nueva instancia de la clase %Net.HttpRequest y establezco sus propiedades con los parámetros mencionados anteriormente.

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En Studio, podías abrir una clase directamente usando su nombre, sin tener que recorrer completamente el árbol de paquetes con un montón de clics hasta llegar a la clase deseada.

Con Ctrl + O o (File -> Open) podías escribir el nombre de la clase de forma sencilla, por ejemplo:

Pulsabas Enter y voilà!, la clase se abría.

¿Cómo se logra esto en VSCode?

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A veces es necesario transferir o migrar datos y esquemas de datos de Postgres a IRIS. Actualmente hay varias opciones para hacerlo, pero las dos más populares son DBeaver y SQLGateway. Ésta última es descrita por Robert Cemper en este excelente artículo: DB Migration using SQLgateway (Migración de base de datos usando SQLgateway).

Yo describiré en este artículo cómo realizar la migración utilizando DBeaver:

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