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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.

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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· 31 mayo, 2023 Lectura de 2 min
API para importar/exportar rutinas

Este es un artículo de la página de "Preguntas frecuentes" (FAQ) de InterSystems.

1. Exportar API

a. Usa $system.OBJ.Export() para especificar rutinas individuales para exportar. Por ejemplo:

do $system.OBJ.Export("TEST1.mac,TEST2.mac","c:\temp\routines.xml",,.errors)

El formato que debes especificar es: NombreDeLaRutina.extension, y la extensión puede ser: mac, bas, int, inc, obj.

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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· 5 oct, 2021 Lectura de 2 min
Banco de Mensajes de interoperabilidad de IRIS

Oí hablar del Banco de Mensajes (Message Bank) cuando comenzamos a rediseñar una producción de Health Connect para que se ejecutara en contenedores en la nube. Como habría varios contenedores de IRIS, se nos indicó que utilizáramos el Banco de Mensajes como un sitio único para ver los mensajes y registros de todos los contenedores.

¿Cómo funciona Message Bank?

Añadí la operación del Banco de Mensajes a nuestra Producción de Interoperabilidad. Envía automáticamente mensajes y registros de eventos al Banco de Mensajes.

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¡Hola Comunidad!

En esta ocasión os presento una nueva y potente función de nuestro analizador de código estático: objectscriptQuality.

Cada vez que se publica una nueva versión de IRIS, seguramente preparas una guía de migración en la que tienes que dedicar mucho tiempo en la realización pruebas para encontrar dónde no cumple el código con la nueva versión. O quizás necesitas que el código sea compatible con varias versiones de IRIS o Caché.

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Con IRIS 2021.1, realizamos una importante revisión de nuestra API de utilidades SQL en %SYSTEM.SQL. Sí, eso fue hace algún tiempo, pero la semana pasada un cliente hizo unas preguntas sobre ello y entonces @Tom Woodfin me empezó a presionar un poco ;-) para que describiera con más detalle en la Comunidad de Desarrolladores las razones de estos cambios. ¡Así que allá vamos!

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Hace un tiempo se publicó el paquete AppS.REST. AppS.REST es un framework para exponer fácilmente clases persistentes de IRIS como recursos REST. Las clases que tienen habilitado AppS.REST soportan operaciones CRUD con poco esfuerzo del desarrollador, acortando la brecha entre los datos persistentes en IRIS y los consumidores de datos, como una aplicación front-end de Angular.

¡Pero las clases de IRIS son mucho más que una simple definición para cargar y guardar registros individuales! Este artículo tiene como objetivo destacar algunas maneras de aprovechar el poder de IRIS en tus aplicaciones REST. Usando la aplicación de ejemplo Phone.Contact, veremos el soporte de consultas incluido en AppS.REST, el uso de consultas de clase y finalmente los métodos ObjectScript.

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Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

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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!).

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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 👈.

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Ejemplo de demostración para el Gran Premio de Programación de InterSystems, sobre el uso de plantillas más complejas para probar funcionalidades de IA.

Preguntas para la entrevista

Hay documentación. Para un puesto de trabajo, una persona de recursos humanos quiere evaluar rápidamente a los candidatos con varias preguntas técnicas relevantes para el puesto.

¿Puede automatizar el trabajo haciendo una lista de preguntas y respuestas a partir de la documentación disponible?

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¡Hola Comunidad!

Como sabéis, las soluciones de Interoperabilidad de InterSystems IRIS contienen diferentes elementos de la solución, como: producciones, reglas de negocio, procesos, transformaciones de datos, mapeos de registros, etc. Y a veces podemos crear y modificar estos elementos con herramientas visuales en la UI. Y por supuesto necesitamos una forma práctica y sólida de controlar el código fuente con los cambios realizados con herramientas de UI.

Durante mucho tiempo, esto era un proceso de configuración manual (exportar clase, elemento, global, etc.) o engorroso, por lo que el tiempo ahorrado con la automatización del control de fuentes de la UI competía con el tiempo perdido en configurar y mantener la configuración.

Ahora ese problema ya no existe. Con dos enfoques: desarrollo "package first" y uso del paquete IPM git-source-control, de @Timothy Leavitt.

Os explico los detalles a continuación.

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· 22 nov, 2021 Lectura de 2 min
Datos personalizados con %Populate

Estimados

Todos ya conocerán las propiedad y facilidades que entrega %Populate para las clases registradas, es una herramienta muy útil a la hora de realizar alguna demostración o presentación. Sin embargo, también habrán notado que por defecto tiene un set de datos localizado y creado para Estados Unidos lo que en algunas situaciones puede ser una dificultad.

Es por esta razón que les dejo este pequeño ejemplo de cómo usar POPSPEC para poder localizar y crear nuestro propio conjunto de datos de prueba.

En primer lugar creemos nuestra clase persistente:

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· 22 nov, 2022 Lectura de 5 min
InterSystems IRIS con Laravel (a través de ODBC)

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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¿No pensaríais que nos íbamos a quedar sin predicciones de la quiniela para este fin de semana, no? ¡Y menos en la jornada del clásico! Aquí estamos una jornada más exprimiendo las capacidades de InterSystems IRIS.

Veamos cual es la quiniela de esta jornada:

Y nuestras predicciones para Primera División:

Y Segunda División:

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· 9 feb, 2023 Lectura de 4 min
iris-tripleslash - ¡Toquemos juntos!

Hola a todos,

Aquí estamos de nuevo. Nuevo año, nuevo concurso, nuevo proyecto, viejos motivos.

¡Triple Slash ya está en casa!

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· 14 dic, 2022 Lectura de 2 min
Log de datos de un servidor web real

Me gustaría compartir con la comunidad un log de datos de un servidor web de un cliente nuestro desde hace muchos años, una compañia operadora.

Su servidor web funciona sobre Apache y contiene datos útiles para analizar la carga y la actividad de los motores de búsqueda.

Tras instalar el proyecto, podrás ver los datos generados durante unos cuantos meses y que muestran la carga y la actividad típica de clientes, bots... también podrás ver cómo dicha carga depende del día de la semana, si son vacaciones o no, así como del momento del día.

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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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Ahora que la extensión de ObjectScript para VS Code ha alcanzado la versión 1.0 y ha sido presentada en varias sesiones de la Cumbre Virtual 2020, parece un buen momento para ofrecer algunos consejos sobre cómo reportar problemas.

InterSystems ObjectScript para VS Code se basa en tres extensiones de VS Code que colaboran entre sí. Para facilitar la instalación y la administración hay una cuarta entidad, el paquete de extensiones de InterSystems ObjectScript. Es la mejor manera de empezar con un mínimo de clics y es práctico tenerlo incluso si ya habéis instalado las otras extensiones.

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· 16 jun, 2023 Lectura de 3 min
Cómo depurar comunicaciones http (y https)

Introducción

Si alguna vez os habéis preguntado cómo depurar algunas solicitudes que se realizan hacia o desde IRIS, este es un pequeño tutorial sobre cómo se hace.

Durante un proyecto complejo, normalmente se obtienen las especificaciones y se implementa la comunicación entre IRIS y otros sistemas basándose en eso. Pero del papel al mundo real normalmente hay un gran trecho y hay que saber por qué se recibe un error en un parámetro o en una cabecera, por qué no se reciben los datos, etc.

Si la conexión es una conexión http sencilla, no hay problema, siempre se puede iniciar tcpdump y capturar el tráfico, pero ¿qué pasa con la comunicación https?

¿Qué tal tener una interfaz web limpia, algo que iniciáis y después el desarrollador puede mirar ese portal cuando quiera?

Si alguna vez habéis estado en esta situación, una solución sencilla es mitm proxy ( https://mitmproxy.org/ ).

Este programa tiene la capacidad de actuar como un proxy (se puede configurar en el Business Operation, por ejemplo), un proxy transparente (lo que me gusta), proxy upstream (proxy transparente que envía la conexión a otro proxy), etc.

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Continúo la descripción del trabajo usando el módulo openhl de Python en producción.

Como la versión de IRIS con Python Embebido, aún no ha sido liberada, ya es necesario usarlo en producción ahora. Decidimos hacer una copia de seguridad del servicio para exportar consultas a un archivo xlsx en un servidor aparte, y guardar el resultado de la consulta en un global en una base de datos separada.

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