Apache Zeppelin es un bloc de notas multifunción que permite:

• Ingesta de datos
• Detección de datos
• Análisis de datos
• Visualización de datos y Colaboración

Apache Zeppelin permite conectar cualquier lenguaje/data-processing-backend en Zeppelin. Actualmente Apache Zeppelin es compatible con muchos intérpretes, como Apache Spark, Apache Flink, Python, R, JDBC, Markdown y Shell.

Ofrece un entorno seguro para comprender los datos. Podéis aprovechar lo más importante de Zeppelin usando los conectores nativos de JDBC y Spark IRIS.

Esto es una Guía de Inicio Rápido solo para empezar.

Si usáis Python, podéis utilizar el módulo venv para crear un entorno virtual. Este módulo es la manera recomendada de crear y gestionar entornos virtuales.

Un entorno virtual es una herramienta que ayuda a mantener separadas las dependencias requeridas por diferentes proyectos, mediante la creación de entornos virtuales aislados de Python para ellos. Resuelve el dilema “El proyecto X depende de la versión 1.x pero el proyecto Y necesita la 4.x”, y mantiene limpio y manejable el directorio site-packages global.

Así que si trabajáis mucho con Python, como yo, podéis usar el módulo venv para crear un entorno virtual para vuestro proyecto. Esto os permitirá instalar paquetes sin que afecte a la instalación de Python global.

Aquí encontraréis dos alias simples para crear y activar un entorno virtual.

Alias de Python

alias venv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate"
alias irisvenv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate; pip install https://github.com/grongierisc/iris-embedded-python-wrapper/releases/download/v0.0.1/iris-0.0.1-py3-none-any.whl"

Hola!

Aquí les dejo un video que hice para mostrar cómo se configura la alta disponibilidad (mirroring) en IRIS en un ambiente docker, el video esta completamente en español y los archivos necesarios estarán en mi Github.

El video en YouTube en https://youtu.be/rBdiTxavWmU

https://github.com/I-am-seven/iris-mirroring-video

Espero les sea de Utilidad!

Joel

Disclosure Statement: Sugerencias para relalizar pruebas en ambientes usados para demostraciones o desarrollos, no en ambientes productivos.

Caso de uso: teniendo IAM, lo ejecutamos desde un archivo YML, y necesitamos que se conecte a una Instancia IRIS en seguida, pero IRIS tiene deshabilitado el usuario IAM y la aplicación IAM.

En la primera parte de este artículo he mostrado cómo empezar un nuevo proyecto en Django, y cómo definir nuevos modelos y añadir modelos ya existentes.

En esta publicación, voy a mostrar un Panel de Administración (disponible con la configuración predeterminada) y cómo puede ser útil.

Nota importante: si intentáis reproducir los pasos de este artículo, no funcionará para vosotros. Porque mientras escribía la publicación he realizado varios ajustes en el proyecto django-iris, e incluso en el driver DB-API de InterSystems, para arreglar algunos problemas ahí también, y creo que el driver aún está en desarrollo y habrá un driver más estable en el futuro. Así que vamos a asumir que este artículo solo explica cómo podría ser si tuviéramos todo terminado.

YASPE es el sucesor de YAPE (Yet Another pButtons Extractor). YASPE ha sido escrito desde cero con muchos cambios internos para facilitar el mantenimiento y añadir mejoras.

Funcionalidades de YASPE:

• Analizar y representar gráficamente los archivos de InterSystems Caché pButtons e InterSystems IRIS SystemPerformance para un rápido análisis de rendimiento de las métricas de IRIS y del Sistema Operativo.
• Facilitar un análisis profundo, creando gráficos tanto ad-hoc como combinando métricas de IRIS y del Sistema Operativo con la opción "Pretty Performance".
• La opción "System Overview" te ahorra tener que buscar en los archivos SystemPerformance detalles del sistema u opciones de configuración comunes.

YASPE está escrito en Python y está disponible en GitHub como código fuente o para contenedores Docker en:

• https://github.com/murrayo/yaspe

Me alegra anunciar un nuevo hito en el ciclo de vida de ObjectScript Package Manager (ZPM). El gestor de paquetes ha ofrecido a los desarrolladores la posibilidad de empaquetar de forma clara y sencilla el código de ObjectScript y la configuración de sus parámetros de despliegue, así como la información de la versión. Durante los últimos años ha evolucionado mucho, convirtiéndose en una parte fundamental de muchos workflows de desarrollo.

Hace tiempo presenté un nuevo driver para Django for IRIS. Ahora voy a mostrar cómo utilizar Django con IRIS en la práctica.

¡Hola Comunidad!

Como sabéis, ya está disponible la versión 2022.2 de InterSystems IRIS, IRIS for Health, HealthShare Health Connect e InterSystems IRIS Studio!

Y para comentar las nuevas funcionalidades y mejoras de la nueva versión, queremos invitaros al webinar: What’s New in InterSystems IRIS 2022.2.

Nota.- el webinar será en inglés.

InterSystems anuncia que la versión 2022.2 de InterSystems IRIS Data Platform, InterSystems IRIS for Health, HealthShare Health Connect e InterSystems IRIS Studio ya está disponible de manera general (GA).

2022.2 es una versión CD (Continuous Delivery, Entrega Continua). Se han añadido muchas actualizaciones y mejoras en 2022.2, en la gestión de SQL, integración cloud, adaptadores Kafka y JMS, SQL Loader y otras áreas. Ya está disponible el nuevo Columnar Storage, pero aún es una funcionalidad en pruebas.

¡Hola a todos!

En una reciente actualización de MessageViewer @Henrique Dias y yo propusimos una nueva manera de visualizar mensajes en IRIS Interoperability. En esa actualización, intentamos dar a los usuarios una visualización basada en un diagrama de secuencia UML. Tenéis más information en el artículo anterior.

Para conseguir los complicados cálculos geométricos necesarios para realizar ese diagrama, usamos mermaid, una extraordinaria librería JavaScript open source. Y lo que me gustaría compartir con vosotros en este artículo es cómo utilizar esa librería. Me centraré solo en el diagrama de secuencia, pero estad seguros de que la librería permite hacer mucho más.

Mermaid utiliza una sintaxis inspirada en Markdown para definir los diagramas. Es super intuitivo, por eso es mejor mostraros un ejemplo en lugar de escribir un montón de texto aburrido:

Acceso a Producción Programática

Para editar producciones programáticamente (interfaces) puedes usar una combinación de APIs de Interoperabilidad y consultas SQL.

Namespace actual

Es importante conocer el namespace y la producción en la que estás trabajando.

1. Interoperability-embedded-python

Esta prueba de concepto pretende mostrar cómo el framework de interoperabilidad de IRIS puede utilizarse con Python Embebido.

1.1. Índice

• 1. Interoperability-embedded-python
  • 1.1. Índice
  • 1.2. Ejemplo
  • 1.3. Registrar un componente
• 2. Demo
• 3. Requisitos previos
• 4. Instalación con Docker
• 5. Instalación sin Docker
• 6. Cómo ejecutar la muestra
• 7. Qué hay dentro del repositorio
  • 7.1. Dockerfile
  • 7.2. .vscode/settings.json
  • 7.3. .vscode/launch.json
  • 7.4. .vscode/extensions.json
  • 7.5. src folder
• 8. Cómo añadir un nuevo componente
  • 8.1. InboundAdapter
  • 8.2. OutboundAdapter
  • 8.3. BusinessService
  • 8.4. BusinessProcess
  • 8.5. BusinessOperation
  • 8.6. Registrar un componente
  • 8.7. Uso directo de Grongier.PEX
• 9. Trabajo futuro
• 10. Créditos

Quiero anunciar el lanzamiento de algo muy interesante - y revolucionario, de hecho. Puede sonar exagerado, pero no creo que hayáis visto nada como esto, ¡ni si quiera imaginar que sería posible!

Hemos sacado un nuevo módulo JavaScript/Node.js llamado glsdb del que podéis leer todo aquí:

https://github.com/robtweed/glsdb

No obstante, para el propósito de este anuncio, me voy a centrar en una parte de glsdb: sus APIs que abstraen las Clases de IRIS (o Cache) como Objetos JavaScript equivalentes.

Con esto quiero decir que los Objetos de JavaScript serán en realidad ¡Objetos IRIS persistidos en la base de datos!