Al igual que los servidores hardware, los servidores virtuales en nubes públicas y privadas pueden generar cuellos de botella en los recursos, según aumentan las cargas de trabajo. Si utilizas y administras instancias de InterSystems IRIS implementadas en nubes públicas o privadas, es posible que te hayas encontrado la situación en la que para solucionar problemas de rendimiento o de otro tipo se requiere aumentar la capacidad del servidor de una instancia (es decir, escalar verticalmente).

Recientemente he estado trasteando con la utilización de IRIS como servidor para una conexión mediante web socket desde el frontend de una aplicación en NodeJS.

En esta URL tendréis la información relativa a las conexiones de web sockets tanto en modo cliente como en modo servidor: https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls...

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

¡Hola desarrolladores!

Otra forma de empezar a utilizar InterSystems Objectscript Package Manager es descargar las imágenes pre-construidas de InterSystems IRIS Community Edition o IRIS for Health Community Edition.

Estas imágenes de IRIS están desplegadas en DockerHub y puedes ejecutarlas directamente con este comando:

docker run --rm -p 52773:52773 --init --name my-iris -d intersystemsdc/iris-community:2021.1.0.215.0-zpm

A continuación, puedes lanzar una sesión de terminal de esta forma:

Los parámetros nombrados se pueden conseguir con SQLAlchemy :

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

_engine = create_engine('iris+emb:///')

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

o con api nativa

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

# set URL for SQLAlchemy
url = engine.url.URL.create('iris', username='SuperUser', password='SYS', host='localhost', port=33782, database='FHIRSERVER')

_engine = create_engine(url)

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

1. iris-dollar-list

Intérprete de $list para python llamado DollarList.

He hecho este intérprete porque:

• Quería usar $list en python
• Python Embebido no es compatible con $list
• La versión de API nativa no es compatible con $list embebido en $list

Este es un trabajo en desarrollo. Hasta ahora, solo es compatible con $list embebido en $list, int y string.

Trabajo en progreso: float, decimal, double

Este módulo está disponible en Pypi:

pip3 install iris-dollar-list

Es compatible con Python Embebido y API nativa.

Preguntas frecuentes de InterSystems

Podéis ver el espacio libre disponible para la base de datos usando la opción "Free space view" (Ver espacio libre) en el Management Portal: System Operation > Databases.

Y se puede obtener mediante programación a través la consulta FreeSpace de la clase del sistema SYS.Database.

Preguntas frecuentes de InterSystems

※ Utilizad este método si queréis comparar bases de datos que se han replicado mediante mirror, shadow o algún otro mecanismo.

Podéis utilizar la utilidad DATACHECK para comparar globals. (Consultad la documentación para más información: Descripción general de DataCheck [IRIS])

***

Las comparaciones de rutinas usan la rutina del sistema %RCMP o el Portal de Administración.

Nota: Lo que sigue es solo una guía. Cada cliente es diferente.

A través de nuestra experiencia en soporte ayudando a clientes, hemos visto muchos casos en los que no tener un plan de actualización adecuado (y documentado) conduce a problemas inesperados con prioridad de Crisis. En algunos casos, podemos solucionar el problema durante el periodo de actualización, pero no siempre, ya que algunas situaciones pueden requerir una investigación más exhaustiva que puede llevar días o incluso meses.

Es esencial documentar el proceso de actualización, incluyendo los pasos que se deben efectuar antes, durante y después de la actualización, ¡incluso en servidores y aplicaciones pequeñas! Además, un plan de actualización documentado es muy útil cuando involucra a terceros, como proveedores de software o hardware. Al entregar este documento a un proveedor externo (como InterSystems) se acelerará la comprensión de todo el contexto.

Después de trabajar con diferentes documentos, me gustaría compartir unas instrucciones generales para ayudaros a crear un plan de actualización o para ponerlo al día. Por supuesto, se me escaparán algunas cosas. Estoy seguro de que algunos de vosotros tenéis mucha experiencia y podréis añadir ideas y sugerencias, ¡así que no dudéis en comentar este artículo!

Como habréis visto en las últimas publicaciones de la comunidad, InterSystems IRIS ha incluido desde la versión 2024.1 la posibilidad de incluir tipos de datos vectoriales en su base de datos y basado en este tipo de datos se ha implementado las búsquedas vectoriales. Pues bien, estas nuevas funcionalidades me han recordado el artículo que publiqué hace un tiempo que se basaba en reconocimiento facial mediante Embedded Python.

Ahora que estamos en veranito vamos a adentrarnos en el apasionante mundo de las producciones Ensemble / Iris, donde los procesos son los protagonistas y los cuelgues de servidor se vuelven el tema de conversación en la máquina de café, que por supuesto acaban en llamadas desesperadas a soporte con servidores saturados de memoria y cpu. Esos servidores calentando aún más el ambiente sin sentido alguno. Aquí es donde entra el Pool Size y su magia cuando está bien configurado.

Nuevo viernes y nueva predicción de la Quiniela.

Como anunciamos ayer, QuinielaML ha mejorado en su modelo de predicciones restándole peso a los resultados históricos, ¡veamos si es cierto!

Esta es la Quiniela de esta jornada:

Las predicciones para Primera División serán:

Y para Segunda División:

¡Cómo íbamos a faltar a nuestra cita semanal con la fortuna!

Vamos con una nueva predicción de la próxima jornada de la Quiniela. Estos son los partidos que entran en la Quiniela:

Veamos cuales son las predicciones para 1ª División:

Y las correspondientes a 2ª:

¡Hola desarrolladores!

Los que usáis Dockerfile para trabajar con InterSystems IRIS a menudo tenéis que ejecutar varias líneas de ObjectScript. Para mí, esto era el juego de "escapar de esto y aquello" cada vez, solo para ejecutar unos pocos comandos en ObjectScript a IRIS. Idealmente, preferiría programar en ObjectScript sin usar comillas o caracteres de escape.

Recientemente he encontrado un buen "hack" sobre cómo esto podría ser mejorado a exactamente este estado. Lo cogí del repositorio de @Dmitry Maslennikov y te permite usar Objectscript de una forma como si lo escribieras en el terminal de IRIS.

Esto es lo que tienes en dockerfile:

///
COPY irissession.sh /
SHELL ["/irissession.sh"]
RUN \
  do $SYSTEM.OBJ.Load("Installer.cls", "ck") \
  set sc = ##class(App.Installer).setup()
# bringing the standard shell back
SHELL ["/bin/bash", "-c"]
CMD [ "-l", "/usr/irissys/mgr/messages.log" ]
///