¡Hola Comunidad!

Os presentamos la 2ª mesa redonda de la Comunidad - 45 minutos de animada charla sobre el tema: ¿Cuál es el mejor sistema de control de código fuente para desarrollar con InterSystems IRIS?

La idea es juntarse para compartir ideas, experiencias, trucos y consejos. Si tenéis alguna pregunta sobre el tema, podéis escribirla en los comentarios de esta publicación y se responderá durante la mesa redonda.

🗣 Ponente: @Evgeny Shvarov
🗣 Co-presentadores: @Dmitry Maslennikov y @Timothy Leavitt

📅 Fecha: Jueves 27 de octubre
🕑 Hora: 3:00 PM (CEST)

➡️ Podéis registraros aquí

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.

Este artículo es una continuación de este otro sobre cómo migrar de bases de datos populares (como PostgreSQL y MySQL) a IRIS.

Utilizaremos los mismos procedimientos utilizados para migrar desde PostgreSQL. Sin embargo, verás que es aún más fácil ya que los tipos de datos en MySQL son muy similares a los de IRIS. Por eso no necesitaremos crear reglas de transformación en las columnas.

Obtención de los datos de muestra para realizar el proceso de migración

En Github es posible descargar un proyecto de Docker Compose para crear y ejecutar 2 bases de datos:

• Source Database (Base de datos de origen): Instancia Docker de la base de datos ejemplo MySQL.
• Target Database (Base de datos objetivo): Instancia Docker de InterSystems IRIS con un esquema preparado para recibir la base de datos de origen.

Este es el noveno de una serie de lanzamientos que forman parte del programa de versiones de prueba 2022.2 para desarrolladores. Las próximas versiones de prueba se espera que sean actualizadas cada dos semanas, aproximadamente, y añadiremos funcionalidades según estén listas.

¡Hola Comunidad!

Hemos grabado el webinar que hicimos ayer y lo hemos subido al canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español. Si os perdisteis el webinar o lo queréis volver a ver con más detalle, ya está disponible la grabación!

Alberto Fuentes mostró cómo desplegar arquitecturas de InterSystems IRIS con Alta Disponibilidad utilizando Kubernetes y el IKO (InterSystems Kubernetes Operator), utilizó servicios de AWS (Amazon Web Services) para realizar ejemplos de despliegue, comentó distintas arquitecturas de alta disponibilidad que se pueden montar fácilmente.... ¡y muchas cosas más! Por eso, si utilizáis Kubernetes... ¡no os perdáis el vídeo!

⏯ Despliegues en Kubernetes con Alta Disponibilidad

https://www.youtube.com/embed/PRjE57B5Emw
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Me gustaría compartir un ejemplo sobre cómo la nueva funcionalidad de Python Embebido en IRIS me ha ayudado en mis rutinas diarias.

Mientras participaba en el proyecto iris-kaggle-socrata-generator con Henrique Dias, tuve que descomprimir conjuntos de datos de Kaggle para poder importarlos.

¡Hola desarrolladores!

Para mí, una de las peores cosas de ObjectScript es tener que escribir la sentencia ##class(Class).Method() para llamar a un método de clase en código o en un terminal. Incluso envié una idea para simplificarlo en ObjectScript.

¡Pero! Hay una nueva funcionalidad en VSCode ObjectScript que acaba de ser añadida al plugin - ¡Copy Invocation!

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

# 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")

La Función como Servicio (FaaS) es un modelo de computación en la nube que proporciona una plataforma que permite a los clientes desarrollar, ejecutar y gestionar funcionalidades de aplicaciones sin la complejidad de crear y mantener la infraestructura típicamente asociada con el desarrollo y lanzamiento de una app. Crear una aplicación siguiendo este modelo es una forma de conseguir una "arquitectura sin servidor ", y se suele utilizar cuando se crean aplicaciones basadas en microservicios.

Wikipedia

FaaS es un enfoque muy popular para ejecutar cargas de trabajo en la nube, permitiendo a los desarrolladores centrarse en escribir código.

Este artículo muestra cómo desplegar métodos de InterSystems IRIS con un modelo FaaS.

Este es el octavo de una serie de lanzamientos que forman parte del programa de versiones de prueba 2022.2 para desarrolladores. Las próximas versiones de prueba se espera que sean actualizadas cada dos semanas, aproximadamente, y añadiremos funcionalidades según estén listas. 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.

Como sabéis, el namespace EnsDemo de Ensemble ya no está disponible en IRIS.

Esto es algo positivo, ya que IRIS está orientada a la nube y por lo tanto debe ser lo más ligera y rápida posible. La nueva forma de compartir ejemplos de código o módulos es a través de git, integración continua y OpenExchange.

Pero no os preocupéis, somos conscientes de que, en algunos casos, querréis volver a recuperar ejemplos y código presente en EnsDemo, ya sea como fuente de inspiración o para ayudaros a revisar buenas prácticas.

A veces necesitamos depurar una Business Operation (BO). El registro y seguimiento (trazas) funcionan, pero a veces quieres trabajar con una BO en tu sesión en el terminal local.

Así es como puedes hacerlo en cualquier sistema operativo.

Windows tiene una estupenda herramienta para depurar Business Operations - en modo Foreground. En ese modo, Windows ejecuta un terminal local con un job para la operación.

¡Hola Comunidad!

Durante años he trabajado en muchos proyectos diferentes y he podido encontrar muchos datos interesantes.

Pero la mayoría de las veces el conjunto de datos con el que trabajaba era de los clientes. Cuando hace un par de años empecé a participar en los Concursos de Programación de InterSystems, comencé a buscar conjuntos de datos web específicos.

Yo mismo he ido seleccionando algunos datos, pero he pensado: "¿Este conjunto de datos es suficiente para ayudar a otras personas?"

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: