#InterSystems IRIS

¡Hola Comunidad!

Para la sincronización de datos dentro de Caché/IRIS, existen varias formas de sincronizar objetos y tablas. A nivel de la base de datos se puede usar Shadowing o Mirroring

Esto funciona perfectamente, y si solo necesitas sincronizar una parte de tus datos, puedes partir tus datos en conjuntos más pequeños usando Global mapping. O, si necesitas sincronización bidireccional a nivel de clase/tabla, puedes usar la herramienta Object Synchronization.

El único límite de todos estos métodos es que sólo funcionan desde Caché/IRIS hacia Caché/IRIS. Si quieres sincronizar tus datos a alguna base de datos externa, necesitas alguna otra solución.

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).

¡Hola Comunidad!

Os traemos un nuevo vídeo sobre IntegratedML, que muestra cómo puede ser usado para realizar predicciones de Machine Learning directamente desde los comandos SQL.

⏯ Un vistazo a IntegratedML

¡Hola desarrolladores!

Recientemente anunciamos la versión de prueba con Python embebido en InterSystems IRIS - echad un vistazo a este vídeo en inglés de @Bob Kuszewski.

Python embebido ofrece la posibilidad de cargar y ejecutar el código Python en el servidor de InterSystems IRIS. Podéis utilizar módulos de librerías de Python instalándolos con pip, como NumPy, Pandas, etc., o podéis escribir vuestros propios módulos de Python como archivos .py independientes.

Bien, pero una vez que ya estáis satisfechos con el desarrollo de vuestra solución de Python embebida en IRIS, hay otra cuestión muy importante: cómo desplegar la solución.

Una de las opciones que podéis considerar es utilizar el Administrador de paquetes ZPM, que os voy a describir en este artículo.

Este es un ejemplo de código que funciona en IRIS 2020.1 y en Caché 2018.1.3 
No se mantendrá sincronizado con las nuevas versiones      
¡NO está soportado por el servicio de soporte de InterSystems!   

Los globals en Caché, Ensemble e IRIS normalmente son invisibles a través de SQL.
En este ejemplo se muestra cómo verlos desde SQL.

Este artículo es una continuación de esta publicación.

El objetivo de este artículo es explicar cómo funciona el menú de interoperabilidad para la integración del sistema.

¡Hola desarrolladores!

Ya está listo un nuevo concurso de programación de InterSystems:

🏆 Seguridad 🏆

Estará activo durante tres semanas: del 15 de noviembre al 5 de diciembre de 2021

Total en premios: $9,450

Página del concurso: https://contest.intersystems.com

He desarrollado una aplicación para importar de forma dinámica 12 conjuntos de datos junto con 43 tablas usando el comando LOAD DATA, que carga los datos de una fuente a una tabla SQL de IRIS.

Lista de los conjuntos de datos

IRIS Interoperability, antes conocida como Ensemble, viene con muchos adaptadores integrados. No tiene un servicio o un adaptador para recibir correo. He escrito un servicio de correo electrónico para recibir mensajes de correo a través de SMTP que se pueden pasar a la operación de correo electrónico.

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!

Puede que lo sepáis, pero IRIS es una base de datos con la capacidad de ejecutar código.

La parte de ejecución de código se llama Servidor de Aplicación.

Actualmente IRIS permite dos lenguajes de forma nativa: ObjectScript y Python.
Ejecutar código está bien, pero saber cómo organizarlo es aún mejor.

Hace unos meses hablábamos Jose y yo sobre el vídeo Servicios de datos inteligentes (Visión & Demo), realizado por @Amir Samary y, durante la charla, empezamos a preguntarnos qué tipo de características sería bueno incluir en las futuras soluciones de IRIS.

Una de las funcionalidades con las que sería bueno contar es una solución iPaaS para IRIS, como le pregunté a Amir en este comentario.

Estos últimos meses he tenido la oportunidad de trabajar con diferentes proyectos y tecnologías, así como familiarizarme con aplicaciones como Tray.io o Workato, y ahora puedo ver lo increíble que sería tener una solución iPaaS para IRIS.

¡Hola Comunidad!

Como sabéis, InterSystems IRIS, además de globals, objetos, documentos y modelos de datos XML, también es compatible con tratamiento relacional de datos utilizando SQL como lenguaje.

Y como otros sistemas de gestión de bases de datos relacionales (DBMS), InterSystems IRIS tiene su propio dialecto.

Empezamos esta publicación como una Guía Rápida de SQL y os invitamos a compartir vuestros trucos favoritos.

¡Vamos allá!

¡Hola Comunidad!

Me gustaría compartir con vosotros un ejercicio que he hecho para crear "mi propio" chat con ChatGPT en Telegram.

Ha sido posible gracias a dos componentes de Open Exchange: Telegram Adapter, de @Nikolay Solovyev e IRIS Open-AI, de @Kurro Lopez

Así que con este ejemplo podréis configurar vuestro propio chat con ChatGPT en Telegram.

¡Veamos cómo hacerlo funcionar!