Hay una nueva funcionalidad muy interesante en la recientemente anunciada versión de prueba 2024.1 de InterSystems IRIS - JSON_TABLE. JSON_TABLE forma parte de una familia de funciones introducidas en la versión 2016 del estándar SQL (ISO Standard, publicado a principios de 2017). Permite que valores JSON se mapeen a columnas y se consulten usando SQL. JSON_TABLE puede usarse en la cláusula FROM de algunas sentencias SQL.

La sintaxis de JSON_TABLE es bastante extensa, permitiendo condiciones excepcionales cuando los valores JSON proporcionados no cumplen las expectativas, estructuras anidadas, etc.

La sintaxis básica es bastante sencilla. El primer argumento pasado a JSON_TABLE es el valor JSON que se va a consultar. Puede ser un literal, una referencia a una columna o una llamada a una función. El segundo argumento es una expresión JPL (JSON Path Language), que permite filtrar el valor proporcionado. Después va la cláusula COLUMNS - justo en medio de la llamada a la función. La cláusula COLUMNS se parece mucho a las definiciones de columnas en una sentencia CREATE TABLE pero con un añadido muy necesario - el PATH. PATH es una expresión JPL que se aplica al valor JSON para producir el valor de la columna.

¡Hola Comunidad!

Todos los equipos ya están concentrados en sus proyectos durante el hackathon de InterSystems en la Conferencia "J On The Beach" en Málaga. Ganará el equipo cuyo modelo predictivo sea el más innovador. Así que... ¡mucha suerte a todos!

¡Y muchas gracias a @Thomas Dyar, @Anastasia Dyubaylo y @Dmitry Maslennikov por su soporte!

Pronto anunciaremos los ganadores.

Stay tuned! 😉

InterSystems IRIS Cloud SQL es un servicio en la nube completamente administrado, que acerca, a un amplio público de desarrolladores de aplicaciones y profesionales de datos, la potencia de las capacidades de InterSystems IRIS como base de datos relacional, utilizada por miles de empresas. InterSystems IRIS Cloud IntegratedML es una opción de database-as-a-service que ofrece un sencillo acceso a potentes funcionalidades de Machine Learning de forma nativa SQL, a través de un conjunto de sencillos comandos SQL que se pueden embeber fácilmente en el código de la aplicación para mejorarlos con modelos de Machine Learning que se ejecutan cerca de los datos.

Hoy anunciamos el Programa de Acceso a Desarrolladores para estas dos propuestas. Los desarrolladores de aplicaciones ahora pueden registrarse por sí mismos en el servicio, crear implementaciones y empezar a crear aplicaciones compuestas y servicios de datos inteligentes, con todas las tareas de aprovisionamiento, configuración y administración gestionadas por el servicio.

Aprovechando la aplicación de Quiniela ML y como indicamos en el artículo anterior vamos a explicar como podemos realizar una autenticación JWT entre nuestro frontend desarrollado en Angular y nuestro backend desarrollado en InterSystems IRIS.

Os recuerdo como es la arquitectura de nuestro proyecto de QuinielaML:

Preguntas frecuentes de InterSystems

En el siguiente ejemplo, un archivo de imagen se codifica en una cadena Base64 en una propiedad de clase, se guarda, se decodifica la cadena en Base64 y se restaura en otro archivo.

【Classe ejemplo】

Class User.test Extends %Persistent
{
Property pics As %GlobalBinaryStream;
}

【Cuando se importa】

Introducción

A InterSystems le gustaría optimizar IRIS para aprovechar las modernas extensiones del conjunto de instrucciones de la CPU. Eso está genial para el rendimiento del producto, pero ¿cómo sabéis si vuestra CPU seguirá siendo compatible con las nuevas versiones de IRIS? En este artículo os explico cómo saber la familia de microarquitectura de la CPU, y cómo averiguar las extensiones específicas del conjunto de instrucciones de la CPU.

InterSystems se complace en anunciar la disponibilidad general de InterSystems IRIS Cloud SQL e InterSystems IRIS Cloud IntegratedML, dos servicios fundamentales para el desarrollo de soluciones nativas en la nube, con la fiabilidad y el rendimiento probado y de primer nivel de la tecnología de InterSystems IRIS.

InterSystems IRIS Cloud SQL es un servicio en la nube completamente administrado que acerca, a un amplio público de desarrolladores de aplicaciones y profesionales de datos, la potencia de las capacidades de InterSystems IRIS como base de datos relacional, usada por miles de organizaciones. InterSystems IRIS Cloud IntegratedML es una opción de "base de datos como servicio" (DBaaS), que ofrece un acceso sencillo a potentes funcionalidades de Machine Learning de forma nativa SQL, mediante un conjunto de sencillos comandos SQL que se pueden integrar fácilmente en el código de las aplicaciones para enriquecerlas con modelos de ML que se ejecutan cerca de los datos.

En nuestro artículo anterior presentábamos los conceptos generales así como la problemática que queríamos resolver mediante el uso del motor de tareas integrado en InterSystems IRIS, en el artículo de hoy veremos como configuramos una producción de interoperabilidad para proveer una solución.

Configuración del motor de Workflow

Primeramente vamos a definir los roles de las tareas que vamos a manejar, en nuestro ejemplo vamos a definir dos tipos:

InterSystems anuncia que el componente central de InterSystems Supply Chain Orchestrator™, la versión 2023.1 de InterSystems IRIS for Supply Chain, está disponible de manera general (GA).

InterSystems Supply Chain Orchestrator está construido sobre InterSystems IRIS®, nuestra plataforma de datos más completa para entornos on-premise, en nube e híbridos, que posibilita una arquitectura de smart data fabric para hacer más fácil la creación e implementación de aplicaciones de alto rendimiento, que hacen uso de técnicas de machine learning y que permiten conectar silos de aplicaciones y datos. Combina la potencia de InterSystems IRIS con aceleradores y frameworks específicos de la cadena de suministro, para ofrecer soluciones optimizadas para la orquestación de la cadena de suministro, percepción de demanda y previsión, compleción de ordenes y reempaquetado de productos que han de moverse rápidamente.

Proseguimos con la serie de artículos basados en la aplicación QuinielaML.

En el artículo de hoy describiré como trabajar con la funcionalidad de Embedded Python disponible en los productos de InterSystems.

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?

Retomamos con el nuevo año las predicciones de la Quiniela, siendo este fin de semana las jornadas correspondientes a la 20ª de Primera División y a la 22ª de Segunda División.

Los partidos que conforman la Quiniela son los siguientes:

Las predicciones para la Primera División son las siguientes:

InterSystems introdujo esta función hace muchos años y en una época en la que el uso de la Public Key Infrastructure (Infraestructura de Clave Pública o PKI) aún no estaba muy extendido. La creación de materiales para su uso con Public Key Infrastructure (Infraestructura de Clave Pública o PKI) está ahora ampliamente disponible, e InterSystems está observando un descenso en su uso.

Experiencia & comentarios del curso online "Hands-On with InterSystems API Manager for Developers"

Con mis conocimientos básicos de contenedores Docker y API REST, me gustaría probar el uso del administrador de APIs de InterSystems para gestionar las API y los microservicios. Completé este curso en línea utilizando mi instancia local de IRIS como host (sistema operativo Windows) e IAM ejecutándose en una máquina virtual Linux.