#InterSystems IRIS

¡Sí sí! ¡Adelante! No os habéis equivocado, estáis en vuestra querida Comunidad de Desarrolladores de InterSystems en español.

Os preguntaréis a qué viene el título de este artículo, pues muy sencillo, hoy estamos aquí reunidos para honrar al Inquisidor y elogiar la gran labor desempeñada por el mismo.

Hola comunidad,

Quería compartir mi experiencia trabajando en proyectos con grandes volúmenes de datos. A lo largo de los años, he tenido la oportunidad de manejar enormes cantidades de datos de pacientes, datos de aseguradoras y registros transaccionales mientras trabajaba en la industria hospitalaria. He tenido la oportunidad de crear informes muy extensos que requerían usar lógicas avanzadas para obtener datos de múltiples tablas, cuyos índices no me ayudaban a escribir un código eficiente.

Esto es lo que he aprendido sobre cómo gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Elegir el método de acceso a datos adecuado

Como todos sabemos en esta comunidad, IRIS ofrece múltiples formas de acceder a los datos. Elegir el método correcto dependerá de lo que necesitemos.

• Acceso directo a los Globales: el más rápido para operaciones masivas de lectura/escritura. Por ejemplo, si tengo que recorrer índices y obtener datos de pacientes, puedo iterar sobre los globales para procesar millones de registros. Esto ahorra mucho tiempo.

Set ToDate=+H
Set FromDate=+$H-1 For  Set FromDate=$O(^PatientD("Date",FromDate)) Quit:FromDate>ToDate  Do
. Set PatId="" For  Set PatId=$Order(^PatientD("Date",FromDate,PatID)) Quit:PatId=""  Do
. . Write $Get(^PatientD("Date",FromDate,PatID)),!

• Uso de SQL: útil para requisitos de generación de informes o análisis, aunque más lento para conjuntos de datos muy grandes.

Descripción general

Hola a todos,

Este es un rápido consejo de como usar URL en servicios RES API sin distinción de mayúsculas y minúsculas.

Si tienes una clase que extiende de %CSP.REST y Ens.BusinessService, para crear un servicoi REST API, y tienes definido tu WebApplication en minúsculas

Hola, comunidad:

¿Sois desarrolladores de Python? Si es así, ¡ya podéis empezar a crear aplicaciones con InterSystems IRIS sin necesidad de aprender un nuevo lenguaje de programación!

El lenguaje ObjectScript cuenta con un soporte increíble para JSON gracias a clases como %DynamicObject y %JSON.Adaptor. Este soporte se debe a la enorme popularidad del formato JSON, que sustituyó el dominio previo de XML. JSON trajo consigo una representación de datos menos verbosa y una mayor legibilidad para las personas que necesitaban interpretar su contenido. Para reducir aún más la verbosidad y aumentar la legibilidad, se creó el formato YAML.

Esta es una consulta para los que creen que la tecnología de InterSystems les facilita la vida en su día a día, en sus proyectos de integración, o en el desarrollo de soluciones innovadoras o en la mejora y evolución de soluciones existentes.

Introducción

Esa espera finalmente ha terminado.

El nuevo controlador go-irisnative incorpora soporte para GoLang en InterSystems IRIS, implementando la API estándar database/sql. Esto significa que los desarrolladores de Go ahora pueden utilizar herramientas de base de datos conocidas, agrupación de conexiones e interfaces de consulta para crear aplicaciones impulsadas por IRIS.

Por qué es importante el soporte para GoLang

GoLang es un lenguaje diseñado para la simplicidad, la concurrencia y el rendimiento, ideal para arquitecturas nativas en la nube y basadas en microservicios. Impulsa algunos de los sistemas más escalables del mundo, como Kubernetes, Docker y Terraform.

Integrar IRIS en el ecosistema de Go permite:

• Servicios ligeros y de alto rendimiento utilizando IRIS como backend.
• Concurrencia nativa para la ejecución paralela de consultas o el procesamiento en segundo plano.
• Integración fluida con sistemas distribuidos y en contenedores.
• Acceso a bases de datos de forma idiomática mediante la interfaz database/sql de Go.

Esta integración convierte a IRIS en la opción perfecta para aplicaciones modernas y preparadas para la nube desarrolladas en Go.

Hola!

¿Qué tal se presenta la semana? 🚀 El jueves tuvimos un webinar fantástico con @Rodrigo Barahona. A parte de unas reflexiones sobre el sector sanitario y la posibilidades de la IA, nos mostró su aplicación práctica a través de un agente creado con inteligencia artificial. También, @David Reche nos adelantó que en unos pocos meses volveremos a vernos en Madrid ¡lo estamos deseando! 😶 No queremos revelar demasiado aún... pero estad atentos

Hola comunidad,

Estamos encantados de compartir un nuevo tutorial en Instruqt:

🧑‍🏫 RAG usando la búsqueda vectorial de InterSystems IRIS

Este tutorial práctico os guía en la creación de un chatbot de IA con Recuperación Aumentada por Generación (RAG) impulsado por la búsqueda vectorial de InterSystems IRIS. Veréis cómo se puede aprovechar la búsqueda vectorial para ofrecer respuestas actualizadas y precisas, combinando las fortalezas de IRIS con la IA generativa.

✨ ¿Por qué probarlo?

¿Te gustaría integrar capacidades de machine learning directamente en tu plataforma IRIS desde tus datos SQL?

https://www.youtube.com/embed/kBl-WrgijBA?si=oEbita-dqLYfSrXn
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Este vídeo te muestra exactamente cómo hacerlo utilizando InterSystems IRIS e IntegratedML.

¡Hola a todos!

Es muy fácil importar datos CSV en IRIS. Pero, ¿qué pasa si queremos preservar los IDs originales del CSV?

Recientemente me encontré con la situación en la que necesitaba importar dos CSVs en IRIS que estaban vinculados por una columna que hacía referencia a la columna de otro CSV: una situación típica de clave primaria y clave externa, donde csv1 contiene esta columna como clave primaria, y csv2 como clave externa con IDs relacionados con csv1.

La imagen fue generada por ChatGPT, así que no lo culpéis: hizo lo mejor que pudo al generar países como claves primarias con una relación countries.csv–cities.csv :)

Contexto

Por una variedad de razones, los usuarios pueden desear montar un volumen persistente en dos o más pods que abarquen varias zonas de disponibilidad. Un caso de uso de este tipo es poner a disposición de ambos miembros del espejo los datos almacenados fuera de IRIS en caso de una conmutación por error.

Desafortunadamente, las clases de almacenamiento integradas en la mayoría de las implementaciones de Kubernetes (ya sea en la nube o en las instalaciones) no ofrecen esta capacidad:

Algo que he aprendido a lo largo de los años es que, por muy pulida que esté vuestra lógica de aplicación, el rendimiento de la base de datos acabará haciendo o deshaciendo la experiencia de usuario. Trabajando con InterSystems IRIS, recientemente me topé con esto de primera mano. Un cliente nuestro estaba construyendo un panel de informes que funcionaba a la perfección en las pruebas, pero cuando el conjunto de datos de producción creció hasta millones de registros, los tiempos de respuesta se arrastraban.