#InterSystems IRIS

Hola a todos.

Tras intentar de ejecutar métodos Python en el docker intersystemsdc/irishealth-community, que no permite ahora ejecutar ningún método con Python, decidí dejar esta versión y empezar a trabajar con containers.intersystems.com/intersystems/iris-community.

En este entorno si funcionan los método de Python y ya era un paso bastante grande.

Intento importar mis liberarías con pip install -r requirements.txt pero, como muy buena medida de seguridad, me impide que se realice este cambio en la librería general, por lo que requiere que esta instalación se realice en un entorno virtual.

IRIS 2026.1 proporcionó tablas particionadas como una nueva opción para grandes conjuntos de datos. Es una gran mejora, ya que ofrece estandarización de esta funcionalidad.

Sin embargo: antes también era posible hacerlo, cumpliendo los requisitos y dejando espacio para la creatividad. Era menos elegante, con un poco más de código y menos automatismos.

Los globals de InterSystems IRIS son uno de los puntos fuertes principales de la plataforma: almacenan datos jerárquicos en una estructura directa, ordenada y eficiente. Pero cuando trabajáis desde Python, manipular globals a veces puede parecer más una API de bajo nivel que algo alineado con las formas naturales de trabajar del lenguaje.

El proyecto iris-global-reference proporciona una capa de Python sobre los globals de InterSystems IRIS.

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Recientemente, he sustituido mi antiguo portátil por uno nuevo y he tenido que migrar todos mis datos. Estabais buscando una guía, pero no encontrabais nada que explicara en detalle cómo migrar las conexiones de servidor de InterSystems Studio y Visual Studio Code de un PC a otro. Simplemente reinstalar las herramientas no es suficiente, y migrar todas las conexiones manualmente parecía una pérdida de tiempo. Al final, conseguí resolver el problema, y en este artículo se explica cómo hacerlo.

Bienvenidos al siguiente capítulo de mi serie sobre CI/CD, donde analizamos posibles enfoques para el desarrollo de software con tecnologías de InterSystems y GitLab.

Hoy quiero compartiros algunos enfoques que reducirán vuestros tiempos de compilación (especialmente si estáis haciendo compilaciones incrementales o por diferencias en lugar de una compilación completa).

Indicadores y calificadores del compilador

La carga de código y la compilación se ven afectadas por una variedad de indicadores y calificadores.

Introducción

Hoy en día, asistentes de programación como Claude, GitHub Copilot y Cursor han transformado la forma en que los desarrolladores escriben código. Sin embargo, estas herramientas presentan limitaciones, ya que están aisladas de los sistemas y las fuentes de datos con los que trabajan a diario. Esta limitación puede superarse mediante el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto diseñado para conectar asistentes de IA con fuentes de datos y herramientas externas de forma segura y estandarizada.