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#InterSystems IRIS

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InterSystems IRIS es una Plataforma completa de datos.
InterSystems IRIS le proporciona todo lo que necesita para capturar, compartir, comprender y actuar sobre el activo más valioso de su organización, sus datos.
Dado que es una plataforma completa, InterSystems IRIS elimina la necesidad de integrar varias tecnologías de desarrollo. Las aplicaciones necesitan una menor cantidad de código, menos recursos del sistema y poco mantenimiento.

Hola desarrolladores,

Nos gustaría invitarte a unirte a nuestro próximo concurso dedicado a crear herramientas útiles que hagan más fácil la vida de tus compañeros programadores:

🏆 Concurso de Herramientas para el Desarrollador de InterSystems 🏆

Envía una aplicación que ayude a desarrollar más rápido, o contribuya a un código de más calidad, y ayude en los tests, despliegues, soporte o monitorización de tu solución basada en InterSystems IRIS

Duración: Enero 23 - Febrero 12, 2023

Bolsa de premios: $13,500

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· 28 feb, 2023 Lectura de 2 min
DataPipe: un framework para la ingestión de datos

¡Hola a todos!

Comparto con vosotros una herramienta para la ingestión de datos que hemos utilizado en varios proyectos.

DataPipe es un framework de interoperabilidad para la ingestión de datos de forma flexible con InterSystems IRIS. Te permite recibir datos desde el exterior, normalizar y validar la información y finalmente realizar cualquier operación sobre tus datos.

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¡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!

⏯ Configuración y ejemplo de uso del EMPI

https://www.youtube.com/embed/GYWpit2wpf8
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¡Hola desarrolladores!

Hay una actualización reciente para las imágenes de la comunidad de desarrolladores de InterSystems IRIS e InterSystems IRIS For Health.

Esta versión incluye soporte para variables de entorno.

Actualmente se soportan 3 variables de entorno:

  • IRIS_USERNAME=usuario a crear
  • IRIS_PASSWORD=password del usuario
  • IRIS_NAMESPACE=crear namespace si no existe

Esto es lo que puedes hacer:

Arrancar iris con un usuario y password:

docker run --rm --name iris-sql -d -p 9091:1972 -p 9092:52773  -e IRIS_PASSWORD=demo -e IRIS_USERNAME=demo intersystemsdc/iris-community

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· 27 jun, 2023 Lectura de 12 min
Predicciones con IntegratedML e IRIS

Como sabréis, si leeis habitualmente los artículos que se publican en la Comunidad, el pasado mes de mayo InterSystems organizó el Hackaton del JOnTheBeach2023 celebrado en Málaga. El tema que se propuso fue el del uso de las herramientas de análisis predictivo que InterSystems IRIS pone a disposición de todos los desarrolladores con IntegratedML.

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1 de agosto de 2023

InterSystems ha corregido dos defectos.

El primer defecto puede provocar que un servidor de aplicaciones ECP se bloquee. Este defecto solo es relevante para procesadores ARM e IBM Power; está presente en la versión 2022.1.2 y 2022.1.3 de InterSystems IRIS®, InterSystems IRIS for Health™ y HealthShare® Health Connect. La corrección de identifica como DP-423661. El defecto está controlado en todas las versiones futuras.

El segundo defecto puede, en circunstancias excepcionales, provocar que el dejournaling se bloquee. Este defecto está presente en las versiones 2020.4, 2021.x, 2022.x y 2023.1 de InterSystems IRIS®, InterSystems IRIS for Health™ y HealthShare® Health Connect. La corrección de identifica como DP-423505. El defecto esta controlado en todas las versiones futuras y ya está corregido en la versión 2023.1.1.

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Hice una pregunta por correo electrónico y obtuve algunas respuestas de colegas.

Pergunta:

No he podido cambiar la zona horaria en el ultimo container (Ubuntu) de IRIS. Motivos:

  • Soy irisowner y no root

  • No dispongo del comando sudo

En mi Dockerfile he usado los comandos en adjunto de manera a cambiar la zona horaria - a la hora de crearme un nuevo image docker. Sin embargo, estos comandos no me funcionan con un usuario no root.

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Preguntas Frecuentes de InterSystems

El significado de cada valor de tiempo de espera es el siguiente.

1. [Tiempo de espera de respuesta del servidor]

Si el procesamiento de IRIS/Caché (ejecución de rutina o consulta) no finaliza dentro de este tiempo establecido, el navegador devolverá un error.

Por ejemplo, si este valor es 60 segundos y se necesitan 90 segundos para ejecutar una rutina/método/consulta, se producirá un error.

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· 14 nov, 2023 Lectura de 6 min
Introducción a Django - 3ª Parte

Continuamos analizando las posibilidades de Django, y su uso con IRIS. En la primera parte de esta serie, mostramos cómo definir modelos y conectarlos con tablas ya existentes en IRIS; en la segunda parte, mostramos un Portal de Administración, con la capacidad de ver qué datos tenemos en esos modelos, con filtros, edición e incluso paginación.

Ahora es el momento de pasar a la acción real - vamos a crear algunas API Rest, en Django, basadas en los mismos datos que usamos antes, del paquete posts-and-tags.

Para hacerlo, usaremos el framework Django REST

Django REST Framework

El framework Django REST es un potente y flexible kit de herramientas para generar APIs Web.

Algunas razones por las que querrías usar el framework REST:

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· 16 nov, 2023 Lectura de 3 min
Cómo ocultar el programa fuente

Preguntas frecuentes de InterSystems

Para rutinas (*.mac)

Se puede ocultar el código fuente exportando/importando solo el *.obj que se genera después de compilar el programa fuente.

El ejemplo de ejecución de comandos especifica EX1Sample.obj y EX2Sample.obj, que se generan al compilar EX1Sample.mac y EX2Sample.mac, como destinos de exportación y los exporta al segundo archivo de argumentos.

Después de pasarlo a otro namespace, se usa el archivo XML exportado para realizar la importación.

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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En recientes versiones de IRIS, se ha añadido en la parte de SQL una nueva y potente funcionalidad para la carga de datos: LOAD DATA. Esta funcionalidad ha sido optimizada para importar datos de forma extremadamente rápida en IRIS, permitiendo insertar cientos de gigabytes de datos en segundos en lugar de en horas o días.

Esta es una mejora muy interesante. Sin embargo, todavía existe un gran problema en la experiencia de carga de datos. Concretamente, el tiempo y molestia que suponen:

  1. Definir el esquema para la tabla en la que se quieren cargar los datos
  2. Averiguar cómo funciona exactamente la sintaxis del comando LOAD DATA

He desarrollado una interfaz de usuario que gestiona de forma transparente el paso de crear la tabla (CREATE TABLE) y después genera la sintaxis para LOAD DATA, todo en un práctico asistente!

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La versión 2023.3 de InterSystems IRIS Adaptive Analytics ya está disponible en la página de Distribución de Software de InterSystems. Esta versión incluye AtScale 2023.3 con ajustes adicionales, mejoras en la API y estas nuevas funcionalidades:

  • Soporte a Qlik Sense como una herramienta de Business Intelligence cualificada, además del soporte existente a Tableau, Microsoft PowerBI, Microsoft Excel y Looker
    • Tened en cuenta que Qlik Sense está soportado en modo Import; consultad la documentación de AtScale para más información
  • Conectores de Collibra y Alation para soportar la integración entre los cubos de AtScale y los proveedores de catálogos de datos más populares
  • Elementos adicionales del lenguaje DAX del lado del cliente - funciones y operadores - para mejorar el soporta a Microsoft PowerBI

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Recientemente, mientras discutía con mis alumnos el acceso a los datos almacenados en IRIS desde diferentes lenguajes, surgió la pregunta de si era posible iniciar la conexión y obtener datos de la solución Cloud (InterSystems IRIS CloudSQL) desde Microsoft Excel, y no al revés. Teniendo en cuenta las muchas y variadas formas en las que uno puede obtener datos en Excel (importar datos de fuentes externas, conectarse a bases de datos utilizando drivers ODBC, utilizando power queries y web queries, etc.) la opción obvia era probar con el driver ODBC. La única tarea que quedaba era tratar de conectarse a la base de datos en la nube utilizando el driver ODBC.

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¡Hola a tod@s!

Os hacemos llegar otra de la ponencias grabadas durante el Global Summit 2018.

El vídeo también está disponible en el Canal de YouTube de la Developer Community.

Arquitecturas de referencia para InterSystems IRIS

https://www.youtube.com/embed/OrSnCgwOUdw
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· 27 ago, 2019 Lectura de 11 min
Presentación de InterSystems API Manager

¡Hola a tod@s!

Como posiblemente haya oído, acabamos de presentar InterSystems API Manager (IAM); una nueva característica de InterSystems IRIS Data Platform™, que permite monitorizar, controlar y gobernar el trafico desde y hacia APIs basadas en web, dentro de su infraestructura de TI. En caso de que se lo haya perdido, aquí está el enlace al anuncio.

En este artículo, mostraré como habilitar IAM y resaltar algunas de las muchas capacidades a las que IAM permite sacar provecho.

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¡Hola Comunidad!

Tenemos un nuevo vídeo en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés, grabado por @Stefan Wittmann:

Acceso a Bases de datos relacionales y a Objetos

https://www.youtube.com/embed/i6AkBtB3F-M
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++ Update: August 1, 2018

El uso de la dirección IP virtual (VIP) de InterSystems incorporada en Mirroring de la base de datos de Caché tiene ciertas limitaciones. En particular, solo puede utilizarse cuando los miembros Mirror se encuentran en la misma subred. Cuando se utilizan varios centros de datos, las subredes normalmente no se “extienden” más allá del centro de datos físico debido a la complejidad añadida de la red (puede obtener más información aquí). Por las mismas razones, la IP virtual con frecuencia no puede utilizarse cuando la base de datos se aloja en la nube.

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¡Hola Comunidad!

Tenemos un nuevo vídeo, disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés, grabado por @Benjamin De Boe:

⏯ InterSystems IRIS y Python

https://www.youtube.com/embed/1alOEeLEPfs
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· 10 jun, 2020 Lectura de 2 min
Sincronizar datos con el DSTIME

¡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.

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¡Hola Comunidad!

InterSystems ha lanzado “InterSystems IRIS Tech Talks”, una serie de webinars presentados por Product Managers de InterSystems.

Los webinars (todos en inglés) se sumergirán en las últimas funcionalidades y novedades de InterSystems IRIS 2020.1 desde el punto de vista de los desarrolladores. Irán más allá de las visiones generales y probarán las mejores y más recientes tecnologías que se lancen.

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· 6 jul, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

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).

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· 19 ago, 2020 Lectura de 2 min
Uso de modelos PMML en tus Business Processes

Ejecutar modelos predictivos de forma nativa en un "Business Process" ("Proceso Empresarial") de InterSystems IRIS siempre ha sido, por supuesto, el objetivo de nuestro soporte para PMML, pero de alguna forma nunca formó parte del paquete porque había algunas dependencias y elecciones que era necesario analizar y decidir. En cualquier caso, gracias a algunas presiones y al código ofrecido amablemente por @Amir Samary (¡gracias de nuevo, Amir!), finalmente conseguimos empaquetarlo en un repositorio de GitHub para que lo disfruteis, lo valoreis y hagáis sugerencias.

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¡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.

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