¡Hola a todos!

Como seguramente ya sabréis, ya está disponible en Docker Hub una versión totalmente gratuita de InterSystems IRIS for Health (I4H). Se trata de la versión Community y, como digo, es totalmente gratuita y funcional. Ya se ha hablado de ella en algunos artículos y posts,... así que hoy no va de eso. Aquí vamos a ver el "misterioso caso de la desaparición o, mejor, ausencia de mis datos persistentes cuando arranco el contenedor con la opción durable" (no he encontrado la fuente de letra terrorífica para darle más suspense... el editor de posts da para lo que da ) .

¡Hola a todos!

Hoy hablaremos de cómo cargar un modelo de Machine Learning en IRIS y cómo probarlo, a través de un artículo genial de Niyaz Khafizov.

Publicación Original por: Anton Umnikov
Arquitecto Senior de soluciones en la nube en InterSystems
AWS CSAA, GCP CACE

AWS Glue es un proceso ETL (extraer, transformar y cargar) completamente gestionado, que hace sencillo y rentable clasificar los datos, limpiarlos, enriquecerlos y moverlos de forma fiable entre diferentes almacenes de datos.

En el caso de InterSystems IRIS, AWS Glue permite mover grandes cantidades de datos a IRIS desde fuentes de datos tanto en la nube como en las propias instalaciones (on-premise). Las fuentes de datos potenciales incluyen, pero no se limitan a, bases de datos on-prem, archivos CSV, JSON, Parquet y Avro que residen en buckets S3, bases de datos nativas en la nube como AWS Redshift y Aurora, y muchas otras.

Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3

Propósito

Hace unos meses traté el tema de la "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS", y desde entonces utilicé ese artículo con más frecuencia que mi propia nota oculta en mi PC. Por eso, traigo aquí otra nota de 5 minutos sobre cómo hacer una "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS". ODBC y PyODBC parecen bastante fáciles de configurar en un cliente de Windows, sin embargo, siempre me atasco un poco en la configuración de un cliente unixODBC y PyODBC en un servidor de estilo Linux/Unix. ¿Existe un enfoque tan sencillo y consistente como se supone que debe ser para hacer que el trabajo de instalación de PyODBC/unixODBC funcione en un cliente linux estándar sin ninguna instalación de IRIS, contra un servidor IRIS remoto?

¡Hola desarrolladores!

Como ya os anunciamos hace unos días, InterSystems Iberia va a ser uno de los patrocinadores de la conferencia Internacional "J On The Beach" que tendrá lugar en Málaga los días 10-12 de mayo.

¡Y queremos invitaros a uno de vosotros al evento! (*)

El primer día de la Conferencia será el Hackathon de InterSystems. No deberíais perdéroslo, porque es una oportunidad de oro para aprender sobre IA y ML, hacer networking y conocer a otros desarrolladores. Además, es gratuito y hay unos premios chulísimos para los ganadores. Pero... no estábamos hablando del hackathon... ¿O sí?? Porque para conseguir la entrada gratis (valorada en 250€), tenéis que responder a la siguiente pregunta:

¿Cuál es el tema del Hackathon de InterSystems en J On The Beach?

Una de las necesidades más comunes por parte de nuestros clientes es la de la creación de servicios REST que permitan acceder a la información presente en IRIS / HealthConnect. La ventaja de estos servicios REST es que permite el desarrollo de interfaces de usuario personalizadas con las tecnologías más actuales aprovechando la fiabilidad y el rendimiento de IRIS en el back-end.

¡Hola desarrolladores!

A veces, cuando desarrollamos una maqueta o una Prueba de Concepto (PoC), necesitamos una interfaz sencilla que proporcione datos en IRIS en JSON contra consultas SQL.

Y recientemente contribuí con un sencillo módulo que hace exactamente eso:

acepta una sentencia SQL y devuelve JSON.

¿Cómo se instala? Solo llama:

zpm "install sql-rest"

Si lo instalas en un namespace X, configurará un endpoint /sql en tu sistema, que aceptará solicitudes POST con una sentencia SQL y te devolverá el resultado para los datos disponibles en el namespace X.

Este artículo es una continuación de esta publicación.

En ese artículo revisamos cómo crear y definir mensajes que se utilizan para enviar y recibir datos entre componentes.

En este artículo, explicaré cómo crear una business operation a partir de los métodos para crear componentes.

• Producción
• Mensaje（artículo anterior）
• Componentes
  • Business Services
  • Business Processes
  • Business Operations

Revisaremos rápidamente el código al referirnos a la muestra.。

¡Hola Comunidad!

Este breve documento describe los pasos para iniciar IRIS community edition usando Docker en MAC. Para quienes sean nuevos con Docker, primero se explica cómo instalar Docker y ejecutar algunos comandos básicos necesarios para poner en funcionamiento IRIS community edition. Los usuarios con más experiencia en Docker pueden saltarse esa parte.

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

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.

Hace unos días, publique una pregunta respecto a este tema pero la respuesta era algo mas compleja de lo que esperaba, así que para futura referencia de otras personas que tengan la misma duda he preferido documentar el proceso en un articulo.

InterSystems IRIS 2019.2 introducirá nuevas funciones, muy interesantes. Una de las áreas con novedades que teneis que conocer es la Gestión de APIs.

Para InterSystems IRIS, se ha añadido soporte de una metodología Design-First o API-First. Este método permite realizar primero el diseño de la especificación y después generar el lado del servidor automáticamente a partir de ella.

Hola desarrolladores!

Este es otro artículo para simplificar la vida de los desarrolladores. Hablamos de hacer que GitHub ejecute tus pruebas unitarias (unittest) con cada push que hagas a tu repositorio simplemente añadiendo un fichero. Gratis :). En GitHub Cloud. Suena genial, ¿no?

Es factible, y además muy sencillo. El mérito es para @Dmitry Maslennikov (y su repo), el gestor de paquetes ZPM y las GitHub Actions. Vamos a ver cómo funciona todo en conjunto.