Esta vez quiero hablar de algo que no es específico de InterSystems IRIS, pero que creo que es importante si quieres trabajar con Docker y tu máquina de trabajo es un PC o portátil con Windows 10 Pro o Enterprise.

Como probablemente sabes la tecnología de contenedores viene básicamente del mundo Linux y, a día de hoy, es en los hosts que corren Linux donde pueden mostrar su máximo potencial. Los que usamos Windows vemos que tanto Microsoft como Docker han hecho grandes esfuerzos estos últimos años y nos permiten correr contenedores Linux en nuestro sistema Windows de una manera muy sencilla... pero no está soportado para entornos productivos y, aquí viene el gran problema, no es fiable si queremos mantener persistencia de datos fuera del contenedor, en el sistema host,... debido principalmente a las importantes diferencias entre los sistema de archivos de Windows y Linux. Al final el propio Docker for Windows utiliza una pequeña máquina Linux virtual (MobiLinux) sobre la que realmente se levantan los contenedores.... lo hace de forma transparente para el usuario de windows... y de hecho funciona muy bien hasta que, como digo, quieren hacer que tus bases de datos sobrevivan más allá de la vida del contenedor...

En fin,... que me enrollo,... el caso es que muchas veces, para evitar problemas y simplificar, lo que se precisa es de un sistema Linux completo... y, si nuestra máquina es Windows, la única forma de tenerlo es vía una máquina virtual. Al menos hasta que salga WSL2 en Windows 10 en unos meses, pero eso es otra historia.

En este artículo te voy a contar, paso a paso, como instalar un entorno en el que puedas trabajar con contenedores Docker sobre un Ubuntu en tu servidor Windows. Vamós allá...

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Objetivo

Esta herramienta se usa para generar una Entrada/Salida (E/S) de lectura aleatoria desde dentro de la base de datos. La finalidad de esta herramienta es llevar la mayor cantidad de tareas posibles para conseguir las IOPS objetivo y asegurar que se mantienen tiempos de respuesta de disco aceptables. Los resultados recopilados de las pruebas de E/S variarán de configuración a configuración, de acuerdo con el subsistema de E/S. Antes de ejecutar estas pruebas, asegúrate de que el sistema operativo y la monitorización del nivel de almacenamiento estén configurados para capturar métricas de desempeño de E/S para su posterior análisis.

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¡Hola desarrolladores!

Os traemos el segundo videotutorial de la serie de vídeos de iniciación a ObjectScript que ha realizado nuestro compañero @Jose Tomas Salvador, de InterSystems Iberia.

Capítulo 1: Ubicándonos

https://www.youtube.com/embed/1K3Dedw5QmY
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Durante una actualización a una versión principal (major) es aconsejable recompilar las clases y rutinas de todos tus namespaces (ver Tareas tras la instalación de una versión major).

do $system.OBJ.CompileAllNamespaces("u")
do ##Class(%Routine).CompileAllNamespaces()

Para automatizar esta tarea de administración y mantener un registro de cualquier error, os muestro un ejemplo de una clase para importar y compilar en el namespace USER, que puedes usar después de cada actualización: admin.utils.cls

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Prospects, Clientes y Empleados ya pueden descargar IRIS e IRIS for Health (tanto en la edición Community como Enterprise) en https://evaluation.intersystems.com

Esto permitirá que nuevas funcionalidades que aún no han sido lanzadas sean probadas por clientes potenciales y actuales para comprobar lo último que está en marcha.

Cómo verlo:

Para Prospects, simplemente eligiendo una opción con "(Preview)" en el Nombre permitirá la descarga de la versión de prueba

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Según la consultora IDC, el 80% de todos los datos producidos son NoSQL. Mira:

Hay documentos digitales y escaneados, textos online y offline, contenido BLOB (objeto binario grande) en SQL, imágenes, vídeos y audio. ¿Te imaginas una iniciativa de Analítica Corporativa sin todos estos datos para analizar y apoyar las decisiones?

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Os presento mi nuevo proyecto: irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) para InterSystems IRIS SQL.

  • Resaltado de sintaxis
  • Sugerencias (tablas, funciones)
  • +20 formatos de salida
  • Soporte a stdin
  • Salida a ficheros

Instalación con pip

pip install irissqlcli

O se puede ejecutar con docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

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¿No habéis podido entrar en la Comunidad todo lo que os gustaría? ¡No os preocupéis! Os traemos un resumen de todo lo que hemos publicado en el mes de julio. Seguid leyendo y no os lo perdáis ⬇️⬇️
Estadísticas generales
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14 artículos
11 anuncios
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En este artículo, analizaremos las complejidades de configurar tablas y gráficos para mejorar la legibilidad de los datos.

Logi ofrece una amplia gama de herramientas de visualización de datos. Se puuede encontrar de todo, desde una amplia variedad de plantillas de gráficos hasta estilos CSS personalizados. Comprender la variedad de configuraciones y opciones puede resultar bastante difícil. Primero, crearemos un gráfico y una tabla con la configuración predeterminada y les daremos un aspecto presentable utilizando InterSystems Reports (basado en tecnología de Logi Report).

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Esta es la cuarta parte de una serie de artículos sobre migración desde las principales bases de datos del mercado a InterSystems IRIS. En esta parte, explicaré los pasos para migrar desde Microsoft SQL Server.

Como describí en los anteriores artículos, actualmente hay varias opciones para hacer la migración. Sin embargo, las dos opciones más populares incluyen el uso de DBeaver (https://openexchange.intersystems.com/package/DBeaver) o SQLGateway. Explicaremos la primera opción aquí. La segunda opción fue explicada por Robert Cemper en un excelente artículo: Migración de base de datos usando SQLgateway.

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csp-log-tutorial

Requisitos previos

Aseguraos de tener git instalado.

Creé una carpeta git dentro del directorio mgr de IRIS. Hice clic derecho en la carpeta git y elegí "Git Bash Here" en el menú contextual.

git clone https://github.com/oliverwilms/csp-log-tutorial.git

Clonad mi repositorio de GitHub csp-log-tutorial si queréis probarlo vosotros mismos.

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· 25 nov, 2023 Lectura de 1 min
Como reducir la base de datos IRISTemp

Preguntas frecuentes de InterSystems

Puedes establecer el tamaño máximo de la base de datos IRISTemp en el arranque de IRIS configurando el parámetro MaxIRISTempSizeAtStart.

Después de configurarlo, el sistema truncará IRISTemp al valor establecido (MB) en el siguiente inicio de IRIS. Si el tamaño actual es inferior al especificado MaxIRISTempSizeAtStart, no realizará el truncado. Si se especifica el valor 0 no se realizará el truncado nunca.

Puedes configurarlo en el siguiente menú.

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Artículo
· 26 abr, 2024 Lectura de 4 min
Comprobación de Versión en objetos. "ERROR:5800"

Si tenéis tablas de sistema que implementan la funcionalidad "VERSIONPROPERTY", podéis encontraros con el error 5800. Este artículo explica cómo se produce este error y proporciona soluciones para resolver el problema.

Cuando se implementa la comprobación de versiones, la propiedad especificada por VERSIONPROPERTY se incrementa automáticamente cada vez que se actualiza una instancia de la clase (ya sea mediante objetos o SQL).

Por ejemplo:

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¡Hola a tod@s!

Como sabéis, durante el Global Summit de este año en Boston celebramos una Reunión de Desarrolladores de InterSystems. ¡Y ya podéis descubrir qué desarrollos sobre InterSystems IRIS se discutieron!

El vídeo de la reunión está disponible en el Canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés:

Reunión de Desarrolladores de InterSystems - Global Summit 2019

https://www.youtube.com/embed/PUnZwDxqEZM
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¡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 smiley ) .

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Este artículo es una continuación de esta publicación.

En ese artículo, expliqué cómo funciona el menú de Interoperabilidad para su integración en el sistema.

En este artículo, me gustaría explicar cómo desarrollar una integración de sistemas utilizando el menú de interoperabilidad.

En primer lugar, ¿qué tipo de proceso quieres crear? Mientras piensas en ello, prepara el siguiente contenido.

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¡Hola Comunidad!

Ya está en marcha el concurso anual para desarrolladores de InterSystems IRIS!

Os invitamos a todos a participar en el 3er Gran Premio (Grand Prix) de programación, para crear soluciones open-source utilizando InterSystems IRIS!

🏆 3er Gran Premio de Programación de InterSystems 🏆

Duración: 12 junio - 9 julio [¡ampliado!]

Dotación en premios: $26,000

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Artículo
· 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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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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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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· 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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