#InterSystems IRIS BI (DeepSee)

Ejecuto la mayoría de mis revisiones con Docker Desktop en Windows 10.
Según las recomendaciones, limpio Docker y los repositorios descargados después de las pruebas:
Los repositorios son sencillos, pero Docker se resiste un poco a liberar el espacio consumido en el disco. Los pasos que ejecuté inicialmente son:

• eliminar los contenedores pendientes docker rm -f container . . .
• eliminar las imágenes descargadas docker rmi image . . .
• limpiar cachés y redes docker system prune

Pero el espacio que consumió mi disco no se redujo.

Así que buscando en Google, encontré un método muy útil para reducir el consumo en disco de Docker. Y me gustaría compartir esta experiencia con vosotros.

En esta minera - Operación de Candelaria para Lundin Mining - como en muchas otras, los sistemas de registro de eventos de la operación están separados de forma física y lógica. Buscando encontrar trazar la ubicación de material en el yacimiento y los diámetros de material relevante una vez molido lo extraído, sus ejecutivos usan herramientas no especializadas, planillas de cálculo en este caso, para bucear en los datos.

Estoy pensando en implementar Business Intelligence basada en los datos existentes en mis instancias. ¿Cuál es la mejor manera de configurar mis bases de datos y mi entorno para utilizar DeepSee?

Caso de Uso: tenemos acceso a datos remotos; vía JDBC o vía ODBC desde IRIS, y queremos presentar la información en un Dashboard, pero no deseamos o no podemos migrar dicha información a IRIS.

Alternativa: Tomamos ventaja de la conexión al origen de Datos, usamos "Linked Tables" de IRIS, luego podemos realizar el análisis a estos datos y presentarlos finalmente en un Dashboard.

Para este ejemplo vamos a realizarlo en este escenario:

En este artículo, exploramos el uso de parámetros, fórmulas y etiquetas en Logi Report Designer (anteriormente Logi JReport Designer). ¿Para qué sirven y cómo crearlos?

Utilizando la funcionalidad básica de InterSystems Reports Designer, parámetros, fórmulas y etiquetas, se puede mejorar significativamente la información del informe generado. Además, estas herramientas permiten automatizar algunos de los procesos, lo que agiliza y facilita enormemente la creación de informes.

Analicemos ahora cada herramienta por separado.

En la Parte 1 empezamos a trabajar en un modelo de seguridad para DeepSee y creamos un tipo de usuario con los privilegios habituales de los usuarios finales. En esta parte, crearemos un segundo tipo de usuario con permiso para editar y crear tablas dinámicas y paneles de control en DeepSee.

Me gustaría compartir algunas funciones de almacenamiento que también existen en Caché y que son prácticamente desconocidas y en su mayoría no se utilizan. Por supuesto, están disponibles en IRIS y son más relevantes con arquitecturas de almacenamiento extensas y distribuidas.

¡Hola desarrolladores!

¿Os habéis encontrado con la necesidad de crear una base de datos, un namespace o una aplicación web de manera programática?
Quiero compartir con vosotros un fragmento de código ObjectScript que permite crear una base de datos, un namespace y una aplicación web para InterSystems IRIS.

¡Hola a todos!

Hoy quiero hablar sobre nuestro proyecto y utilizar el tema del conjunto de datos para el concurso.

Nuestra intención nunca fue ser unos gestores de datos, sobre todo porque a veces nuestros preciosos datos significan mucho para nosotros, pero no para el resto del mundo.

Queremos ir un paso más allá y permitir que los usuarios encuentren el conjunto de datos perfecto para satisfacer sus necesidades.

Nuestro proyecto es un puente entre la comunidad de la Ciencia de Datos y la Comunidad de Desarrolladores, utilizando InterSystems IRIS para lograr esta misión.

InterSystems IRIS Business Intelligence te permite mantener actualizados tus modelos analíticos o cubos de varias formas. Este artículo tratará sobre Construir/Generar vs Sincronizar. Hay maneras de actualizar manualmente los cubos, pero son casos muy especiales y casi siempre los cubos se mantienen actualizados por medio de la (Re)construcción o la sincronización.

¿Qué es Construir?

Este artículo describe un diseño arquitectónico más flexible para DeepSee. Al igual que en el ejemplo anterior, esta implementación incluye bases de datos separadas para almacenar la memoria caché, la implementación y la configuración de DeepSee y la sincronización de los globals. Este ejemplo introduce una nueva base de datos para almacenar los índices de DeepSee. Redefiniremos los mapeos globales para que los índices de DeepSee no se mapeeen junto con las tablas de hechos y dimensiones.

¡Hola a todos!

Todos los días la universidad Johns Hopkins publica nuevos datos sobre el estado de la pandemia del coronavirus COVID-19.

Creé un sencillo panel de control con InterSystems IRIS Analytics usando InterSystems IRIS Community Edition en Docker, implementado en Kubernetes GCP, para mostrar los datos clave sobre el avance de la enfermedad.

Este panel de control es un ejemplo de como la información en formato CSV podría ser analizada con IRIS Analytics e implementada en Kubernetes GCP, con la forma de InterSystems IRIS Community Edition.