Motivación

Empecé a programar en 2015, cuando estaba haciendo la carrera de informática. No conocía ObjectScript hasta que empecé en mi nuevo trabajo hace cuatro meses. ObjectScript en realidad no es un lenguaje de programación joven. Comparado con C++, Java y Python, la comunidad no es tan activa, pero queremos hacer que este espacio sea más dinámico, ¿verdad?

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¡Hola Comunidad!

Voy a empezar a traducir los artículos de mi compañero Murray sobre rendimiento, pues son muy interesantes y merece la pena echarles un vistazo. Aprovecho para comentar que si tenéis preguntas y /o problemas de rendimiento os animéis a escribir y entre todos trataremos de ayudaros. Empecemos...

Tu aplicación está implementada y todo funciona bien. ¡Genial, enhorabuena! Pero, de repente, el teléfono empieza a sonar sin parar: son usuarios que se quejan de que la aplicación a veces se vuelve "lenta". Pero... ¿qué quiere decir eso? ¿A veces? ¿De qué herramientas dispones y a qué estadísticas deberías prestar atención para encontrar y resolver la lentitud? ¿La infraestructura de tu sistema está a la altura de la carga de usuarios? ¿Qué preguntas de diseño de infraestructura deberías haber hecho antes de haber pasado a producción? ¿Cómo puedes hacer la planificación de capacidad para nuevo hardware con confianza y sin gastar en más hardware del necesario? ¿Cómo hacer que el teléfono deje de sonar? ¿Cómo podrías haber evitado que sonara desde un principio?

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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.

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Desde la introducción de Embedded Python siempre ha estado la duda sobre su rendimiento respecto a ObjectScript y en más de una ocasión lo he comentado con @Guillaume Rongier , pues bien, aprovechando que estaba haciendo una pequeña aplicación para capturar los datos de los concursos públicos en España y poder realizar búsquedas utilizando las capacidades de VectorSearch he visto la oportunidad de realizar una pequeña prueba.

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Artículo
· 17 mar, 2025 Lectura de 6 min
Volver a lo básico: ¿Por qué InterSystems?

InterSystems ha estado a la vanguardia de la tecnología de bases de datos desde su creación, siendo pionera en innovaciones que superan constantemente a competidores como Oracle, IBM y Microsoft.

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AWS ha liberado oficialmente su segunda generación de procesadores Graviton2 basados en ARM y asociados al tipo de instancia Amazon EC2 M6g, que presume de ser hasta un 40% mejor en precio-rendimiento sobre la actual generación de instancias M5 basadas en Xeon.

Hace pocos meses, Inthhis nos llevó a suportar arquitecturas ARM64 por primera vez.

¡Ahora puedes probar InterSystems IRIS e InterSystems IRIS for Health sobre instancias Amazon EC2 M6g basadas en Graviton2 accesibles a través del AWS Marketplace!

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¡Hola Comunidad!

Os traemos un nuevo vídeo, disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés:

InterSystems IRIS y Node.js

https://www.youtube.com/embed/e3txoPRzK_Q
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YASPE es el sucesor de YAPE (Yet Another pButtons Extractor). YASPE ha sido escrito desde cero con muchos cambios internos para facilitar el mantenimiento y añadir mejoras.

Funcionalidades de YASPE:

  • Analizar y representar gráficamente los archivos de InterSystems Caché pButtons e InterSystems IRIS SystemPerformance para un rápido análisis de rendimiento de las métricas de IRIS y del Sistema Operativo.
  • Facilitar un análisis profundo, creando gráficos tanto ad-hoc como combinando métricas de IRIS y del Sistema Operativo con la opción "Pretty Performance".
  • La opción "System Overview" te ahorra tener que buscar en los archivos SystemPerformance detalles del sistema u opciones de configuración comunes.

YASPE está escrito en Python y está disponible en GitHub como código fuente o para contenedores Docker en:


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¡Hola Comunidad!

Os traemos el cuarto episodio de Data Points, el podcast de InterSystems en inglés. En esta ocasión, charlamos con @Benjamin De Boe, que nos explica algunas de las cosas que podéis hacer para optimizar vuestras consultas SQL en InterSystems IRIS.

Todos hemos oído — tanto de nosotros mismos como de otros — la queja "esto va demasiado lento". Creo que Benjamin ha hecho un gran trabajo revisando todas las cosas en las que os podeis fijar en vuestras consultas en IRIS para descubrir lo que se puede mejorar.

https://5e18edf067eb59-03854285.castos.com/player/153376
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Continuando con la serie de análisis de rendimiento, en este artículo voy a mostrar un método para dimensionar los requisitos de memoria compartida para aplicaciones de base de datos que se ejecutan en plataformas de datos de InterSystems, incluyendo los Global y Routine Buffers, gmheap y locksize. También daré algunos consejos de rendimiento que se deberían tener en cuenta al configurar servidores y al virtualizar aplicaciones de Iris. Como siempre, cuando hablo de Iris o Caché , me refiero a toda la plataforma de datos. Este artículo tiene algunos años pero mantiene su esencia, por lo que me referiré a Iris o Caché indistintamente ya que la teoría es exáctamente igual para todos los productos con kernel Caché/Iris.

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En la última publicación programamos recogidas de métricas de rendimiento usando pButtons, a lo largo de 24 horas. En esta publicación, analizaremos algunas de esas métricas clave que se están recogiendo y cómo se relacionan con el hardware del sistema subyacente. También empezaremos a explorar la relación entre las métricas de Caché (o de cualquiera de las plataformas de datos de InterSystems) y las métricas del sistema. Veremos también cómo usar estas métricas para entender el pulso diario de tu sistema y diagnosticar problemas de rendimiento.

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¡Hola Comunidad!

Tenemos un nuevo video en el Canal de YouTube de la Developer Community:

InterSystems IRIS con Spark, hasta el resultado final

https://www.youtube.com/embed/W53PSUkiuS0
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