En mi artículo anterior en el que presentaba gj :: configExplorer señalé cómo un aparente error en los elementos de Windows de la API nativa para Node.js hace que actualmente no sea posible ejecutarlo en VS Code en un escritorio Windows. En un comentario a ese artículo ofrecí una solución alternativa, pero esta requiere un host Linux con Docker al que podáis conectaros por SSH.

Si no tenéis un destino adecuado, ahora es posible aprovechar vuestro Docker Desktop local de Windows. Aquí os explico cómo:

1. Abrid una nueva ventana de VS Code.

Estoy documentando una demostración de InterSystems IRIS que incluye Python embebido y Jupyter Notebook desplegados en el mismo contenedor, junto con una aplicación de Python embebido desarrollada en ese entorno de Jupyter Notebook.

gj :: configExplorer es una nueva extensión de VS Code que se integra con Server Manager y aprovecha Structurizr para generar diagramas de configuración de vuestros servidores.

Aquí tenéis un breve video introductorio.

Hola Comunidad,

En este artículo, os presentaré mi aplicación iris-DataViz.

Quería compartiros hoy un pequeño truco para personalizar cómo se muestran los mensajes en el Visor de Mensajes. En concreto, cómo mostrar mensajes JSON directamente en el Visor de Mensajes en lugar de serializados como XML.

Los mensajes son los objetos que utilizamos para comunicar componentes de una producción de interoperabilidad. En mi caso me había definido un mensaje que utilizaba después para pasar a JSON y enviar a una API. Este mensaje está definido como un mensaje convencional y también como %JSON.Adaptor para poder exportar / importar directamente a JSON.

Apache Superset es una moderna plataforma para la visualización y exploración de datos. Superset puede reemplazar o aumentar las herramientas patentadas de business intelligence para muchos equipos. Y se puede integrar con una gran variedad de fuentes de datos.

¡Y ahora es posible utilizarla con InterSystems IRIS!

Hay disponible una demo online que usa IRIS Cloud SQL como fuente de datos.

Hola,

Estamos muy interesados en estudiar DICOM en profundidad, tanto el estándar en sí como su relación con HealthShare.

¿Podríais indicarnos algunas buenas referencias: documentación, cursos, libros, pdfs, explicaciones; para entender de qué va este estándar y cómo funciona?

Gracias por sus respuestas

Hemos leído:

https://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/html/part01.html

https://docs.intersystems.com/irisforhealthlatest/csp/docbook/DocBook.UI...

¿Podríais localizarnos y referenciar alguna buena documentación y/o vídeos o cursos para conocer, entender y leer sobre DICOM?

Hola Comunidad,

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-climate-change en Open Exchange.

iris-climate-change  importa el conjunto de datos Temperature Change, de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), usando la funcionalidad LOAD DATA (SQL) y analiza y visualiza los datos con la ayuda del frameworkPython Flask Web, la librería Pandas Python data analysis, Plotly Open Source Graphing Library for Python y la librería Plotly JavaScript Open Source Graphing.

¡Hola a todos!

Solo quería compartir aquí una publicación rápida sobre mi proyecto para el Gran Premio :D

FHIR Patient Viewer es una herramienta de renderizado de una sola página, basada en Vue.js, que muestra de forma sencilla los datos devueltos de una llamada /Patient/{id}/$everything realizada a un servidor FHIR de InterSystems.

En el archivo Readme he incluido 3 cosas principales:

¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-python-apps, disponible en Open Exchange y creada usando Embedded Python y Python Flask Web Framework. La aplicación muestra algunas de las funcionalidades de Python, como la ciencia de datos, el trazado de datos, la visualización de datos y la generación de códigos QR.

Características

•  Cuadro de mando de IRIS de arranque responsive

•  Vista de los detalles del cuadro de mando junto con el registro de eventos de interoperabilidad y los mensajes

•  Uso del trazado de Python desde IRIS

•  Uso de Jupyter Notebook

•  Introducción a la ciencia de datos, trazado de datos y visualización de datos

• Generación de código QR desde Python

La cobertura del código y su optmización del rendimiento ya han surgido muchas veces, así que la mayoría de vosotors seguro que ya conocéis la herramienta SYS.MONLBL.

A menudo, un enfoque visual para revisar el código es mucho más intuitivo que los números puros. Este es principalmente el objetivo de esta serie de artículos. Esta vez vamos a hacer una pequeña excursión lejos de Python y sus herramientas, y vamos a explorar la generación de mapas de calor de los informes ^%SYS.MONLBL.

En el artículo anterior creamos un gráfico simple con los datos de un solo archivo. Ahora bien, como todos sabemos, a veces tenemos diferentes archivos de datos para analizar y correlacionar. Así que en este artículo vamos a cargar datos adicionales de perfmon y aprenderemos a representarlos en el mismo gráfico.

Como podemos querer utilizar en informes o en una página web nuestros gráficos generados, también revisaremos formas de exportar los gráficos generados.

Cargando datos de Windows Perfmon

Prometheus es uno de los sistemas de monitorización adaptado para recoger datos de series temporales.

Su instalación y configuración inicial son relativamente sencillos. El sistema tiene un subsistema gráfico integrado llamado PromDash para la visualización de datos, pero los desarrolladores recomiendan usar un producto de otro proveedor, llamado Grafana. Prometheus puede monitorizar muchas cosas (hardware, contenedores, distintos sistemas de gestión de base de datos), pero en este artículo me gustaría analizar la monitorización de una instancia de Caché (para ser exactos, será una instancia de Ensemble, pero las métricas serán de Caché). Si te interesa, sigue leyendo.

Este es el primer artículo de una serie que se sumerge en herramientas de visualización y análisis de datos de series temporales. Obviamente, estamos más interesados en analizar los datos relacionados con el rendimiento que podemos recopilar de la familia de productos Caché. Sin embargo, como veremos más adelante, no estamos limitados a eso. Por ahora estamos explorando Python y las bibliotecas/herramientas disponibles dentro de ese ecosistema.

Hola Comunidad:

Esta publicación está dedicada a la tarea de supervisar una instancia de Caché usando SNMP. Algunos usuarios de Caché probablemente ya lo hacen de una u otra forma. Hace ya mucho que el paquete de Caché estándar soporta la supervisión por SNMP, pero no todos los parámetros necesarios vienen "listos para usar". Por ejemplo, sería bueno poder supervisar el número de sesiones CSP, obtener información detallada sobre el uso de la licencia, KPI particulares del sistema en uso, etc. Después de leer este artículo, sabrás cómo agregar tus parámetros a la supervisión de Caché mediante SNMP.