#InterSystems IRIS

¡Hola, estimados miembros de nuestra comunidad de desarrolladores!

En el artículo de hoy vamos a echar un vistazo a una de las últimas funcionalidades de telemonitorización de nuestras instancias de IRIS que se han añadido al producto. Estoy hablando de la compatibilidad con OpenTelemetry.

InterSystems ha publicado nuevas actualizaciones puntuales para resolver un defecto que afecta a las versiones anteriores más recientes de 2025.1.0, 2024.1.4, 2023.1.6 y 2022.1.7, en las siguientes líneas de productos compatibles:

Si estáis migrando de Oracle a InterSystems IRIS, como muchos de mis clientes, podríais encontraros con patrones SQL específicos de Oracle que necesitan ser traducidos.

Tomad este ejemplo:

SELECT (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - LEVEL + 1) AS gap_date
FROM dual
CONNECT BY LEVEL <= (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - TO_DATE('2023-05-02','YYYY-MM-DD') + 1);

En Oracle:

¿Conoces a Google? Seguro que si 😄 a menudo hacemos login en webs con nuestra cuenta de Gmail por la comodidad de simplemente hacer click! sin tener que escribir email ni contraseña, esto es posible porque nuestro navegador guarda un token de acceso que nos identifica y, en este caso Google, comparte un acceso para poder consultar información de nosotros como el correo electrónico.

🔐 Existen unas pautas o proceso para hacer esta identificación de forma segura, lo que se conoce como Oauth.

Buenas a todos,

Hola comunidad,

Me preguntaba si sería posible usar algo como EnsLib.SQL.InboundAdapter con tablas en IRIS.

Esta biblioteca monitoriza cuándo se inserta un registro en una tabla de una base de datos externa, por lo que requiere un DSN para conectarse a dicha base de datos.

Mi objetivo es realizar una llamada a una API externa que tarda mucho tiempo, podría tardar casi una hora (o más) en completar sus procesos, pero no quiero bloquear el proceso principal.

Kong ofrece una herramienta de gestión de configuración de código abierto (escrita en Go), llamada decK, que significa declarative Kong en inglés.

Perfilando Documentos CCD con la Herramienta CCD Data Profiler de LEAD North
¿Alguna vez has abierto un CCD y te has encontrado con una pared de XML enredada? No estás solo. Aunque los CCD son un formato central para el intercambio de datos clínicos, son notoriamente densos, prolijos y poco amigables para la vista humana. Para los desarrolladores y analistas que intentan validar su estructura o extraer información significativa, navegar estos documentos puede sentirse más como arqueología que como ingeniería.

Con el lanzamiento de InterSystems IRIS Cloud SQL, recibimos cada vez más preguntas sobre cómo establecer conexiones seguras mediante JDBC y otras tecnologías de drivers.

Hola desarrolladores:

Al observar la avalancha de herramientas de desarrollo impulsadas por IA y al estilo vibe coding que han estado apareciendo últimamente casi cada mes, con funciones cada vez más emocionantes, me preguntaba si sería posible aprovecharlas con InterSystems IRIS. Al menos para construir un frontend. Y la respuesta es: ¡sí! Al menos con el enfoque que seguí en este ejemplo.

Aquí tenéis mi receta para crear la interfaz de usuario mediante prompts frente al backend de InterSystems IRIS:

1. Tened una API REST en el lado de IRIS, que refleje una especificación Open API (swagger).
2. Generad la interfaz de usuario con cualquier herramienta de vibe coding (por ejemplo, Lovable) y apuntad la interfaz al endpoint de la API REST.
3. ¡Y listo!

Aquí tenéis el resultado de mi propio experimento: una interfaz 100 % generada por prompts frente a la API REST de IRIS, que permite listar, crear, actualizar y eliminar entradas de una clase persistente (Open Exchange, código del frontend, vídeo).

¿Cómo es la receta en detalle?

Hace trece años, obtuve una doble titulación de grado en ingeniería eléctrica y matemáticas, y enseguida empecé a trabajar a tiempo completo en InterSystems sin utilizar ninguna de las dos. Una de mis experiencias académicas más memorables —y que más me revolvió el estómago— fue en Estadística II. En un examen, estaba resolviendo un problema de intervalo de confianza de dificultad moderada.

Estoy intentando validar el contenido de un XML contra un esquema XSD, para validar la estructura (nodos obligatorios, etc...)

Estoy intentando utilizar la clase Ens.Util.XML.Validator, como se sugiere en este post:

https://community.intersystems.com/post/validate-xml-message-against-xsd...

Pero al invocar al metodo ValidateStream, si en el schemaSpec le dejo el parametro vacio, simplemente valida que sea una estructura XML correcta.

A veces, los clientes necesitan una instancia pequeña de IRIS para hacer algo en la nube y luego apagarla, o necesitan cientos de contenedores (es decir, uno por usuario final o uno por interfaz) con cargas de trabajo pequeñas. Este ejercicio surgió para ver cuán pequeña podría ser una instancia de IRIS. Para este ejercicio, nos centramos en cuál es la menor cantidad de memoria que podemos configurar para una instancia de IRIS. ¿Conocéis todos los parámetros que afectan la memoria asignada por IRIS?

Cuando trabajáis con InterSystems IRIS, los desarrolladores y arquitectos de bases de datos a menudo se enfrentan a una decisión crítica: si usar SQL Dinámico o SQL Embebido para consultar y actualizar datos. Ambos métodos tienen sus propias fortalezas y casos de uso, pero comprender sus implicaciones en el rendimiento es esencial para tomar la decisión correcta. El tiempo de respuesta, una métrica clave en la evaluación del rendimiento de las aplicaciones, puede variar significativamente dependiendo del enfoque de SQL que utilicéis. El SQL Dinámico ofrece flexibilidad, ya que las consultas pueden construirse y ejecutarse en tiempo de ejecución, lo que lo hace ideal para escenarios con necesidades de consulta impredecibles o altamente variables. Por el contrario, el SQL Embebido enfatiza la estabilidad y eficiencia al integrar el código SQL directamente en la lógica de la aplicación, ofreciendo tiempos de respuesta optimizados para patrones de consulta predefinidos.

En este artículo, exploraré los tiempos de respuesta al usar estos dos tipos de SQL y cómo dependen de las diferentes estructuras de clases y del uso de parámetros. Para ello, voy a utilizar las siguientes clases del diagrama: