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Bernardo Linarez · Nov 22, 2021 Lectura de 4 min
Streams en trazas de interoperabilidad

Hace algún tiempo, empecé a recibir alertas de consumo excesivo de espacio en el sistema de archivos (filesystem) de un cliente, cuya solución utiliza la capa de interoperabilidad (IRIS / Ensemble) de manera masiva.

Me percaté que las bases de datos que crecían eran las dedicadas a la interoperabilidad, mas no la base de datos operacional de la solución, por tanto había que revisar los mensajes de las diferentes integraciones presentes.

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Mas de una vez nos ha sucedido que requerimos añadir algún comportamiento a algún Bussiness Service core (tal como viene "de caja").

En este caso puntual, tomaré de ejemplo el BS EnsLib.RecordMap.Service.FileService, el cual nos permite leer un archivo (normalmente un csv) desde una carpeta configurable. A veces sucede que el archivo que estamos leyendo es muy grande, y por tanto contiene muchas filas, y nuestra lógica requiera saber exactamente cuando se termino de procesar y además generar un evento que incluso sea procesado por algún Host personalizado.

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Bernardo Linarez · Nov 22, 2021 Lectura de 3 min
CALL asíncronicas dinámicas y sentencia SYNC

En algún momento, puede surgir la necesidad de llamar (sentencia CALL en BPL) de manera dinámica, porque hay mucha lógica de negocio compartida por distintos orígenes de datos, que da pie a que esa lógica se comparta y no se individualice cada llamada (CALL).

Esto tiene ventajas a nivel de mantenimiento de la lógica definida, catch de errores y administrar los hilos de ejecución de manera centralizada.

Entonces lo normal es que se defina una sentencia FOREACH que ejecute la sentencia CALL según cada ítem que se necesite.

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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.

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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 a tod@s!

El Portal de Administración del Sistema Caché incluye una potente herramienta de consultas en SQL basada en la web, aunque para algunas aplicaciones lo más conveniente es utilizar un cliente dedicado SQL que esté instalado en la PC del usuario.

SQuirreL SQL es un conocido cliente SQL de código abierto construido en Java, que utiliza JDBC para conectarse a un DBMS. Como tal, podemos configurar SQuirreL para que se conecte a Caché usando el controlador JDBC en Caché.

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