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.

También verifiqué los espacios libres de cada base de datos por si compactar y truncar podrían liberar algún espacio importante, pero no era el caso.

(imagen

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.

Entonces, necesitamos personalizar el

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.

<foreach name='Origenes activos' property='context.FeedOrigenes'

Tal como sucede con otros tipos de Host, en ciertos casos de uso nos conviene personalizar el comportamiento de algún Business Operation (BO) de caja. En este caso, tomaré de ejemplo el siguiente EnsLib.REST.GenericOperation

En principio, el caso de uso era un simple Pass Through de una petición HTTPRest, por lo que se decidió usar tanto el BS y el BO core de IRIS para reenviarlo. Sin embargo, el destino de esta petición, necesitaba algunos Header por defecto, que no proporcionaba el request original.

Para efectos del ejemplo, añadiré estos Header a través de un BO personalizado.

Siempre que se trabaja con el repositorio FHIR,  se tiene que interactuar con lógica de negocio propia de la institución donde se instala.

Surgió una regla bastante simple, para efectos de demostración, que consiste en validar la existencia de un paciente en el repositorio, aún si es una petición que contiene un Patient Resource enviado vía método POST, lo cuál por definición del estándar FHIR, corresponde a un Create Patient. Las actualizaciones de cualquier recurso FHIR se realizan a través del método HTTP UPDATE, sin embargo podría suceder que por error se nos envíe una petición POST y se

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.

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.

¡Hola Comunidad!

En este artículo hablaré sobre las pruebas y la depuración de las aplicaciones web de Caché (principalmente REST) con herramientas externas. La segunda parte trata sobre las herramientas de Caché.

Usted escribió el código del lado del servidor y quiere probarlo con un cliente, o ya tiene una aplicación web pero no funciona. Aquí es donde entra la depuración. En este artículo abarcaré desde las herramientas más fáciles de utilizar (el navegador), hasta las más completas (el analizador de paquetes), pero primero conversemos un poco sobre los errores más comunes y cómo pueden resolverse.

¡Hola a tod@s!

En este artículo me gustaría destacar la importancia de utilizar el Tiempo Universal Coordinado (UTC) para el registro del horario en todos los sistemas y aplicaciones. Especialmente si está desarrollando aplicaciones con un alcance mundial.

Quienes trabajen en ENSEMBLE sabrán que cualquier registro del horario se guarda como la hora correspondiente al UTC.

¡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.

Encontrar el controlador JDBC de Caché en archivos JAR

El archivo JAR que contiene el controlador JDBC de Caché se

¡Hola a tod@s!

Como saben, el visualizador de mensajes puede reenviar mensajes, pero no es adecuado para reenviar un gran número de estos (más de 100). Para ello, deben utilizar un código Caché Object Script como el siguiente:

¡Hola a tod@s!

La tarea de administrar documentos de Office (documentos docx, tablas xlsx y presentaciones pptx), es bastante complicada. En este artículo se ofrece una manera para analizar, crear y editar documentos usando únicamente XSLT y ZIP.

¿Por qué? docx es el formato más popular para documentos, por lo que la habilidad para generar y analizar este formato siempre puede ser de utilidad.

Como todos sabemos, IRIS Database / Caché es un motor de base de datos que efectúa muchas tareas dentro de sí misma. Sin embargo, ¿qué puede hacer cuando necesita tener acceso a una base de datos externa? Una opción es utilizar el SQL Gateway en Caché mediante un conector JDBC. En este artículo, mi objetivo es responder las siguientes preguntas con el fin de ayudarle a que se familiarice con la tecnología y que resuelva algunos de los más problemascomunes.