WIN SQL é o editor usado pela maioria dos usuários. No entanto, não é possível fazer o download de grandes quantidades de dados usando o winsql . Então, escrevi um tutorial sobre como fazer a conexão com um novo editor baseado em Java chamado Squirrel SQL, que permite fazer o download ou exportar dados facilmente em excel ou qualquer outro formato. Também incluí um programa de conexão JDBC do Java para se conectar com um banco de dados do IRIS, particularmente um servidor de espelhamento/tolerante a falhas.
Outro dia, vi um artigo sobre o uso do pacote %ZEN ao trabalhar com JSON e decidi escrever um artigo descrevendo uma abordagem mais moderna. Recentemente, houve uma grande mudança no uso de %ZEN.Auxiliary.* para as classes JSON dedicadas. Isso permitiu o trabalho mais orgânico com JSONs.
Portanto, há basicamente 3 classes principais para trabalhar com o JSON:
%Library.DynamicObject - oferece uma maneira simples e eficiente de encapsular e trabalhar com documentos JSON padrão. Além disso, há outra possibilidade além de escrever o código habitual para criar a instância de uma classe desta maneira
set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()
É possível usar a seguinte sintaxe
set obj = {}
%Library.DynamicArray - oferece uma maneira simples e eficiente de encapsular e trabalhar com arrays JSON padrão. Com arrays, é possível usar a mesma abordagem com objetos, ou seja, você pode criar uma instância da classe
set array = ##class(%DynamicArray).%New()
Ou fazer isso usando colchetes []
set array = []
%JSON.Adaptor é uma maneira de mapear objetos do ObjectScript (registrado, serial ou persistente) para entidades dinâmicas ou texto JSON.
A InterSystems também lançou o IRIS como implantações em contêineres. Esta postagem demonstra como o InterSystems IRIS e os aplicativos que dependem do IRIS como um back-end podem ser empacotados em uma imagem e executados em outras máquinas em contêineres e como é simples fazer isso.
Um contêiner executa imagens que possuem todos os executáveis, código binário, bibliotecas e arquivos de configuração necessários. E as imagens podem ser movidas de uma máquina para outra, e um repositório de imagens como o Docker Hub pode simplificar esse processo.
Como observado no artigo anterior, a Native API possui algumas limitações. Portanto, fiz algumas pesquisas sobre uma interface mais semelhante a um terminal que me forneça acesso como um console ou o terminal IRIS para permitir meu $QUERY em um global e outros comandos úteis que não são suportados/mapeados na NativeAPI para ObjectScript.
As ferramentas básicas estão bem preparadas e disponíveis.
Em meus artigos anteriores, descrevi minha Extensão de Linha de Comando para NativeAPI. É claro que isso também está disponível para qualquer outro pacote NativeAPI. Portanto, criei este exemplo em Python como uma demonstração.
Sabemos que você entrou na Comunidade para se conectar com outras pessoas e fazer contatos ou para compartilhar seu conhecimento e fazer perguntas. Para tornar mais fácil para todos aprenderem um pouco mais uns sobre os outros, gostaríamos de pedir que preencham sua biografia e adicionem um pouco de informação sobre vocês.
Os modelos de linguagem grande estão causando alguns fenômenos nos últimos meses. É claro que eu também estava testando o ChatGPT no final de semana passado, para sondar se ele poderia ser um complemento para alguns chatbots de IA "tradicionais" baseados em BERT que eu estava inventando, ou simplesmente os eliminaria.
O InterSystems IRIS a partir da versão 2022.2 inclui uma funcionalidade reformulada para JSON web tokens (JWTs). Antes localizada no pacote da classe %OAuth2, a classe JWT, junto com as outras classes da Web JSON (JWCs), agora está em %Net.JSON. Essa migração ocorreu para modularizar as JWCs. Antes, eles estavam estreitamente ligados à implementação do framework OAuth 2.0. Agora, eles podem ser mantidos e usados separadamente.
Com o InterSystems IRIS 2022.2, apresentamos o armazenamento colunar como uma nova opção para a persistência das suas tabelas SQL do IRIS que pode otimizar suas consultas analíticas por ordem de magnitude. O recurso está marcado como experimental em 2022.2 e 2022.3, mas se tornará um recurso de produção totalmente compatível no próximo lançamento de 2023.1.
A documentação do produto e este vídeo introdutório já descrevem as diferenças entre o armazenamento em linhas, que ainda é o padrão no IRIS e é usado pela nossa base de clientes, e o armazenamento de tabela colunar, além de fornecer orientações de alta qualidade para a escolha do layout de armazenamento adequado para seu caso de uso. Neste artigo, vamos falar sobre esse tema e compartilhar algumas recomendações com base nos princípios de modelagem do setor, testes internos e feedback dos participantes do Programa de Acesso Antecipado.
Você pode definir páginas de erro individuais para as seguintes mensagens de erro/respostas de sistema do Web Gateway:
erro de servidor
servidor ocupado
servidor indisponível
tempo limite do servidor
conexão fechada
As configurações são feitas na tela de Gerenciamento do Web Gateway ([Management Portal] > [System Administration] > [Configuration] > [Web Gateway Management] > [Configuration] > [Default Parameters]).
Na seção Página de Erro do menu de Parâmetros Padrão, defina o nome do arquivo da página html a ser exibida ou o caminho (URL) para a qual redirecionar quando ocorrer um erro.
Transformações DTL e chamadas GetValueAt/SetValueAt em mensagens HL7 truncarão todos os campos com mais de 32 K. Para evitar isso, os métodos GetFieldStreamRaw e StoreFieldStreamRaw devem ser utilizados ao lidar com campos que possam ser maiores que 32K. OBX:5 é um exemplo frequente. Esses métodos têm algumas sutilezas e devem ser usados com cuidado.
Ao criar Business Hosts personalizados, muitas vezes é necessário adicionar propriedades à classe para configurações adicionais que serão usadas na inicialização ou operação do host. O próprio nome da propriedade nem sempre é muito descritivo, por isso é uma vantagem ter uma exibição de legenda personalizada com o campo.
Este projeto é um experimento em usar as APIs da OpenAI para responder prompts de usuários no domínio de saúde usando recursos FHIR e codificação em Python.
Olá, Criei este artigo inicialmente para demonstrar a usabilidade do Python dentro do Iris e sua funcionalidade, no código abaixo trago um exemplo de algo muito próximo que utilizamos para a solução de um problema, nele recebemos uma Global contendo um XML com mais de 7.000.000 de caractéres, onde fazemos as tratativas de limpeza, organização, conversão para um arquivo JSON e retornamos ele como resposta uma Global.
Class AXS.BP.Exemplo Extends (Ens.BusinessProcess, %XML.Adaptor) [ ClassType = persistent
Quantas vezes nos deparamos em reconstruir, copiar, colar adpatar, Businesss Operations que fazem chamadas para serviços REST, e apenas adaptamos uma ou outra parte do código final. Isso incomada e muito. Para resolver esse nosso incoveniente apresento para vocês Interopway REST, um conjunto de classes (um micro framework) que nos permite apenas adicionar o Business Operation à Production e utilizar.
Durante a pandemia de Covid-19 tornou-se evidente a necessidade de transformação digital na área da saúde e muito foi questionado sobre como aperfeiçoar processos, melhorar gestão de recursos, modernizar e humanizar os atendimentos ao paciente.
Temos o seguinte cenário, você trabalha em um laboratório, que até então atendia apenas exames realizados em uma região geográfica especifica, porém dentro de um curto espaço de tempo, percebe que seu negócio está expandindo para outras regiões, a demanda pela entrega dos resultados dos exames passa a não ser mais suportada pelo servidor principal, quedas e lentidões devido a alta repentina de solicitações, passam a ser mais frequentes e seus clientes passam a reclamar da indisponibilidade do sistema, como lidar com essa situação ?
Agora em 2023 eu completo 20 anos trabalhando com tecnologia, desenvolvendo sistemas, implementando, criando novas soluções e posso afirmar que trabalhar com tecnologia InterSystems fez e faz parte da minha vida. Afinal, foram 18 anos trabalhando todos os dias com essa tecnologia.
Comecei a trabalhar com o Caché 4, lá atrás em 2003, vivenciei as mudanças para o Caché 5, Caché e Ensemble 2008, 2010, 2012, 2014, 2017, 2018 e até finalmente chegarmos no InterSystems IRIS.
Eu estava querendo dedicar algum tempo para implementar alguma DLL ou algo que eu pudesse usar do Caché e finalmente tive uma pequena ideia, se você está interessado em poder produzir mensagens que são enviadas para o Kafka rapidamente, você é no lugar certo ;-)
Antes de lhe entregar a ficha com o que vamos ver, vou fazer um resumo para que você decida se tem interesse em ler o artigo.
Neste artigo vamos focar "apenas" na parte de produzir mensagens e enviá-las para Kafka: