A partir da versão 2021.2 do InterSystems IRIS é possível desenvolver serviços de backend, de integração e procedures de bancos de dados utilizando Python. A grande vantagem desta possibilidade é a redução na curva de aprendizado e a utilização de programadores especialistas na linguagem de programação que mais cresce no mundo.

Depois deste GitHub, vamos ver como o protocolo FIX pode ser facilmente implementado usando a IRIS e o Python.

Se você não tem muito tempo, foque na seção Envie uma Cotação antes do Pedido no final, que explica em alguns minutos como enviar uma Solicitação de Cotação seguido por uma Solicitação de Pedido, além de mostrar o resultado do servidor em menos de cinco cliques.

Experiência e feedback do curso on-line "Hands-On with InterSystems API Manager for Developers"

Com o meu conhecimento básico sobre o contêiner Docker e a API REST, queria tentar usar o InterSystems API Manager pela primeira vez para controlar APIs e microsserviços. Concluí esse curso online usando minha instância IRIS local como host (SO Windows) e o IAM em execução em uma VM Linux (convidado).

As vezes é necessário executar comandos do shell do sistema operacional host, onde se encontra seu programa ObjectScript, para acionar programas, serviços do sistema operacional, agendar crontasks, dentre outras atividades. Para isto, a linguagem possui um procedimento utilitário chamado $ZF(-100). Seu formato é:

Você já deve ter ouvido falar que, a partir das versões IRIS e HealthShare HealthConnect 2023.2, o Apache Server interno será removido da instalação padrão, então será necessário ter um servidor de aplicativos externo como Apache Server ou NGINX.

Neste artigo, procederei à instalação de um HealthShare HealthConnect 2023.1 para que funcione com um servidor Apache pré-instalado. Para isso usarei uma máquina virtual na qual instalei um Ubuntu 22.04.

Nesta série de artigos, quero apresentar e discutir várias abordagens possíveis para o desenvolvimento de software com tecnologias da InterSystems e do GitLab. Vou cobrir tópicos como:

• Git básico
• Fluxo Git (processo de desenvolvimento)
• Instalação do GitLab
• Fluxo de trabalho do GitLab
• Entrega contínua
• Instalação e configuração do GitLab
• CI/CD do GitLab
• Por que contêineres?
• Infraestrutura dos contêineres
• CD usando contêineres

No primeiro artigo, abordamos os fundamentos do Git, por que um entendimento de alto nível dos conceitos do Git é importante para o desenvolvimento de software moderno e como o Git pode ser usado para desenvolver software.

No segundo artigo, abordamos o fluxo de trabalho do GitLab: um processo inteiro do ciclo de vida do software e a entrega contínua.

No terceiro artigo, abordamos a instalação e configuração do GitLab e a conexão dos seus ambientes a ele

No quarto artigo, escrevemos uma configuração de CD.

No quinto artigo, falamos sobre contêineres e como (e por que) eles podem ser usados.

No sexto artigo, vamos discutir os principais componentes necessários para executar um pipeline de entrega contínua com contêineres e como eles trabalham juntos.

Neste artigo, criaremos a configuração de entrega contínua discutida nos artigos anteriores.

Bom dia, desenvolvedores!

O projeto "apptools-admin" não é apenas um conjunto de ferramentas para o administrador, mas uma plataforma para a criação rápida de um protótipo de qualquer solução.
Por exemplo, álbum de fotos, reprodutor de música e biblioteca pessoal, todos juntos em um design de baú de tesouro amigável.

Carregue http: // seu-host: sua-porta / apptoolsrest / a / infochest

Mude o caminho para seus arquivos de tesouro e comece a ver, ouvir ou ler de qualquer dispositivo conveniente: desktop, tablet ou smartphone.

Encontrei um caso de uso interessante do ObjectScript hoje com uma solução geral que gostaria de compartilhar.

Caso de uso:

Eu tenho uma matriz JSON (especificamente, no meu caso, uma matriz de problemas de Jira) que desejo agregar em alguns campos - digamos, categoria, prioridade e tipo de problema. Em seguida, desejo nivelar os agregados em uma lista simples com o total de cada um dos grupos. Claro, para a agregação, faz sentido usar uma matriz local na forma:

O FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) é o padrão mais utilizado pelo mercado para interoperar e armazenar dados em saúde. Trata-se de um padrão que mapeia dezenas de recursos de dados (Pacientes, Observações, Medicações, Diagnósticos, Alergias, Vacinas, Faturamento, Provedores de Saúde, Atendimentos, dentre outros) e seus relacionamentos (Medicações do Paciente, por exemplo). O acesso a todas estas estruturas de dados se dá pelo uso de APIs REST em formato JSON ou XML. A princípio, a maioria dos fornecedores de soluções FHIR, não disponibiliza acesso aos dados no formato SQL.

Conversando com um amigo especialista em Machine Learning @Renato Banzai , um dos pontos que ele me passou e que hoje é um dos grandes desafios de Machine Learning das corporações é realizar o deploy de modelos de ML/AI em produção.

A inteligência artificial generativa é a inteligência artificial capaz de gerar texto, imagens ou outros dados usando modelos generativos, muitas vezes em resposta a solicitações. Os modelos de IA generativa aprendem os padrões e a estrutura de seus dados de treinamento de entrada e, em seguida, geram novos dados com características semelhantes.

Quando se fala em tecnologia da informação nas instituições de saúde, principalmente nos hospitais e organizações de medicina diagnóstica, os CIO’s e a área de TI sabem muito bem que para que tudo funcione bem, é necessário que um número muito grande de sistemas e aplicações funcionem de maneira integrada.

Como todos nós sabemos, o InterSystems IRIS possui uma ampla gama de ferramentas para melhorar a escalabilidade dos sistemas de aplicação. Em particular, muito foi feito para facilitar o processamento paralelo de dados, incluindo o uso de paralelismo no processamento de consultas SQL e o recurso mais chamativo do IRIS: o sharding. No entanto, muitos desenvolvimentos maduros que começaram no Caché e foram transportados para o IRIS usam ativamente os recursos de multimodelos deste DBMS, que são entendidos como permitindo a coexistência de diferentes modelos de dados dentro de um único banco de dados. Por exemplo, o banco de dados HIS qMS contém modelos de dados semânticos relacionais (registros médicos eletrônicos), relacionais tradicionais (interação com PACS) e hierárquicos (dados de laboratório e integração com outros sistemas). A maioria dos modelos listados é implementada usando a ferramenta qWORD do SP.ARM (um mini-DBMS que é baseado no acesso direto a globais). Portanto, infelizmente, não é possível usar os novos recursos de processamento de consulta paralela para escalonamento, uma vez que essas consultas não usam o acesso IRIS SQL.

Enquanto isso, conforme o tamanho do banco de dados cresce, a maioria dos problemas inerentes a grandes bancos de dados relacionais tornam-se adequados para os não relacionais. Portanto, esse é o principal motivo pelo qual estamos interessados ​​no processamento paralelo de dados como uma das ferramentas que podem ser usadas para escalonamento.

Neste artigo, gostaria de discutir os aspectos do processamento paralelo de dados com os quais tenho lidado ao longo dos anos ao resolver tarefas que raramente são mencionadas em discussões sobre Big Data. Vou me concentrar na transformação tecnológica de bancos de dados, ou melhor, em tecnologias de transformação de bancos de dados.

O lançamento mais recente do Serenji apresenta nossa inovadora tecnologia gj :: locate. Era uma ferramenta autônoma que criamos originalmente para um concurso da Comunidade de Desenvolvedores no início deste ano, mas nós a incorporamos em nosso depurador após alguns ótimos comentários dos desenvolvedores.

Ele funciona navegando diretamente para a fonte de seus erros do lado do servidor em apenas alguns cliques - permitindo que você corrija os erros rapidamente sem a necessidade de contar linhas tediosas de código ... e sejamos realistas, quem tem tempo para que quando você está sob pressão para consertar esse bug?

É simples e fácil de usar:

1. Clique no painel gj :: locate na barra de status

2. Insira a mensagem de erro do ObjectScript ou a referência de linha de uma rotina class / .mac.

3. gj :: locate então faz o trabalho para você, levando-o diretamente para a linha correspondente em seu código-fonte.

Muito fácil ... e com tempo de sobra para fazer um café antes do prazo!

Abaixo há um link do vídeo que mostra isso em ação - diga-nos se você já tentou. Ou, se você estiver interessado em experimentá-lo, oferecemos uma licença de avaliação gratuita de 30 dias, apenas me mande uma mensagem através da Comunidade de Desenvolvedores ou envie um e-mail para info@georgejames.com.

Serenji 3.2.0 utilising gj::locate technology