Introdução

Introdução

Na era digital moderna, garantir a segurança de aplicações, especialmente aquelas que manipulam dados sensíveis de saúde, é fundamental. A confidencialidade, integridade e disponibilidade desses dados são cruciais, exigindo medidas robustas de segurança. A autenticação de dois fatores (2FA) se destaca como uma melhoria crítica para proteger o acesso, adicionando uma camada extra de segurança além das senhas. Reconhecendo a importância dessa funcionalidade, a InterSystems oferece suporte integrado para 2FA em suas soluções de banco de dados. Este tutorial visa orientá-lo no processo de configuração da autenticação de dois fatores no ambiente InterSystems, garantindo que seus dados permaneçam seguros e acessíveis apenas para usuários autorizados.

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DNA Similarity and Classification é uma API REST utilizando a tecnologia InterSystems Vector Search para investigar semelhanças genéticas e classificar eficientemente sequências de DNA. Este é um aplicativo que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprimorado por recursos de pesquisa vetorial, para classificar famílias genéticas e identificar DNAs semelhantes conhecidos a partir de um DNA de entrada desconhecido.

Eu estava tentando encontrar uma solução para conceder aos clientes acesso anônimo a determinados endpoints de API e também proteger outros endpoints na minha API REST. No entanto, ao definir um Web App, você só pode proteger o aplicativo inteiro, e não partes específicas.

Olá, comunidade,

Neste artigo, vamos aprender sobre os tópicos listados abaixo:

Visão geral

A documentação online contém o tópico Defining and Using Class Queries (Definir e usar consultas de classe) para referência-

A personalização direta de procedimentos armazenados com ObjectScript tem sido útil para acessar o armazenamento NoSQL e as mensagens externas pela integração, para apresentar a saída em um formato tabular.

A maioria dos aplicativos transacionais tem um perfil de leitura/escrita (RW) de 70:30. No entanto, alguns casos especiais têm perfis de IO extremamente altos.

Realizei testes de IO de armazenamento na região da AWS ap-southeast-2 (Sydney) para simular os padrões de IO do banco de dados do IRIS e uma taxa de transferência semelhante a de um aplicativo com uma alta taxa de escrita.

Sejam todos bem-vindos!

Neste breve artigo, quero apresentar um exemplo de uso que vários de vocês que trabalham com o IRIS como back-end para seus web applications devem ter enfrentado mais de uma vez: como enviar um arquivo do front-end para o servidor.

Em geral, a maneira mais simples que encontrei de realizar essa tarefa é transformar o arquivo do front-end para o formato Base64 e fazer uma chamada POST para o servidor anexando o Base64 obtido a uma mensagem JSON onde é indicado o nome do arquivo em um parâmetro e os dados codificados em outro. Algo parecido com isto:

Como criar uma conexão ODBC no seu laptop Windows nativo para o IRIS em execução em uma VM Windows no mesmo computador, testar a conexão e extrair os dados do IRIS para o Excel.

Você sabia que pode obter dados JSON diretamente das suas tabelas SQL?

Vou apresentar duas funções SQL úteis que são usadas para recuperar dados JSON de consultas SQL - JSON_ARRAY e JSON_OBJECT.
Você pode usar essas funções na instrução SELECT com outros tipos de itens select, e elas podem ser especificadas em outros locais onde uma função SQL pode ser usada, como em uma cláusula WHERE

Olá Comunidade

Nesse artigo, vou introduzir minha aplicação irisChatGPT construída no LangChain Framework.

Primeiramente, vamos ter uma breve visão geral desse framework.

O mundo inteiro está falando sobre o ChatGPT e como as Large Language Models (LLMs - Grandes modelos de linguagem) se tornaram tão poderosas e tem performado além das expectativas, oferecendo conversas quase humanas. Isso é só o começo de como isso pode ser aplicado em qualquer empresa e qualquer domínio!

Armazenamento em coluna é um dos mais novos oferecimentos do InterSystems IRIS. Diferente do armazenamento tradicional baseado em linhas, ele otimiza o processamento das queries ao guardados os dados em colunas ao invés de linhas, permitindo acesso mais rápido e retorno de informações relevantes.

Alguns artigos já foram escritos a respeito de quando ele deve ser usado para dar o melhor impulso ao sistema, como criar tabelas dessa maneira usando SQL.

CREATE TABLE table (column1 type1, column2 type2, column3 type3) WITH STORAGETYPE = COLUMNAR  -- ex 1
CREATE TABLE table (column1 type1, column2 type2, column3 type3 WITH STORAGETYPE = COLUMNAR)  -- ex 2

e até testes de performance.

Como tudo o que sabemos, o InterSystems IRIS é uma DBMS (DataBase Management System - sistema de gerencialmento de base de dados) multi-modelo e dá acesso descomplicado ao mesmo registro usando acesso relacional e por objeto. Então a primeira parte está coberta por outros artigos, mas e a última?

Rubrica de perguntas frequentes da InterSystems

Para resolver o erro <PROTECT>, remova o atributo somente leitura do banco de dados da biblioteca de todo o sistema (IRISLIB para InterSystems IRIS, CACHELIB para Caché/Ensemble/HealthShare (baseado em Caché))

Quando terminar de importar a rotina, lembre-se de alterá-la novamente para somente leitura.

Fui desafiado a criar um aplicativo de bot do Azure que possa recuperar e publicar dados no IRIS for Health.

Os dados de um paciente já foram registrados no repositório FHIR do IRIS for Health.

O MRN do paciente é 1001. O nome dele é Taro Yamad. (em japonês: 山田 太郎)

Esse bot pode publicar novas leituras de oxímetro como um recurso de observação associado ao paciente.