Olá Comunidade,

Em 7 de dezembro de 2025, a Comunidade de Desenvolvedores da InterSystems comemorou oficialmente seu 10º aniversário! 🥳🎉

E agora, celebramos esta década de aprendizado, colaboração, resolução de problemas e avanço das tecnologias da InterSystems. Seja você um membro antigo ou recente, agradecemos suas contribuições, perguntas, ideias e apoio. Este marco pertence a todos vocês 💖 Vocês construíram esta comunidade e a transformaram no que ela é hoje, e somos verdadeiramente gratos!

Como parte da comemoração, convidamos vocês a participarem de um vídeo especial de aniversário. E vocês arrasaram! Agradecemos a todos que dedicaram um tempo para compartilhar suas mensagens, lembranças e palavras gentis.

https://www.youtube.com/embed/oYjP3a3u8Io
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O utilitário Load Data é uma excelente ferramenta para carregar dados de arquivos CSV/TXT para uma tabela SQL do IRIS, mas é necessário enviar o arquivo de destino para o servidor IRIS e escrever a instrução Load Data para ingerir o conteúdo do arquivo. Agora é possível selecionar um arquivo no VSCode, definir a tabela de destino e enviar a solicitação. O utilitário vscode-load-data enviará o arquivo para o servidor IRIS e executará o comando Load Data para você! Muito simples:

Olá Desenvolvedores,

Confira o novo vídeo no canal do YouTube da InterSystems Developers.

⏯ Inteligência Artificial Generativa no InterSystems Data Studio @ READY 2025

https://www.youtube.com/embed/OCGF-5kr4Xs
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Olá Comunidade!

Tenho o prazer de anunciar que, desde o início deste ano, publicamos muitos dos SDKs de cliente para InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health e Health Connect nos repositórios externos correspondentes (Maven, NuGet, npm e PyPI). Isso oferece muitos benefícios para você, como:

Olá!

A migração de dados costuma parecer uma simples "tarefa de mover dados de A para B" até você realmente fazê-lo. Na realidade, é um processo complexo que combina planejamento, validação, testes e precisão técnica.

Em vários projetos nos quais lidei com a migração de dados para um HIS (Sistema de Informação Hospitalar) que roda em IRIS (TrakCare), percebi que o sucesso é resultado de uma combinação de disciplina e automação.

Aqui estão alguns pontos que desejo destacar:

1. Comece com um Formato de Dados Definido.

Antes mesmo de abrir seu primeiro arquivo, certifique-se de que todos, especialmente os fornecedores de dados, entendam claramente o formato de dados exato que você espera. Definir modelos (templates) logo no início evita idas e vindas desnecessárias e retrabalho mais tarde.

Embora os formatos Excel ou CSV sejam comuns, eu pessoalmente sinto que usar um arquivo de texto delimitado por tabulação (.txt) para upload de dados é a melhor opção. É leve, consistente e evita problemas com vírgulas dentro de campos de texto.

PatID   DOB Gender  AdmDate
10001   2000-01-02  M   2025-10-01
10002   1998-01-05  F   2025-10-05
10005   1980-08-23  M   2025-10-15

Certifique-se de que os formatos de data fornecidos no arquivo estejam corretos e constantes em todo o arquivo, pois todos esses arquivos geralmente são convertidos de um arquivo Excel e um usuário básico de Excel pode cometer erros ao fornecer formatos de data incorretos. Formatos de data errados podem ser irritantes ao tentar converter para o formato $Horolog.

As arquiteturas de dados modernas utilizam soluções de captura, transformação, movimentação e carregamento de dados em tempo real para construir data lakes, data warehouses analíticos e repositórios de big data. Isso permite a análise de dados de diversas fontes sem impactar as operações que os utilizam. Para alcançar esse objetivo, é essencial estabelecer um fluxo de dados contínuo, escalável, elástico e robusto. O método mais comum para isso é a técnica de CDC (Change Data Capture). O CDC monitora a produção de pequenos conjuntos de dados, captura esses dados automaticamente e os entrega a um ou mais destinatários, incluindo repositórios de dados analíticos. O principal benefício é a eliminação do atraso D+1 na análise, já que os dados são detectados na origem assim que são produzidos e, posteriormente, replicados para o destino.

Este artigo demonstrará as duas fontes de dados mais comuns para cenários de CDC, tanto como origem quanto como destino. Para a origem dos dados, exploraremos o CDC em bancos de dados SQL e arquivos CSV. Para o destino dos dados, utilizaremos um banco de dados colunar (um cenário típico de banco de dados analítico de alto desempenho) e um tópico do Kafka (uma abordagem padrão para transmitir dados para a nuvem e/ou para vários consumidores de dados em tempo real).

Visão Breve

Este artigo fornecerá um exemplo para o seguinte cenário de interoperabilidade:

Olá Comunidade,

Confira o novo vídeo no canal do YouTube da InterSystems Developers:

⏯ Operações e escalabilidade com InterSystems IRIS - Do Zero ao Sucesso @ Ready 2025

https://www.youtube.com/embed/SDj8Ge59uJo
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Olá Comunidade,

Confira o vídeo no canal do YouTube da InterSystems Developers :

⏯ Utilizando o SerenityGPT para desenvolver uma Aplicação Middleware GenAI com InterSystems @ Ready 2025

https://www.youtube.com/embed/ZXULSWMmOD0
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O ObjectScript não inclui nenhum método embutido para anexar um array dinâmico JSON a outro. Aqui está um trecho de código que uso, que é equivalente ao método concat() do JavaScript.

Chame-o com qualquer número de argumentos para concatená-los em um novo array. Se um argumento for um array dinâmico, seus elementos serão adicionados. Caso contrário, o próprio argumento será adicionado.

Rubrica de FAQ da InterSystems

Ao exportar usando o método Export() da classe %Library.Global, se o formato de exportação (quarto argumento: OutputFormat) for definido como 7, "Block format/Caché block format (%GOF)", os globais mapeados não podem ser exportados (apenas os globais no banco de dados global padrão do namespace são exportados). Para exportar globais mapeados no formato "Block format/Caché block format (%GOF)", especifique o diretório do banco de dados para o qual você deseja mapeá-los no primeiro parâmetro de %Library.Global.Export().