Atualizado em 26/04/14

Antes de começar a desenvolver com o InterSystems IRIS, você precisa de uma instalação local ou em servidor funcionando. Este guia mostra como baixar a distribuição e instalar o IRIS no Windows de forma direta, focando nas etapas e decisões que realmente importam em um ambiente de desenvolvimento.

Vou abordar onde obter a versão apropriada, quais pré-requisitos verificar antes da instalação e como executar o instalador na sua plataforma. O objetivo é proporcionar um ambiente limpo e utilizável com o mínimo de atrito, para que você possa seguir para a escrita de código, exploração da plataforma de dados e integração com suas ferramentas existentes.

Para baixar uma versão Community, leia este artigo: How to get InterSystems IRIS Community Edition. Ele explica as diferentes formas de obter o InterSystems IRIS Community Edition, destacando opções para ambientes locais, conteinerizados e baseados em nuvem. Também mostra como usar o Docker para baixar e executar rapidamente uma instância IRIS pronta para uso. Você também pode aprender como implantar o IRIS na nuvem por meio de marketplaces como AWS para evitar uma instalação local. O mais importante aqui é que este guia mostra como baixar um kit de instalação a partir do InterSystems Evaluation Service e selecionar a versão e a plataforma corretas.

    O tutorial publicado recentemente "Introduction to InterSystems Data Studio" me inspirou a conhecer esse produto. E acho que é uma visão bem interessante de como gerenciar um data fabric sem precisar mergulhar em códigos complexos. Ele permite conectar silos de dados distintos, transformar esses dados por meio de pipelines automatizados e carregá-los em um ambiente unificado para análise. Por isso, decidi escrever um exemplo prático de como utilizá-lo. Basicamente, vou guiar você pelo tutorial caso não tenha tempo de fazê-lo por conta própria. Embora eu sugira fortemente que você faça o tutorial — ele traz muitas informações úteis.

    Para ver como funciona, me coloquei no papel de um administrador do sistema, fazendo o login com as credenciais fornecidas para explorar a interface. O layout é focado em alguns pilares centrais: definir a origem dos dados (sources), catalogar sua estrutura e criar "recipes" (receitas) automatizadas para movê-los para a produção.

    E o primeiríssimo passo é estabelecer uma conexão com os meus dados. 

Contexto

Por diversos motivos, os usuários podem desejar montar um volume persistente em dois ou mais pods distribuídos por múltiplas zonas de disponibilidade. Um desses casos de uso é disponibilizar dados armazenados fora do IRIS para ambos os membros do espelhamento (mirror) em caso de failover.

Para quem não esteve no READY na semana passada, vocês podem ter perdido o anúncio empolgante de que o Early Access Program (EAP) do AI Hub está oficialmente aberto. Ele foi anunciado durante uma demonstração incrível do @Benjamin De Boe e do @Jeff Fried. Recomendo fortemente assistir a essa demo assim que a gravação for liberada! Eu tive a oportunidade de mexer no AI Hub com antecedência e achei que seria legal compartilhar uma introdução com a comunidade.

Olá a todos. 

Após tentar executar métodos Python no Docker intersystemsdc/irishealth-community, que agora não permite executar nenhum método com Python, decidi deixar essa versão e começar a trabalhar com o [containers.intersystems.com/intersystems/iris-community](https://containers.intersystems.com/intersystems/iris-community). 

Neste ambiente os métodos Python funcionam, o que já foi um passo bem grande. Estou tentando importar minhas bibliotecas com pip install -r requirements.txt

Como mencionado no artigo anterior, é possível configurar a forma como você deseja que suas coleções sejam armazenadas e consultadas em SQL.

Para configurar isso, você precisará utilizar os seguintes parâmetros e configurações de campo:

Durante meu trabalho com clientes, e também acompanhando discussões, frequentemente encontrei a pergunta, explícita ou implícita: o que são essas “GLOBAIS"?

Vou tentar explicar a história para contextualizar melhor o assunto.

Você pode notar que, ao atualizar para o IRIS For Health da versão 2024.1 para 2024.2+ (2025.1, 2026.1, etc.), onde você acessava anteriormente seu Portal FHIR, agora você está recebendo “Not Found”.

Bem-vindo ao próximo capítulo da minha série sobre CI/CD, onde discutimos possíveis abordagens para o desenvolvimento de software com tecnologias InterSystems e GitLab.

Hoje quero compartilhar algumas abordagens que podem reduzir o tempo de compilação (especialmente se você estiver fazendo compilação incremental/diferencial em vez de um build completo).

Flags e qualificadores do compilador

O carregamento e a compilação do código são afetados por uma variedade de flags e qualificadores.

Caso você esteja planejando implantar o IRIS for Health, ou qualquer um dos nossos produtos conteinerizados, via IKO no OpenShift, gostaria de compartilhar alguns dos obstáculos que tivemos que superar.

Como em qualquer instalação baseada no IKO, primeiro precisamos implantar o próprio IKO.

Se um dos seus pacotes no OEX receber uma avaliação, você será notificado pelo OEX apenas sobre o SEU próprio pacote.
A classificação reflete a experiência do avaliador com o estado encontrado no momento da avaliação. 
Ela funciona como uma espécie de “snapshot” e pode ter mudado desde então.   
As avaliações feitas por outros membros da comunidade são marcadas com * na última coluna.

IRIS Audio Query é uma aplicação full-stack que transforma áudio em uma base de conhecimento pesquisável.

Estrutura do projeto

community/
├── app/                   # FastAPI backend application
├── baml_client/           # Generated BAML client code
├── baml_src/              # BAML configuration files
├── interop/               # IRIS interoperability components
├── iris/                  # IRIS class definitions
├── models/                # Data models and schemas
├── twelvelabs_client/     # TwelveLabs API client
├── ui/                    # React frontend application
├── main.py                # FastAPI application entry point
└── settings.py            # IRIS interoperability entry point

    Olá a todos! 👋
    Estou animado em compartilhar o projeto que enviei para o atual InterSystems .Net, Java, Python, and JavaScript Contest — ele se chama IRIStool and Data Manager, e você pode encontrá-lo no InterSystems Open Exchange e na minha página do GitHub.

Introdução

Se você já se perguntou como depurar algumas requisições que estão sendo feitas para ou a partir do IRIS, aqui vai um pequeno tutorial sobre como fazer isso.

Durante um projeto complexo, normalmente você recebe as especificações e implementa a comunicação entre o IRIS e outros sistemas com base nelas. Mas do papel para o mundo real geralmente existe uma grande diferença, e você precisa entender por que está recebendo um erro em um parâmetro, em um cabeçalho, por que não está recebendo os dados e assim por diante.

Recentemente, uma pergunta na Comunidade foi feita por @Vermon Ferre sobre como armazenar dados de classes herdadas em globals diferentes. Então, decidi simular o seguinte comportamento: criei uma superclasse chamada Article.MainClass e duas subclasses, Article.Class1 e Article.Class2. Por padrão, quando cada classe estende %Persistent, o IRIS cria estruturas de armazenamento independentes para elas. Isso funcionará conforme o esperado se a primeira classe na lista de superclasses for %Persistent. Mas isso também significa que, se houver parâmetros na classe principal, eles serão perdidos, porque apenas os parâmetros da primeira classe da lista são herdados.

Ao desenvolver aplicações Python com o InterSystems IRIS, você pode rapidamente acabar com vários contextos de execução:

• Python iniciado diretamente pelo IRIS com Embedded Python;
• um processo python3 comum que carrega as bibliotecas Embedded Python de uma instalação local do IRIS;
• uma aplicação Python externa que se conecta ao IRIS através do driver nativo oficial.

Esses três casos são úteis, mas eles não se comportam exatamente da mesma forma para imports, configuração do sistema, APIs de objetos e acesso SQL.

Olá, Comunidade,  

Qual é a maneira mais eficiente e segura em termos de memória para obter os nomes dos índices corrompidos em tabelas muito grandes, a fim de reconstruí-los? O problema é que, se um índice possui milhões de linhas corrompidas, o array .errors do %ValidateIndices cresce demais e lança um erro .

Redoc é uma solução de código aberto capaz de renderizar especificações de API em OpenAPI 2.0 ou 3.0+ como portais web muito bonitos e funcionais. Atualmente, para ter algo semelhante, precisamos da extensão ZPM SwaggerUI ou instalar o IAM (InterSystems API Manager) e configurar o Portal do Desenvolvedor do IAM. Agora, a comunidade tem mais uma opção: iris-redoc. Essa solução instala um aplicativo web na sua instância IRIS que usa o Redoc para apresentar um portal web elegante para suas APIs REST.

I'm learning about Productions in InterSystems IRIS and I understand the basic roles of Business Service, Business Process and Business Operation. But I still get confused about where exactly to put certain logic. For example, if I need to validate a message before routing it, should that validation live in the Business Service or at the beginning of the Business Process? What's the recommended practice?

Olá a todos os estimados membros da comunidade de desenvolvedores InterSystems em espanhol!

Embora eu consulte frequentemente a comunidade de desenvolvedores e ocasionalmente tenha deixado alguma pergunta aqui, este será o meu primeiro artigo, e que melhor ocasião para fazê-lo do que participando no 3º concurso de artigos técnicos.

O tópico que abordarei neste artigo são as diferentes ferramentas que o InterSystems IRIS nos fornece para otimizar tanto os bancos de dados quanto as consultas que executamos, bem como os novos tipos de armazenamento e dados.

Recentemente comecei a usar o Cursor/VSCode com um container IRIS para desenvolvimento, em vez do Studio/Terminal.

Percebi que sempre que uso o %G (ou seja, praticamente o tempo todo), ao sair do %G, a janela do terminal simplesmente fecha, em vez de me retornar ao prompt do namespace habitual.
O %G também não mantém o histórico de comandos como acontece no terminal antigo, então sou obrigado a redigitar constantemente cada referência de global.

Alguém encontrou uma solução para isso? É um problema relativamente pequeno no geral, mas consome tempo e é irritante.

Os globals do InterSystems IRIS são um dos principais pontos fortes da plataforma: eles armazenam dados hierárquicos em uma estrutura direta, ordenada e eficiente. Mas ao trabalhar com Python, manipular globals às vezes pode parecer mais próximo de uma API de baixo nível do que dos hábitos naturais da linguagem.

O projeto iris-global-reference fornece uma camada Python sobre os globals do IRIS. Seu objetivo é simples: tornar o acesso aos globals mais legível, mais idiomático e mais fácil de integrar em código Python moderno, sem esconder o modelo hierárquico subjacente.

Estamos muito entusiamados em lançar um novo recurso do CCR com tecnologia de IA que deve ajudar nossos usuários a economizar tempo e evitar chamadas para o Suporte. Hoje estamos apresentando o novo resumo gerado por IA do CCR Transport Log Analyst (ou CTLA). O objetivo do CTLA é fornecer uma análise de erros que ocorreram no Transport Log de um CCR específico, e orientar o usuário sobre quais etapas podem ser tomadas para corrigir a situação, além do que poderia ter sido feito para evitá-la desde o início.

1. VS Code versão 1.60.0 ou superior

2. Instale as 3 extensões abaixo

   

3. Ctrl + Shift + P para mostrar todos os comandos

4. InterSystems: Connect to Server (Conectar ao Servidor)

5. Insira os detalhes da conexão 

   IP: localhost

        Porta: 52773

       Escolha o método de conexão global e http

       Insira o nome de usuário e a senha do Portal de Administração da InterSystems

       Captura de tela de uma conexão bem-sucedida:

Entrada do #North American Demo Showcase . 

>>Responda a pergunta abaixo para participar do sorteio!

⏯️ Health Galaxy: Habilitando IA em Aplicações de Saúde 

O Health Galaxy cria um ponto de acesso com IA sobre qualquer servidor FHIR, trazendo a área da saúde para o futuro da inteligência artificial, uma realidade que já chegou a muitos outros setores.

• Acesso via IA: O Health Galaxy oferece aos agentes de IA um único gateway para qualquer sistema de saúde, permitindo que eles consultem dados de pacientes, agendem consultas e verifiquem planos de saúde automaticamente, sem necessidade de intervenção humana manual.
• Facilidade de uso: Basta apontar para um endpoint FHIR existente, clicar em um botão, e o sistema gera automaticamente um endpoint MCP a partir do capability statement. 
• FHIR: Por utilizar FHIR, é possível aproveitar tanto as capacidades de armazenamento quanto as de troca de dados do InterSystems IRIS.

🗣 Apresentador: @Zelong Wang, Engenheiro de Vendas na InterSystems

Mais um passo nessa jornada: IrisCluster distribuído entre múltiplas nuvens e regiões com Mirroring + Disaster Recovery usando o Intersystems Kubernetes Operator (IKO) e Tailscale

Embora seja algo relativamente simples, quero ir multi-cloud com o IrisCluster distribuído por algumas razões — para demonstrar o poder do WireGuard quando ele fornece a rede para um IrisCluster devidamente zonificado, adicionando mais um papel de mirror na Amazon Web Services no datacenter da costa oeste dos Estados Unidos, em Oregon.

Olá Comunidade,

Aproveite o novo vídeo no canal InterSystems Developers no YouTube:

⏯ Obtendo Sucesso no Desenvolvimento em Python no InterSystems IRIS @ Ready 2025

Na sequência do anúncio da disponibilidade geral do JediSoft IRISsync®, quis mostrar como ele pode ajudar a evitar a divergência de configurações e garantir que seu failover esteja sempre pronto.

Ao gerenciar servidores de produção do InterSystems IRIS, até mesmo uma pequena alteração de configuração pode causar problemas significativos se não for replicada nos seus ambientes de espelhamento. Muitas vezes, essas diferenças passam despercebidas até que o ambiente de failover falhe.

Apresentando o iris-synthetic-data-gen

Hoje publiquei um novo pacote no Open Exchange para geração de dados sintéticos diretamente no IRIS.

Pode ser um processo frustrante encontrar datasets decentes quando você está tentando montar um aplicativo de demonstração. Talvez o dataset não seja tão importante, mas você ainda quer que ele pareça minimamente realista e com várias tabelas relacionadas que sejam utilizáveis diretamente no IRIS, com os elegantes joins implícitos usando ->