Resumen de alertas

Detalle de las alertas

DP-439207 - Problema de análisis JSON Unicode en AIX

Se ha identificado un error en InterSystems IRIS 2024.3.0 en instancias AIX que afecta al análisis de cadenas JSON Unicode. El problema surge cuando usáis los métodos %FromJSON() o %FromJSONFile() para analizar cadenas que contienen caracteres con valores inferiores a $CHAR(256) seguidos de caracteres Unicode superiores a $CHAR(255). El proceso de conversión transforma incorrectamente los caracteres anteriores en $CHAR(0), lo que provoca una corrupción de datos silenciosa. Este problema solo afecta a la versión 2024.3 de AIX de los siguientes productos:

• InterSystems IRIS
• InterSystems IRIS for Health
• HealthShare® Health Connect

Evaluación de impacto

• Cuando esto ocurre, pueden almacenarse caracteres incorrectos en la base de datos o pasarse a interfaces sin generar errores.   El defecto se introdujo en IRIS 2024.3.0 y se ha resuelto con el parche DP-439207.   Flujos de trabajo afectados: Este problema solo ocurre en instalaciones Unicode que ejecutáis en AIX, afectando a aplicaciones que procesan datos que contienen una mezcla de caracteres ASCII y Unicode.

Resolución

• Si estáis usando InterSystems IRIS 2024.3.0 en instancias AIX, entonces deberíais actualizar a InterSystems IRIS 2025.1.0 lo antes posible.

Acciones requeridas por el cliente

1. Identificad los sistemas afectados:
   • Comprobad si estáis ejecutando InterSystems IRIS 2024.3.0 en una instancia AIX con bases de datos Unicode y una mezcla de caracteres Unicode y no Unicode.
2. Ruta de actualización:
   • Actualizad a InterSystems IRIS 2025.1.0 lo antes posible.

DP-439280 - Problemas con TensorFlow en contenedores de IntegratedML

Los clientes que usáis cualquiera de las siguientes versiones en contenedor de IRIS 2024.3 podéis encontrar errores durante el entrenamiento al utilizar IntegratedML.

Evaluación del impacto

• Los clientes que usáis IntegratedML en los contenedores de IRIS 2024.3 proporcionados por InterSystems experimentaréis fallos en el entrenamiento de modelos debido a problemas de compatibilidad con TensorFlow y las dependencias relacionadas.

Resolución

• Se recomienda a los clientes que deseáis usar IntegratedML con IRIS o IRIS for Health en contenedores que creéis vuestros propios contenedores siguiendo las indicaciones publicadas en la Developer Community.

Acciones requeridas por el cliente

• Para seguir utilizando IntegratedML con AutoML, los clientes debéis gestionar manualmente las dependencias utilizando el gestor de paquetes pip, tal como se ha descrito anteriormente. Esto asegura la compatibilidad y el correcto funcionamiento de los componentes de AutoML como scikit-learn dentro de vuestro entorno Python de IntegratedML.

Para más información: Si tenéis preguntas o necesitáis asistencia, contactad con el Centro de Respuesta Mundial de InterSystems (WRC).