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Olá Comunidade, Nosso primeiro Concurso de Criação de Artigo Técnico InterSystems chegou ao fim. Foram vários conteúdos super interessantes: 23 artigos incríveis 🔥 Um enorme obrigado a todos que participaram de nossa competição! E agora é chegada a hora de anunciar os ganhadores ..... curiosos? Conheçam os ganhadores do 1° Concurso de Criação de Artigo Técnico InterSystems e seus incríveis artigos: ⭐️ Premiação pelos Especialistas – Os ganhadores são selecionados por um grupo de Especialistas da InterSystems: 🥇 1° lugar: BILLIONS - Monetizing the InterSystems FHIR® Accelerator Service with Google Cloud's Apigee Edge escrito por @Ron.Sweeney1582 🥈 2° lugar: Learning Path for beginners escrito por @Yuri.Gomes 🥉 3° lugar: InterSystems IRIS REST Application Patterns escrito por @Yuri.Gomes ⭐️ Premiação da Comunidade – O ganhador é selecionado pelos membros da Comunidade de Desenvolvedores, sendo o artigo com a maior quantidade de likes: 🎉 Ganhador: Let's fight against the machines! escrito por @Henry.HamonPereira ⭐️ Conheçam também os autores que contribuíram com vários artigos para a competição: @Nigel.Salm5021: 3 artigos 🤩 @Francisco.López1549: 3 artigos 🤩 @Oliver.Wilms: 3 artigos 🤩 @Robert.Cemper1003: 2 artigos 🤩 @Yuri.Gomes: 2 artigos 🤩 Uau! E pela sua enorme contribuição gostaríamos de presentear estes autores com uma 🎁 Mochila Nike Utility Speed 🎁! ⭐️ E nossa congratulação final vai para todos os heróis que participaram no community.intersystems.com/contests/1: @Robert.Cemper1003 @Nigel.Salm5021 @Henrique.GonçalvesDias @Dmitry.Maslennikov @Francisco.López1549 @Herman.Slagman7521 @Sergei.Mihaylenko @Irene.Mikhaylova @Oliver.Wilms @Julian.Matthews7786 @Muhammad.Waseem @crys.su9670 MUITO OBRIGADO A TODOS! Vocês fizeram uma incrível contribuição para nossa Comunidade de Desenvolvedores! P.S. Os prêmios se encontram em produção agora. Entraremos em contato com os ganhadores quando eles estiverem prontos para despachar. Fiquem ligados! Então, Incrível nosso 1° Concurso de Criação de Artigo Técnico InterSystems, não é ? Mais uma vez obrigado a TODOS os participantes pela dedicação ao nosso 1° Concurso de Criação de Artigo Técnico InterSystems! O que vem por aí.....? Fiquem atentos às novidades de nosso próximo Concurso de Criação de Artigo Técnico InterSystems 😉

Olá Desenvolvedores! Aqui estão os bônus tecnológicos para o Concurso InterSystems IRIS Analytics que irão fornecer pontos extras na votação. Uso de Cubos do Adaptive Analytics (AtScale) - 4 pontosO InterSystems Adaptive Analytics fornece a opção de criar e utilizar cubos do AtScale em soluções analíticas. Você pode utilizar o servidor AtScale que disponibilizamos para o concurso (a URL e as credenciais podem ser obtidas através do Canal do Discord) para utilizar os cubos ou criar o seu próprio e conectar com seu servidor IRIS através de JDBC. A camada de visualização para sua solução analítica com o AtScale pode ser construída com o uso do Tableau, PowerBI, Excel ou Logi. Documentação, Documentação do AtScale Treinamento Uso do Tableau, PowerBI ou Logi - 3 pontos Ganhe 3 pontos criando a visualização de sua solução analítica utilizando o Tableau, PowerBI ou Logi - 3 pontos para cada. As visualizações podem ser criadas através de conexão direta com o servidor IRIS BI ou através de conexão com o AtScale. O Logi está disponível através da solução InterSystems Reports - você pode obter o composer no WRC InterSystems. Uma licença temporária pode ser obtida através do canal do discord. Documentação Treinamento Uso do InterSystems IRIS BI - 3 pontos O InterSystems IRIS Business Intelligence é uma funcionalidade do IRIS que lhes dá a opção de criar cubos de BI e tabelas dinâmicas utilizando os dados persistidos no IRIS e fornecer esta informação para usuários através de painéis interativos. Aprenda mais O modelo básico de iris-analytics contém exemplos de cubos, tabelas dinâmicas e painéis do IRIS BI. Aqui está um conjunto de exemplos de soluções construídas no IRIS BI: Exemplos de BI Covid19 analytics Analyze This Game of Throne Analytics Pivot Subscriptions Error Globals Analytics Criando soluções de InterSystems IRIS BI utilizando Docker & VSCode (vídeo em inglês) A liberdade de escolha na visualização: InterSystems BI (vídeo em inglês) InterSystems BI(DeepSee) Visão Geral (curso online) InterSystems BI(DeepSee) Introdução ao Analisador (curso online) Uso do InterSystems IRIS NLP (iKnow) - 3 pontos O InterSystems NLP, também conhecido por iKnow, é uma funcionalidade do InterSystems IRIS e uma biblioteca para Processamento de Linguagem Natural que identifica entidades e seu contexto semântico em textos em Inglês, Alemão, Francês, Espanhol, Português, Sueco, Russo, Ucraniano, Tcheco e Japonês. Aprenda mais sobre o InterSystems NLP no Open Exchange Exemplos: Navegador de Textos iKnow para Covid Exemplos de Aviação e mais. Utilize o iKnow para gerenciar seu dado não estruturado em sua solução analítica e ganhe 1 ponto de bônus. Uso de contêiner Docker - 2 pontos Sua aplicação ganhará um bônus 'contêiner Docker' se a mesma utilizar a plataforma InterSystems IRIS executando em um contêiner docker. Aqui está o modelo mais simples para iniciar a utilização. Implantação em Pacote ZPM - 2 pontos Você ganhará o bônus se você criar e publicar o pacote ZPM(Gerenciador de Pacotes ObjectScript) para sua aplicação Full-Stack de forma que ela possa ser implantada com o comando: zpm "install sua-solução-multi-modelo" no IRIS com o cliente ZPM instalado. cliente ZPM. Documentação. Teste Unitário - 2 pontos Aplicações que possuírem Teste Unitário para o código feito na plataforma InterSystems IRIS ganhará o bônus. Aprenda mais sobre o Teste Unitário para ObjectScript na Documentação e na Comunidade de Desenvolvedores. Demonstração Online de seu projeto - 3 pontosGanhe mais 3 pontos de bônus se você disponibilizar seu projeto na nuvem como uma demonstração online. Você pode utilizar este modelo ou qualquer outra opção de desenvolvimento. Exemplo. Aqui tem um vídeo em inglês de como utilizá-lo. Análise de qualidade do código zero bugs - 2 pontos Inclua a ação Github de qualidade de código para controle de código estático e faça com que sejam retornados 0 bugs para o ObjectScript. Artigo na Comunidade de Desenvolvedores - 2 pontos Poste um artigo na Comunidade de Desenvolvedores que descreva as funcionalidades de seu projeto. Ganhe 2 pontos para cada artigo. Traduções para outras línguas também funcionam. Vídeo no YouTube - 3 pontos Crie um vídeo no Youtube que demonstre seu produto em ação e ganhe 3 pontos de bônus para cada vídeo publicado. Esta lista de bônus está sujeita a alterações. Fiquem ligados!

Olá membros da Comunidade de Desenvolvedores, Como poderíamos tornar o Concurso de Criação de Artigo Técnico InterSystems melhor ainda? Queremos saber a opinião de você todos: tanto dos que participaram quanto dos que não conseguiram participar. Respondam por favor algumas questões para nos ajudar a tornar nosso concurso de escrita de artigos ainda melhor. 👉 Pesquisa de 2 minutos: Pesquisa do Concurso de Criação de Artigo Técnico InterSystems Ou se sentir mais a vontade, divida suas ideias e impressões no comentário desta postagem!!!

Function as a service (FaaS) é uma categoria de serviços de computação na nuvem que disponibiliza uma plataforma que permite que os clientes desenvolvam, executem e gerenciem as funcionalidades das aplicações sem que tenham a complexidade de construir e manter a infraestrutura tipicamente associada a se desenvolver e lançar um app. Construir uma aplicação seguindo este modelo é uma das formas de se alcançar uma arquitetura "serverless" e é tipicamente utilizada quando se constroem aplicações baseadas em microsserviços. Wikipedia FaaS é uma abordagem extremamente popular para se executar cargas de trabalho na nuvem, permitindo que os desenvolvedores mantenham o foco na escrita de códigos. Este artigo irá mostrar-lhe como implantar métodos do InterSystems IRIS na forma FaaS. Instale o Kubernetes Primeiramente, instale o Kubernetes 1.16. Existem vários guias disponíveis então eu não os copiarei aqui. Para que vocês saibam, estou usando o minicube. Com o minicube, para executar o kubernetes basta executar este comando: minikube start --kubernetes-versionv1.16.1 Instale o kubeless Em seguida vamos instalar o kubeless. O kubeless é um framework serverless nativo do Kubernetes que permite que você implante pequenos trechos de código sem se preocupar com as questões relacionadas a infraestrutura. Ele aproveita os recursos do Kubernetes para fornecer dimensionamento automático, roteamento de API, monitoramento, solução de problemas e muito mais. kubectl create ns kubeless kubectl create -f https://github.com/kubeless/kubeless/releases/download/v1.0.8/kubeless-v1.0.8.yaml kubectl get pods -n kubeless A saída deve ser algo assim: NAME READY STATUS RESTARTS AGEkubeless-controller-manager-666ffb749-26vhh 3/3 Running 0 83s Você também precisa instalar um cliente kubeless (na mesma instância onde estiver o kubectl). Você consegue ele aqui. A instalação no Linux é tão simples quanto: sudo install kubeless /usr/local/bin/kubeless Testar o kubeless Primeiramente vamos implantar uma função Python simples para verificar se o kubeless funciona. Crie o test.py: def hello(event, context): return event['data'] Para ler mais sobre funções no kubeless, verifique este documento, geralmente as funções aceitam dois argumentos - evento e contexto com estes dados: event: data: # Dados do evento foo: "bar" # Os dados são analisados como JSON quando solicitados event-id: "2ebb072eb24264f55b3fff" # ID do evento event-type: "application/json" # Tipo de conteúdo do evento event-time: "2009-11-10 23:00:00 +0000 UTC" # Timestamp da origem do evento event-namespace: "kafkatriggers.kubeless.io" # Emissor do evento extensions: # Parâmetros opcionais request: ... # Referência à requisição recebida response: ... # Referência à resposta que deverá ser enviada # (propriedades específicas dependerão da linguagem da função) context: function-name: "pubsub-nodejs" timeout: "180" runtime: "nodejs6" memory-limit: "128M" Agora podemos implantar nossa função "hello" especificando nosso arquivo com a função e um ambiente de tempo de execução: kubeless function deploy hello --runtime python3.7 --from-file test.py --handler test.hello kubeless function ls hello E vamos testá-lo: kubeless function call hello --data 'Hello world!' Você deverá receber Hello World! como resposta. Adicione a configuração IRIS A seguir precisamos adicionar um manipulador de funções InterSystems IRIS, para fazê-lo, abra a configuração do kubeless para editá-la: kubeless get-server-config kubectl get -n kubeless configmaps -o yaml > configmaps.yaml kubectl edit -n kubeless configmaps Adicione esta entrada no array de imagens de runtime e grave: {"ID": "iris","depName": "","fileNameSuffix": ".cls","versions": [{"images": [{"image": "eduard93/kubeless-iris-runtime:latest","phase": "runtime"}],"name": "iris2022.1","version": "2022.1"}]} Reinicie o controller do kubeless para que as alterações passem a funcionar. kubectl delete pod -n kubeless -l kubeless=controller Construa a função CRD IRIS e a publique Agora vamos escrever nossa primeira função no InterSystems IRIS: Class User.Test { ClassMethod hi(event, context) As %Status { if $isObject(event) { write event.Text + event.Text } else { write "HELLO FROM IRIS" } quit $$$OK } } Depois precisamos criar uma função CRD: Aqui está nosso modelo: function.yaml apiVersion: kubeless.io/v1beta1 kind: Function metadata: name: !name! namespace: default spec: runtime: iris2022.1 timeout: "180" handler: !handler! deps: "" function-content-type: text deployment: spec: template: spec: securityContext: runAsUser: 51773 runAsGroup: 51773 function: | E precisamos preencher: name: nome da função (para o kubeless) handler: classe.nome do método (para o InterSystems IRIS) function : adicione no final o corpo da função (não esqueça dos tabs!) Desta forma nossa CRD ficará assim: function_demo.yaml apiVersion: kubeless.io/v1beta1 kind: Function metadata: name: iris-demo namespace: default spec: runtime: iris2022.1 timeout: "180" handler: User_Test.hi deps: "" function-content-type: text deployment: spec: template: spec: securityContext: runAsUser: 51773 runAsGroup: 51773 function: | Class User.Test { ClassMethod hi(event, context) As %Status { if $isObject(event) { write event.Text + event.Text } else { write "HELLO FROM IRIS" } quit $$$OK } } Isso pode ser facilmente automatizado. No Linux execute: sed 's/!name!/iris-demo/; s/!handler!/User_Test.hi/' function.yaml > function_demo.yaml sed 's/^/ /' User.Test.cls >> function_demo.yaml E no Windows (PowerShell): Get-Content function.yaml | ForEach-Object { $_ -replace "!handler!", "User_Test.hi" -replace "!name!", "iris-demo" } | Set-Content function_demo.yaml " " + [string]((Get-Content User.Test.cls) -join "`r`n ") | Add-Content function_demo.yaml Agora precisamos publicar nossa CRD no kubeless: kubectl apply -f function_demo.yaml Testar a função IRIS Primeiramente, vamos ver se a função está implantada e pronta (pode levar alguns minutos na primeira vez): kubeless function ls E agora chame ela: kubeless function call iris-demo --data '{"Text":123}' Se você estiver usando o Windows, chame a função assim (será o mesmo para todas as outras chamadas, com aspas duplas escapadas): kubeless function call iris-demo --data '{\"Text\":123}' De qualquer forma, a resposta deverá ser 456 pois 123 é um número. Acesso HTTP O kubeless também disponibiliza acesso HTTP. Para testar, use o comando kubectl proxy: kubectl proxy -p 8081 Em seguida, envie esta requisição utilizando seu cliente preferido de APIs REST: GET http://localhost:8081/api/v1/namespaces/default/services/iris-demo:http-function-port/proxy/ {"Text":111} Aqui está como fica utilizando o Postman: Vamos agora publicar na internet. Existem duas abordagens. Preferencialmente configure o ingress conforme descrito aqui. Adicionalmente você pode corrigir o serviço da função: kubectl get svc kubectl patch svc iris-demo -p '{"spec": {"type": "LoadBalancer"}}' kubectl get svc Limpando Para remover uma chamada da função implantada: kubectl delete -f function_demo.yaml Conclusão Enquanto esta é sem dúvida uma prova de conceito e não uma solução a nível de produção, esta abordagem demonstra que é possível executar cargas de trabalho do InterSystems IRIS utilizando a abordagem serverless FaaS. Links Minicube Kubeless InterSystems IRIS runtime

Olá Desenvolvedores, Estamos muito animados em fazer este anúncio de que a InterSystems será patrocinador Platinum do Hacking Health Camp - uma grande conferência profissional de HealthTech e também um hackathon, que acontecerá in-loco em Estrasburgo, França, no período de 25 a 27 de Março de 2022. No dia 08 de Março de 2022 @Guillaume.Rongier7183 fará um webinar "Como o FHIR pode ajudá-lo a desenvolver suas aplicações de saúde" (Webinar em Francês). Registre-se aqui. No hackathon, a InterSystems disponibilizará um desafio para os hackers relacionado a utilização dos serviços na nuvem FHIR da InterSystems. Saiba mais no site oficial e junte-se a nós pessoalmente na França!

Olá Desenvolvedores! Aqui estão os bônus tecnológicos para o Concurso Programação de Inteligência Artificial InterSystems que irão garantir pontos extras a seus projetos durante a votação. Uso do IntegratedML - 4 pontos Utilize o IntegratedML da InterSystems em sua solução de IA/ML. Aqui está o modelo que o utiliza. Se certifique de que a versão da plataforma de dados InterSystems IRIS que você está utilizando não seja anterior a 2021. As imagens mais recentes do IntegratedML com ZPM são: intersystemsdc/iris-ml-community:2021.1.0.215.0-zpm intersystemsdc/irishealth-ml-community:2021.1.0.215.0-zpm Utilização do R Gateway e do Python gateway - 4 pontos A versão 2021 da plataforma de dados InterSystems IRIS possui duas novas funcionalidades - O gateway para R e o gateway para Python. Aqui está o modelo de como utilizar o gateway para R. E aqui uma pequena demosntração de como utilizá-lo. Uso do Python Incorporado - 4 pontos O Python Incorporado é uma nova funcionalidade da plataforma de dados InterSystems IRIS que lhe dá a opção de utilizar o python como "cidadão de primeira classe" no desenvolvimento da lógica de de negócio no backend com as classes InterSystems. Pequena demonstração do Python Incorporado. O Python Incorporado pode ser utilizado através de imagens sob demanda que são disponibilizadas através do Programa de Acesso Antecipado InterSystems (EAP). Você pode solicitar a participação no programa enviando mensagem para python-interest@intersystems.com. Aqui está o pacote de modelo de como utilizar o Python Incorporado utilizando a implantação via ZPM. Não se esqueça de alterar a imagem do modelo pela imagem que você receberá após solicitar a participação no Programa de Acesso Antecipado InterSystems. Uso de PMML - 4 pontos O PMML - Predictive Modelling Markup Language (formato de intercâmbio de modelos preditivos baseado em XML) pode ser utilizado para construir soluções de IA/ML com a plataforma de dados InterSystems IRIS. Veja mais na documentação. Aqui você encontra um exemplo de como utilizar o PMML no Open Exchange. Uso de contêiner Docker - 2 pontos A sua aplicação ganhará o bônus 'contêiner Docker' se ela utilizar a plataforma de dados InterSystems IRIS em um contêiner docker. Aqui está o modelo mais simples para se utilizar. Implantação com Pacote ZPM - 2 pontos Você ganhará este bônus se você construir e publicar o pacote ZPM(ObjectScript Package Manager) de sua aplicação Full-Stack de forma que ele possa ser implantado através do comando abaixo: zpm "install sua-solução-multi-modelo" em uma plataforma de dados InterSystems IRIS com o cliente ZPM instalado. Documentação do cliente ZPM. Teste Unitário - 2 pontos Aplicações que possuírem Teste Unitário para o código InterSystems IRIS ganharão este bônus. Aprenda mais sobre Teste Unitário para ObjectScript na Documentação e na Comunidade de Desenvolvedores. Demonstração Online de seu Projeto - 3 pontosGanhe 3 pontos de bônus a mais se você disponibilizar seu projeto na nuvem como uma demonstração online. Você pode utilizar este modelo ou qualquer outra forma de implantação. Exemplo. Aqui você encontra o vídeo de como utilizá-lo. Análise de Qualidade de Código com zero defeitos - 2 pontos Inclua a ação do Github de qualidade de código para controle de código estático e faça a mesma retornar 0 erros para o código ObjectScript de sua solução. Artigo na Comunidade de Desenvolvedores - 2 pontos Faça uma postagem de um artigo na Comunidade de Desenvolvedores que descreva as funcionalidades de seu projeto. Ganhe 2 pontos para cada artigo. Traduções para diferentes idiomas também valem !!! Vídeo no YouTube - 3 pontos Faça um vídeo no Youtube que demonstre sua solução funcionando e ganhe 3 pontos. Esta lista de bônus está sujeita a alterações. Fiquem ligados!

Olá Comunidade, É um enorme prazer convidá-los para o encontro online com os ganhadores do Concurso de Programação de Inteligência Artificial InterSystems! Data & Horário: Sexta-Feira, 30 de Julho de 2021, 12:00 horário de Brasília O que lhe espera neste Encontro Virtual? A biografia de nossos ganhadores. Pequenas demonstrações de suas aplicações. Uma discussão aberta sobre as tecnologias utilizadas, perguntas e respostas e os planos para os próximos concursos. Nossos palestrantes: @José.Pereira, Desenvolvedor de BI na Shift Consultoria e Sistemas Ltda @Henrique.GonçalvesDias, Especialista em Gerenciamento de Sistemas / Administrador de Bancos de Dados, Tribunal Federal de São Paulo @Oleh.Dontsov, Desenvolvedor Full Stack, Tax Sketches SRO @Aleksandr.Kalinin6636, Engenheiro de Programa na LLC "Escape" @Renato.Banzai, Engenheiro Coordenador de Machine Learning no Itaú Unibanco @Evgeny.Shvarov, Gerente do Ecossistema para Desenvolvedores na InterSystems @Thomas.Dyar, Especialista de Produto - Machine Learning Vocês também terão a oportunidade de tirar suas dúvidas com nossos desenvolvedores neste webinar especial. Nós ficaremos muito felizes em poder conversar com vocês em nosso Encontro Virtual! ➡️ REGISTRE-SE HOJE!

Olá Comunidade Foi publicado um novo vídeo em nosso canal InterSystems Developers no YouTube: ⏯ Melhores Práticas para o InterSystems API Manager Aprenda como configurar seus serviços e rotas para alcançar o potencial completo do InterSystems API Manager (IAM) e como usar efetivamente os espaços de trabalho. Veja um exemplo de um bom fluxo de trabalho para arquivos de especificações Open API e aprenda sobre configurações de Alta Disponibilidade. 🗣 Apresentador: @Stefan.Wittmann, Gerente de Produto, InterSystems Aproveitem e fiquem ligados!

Olá Comunidade, Esta é a hora de mostrar sua paixão pela Comunidade de Desenvolvedores InterSystems! Estamos muito orgulhosos de anunciar que o Global Masters da InterSystems é finalista para o Prêmio Influitive BAMMIE de Comunidade Mais Apaixonada🤩🤩🤩 Certamente isso se deve a vocês, nossos participantes atuantes e dedicados! ENTRETANTO, para ganharmos, precisamos ainda ganhar mais votos que os outros finalistas - por isso, precisamos de seus votos! 🚀 POR FAVOR clique em "Vocês têm meu voto (You've got my vote)" > neste desafio < Vote todos os dias até 9 de Dezembro para mostrar que temos a comunidade mais engajada! Vamos GANHAR juntos! Faltam 3 dias! Vídeo de Olga :)

A plataforma de dados InterSystems IRIS © agora apresenta suporte nativo completo para Python, liberando o poder da linguagem de programação mais popular do mundo para criar aplicativos de missão crítica com uso intensivo de dados. https://www.intersystems.com/news-events/news/news-item/embedded-python-intersystems-iris-data-platform/ Essa decisão estratégica leva em consideração vários fatores: A grande escala no uso de Python dentro das corporações Python passou ser a um padrão de fato para desenvolvimento de modelos de Machine Learning (ML) A grande oferta e demanda de programadores Python. A seguir iremos explorar esses pontos. O crescimento do Python Em vários artigos e publicações na internet é possível averiguar o crescimento explosivo do uso de Python nas grandes corporações. Para citar apenas algumas referências: https://www.finextra.com/blogposting/21401/python-the-programming-and-development-language-of-the-future https://www.siliconrepublic.com/careers/python-most-in-demand-coding-language-2022 https://canaltech.com.br/mercado/saiba-por-que-a-linguagem-python-sera-a-mais-exigida-no-mercado-em-2022-204935/ O gráfico abaixo mostra o aumento da demanda por programadores em Python. Para os programadores independentes, Python oferece um grande ecossistema de desenvolvedores e “peer-support” (algo como suporte solidário) onde desenvolvedores menos experientes podem contar com a sabedoria e experiência de uma comunidade de milhões de desenvolvedores. Além disso, existem milhares de bibliotecas de funções analíticas e de ML que aceleram o desenvolvimento de modelos de ML: TensorFlow, NumPy, Ramp, Matplotlib, e Pandas para citar apenas algumas. Esses são alguns dos motivos que tornaram Python tão popular entre os cientistas de dados, a ponto de superar o desenvolvimento de modelos em R. Um novo padrão para Machine Learning Os modelos analíticos e de Aprendizado de Máquina ou “Machine Learning” (ML) são baseados na criação de modelos de análise que precisam passar por um “treinamento”, que consiste em expor esse modelo a dados históricos e observar como o modelo de ML se comporta e se as conclusões do cientista da dados estão corretas ou não. Porém, um dos pontos mais importantes do ML, que muitas pessoas esquecem ou não levam em consideração, é a qualidade dos dados usados na etapa de treinamento. Um artigo recente trás esse ponto à luz: https://www-forbes-com.cdn.ampproject.org/c/s/www.forbes.com/sites/gilpress/2021/06/16/andrew-ng-launches-a-campaign-for-data-centric-ai/amp/ Esse artigo foi comentado por um dos grandes pensadores da nossa comunidade de tecnologia no Brasil: Cezar Taurion. https://www.linkedin.com/posts/ctaurion_andrew-ng-launches-a-campaign-for-data-centric-activity-6881660104656199680-EPPN/ E do post acima eu extraio o seguinte trecho: “(...) Hoje gasta-se, pelo menos 80% do tempo na preparação e limpeza dos dados para um sistema de ML ser treinado. Modelos com esse conceito tendem a apresentar resultados ruins quando os dados mudam, por exemplo, quando entrando em produção. (...)” O tempo e o esforço que as corporações dispendem preparando os dados para serem ingeridos nos modelos de ML é muito grande e é “preconceituoso”. O pré-conceito é fazer os dados se adequarem ao modelo, quando o correto seria o inverso. Os dados acumulados representam a vida como ela é, ou seja, a realidade. O uso de um “Smart Data Fabric”, onde os dados são tratados como cidadãos de primeira classe, permite que os dados sejam tratados, limpos e anonimizados sem perder a sua significância e a sua ligação com a realidade. Um dos grandes gargalos de processamento de modelos analíticos ou de ML, é a tempo necessário para preparar os dados, que residem num sistema de armazenamento de dados transacional, e levá-los para o sistema de processamento analítico. Os modelos analíticos requerem uma grande massa de dados e mesmo o tempo de transferência do resultado de uma query entre os dois sistemas, pode ser significativo. Um dos grandes apelos de se usar Python dentro do InterSystems IRIS© é conseguir rodar esses processos analíticos no servidor de banco de dados, eliminando a necessidade de transferir os dados do banco transacional para o servidor de processamento analítico. A partir da versão 2021.2 do InterSystems IRIS©, Python é uma das linguagens de desenvolvimento que rodam nativamente dentro do InterSystems IRIS©, que também permite o desenvolvimento em Java, .Net e ObjectScript©. Os modelos de ML que já existem podem ser portados para rodar no InterSystems IRIS, com poucas ou nenhuma adaptação, agilizando o desenvolvimento e a entrada em produção dos modelos de ML. InterSystems IRIS um banco de dados translítico ou HTAP O InterSystems IRIS© é um banco translítico, termo usado pelo Forrester Group para descrever um banco de dados que é capaz de executar operações transacionais tradicionais concomitantemente com operações analíticas, HTAP do inglês “Hybrid Transactional and Analytical Processing” é outro termo usado para descrever esse tipo de servidor. A figura acima mostra a arquitetura de um teste de ingestão transacional num ambiente translítico, esse teste de performance foi desenvolvido pela InterSystems e é auditado por uma consultoria externa para garantir a idoneidade dos resultados. Maiores detalhes do teste podem ser encontrados neste link: https://www.intersystems.com/speedtest Os resultados dos testes de performance HTAP mostram que o InterSystems IRIS© apresenta melhor performance, em comparação com outros bancos de dados, em um ambiente misto de ingestão de dados e tempo de resposta das queries. Os testes mostram que o InterSystems IRIS © tem performance entre 60% e 4860% melhor na ingestão de novos registros, enquanto os tempos de resposta das queries analíticas variam entre 170% e 5600% mais rápidas. No link acima, também é possível encontrar os procedimentos para executar o teste em seu próprio ambiente ou em uma nuvem como AWS. A natureza híbrida do InterSystems IRIS, permite que ele seja extremamente performático em ambientes de ML, e agora com a possibilidade de executar código em Python nativamente na plataforma, isso permite que os cientistas de dados executem os processos no servidor de dados ao invés de levar os dados para o servidor de processamento analítico. Além disso o InterSystems IRIS© suporta PMML (Predictive Model Markup Language) que permite que ele importe ou exporte modelos preditivos de Machine Learning, o que torna o InterSystems IRIS a plataforma ideal para a implementação de MLOps, ou Machine Learning Operations. MLOps implementa ferramentas para o gerenciamento do ciclo de vida completo de um modelo de ML: treinar o modelo, conduzir análise dos erros para identificar os tipos de dados nos quais o algoritmo apresenta baixa performance, conseguir mais dados via nova coleta ou conseguir marcações mais consistentes para os dados que foram detectados como ambíguos. E finalmente o teste em produção no mundo real, onde os novos dados são usados para refinar continuamente o modelo. Uma pesquisa recente aponta que um terço das organizações não monitoram rotineiramente ou retreinam seus modelos de ML para melhorar a performance. Novamente, o suporte ao Python dentro do InterSystems IRIS© alavanca e acelera este processo, tornando o InterSystems IRIS© a plataforma de dados ideal para projetos de ML que se alimentam de dados oriundos de um sistema transacional. Espero que este breve artigo tenha despertado o seu interesse no uso de Python com o InterSystems IRIS©, verdadeiramente um “Casamento Perfeito”!

Olá Comunidade, Participem do Webinar de Lançamento do 1º Concurso de Artigos Técnicos em Português da InterSystems dedicado ao nosso Concurso de Artigos em Português. Neste webinar, vocês terão uma visão geral de como funciona o concurso além de debatermos a respeito dos critérios de aceitação e pontuação dos artigos. Data & Horário: Quinta-feira, 24 de Março — 12:00 horário de Brasília Palestrantes: 🗣 @Angelo.Braga5765, Sales Engineer InterSystems🗣 @Rochael.Ribeiro, Sales Engineer Sênior. InterSystems🗣 @Danusa.Ferreira, Sales Engineer InterSystems Então, Ficaremos felizes em recebê-los em nosso webinar! ✅ JUNTE-SE AO WEBINAR DE LANÇAMENTO ou acompanhe pelo Youtube !!! Join now at https://us02web.zoom.us/j/9822194974?pwd=bnZBdFhCckZ6c0xOcW5GT1lLdnAvUT09 Or enjoy watching on YouTube: https://youtu.be/-AFECKl_XOo The recording of this webinar is available on our YouTube: ⏯ Webinar de Lançamento do 1º Concurso de Artigos Técnicos em Português da InterSystems Enjoy! ☺️

Olá Comunidade, Nosso 1º Concurso de Artigos Técnicos em Português da InterSystems chegou ao fim. Foram vários conteúdos super interessantes: 6 artigos incríveis 🔥 Um enorme obrigado a todos que participaram de nossa competição! E agora é chegada a hora de anunciar os ganhadores ..... curiosos? Conheçam os ganhadores do 1º Concurso de Artigos Técnicos em Português da InterSystems e seus incríveis artigos: ⭐️ Premiação pelos Especialistas – Os ganhadores são selecionados por um grupo de Especialistas da InterSystems: 🥇 1° lugar: Utilizando HealthShare para normalização de resultados de SARS-CoV-2/COVID-19 escrito por @Renan.Santos 🥈 2° lugar: Introdução à análise de dados com IRIS e Pandas escrito por @Henry.HamonPereira 🥉 3° lugar: HealthShare: criando o ecossistema de atendimento orientado a dados escrito por @Yuri Marx ⭐️ Premiação da Comunidade – O ganhador é selecionado pelos membros da Comunidade de Desenvolvedores, sendo o artigo com a maior quantidade de likes: 🎉 Ganhador: Utilizando HealthShare para normalização de resultados de SARS-CoV-2/COVID-19 escrito por @Renan.Santos ⭐️ Conheçam também o novo membro da comunidade e autor que contribuiu para a competição: @Julio.Esquerdo : 1 artigo 🤩 Uau! E pela sua contribuição gostaríamos de presentear todos os autores com uma 🎁 Garrafa Térmica da InterSystems 🎁! ⭐️ E nossa congratulação final vai para todos os heróis que participaram no concurso: @Renan.Santos @Henry.HamonPereira @Yuri Marx @Julio.Esquerdo MUITO OBRIGADO A TODOS! Vocês fizeram uma incrível contribuição para nossa Comunidade de Desenvolvedores! P.S. Os prêmios se encontram em produção agora. Entraremos em contato com os ganhadores quando eles estiverem prontos para despachar. Fiquem ligados! Então, Incrível nosso 1º Concurso de Artigos Técnicos em Português da InterSystems, não é ? Mais uma vez obrigado a TODOS os participantes pela dedicação ao nosso 1º Concurso de Artigos Técnicos em Português da InterSystems! O que vem por aí.....? Aguardem as novidades !!!! Que massa! Obrigado a todos que votaram (especialistas e comunidade) e aos colegas também que publicaram artigos tão ricos na nossa comunidade que vem crescendo!Espero sempre ajudar no possível Congratulations everyone!! You did a great job! 👏👏🎉🎉 Parabéns Renan, excelente artigo!  Parabéns @Renan.Santos, @Yuri.Gomes e @Julio.Esquerdo pelos incríveis artigos Parabéns a todos que participaram, seja publicando seus artigos ou votando ou comentando!!!! o nosso muito obrigado!!!!

Olá Comunidade, Não percam a oportunidade de conhecer os Ganhadores do 1º Concurso de Artigos Técnicos em Português da InterSystems ! Estaremos ao vivo com nossos ganhadores para que eles possam comentar sobre sua inspiração, como foi a experiência e os desafios encontrados durante o processo de elaboração dos artigos vencedores. Vai ser incrível !!! Os Ganhadores: @Renan Santos , CEO na isNew Tech @Henry Pereira , Analista de Sistemas na BPlus Tecnologia @Yuri Marx , Arquiteto de Software na YM Services O evento irá ocorrer no dia 05 de Maio às 13:00. INSCREVA-SE agora!

Olá Desenvolvedores! O InterSystems Grand Prix junta todas as funcionalidades chave das plataformas de dados InterSystems! Assim, nós os convidamos a utilizar as seguintes funcionalidades para que possam coletar bônus técnicos adicionais que os auxiliarão na conquista do prêmio! E aqui estão elas! InterSystems FHIR - 5 IntegratedML - 4 Interoperabilidade - 3 Production EXtension(PEX) - 4 Python Nativo - 5 Uso de Cubos do Adaptive Analytics (AtScale) - 4 Uso doTableau, PowerBI ou Logi - 3 InterSystems IRIS BI - 3 Uso de contêineres Docker - 2 Implantação utilizando Pacote ZPM - 2 Demonstração Online - 2 Teste Unitário - 2 Primeiro Artigo na Comunidade de Desenvolvedores - 2 Segundo Artigo na Comunidade de Desenvolvedores - 1 Validação no Code Quality - 1 Vídeo no YouTube - 3 InterSystems FHIR as a Service e IRIS For Health - 5 pontos Nós convidamos todos os desenvolvedores a construir uma nova aplicação ou testar uma já existente utilizando o Serviço Acelerador FHIR IRIS InterSystems (FHIRaaS). Realize seu acesso no portal, faça a implantação e inicie o uso do seu servidor InterSystems FHIR na AWS em sua aplicação para o concurso de programação. Você também pode construir uma aplicação FHIR utilizando o InterSystems IRIS for Health, na versão docker. Você pode utilizar o modelo IRIS-FHIR que prepara o servidor FHIR durante a construção da imagem docker. A documentação da FHIR API 4.0.1 pode ser encontrada aqui. Aprenda mais na documentação do InterSystems IRIS for Health. Uso do IntegratedML - 4 pontos 1. Utilize o IntegratedML da InterSystems na sua solução de AI/ML. Aqui está o modelo de utilização dele: modelo do IntegratedML InterSystems 2. Ferramentas de Importação de Dados: Assistente de Importação de Dados CSVGEN - Utilitário de importação de arquivos CSV CSVGEN-UI - Interface Web para o CSVGEN 3. Documentação: Utilizando o IntegratedML 4. Cursos online & vídeos: Aprenda a utilizar o IntegratedML no InterSystems IRIS Preparando seus dados para Machine Learning Modelagem Preditiva com as ferramentas de Machine Learning Guia de Recursos do IntegratedML Introdução ao IntegratedML Machine Learning com o IntegratedML & Data Robot Produções de Interoperabilidade com BPL ou DTL - 3 pontos Uma das funcionalidades chave das Produções de Interoperabilidade IRIS é um business process, que pode ser descrito utilizando o BPL (Linguagem de Processos de Negócio). Aprenda mais sobre o Business Processes na Documentação. A business rule é uma abordagem no-code/low-code para gerenciar a lógica de processamento em uma produção de interoperabilidade. No InterSystems IRIS você pode criar uma business rule visualmente ou através da representação em código ObjectScript. Você ganhará o bônus Business Process/Business Rule se você criar e utilizar um business process ou uma business rule em sua produção de interoperabilidade. Exemplo de Business Rule Aprenda mais sobre Business Rules na documentação Uso da Production EXtension (PEX) - 4 pontos A PEX é uma extensão para desenvolvimento de produções de interoperabilidade em Python, Java ou .NET. Você pode ganhar este bônus se utilizar PEX para desenvolver sua produção de interoperabilidade em Python, JAVA ou .NET. Demonstração de PEX. Aprenda mais sobre a PEX na Documentação. O InterSystems IRIS possui um módulo Python Pex que permite o desenvolvimento de produções de interoperabilidade InterSystems utilizando o Python. Use-o e ganhe 3 pontos extra de bônus. Você também pode utilizar o python.pex alternativo introduzido por Guillaume Ronguier utilizando Python Nativo. Python Nativo - 4 pontos Use o Python Nativo em sua aplicação e ganhe 4 pontos extra. Você precisará da versão 2021.2 ou superior do IRIS da InterSystems para isso. Uso de Cubos do Adaptive Analytics (AtScale) - 4 pontosO InterSystems Adaptive Analytics disponibiliza a opção de criar e utilizar cubos AtScale para soluções analíticas. Você pode utilizar o servidor AtScale que configuramos para o concurso (URL e credenciais podem ser obtidas através do Canal do Discord) para utilizar cubos ou criar novos para conectar ao seu servidor IRIS através de JDBC. A camada de visualização para sua solução analítica utilizando o AtScale pode ser construída com o Tableau, PowerBI, Excel ou Logi. Documentação, documentação AtScale Treinamento Uso de Tableau, PowerBI, Logi - 3 pontos Ganhe 3 pontos de bônus criando a visualização de sua solução analítica feito no Tableau, PowerBI ou Logi - 3 pontos por cada. A sua camada de visualização pode ser feita conectando diretamente em um servidor IRIS BI server ou através de conexão com o AtScale. Logi está disponível através da solução InterSystems Reports - você pode baixá-lo no WRC InterSystems. Uma licença temporária pode ser obtida através do Canal do Discord. Documentação Treinamento InterSystems IRIS BI - 3 pontos O InterSystems IRIS Business Intelligence é uma funcionalidade do IRIS que dá a opção de criar cubos de BI e tabelas dinâmicas utilizando dados persistentes no IRIS e disponibilizar esta informação para usuários através de painéis interativos. Aprenda mais O modelo básico iris-analytics contém exemplos de cubos, tabelas dinâmicas e painéis do IRIS BI. Aqui está um conjunto de exemplos de soluções utilizando o IRIS BI: Exemplos BI Covid19 analytics Analise Isso Game of Throne Analytics Subscrições Dinâmicas Error Globals Analytics Criando Soluções InterSystems IRIS BI Utilizando o Docker & VSCode (vídeo) A Liberdade de Escolha na Visualização: InterSystems BI (vídeo) Visão Geral do InterSystems BI(DeepSee) (curso online) Básico do Analisador do InterSystems BI(DeepSee) (curso online) Uso de contêineres Docker - 2 pontos A aplicação ganhará o bônus 'Uso de contêineres Docker' se utilizar a plataforma de dados InterSystems IRIS rodando em um contêiner docker. Aqui você encontra o modelo básico para iniciar seu desenvolvimento. Implantação usando o pacote ZPM - 2 pontos Você ganhará este bônus se você construir e publicar o pacote ZPM para sua aplicação Full Stack de forma que ela possa ser implantada com o comando: zpm "install your-full-stack-solution-name" na plataforma de dados IRIS com o cliente ZPM instalado. Documentação cliente ZPM. Demonstração Online de seu projeto - 2 pontosGanhe mais 2 pontos de bônus se você disponibilizar seu projeto na nuvem como uma demonstração online. Você pode utilizar este modelo ou qualquer outra opção de desenvolvimento. Exemplo. Aqui tem um vídeo em inglês de como utilizá-lo. Teste Unitário - 2 pontos Aplicações que tiverem realizado teste unitário para o código InterSystems IRIS ganharão este bônus. Aprenda mais sobre teste unitário para ObjectScript na Documentação e na Comunidade de Desenvolvedores. Artigo na Comunidade de Desenvolvedores - 2 pontos Poste um artigo na Comunidade de Desenvolvedores que descreva as funcionalidades de seu projeto. Ganhe 2 pontos pelo artigo. Segundo Artigo na Comunidade de Desenvolvedores - 1 ponto Você pode ganhar mais 1 ponto pelo segundo artigo ou tradução referente à aplicação. Mais do que dois artigos não lhe fornecerão mais pontos de bônus mas certamente trarão mais atenção a sua aplicação. Análise de qualidade do código zero bugs - 1 ponto Inclua a ação Github de qualidade de código para controle de código estático e faça com que sejam retornados 0 bugs para o ObjectScript. Vídeo no YouTube - 3 pontos Crie um vídeo no Youtube que demonstre seu produto em ação e ganhe 3 pontos de bônus para cada vídeo publicado. Esta lista de bônus está sujeita a alterações. Fiquem ligados! Boa sorte na competição!

Olá Comunidade, Veja como você pode desenvolver em Python e se conectar na plataforma de dados InterSystems IRIS® com PyODBC e API Nativa: ⏯ Utilizando o Python para se Conectar ao InterSystems IRIS Curtam o vídeo no Canal YouTube dos Desenvolvedores InterSystems e fiquem ligados!