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Desde a versão 2021.1, o InterSystems IRIS começou a enviar com um ambiente de execução do python no kernel do motor. No entanto, não havia como instalar pacotes de dentro da instância. A principal vantagem do python é seu enorme ecossistema de pacotes. Com isso em mente, apresento meu projeto pessoal zpip, um wrapper de pip que pode ser chamado a partir do terminal iris.

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Olá, esta postagem foi escrita inicialmente para Caché. Em junho de 2023, finalmente a atualizei para IRIS. Se você está revisitando a postagem agora, a única mudança real foi a substituição do Caché pelo IRIS! Também atualizei os links para a documentação do IRIS e corrigi alguns erros de digitação e gramaticais. Aproveite :)

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Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.

1. iris-huggingface

Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.

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Artigo
· Dez. 6, 2023 2min de leitura
Truque de depuração com o SQL

Com certeza, você já se deparou com esta situação:

  • Há um bug em um Sistema que você não consegue reproduzir localmente
  • Você precisa executar algumas linhas na instância afetada
  • Você ganha acesso completo ao Portal de Gerenciamento de Sistemas
  • Mas não há terminal, console nem acesso com o Studio, Atelier ou VSCode
  • Como executar algumas linhas para teste ???
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Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop)  para o InterSystems IRIS SQL 

  • Destaque de sintaxe
  • Sugestões (tabelas, funções)
  • 20+ formatos de saída
  • Suporte ao stdin
  • Saída em arquivos 

Instale com o pip

pip install irissqlcli

Ou execute com o docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Conecte ao IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Command  | Shortcut          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Exit.                                                      |
| .mode    | \T                | Change the table format used to output results.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Append next result to an output file (overwrite using -o). |
| .schemas | \ds               | List schemas.                                              |
| .tables  | \dt [schema]      | List tables.                                               |
| \e       | \e                | Edit command with editor (uses $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Show this help.                                            |
| nopager  | \n                | Disable pager, print to stdout.                            |
| notee    | notee             | Stop writing results to an output file.                    |
| pager    | \P [command]      | Set PAGER. Print the query results via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Change prompt format.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Append all results to an output file (overwrite using -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

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csp-log-tutorial

Pré-requisitos

Confira se o git está instalado.

Criei uma pasta git dentro do diretório mgr do IRIS. Cliquei com o botão direito do mouse na pasta git e escolhi Git Bash Here no menu de contexto.

git clone https://github.com/oliverwilms/csp-log-tutorial.git

Clone meu repositório do GitHub csp-log-tutorial se quiser testar você mesmo.

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Artigo
· Dez. 4, 2023 9min de leitura
Como desenvolver no Tableau e PowerBI

Power BI

Conectando a uma origem de dados

Para conectar a AtScale, vamos usar o banco de dados do SQL Server Analysis Services. Vamos abri-lo no editor do Power Query. Para fazer isso, selecione Transform Data (Transformar dados) em Home.

Na janela exibida, acesse Home, abra New Source (Nova origem) e selecione Analysis Services.

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Com frequência, me pedem para avaliar dados de desempenho relacionados a aplicativos IRIS de clientes para entender se os recursos do sistema são sub ou superprovisionados.

Este exemplo recente é interessante, porque envolve um aplicativo que fez uma migração "lift and shift" de um grande aplicativo de banco de dados IRIS para a nuvem. AWS, no caso.

Um aprendizado importante é que, depois de migrar para a nuvem, os recursos podem ser dimensionados corretamente ao longo do tempo conforme necessário. Não é preciso comprar e provisionar infraestrutura local para o crescimento que você espera alcançar daqui a vários anos no futuro.

É necessário monitoramento contínuo. A taxa de transações do seu aplicativo mudará à medida que seu negócio e o próprio aplicativo ou o uso dele mudar. Isso alterará os requisitos de recursos do sistema. Planejadores também devem considerar picos sazonais na atividade. Claro, uma vantagem da nuvem é que os recursos podem ser aumentados ou reduzidos conforme necessário.

Para mais informações contextuais, há vários posts detalhados sobre AWS e IRIS na comunidade. Um bom ponto de partida é pesquisar "referência da AWS". Também adicionei alguns links úteis no final deste post.

Os serviços da AWS são como blocos de Lego: tamanhos e formatos diferentes podem ser combinados. Ignorei networking, segurança e preparação de uma VPC para este post. Foquei em dois dos componentes de blocos de Lego;
- Requisitos de computação.
- Requisitos de armazenamento.

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Olá, comunidade!

Acho que todo mundo deixa o código-fonte do projeto no repositório hoje em dia: Github, GitLab, bitbucket, etc. A mesma coisa para projetos do InterSystems IRIS , confira qualquer um no Open Exchange.

O que fazemos sempre que começamos ou continuamos a trabalhar com um determinado repositório usando a Plataformas de Dados InterSystems?

Precisamos de uma máquina do InterSystems IRIS local, bem como configurar o ambiente para o projeto e importar o código-fonte.

Portanto, todo desenvolvedor faz o seguinte:

  1. Verifica o código no repositório
  2. Instala/executa a instalação do IRIS local
  3. Cria um novo namespace/banco de dados para um projeto
  4. Importa o código nesse novo namespace
  5. Configura todo o ambiente rest
  6. Começa/continua a programar o projeto 

Se você "dockerizar" seu repositório, as linhas de etapas podem ser resumidas em 3 etapas:

  1. Verifica o código no repositório
  2. Executa o docker-compose build 
  3. Começa/continua a programar o projeto 

Aproveite - nada do trabalho manual das etapas 3, 4 e 5, que podem levar minutos e trazer dor de cabeça às vezes.

Você pode "dockerizar" (quase) qualquer repositório da InterSystems seguindo algumas etapas. Vamos lá!

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Criado por Daniel Kutac, Engenheiro de vendas, InterSystems

Aviso: se você ficar confuso com os URLs usados: a série original usou telas de uma máquina chamada dk-gs2016. As novas capturas de tela foram tiradas em uma máquina diferente. Você pode tratar o URL WIN-U9J96QBJSAG como se fosse o dk-gs2016 com segurança.

Parte 2. Servidor de autorização, servidor OpenID Connect

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Nesta série de artigos, quero apresentar e discutir várias abordagens possíveis para o desenvolvimento de software com tecnologias da InterSystems e do GitLab. Vou cobrir tópicos como:

  • Git básico
  • Fluxo Git (processo de desenvolvimento)
  • Instalação do GitLab
  • Fluxo de trabalho do GitLab
  • Entrega contínua
  • Instalação e configuração do GitLab
  • CI/CD do GitLab

No artigo anterior, abordamos os fundamentos do Git, por que um entendimento de alto nível dos conceitos do Git é importante para o desenvolvimento de software moderno e como o Git pode ser usado para desenvolver software. Ainda assim, nosso foco foi na parte da implementação do desenvolvimento de software, mas esta parte apresenta:

  • Fluxo de trabalho do GitLab — um processo completo do ciclo de vida do software, desde a ideia até o feedback do usuário
  • Entrega Contínua — uma abordagem de engenharia de software em que as equipes produzem software em ciclos curtos, garantindo que o software possa ser lançado de forma confiável a qualquer momento. Seu objetivo é construir, testar e lançar software com mais rapidez e frequência.
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Neste artigo iremos construir uma configuração IRIS de alta disponibilidade utilizando implantações Kubernetes com armazenamento persistente distribuído substituindo o "tradicional" espelhamento IRIS. Esta implantação será capaz de tolerar falhas relacionadas a infraestrutura como falhas em nós, armazenamento e de Zonas de Disponibilidade. A abordagem descrita reduz muito a complexidade da implantação em detrimento um objetivo de tempo de recuperação (RTO) ligeiramente estendido.

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Recentemente eu precisei gerar uma especificação Swagger a partir de classes persistentes e seriais, então estou publicando meu código (ainda incompleto - você ainda precisa resolver detalhes específicos do aplicativo mas é um começo). Ele está disponível aqui.

Digamos que você tem estas classes:

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