#InterSystems IRIS

Há um padrão com o qual já me deparei várias vezes em que preciso usar um arquivo ou pasta temporária e que ela seja limpa em algum momento mais tarde.

O natural aqui é seguir os padrões de "Robust Error Handling and Cleanup in ObjectScript" , usando um try/catch/pseudo-finally ou um objeto registrado para gerenciar a limpeza no destrutor. %Stream.File* também tem a propriedade RemoveOnClose, que vocês podem ativar… mas usem com cuidado, pois podem acabar excluindo acidentalmente um arquivo importante. Além disso, esse indicador é redefinido ao chamar %Save(), então será necessário configurá-lo novamente como 1 depois disso.

Mas existe um caso complicado: imaginem que vocês precisam que o arquivo temporário sobreviva em um nível superior da pilha. Por exemplo:

Se você olhar o arquivo values.yaml do Helm chart do IKO, você encontrará:

useIrisFsGroup: false 

Vamos detalhar o que isso é e em quais situações você pode querer configurá-lo como true.

FsGroup se refere ao grupo do sistema de arquivos.

As capacidades integradas de busca vetorial do InterSystems IRIS nos permitem pesquisar dados não estruturados e semiestruturados. Os dados são convertidos em vetores (também chamados de ‘embeddings’) e, em seguida, armazenados e indexados no InterSystems IRIS para busca semântica, geração aumentada de recuperação (RAG), análise de texto, motores de recomendação e outros casos de uso.

Esta é uma demonstração simples do IRIS sendo usado como um banco de dados vetorial e de busca por similaridade no IRIS.

Pré-requisitos:

Se você quiser saber se já existe uma classe sobre um determinado tópico fazendo uma simples pergunta em linguagem natural, isso agora é possível. Baixe e execute a aplicação https://openexchange.intersystems.com/package/langchain-iris-tool para conhecer tudo sobre as classes do seu projeto em um chat.

Neste artigo, vamos discutir todas as ferramentas de depuração incluídas no Microsoft Visual Studio Code.

O que será abordado:

• Breakpoints
• Janela de observação (Watch window)
• Call Stack

Vamos começar aprendendo sobre os requisitos para depuração!

Pré-requisitos

Existem dois plugins (extensões) para depuração de ObjectScript:

O primeiro faz parte do InterSystems ObjectScript Extension Pack. O segundo é Serenji, um plugin independente que fornece um editor, gerenciador de arquivos e funcionalidades de depuração. Ambos os plugins podem ser instalados a partir da loja de plugins. Para ativar funcionalidades principais, o Serenji requer uma licença. Para este artigo, usaremos o InterSystems ObjectScript Extension Pack para reduzir a curva de aprendizado. Depois de dominar o básico, você pode considerar a compra de uma licença paga para o Serenji.

Olá, Comunidade! Com o fim de mais um ano incrível, gostaria de avisar sobre uma mudança que está por vir na extensão vscode-objectscript. Para reduzir o tamanho da extensão, simplificar a manutenção e melhorar a usabilidade, a InterSystems planeja remover algumas configurações pouco utilizadas. Nossos dados indicam que menos de 2% dos usuários alteram essas configurações em relação aos valores padrão. No entanto, antes de finalizar a remoção, gostaria de dar aos usuários dessas configurações a oportunidade de explicar por que elas não deveriam ser removidas.

Um dos recursos mais recentes do .Net Core 10 com C# 14 são os aplicativos baseados em arquivo. Este recurso permite que você execute código C# em um arquivo .cs simples, sem a necessidade de criar uma solution, um projeto ou qualquer uma das estruturas relacionadas.

Por exemplo, você pode criar um arquivo script.cs usando o bloco de notas com o seguinte conteúdo:

Temos o prazer de anunciar o Programa de Acesso Antecipado para Modelos Personalizados do IntegratedML, um novo e poderoso recurso que estará disponível no IRIS 2026.1!

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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Visão Geral

Esta versão introduz o FHIR Server 2025.10.0, oferecendo a mais recente conformidade com os padrões e melhorias de desempenho. Também aprimora o processo de atualização do Health Connect Cloud (HCC) para maior confiabilidade e adiciona nova flexibilidade ao Network Connect por meio do suporte a listas de prefixos em configurações de VPN.

Novos Recursos e Melhorias

Pessoal, segue Classe para validar CNPJ alfanumérico Receita Federal, que entra em vigor a partir de julho de 2026.

link: CNPJ Alfanumérico — Receita Federal