As vezes é necessário executar comandos do shell do sistema operacional host, onde se encontra seu programa ObjectScript, para acionar programas, serviços do sistema operacional, agendar crontasks, dentre outras atividades. Para isto, a linguagem possui um procedimento utilitário chamado $ZF(-100). Seu formato é:

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:

O Visual Studio Code (VSCode) é o editor de código mais popular do mercado. Foi criado pela Microsoft e distribuído como um IDE gratuito. O VSCode suporta dezenas de linguagens de programação, incluindo ObjectScript, até 2018, Atelier (baseado no Eclipse). Foi considerado como uma das principais opções para desenvolver produtos InterSystems.

Da última vez, lançamos uma aplicação IRIS no Google Cloud usando seu serviço GKE.

E, embora criar um cluster manualmente (ou por meio do gcloud) seja fácil, a abordagem de Infraestrutura como Código (IaC) moderna recomenda que a descrição do cluster Kubernetes também seja armazenada no repositório como código. Como escrever este código é determinado pela ferramenta que é usada para IaC.

No caso do Google Cloud, existem várias opções, entre elas o Deployment Manager e o Terraform. As opiniões estão divididas quanto o que é melhor: se você quiser saber mais, leia este tópico no Reddit Opiniões sobre Terraform vs. Deployment Manager? e o artigo no Medium Comparando o GCP Deployment Manager e o Terraform.

Fala pessoal, beleza?

Como vocês exercitam sua criatividade? Como testam novas ideias?

Ao longo dos anos sempre pensei em criar coisas novas, modificar as existentes, experimentar, testar, quebrar (sempre acontece ), construir de novo, recomeçar.

Depois deste GitHub, vamos ver como o protocolo FIX pode ser facilmente implementado usando a IRIS e o Python.

Se você não tem muito tempo, foque na seção Envie uma Cotação antes do Pedido no final, que explica em alguns minutos como enviar uma Solicitação de Cotação seguido por uma Solicitação de Pedido, além de mostrar o resultado do servidor em menos de cinco cliques.

Além do IntelliJ IDEA, agora é possível configurar o SublimeText3 para poder compilar o código lá também. E o que você precisa é apenas do servidor de idioma que eu usei.

Como todos nós sabemos, o InterSystems IRIS possui uma ampla gama de ferramentas para melhorar a escalabilidade dos sistemas de aplicação. Em particular, muito foi feito para facilitar o processamento paralelo de dados, incluindo o uso de paralelismo no processamento de consultas SQL e o recurso mais chamativo do IRIS: o sharding. No entanto, muitos desenvolvimentos maduros que começaram no Caché e foram transportados para o IRIS usam ativamente os recursos de multimodelos deste DBMS, que são entendidos como permitindo a coexistência de diferentes modelos de dados dentro de um único banco de dados. Por exemplo, o banco de dados HIS qMS contém modelos de dados semânticos relacionais (registros médicos eletrônicos), relacionais tradicionais (interação com PACS) e hierárquicos (dados de laboratório e integração com outros sistemas). A maioria dos modelos listados é implementada usando a ferramenta qWORD do SP.ARM (um mini-DBMS que é baseado no acesso direto a globais). Portanto, infelizmente, não é possível usar os novos recursos de processamento de consulta paralela para escalonamento, uma vez que essas consultas não usam o acesso IRIS SQL.

Enquanto isso, conforme o tamanho do banco de dados cresce, a maioria dos problemas inerentes a grandes bancos de dados relacionais tornam-se adequados para os não relacionais. Portanto, esse é o principal motivo pelo qual estamos interessados ​​no processamento paralelo de dados como uma das ferramentas que podem ser usadas para escalonamento.

Neste artigo, gostaria de discutir os aspectos do processamento paralelo de dados com os quais tenho lidado ao longo dos anos ao resolver tarefas que raramente são mencionadas em discussões sobre Big Data. Vou me concentrar na transformação tecnológica de bancos de dados, ou melhor, em tecnologias de transformação de bancos de dados.

HealthShare Patient Index

Enterprise Master Patient Index - Este é o nome dado ao processo que faz com que os inúmeros cadastros e registros coletados dos vários sistemas das instituições e redes de saúde sejam identificados univocamente e interligados através de um identificador único por indivíduo.

A versão em PDF (quando você clicar no título do artigo, o link para o pdf é apresentado) permite clicar nos quadros e ir para o artigo. Aproveite!

Olá desenvolvedores!

Só quero compartilhar uma prática recomendada antiga, mas sempre relevante, sobre a alteração de namespaces @Dmitry Maslennikov compartilhada comigo (de novo).

Considere o método:

classmethod DoSomethingInSYS() as %Status

{

set sc=$$$OK

set ns=$namespace

zn "%SYS"

// try-catch in case there will be an error

try {

// do something, e.g. config change

}

catch {}

 zn ns    ; returning back to the namespace we came in the routine

return sc

}

E com o novo $namespace, o método pode ser reescrito como:

classmethod DoSomethingInSYS() as %Status

{

set sc=$$$OK

new $namespace

set $namespace="%SYS"

// do something

return sc

}

Então! A diferença é que não precisamos alterar o namespace manualmente, pois ele voltará automaticamente assim que retornarmos o método.

e não precisamos do try-catch (pelo menos para esse propósito) também.

Em primeiro lugar, o que é anonimização de dados?

De acordo com a Wikipedia:

O anonimização de dados é um tipo de higienização de informações cujo objetivo é a proteção da privacidade. É o processo de remoção de informações de identificação pessoal dos conjuntos de dados, para que as pessoas que os dados descrevem permaneçam anônimas.

A versão mais recente do Serenji se concentra na experiência de depuração. Agora você não só pode depurar no local, não importa onde esteja ou o que estiver fazendo, mas também adicionamos alguns recursos menores que tornarão a depuração mais direta.

• Executar e depurar CodeLenses - links clicáveis ​​acima de cada método de classe, procedimento, sub-rotina ou função extrínseca.
• Solicitação intuitiva de pontos de entrada e argumentos - ao depurar um método de classe, produzir, sub-rotina ou função extrínseca.
• Plano de fundo sombreado somente leitura - para diferenciar claramente entre documentos editáveis ​​e somente leitura.
• Saída do programa no console de depuração - a saída é mostrada no console de depuração.
• Comandos do Serenji nas árvores de namespace do Server Manager - permitindo que você inicie o Serenji por meio do Server Manager.

Saiba mais em nossas notas de lançamento aqui.

Seguindo um pacote do último concurso, encontrei um problema estranho.
Havia o requisito para instalar o jupyter-notebook.
Eu trabalho no Windows e havia algum Python antigo instalado.
Nenhuma grande surpresa: a instalação do jupyter-notebook falhou
Portanto, a versão mais recente do Python foi instalada rapidamente.