Oi comunidade,

Em um trabalho intenso de curadoria e qualidade de dados, a aplicação "health dataset" entrega os conjuntos de dados acima.

Esses conjuntos de dados podem ser utilizados no seu modelo ou aplicação de Machine Learning, AutoML e de aplicações analíticas. Veja mais detalhes aqui:

Instalação

1. Clone/git pull no repositório em qualquer diretório local

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Artigo
Yuri Marx · Jan. 25, 2021 2min de leitura
Geradores de Documentação Estática

Olá comunidade,

No passado, a documentação técnica do código-fonte e dos produtos de software era gerada em chm, arquivos pdf e geradores de documentação das próprias linguagens de programação. Essa abordagem antiga tinha as seguintes limitações:
1. Documentação desatualizada;
2. Documentação não interativa e de difícil consulta;
3. Layout sem resposta, não amigável e não aderente ao HTML;
4. Incapacidade de customizar o layout da documentação;
5. Incapacidade de ter documentação HTML 5 online e offline.
6. Falta de suporte de Markdown.

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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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As tecnologias da InterSystems são conhecidas por seus bancos de dados de alto desempenho, que suportam os sistemas e operações de muitas organizações. No entanto, um ingrediente chave para esse sucesso é a qualidade e a facilidade de manutenção de seu código.

A qualidade do código pode afetar tudo, desde a velocidade e facilidade de corrigir bugs e fazer melhorias, até o desempenho geral de sua organização e sua capacidade de chegar à frente no mercado.

Ao garantir que seu código seja sustentável, você pode reduzir aproximadamente 75% dos custos do ciclo de vida do sistema *. É por isso que, na George James Software, as soluções que construímos são sempre diretas e escritas em código de alta qualidade - porque sabemos que essa base sólida pode impactar positivamente o resto da sua organização.

Com um sistema que pode ser mantido, você pode reduzir a manutenção geral, pois qualquer problema que ocorra é significativamente mais rápido de identificar e corrigir. Isso significa que você está livre para alocar tempo e orçamento para melhorias, permitindo que você obtenha o máximo valor de suas aplicações e, em última análise, dê um melhor suporte à sua organização.

Fique atento às nossas próximas postagens sobre como é um sistema sustentável e as ferramentas que podem ajudá-lo a manter seu código sustentável, a fim de ajudá-lo a reduzir esses custos de manutenção.

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Tempo estimado de leitura: 6 minutos

Olá a todos,

Fui apresentado ao TDD há quase 9 anos e imediatamente me apaixonei por ele.
Hoje em dia se tornou muito popular, mas, infelizmente, vejo que muitas empresas não o utilizam. Além disso, muitos desenvolvedores nem sabem o que é exatamente ou como usá-lo, principalmente iniciantes.

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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.

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Neste artigo eu gostaria de falar sobre a abordagem de especificação primeiro (spec-first) para o desenvolvimento de APIs REST.

Embora o desenvolvimento de API REST com código primeiro (code-first) tradicional seja assim:

  • Escrever o código
  • Habilitando-o com REST
  • Documentando-o (como uma API REST)

A especificação primeiro (spec-first) segue os mesmos passo, mas ao contrário. Começamos com uma especificação, também usando-a como documentação, geramos uma aplicação REST padrão a partir dela e, finalmente, escrevemos alguma lógica de negócios.

Isso é vantajoso porque:

  • Você sempre tem uma documentação relevante e útil para desenvolvedores externos ou front-end que desejam usar sua API REST
  • A especificação criada em OAS (Swagger) pode ser importada em uma variedade de ferramentas permitindo edição, geração de cliente, gerenciamento de API, teste de unidade e automação ou simplificação de muitas outras tarefas
  • Arquitetura de API aprimorada. Na abordagem de código primeiro (code-first), a API é desenvolvida método a método então um desenvolvedor pode facilmente perder o controle da arquitetura geral da API, no entanto, com a especificação primeiro (spec-first), o desenvolvedor é forçado a interagir com uma API a partir da posição de um consumidor de API, o que geralmente ajuda no design de uma arquitetura melhor da API.
  • Desenvolvimento mais rápido - como todo código padrão é gerado automaticamente, você não terá que escrevê-lo, tudo o que resta é desenvolver a lógica de negócios.
  • Loops de feedback mais rápidos - os consumidores podem obter uma visão da API imediatamente e podem oferecer sugestões com mais facilidade, simplesmente modificando as especificações
    Vamos desenvolver nossa API em uma abordagem de especificação primeiro!
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Imagine que você queira ver o que a tecnologia InterSystems pode oferecer em termos de análise de dados. Você estudou a teoria e agora quer um pouco de prática. Felizmente, a InterSystems oferece um projeto que contém alguns bons exemplos: Samples BI. Comece com o arquivo README, pulando qualquer coisa associada ao Docker, e vá direto para a instalação passo a passo. Inicie uma instância virtual, instale o IRIS lá, siga as instruções para instalar o Samples BI e, a seguir, impressione o chefe com belos gráficos e tabelas. Por enquanto, tudo bem.

Inevitavelmente, porém, você precisará fazer alterações.

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Introdução

Recentemente, a InterSystems concluiu uma comparação de desempenho e escalabilidade da IRIS for Health 2020.1, cujo foco foi a interoperabilidade do HL7 versão 2. Este artigo descreve a taxa de transferência observada para diversas cargas de trabalho e também apresenta diretrizes de configuração geral e dimensionamento para sistemas nos quais a IRIS for Health é usada como um mecanismo de interoperabilidade para as mensagens do HL7v2.

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Artigo
Ron Sweeney · Fev. 10, 2021 7min de leitura
API Nativa IRIS para Python na AWS Lambda

Se você está procurando uma maneira inteligente de integrar sua solução IRIS no ecossistema Amazon Web Services, aplicativos sem servidor ou script python baseado em boto3, usar a API Nativa IRIS para Python pode ser o caminho a seguir. Até que você precise obter ou definir algo no IRIS, você não tem que ir muito longe com uma implementação em produção para fazer sua aplicação funcionar de um maneira incrível, então, espero que você encontre valor neste artigo e construa algo que seja importante para outros ou somente para você, pois ambos são igualmente válidos.

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Este exemplo demonstra a diferença de quando você acessa globais diretamente do
Embedded Python (ePy) comparado com o ObjectScript nativo (ISOS).

Para tornar este demo operacional, eu inicio 2 jobs em background, que irão escrever
sequencialmente na global dedicada. Um método de controle comum dispara uma execução síncrona.
De forma similar, outro método stop & view irá interromper o fluxo de dados.

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Artigo
Gabriel Vellasq... · Mar. 22, 2021 6min de leitura
Proteja sua API REST aplicando OWASP Top 10

Olá comunidade,

Você sabia sobre OWASP e os dez principais riscos de segurança de aplicativos da Web para sua API da Web ou aplicativos da Web?

OWASP é uma fundação comunitária criada para nos ajudar a melhorar a segurança de aplicativos / APIs da web. O OWASP torna os aplicativos da web mais seguros por meio de seus projetos de software de código aberto liderados pela comunidade, centenas de capítulos em todo o mundo, dezenas de milhares de membros e hospedando conferências locais e globais.

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O lançamento mais recente do Serenji apresenta nossa inovadora tecnologia gj :: locate. Era uma ferramenta autônoma que criamos originalmente para um concurso da Comunidade de Desenvolvedores no início deste ano, mas nós a incorporamos em nosso depurador após alguns ótimos comentários dos desenvolvedores.

Ele funciona navegando diretamente para a fonte de seus erros do lado do servidor em apenas alguns cliques - permitindo que você corrija os erros rapidamente sem a necessidade de contar linhas tediosas de código ... e sejamos realistas, quem tem tempo para que quando você está sob pressão para consertar esse bug?

É simples e fácil de usar:

1. Clique no painel gj :: locate na barra de status

2. Insira a mensagem de erro do ObjectScript ou a referência de linha de uma rotina class / .mac.

3. gj :: locate então faz o trabalho para você, levando-o diretamente para a linha correspondente em seu código-fonte.

Muito fácil ... e com tempo de sobra para fazer um café antes do prazo!

Abaixo há um link do vídeo que mostra isso em ação - diga-nos se você já tentou. Ou, se você estiver interessado em experimentá-lo, oferecemos uma licença de avaliação gratuita de 30 dias, apenas me mande uma mensagem através da Comunidade de Desenvolvedores ou envie um e-mail para info@georgejames.com.

Serenji 3.2.0 utilising gj::locate technology

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Oi Comunidade,

Predição é fator chave no acompanhamento pré-natal. A aplicação "Health Dataset" (https://openexchange.intersystems.com/package/Health-Dataset) vem com 10 conjuntos de dados reais em saúde para realizar predições das mais importantes doenças e problemas de saúde, incluindo riscos da maternidade.

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Estou feliz em compartilhar com você minha primeira experiência usando uma versão de contêiner docker do IRIS for Health para explorar seu interesse em fazer um teste ou usar um contêiner docker leve e fácil de implantar. Este guia abordará as etapas de implementação usando o repositório GitHub chamado ENSDEMO, escrito por Renan Lourenco.

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A linguagem ObjectScript do InterSystems IRIS possui um mecanismo de metadados muito poderoso chamado XData. Este recurso permite criar definições de metadados para as classes úteis para serem utilizadas pelo compilador ou por programas que irão estender as funcionalidades padrão da linguagem baseados nas definições de XData do seu escopo de atuação.

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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.

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Olá comunidade,

Nesta 4ª parte vamos falar de uma funcionalidade do InterSystems IRIS Reports chamada de “Bursting”. Vamos primeiro relembrar o que já vimos até o momento.

Entendemos o que é o InterSystems IRIS Reports, instalamos os ambientes: Designer e Server, verificamos os diversos tipos e formatos de relatórios que podemos desenvolver, e entendemos como distribuir um relatório em diversos formatos.

Mas afinal o que é o “Bursting”? Antes de demonstrar está funcionalidade em ação, vamos primeiro refletir sobre a sua necessidade.

Todos nós já nos deparamos com necessidade de processar relatórios com milhares de linhas, e este tipo de relatório normalmente tem um alto custo de processamento no banco de dados com milhares de linhas que não são destinadas a um único usuário, você precisa segregar as informações por região, por alguma categoria seja de produto ou um tipo de exame, ou por alguma hierarquia existente para o seu tipo de negócio. Sem o InterSystems IRIS Reports, você precisaria desenvolver uma ou mais queries aplicando técnicas para filtrar dados com as opções de “filtro” que usuário precisa ou pode ter acesso, e podem ocorrer mais de uma execução por diversos usuários ao longo do dia.

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O recurso InterSystems IRIS IntegratedML é usado para obter previsões e probabilidades usando a técnica AutoML. O AutoML é uma tecnologia de Machine Learning usada para selecionar o melhor algoritmo/modelo de Machine Learning para prever status, números e resultados gerais com base nos dados anteriores (dados usados para treinar o modelo AutoML). Você não precisa de um Cientista de Dados, pois o AutoML testará os algoritmos de Machine Learning mais comuns e selecionará o melhor algoritmo para você, com base nos recursos de dados analisados. Veja mais aqui, neste artigo.

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