Nós lançamos uma nova versão do ZPM (Gerenciador de Pacotes)

Novidades desta nova versão:

1) Suporte de Interoperabilidade - Suporte a dtl, bpl, lut, esd, x12 no module.xml

Agora é permitido se referir a arquivos DTL e BPL. O ZPM armazena e os utiliza como CLS.

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.

Desde o Caché 2017, o mecanismo SQL inclui um novo conjunto de estatísticas. Ele registra o número de vezes que uma consulta é executada e o tempo que leva para executá-la.

Recentemente, eu queria obter uma lista de todas as consultas em cache e seus textos. Veja como fazer isso.
Primeiro, crie um procedimento SQL retornando texto de consulta de cache a partir de um nome de rotina de consulta em cache:

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.

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!

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.

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.

Oi pessoal!

Às vezes, preciso agendar uma tarefa programaticamente.

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

1. Todos os dados são armazenados em Globais e nomes Globais começam com ^. Exemplo de global: ^animal. A Global pode ter múltiplos locais de dados(“sub dado”). Exemplo: ^animal(1).

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.

Ambiente:

• Windows 10
• Docker Desktop version v20.10.5

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.