Introdução

O desempenho do banco de dados tornou-se um fator crítico de sucesso em um ambiente de aplicações moderno. Portanto, identificar e otimizar as consultas SQL que consomem mais recursos é essencial para garantir uma experiência de usuário fluida e manter a estabilidade da aplicação.

Este artigo explorará uma abordagem rápida para analisar as estatísticas de execução de consultas SQL em uma instância InterSystems IRIS para identificar áreas de otimização dentro de uma macro-aplicação.

Em vez de focar no monitoramento em tempo real, configuraremos um sistema que coleta e analisa estatísticas pré-calculadas pelo IRIS uma vez por hora. Essa abordagem, embora não permita o monitoramento instantâneo, oferece um excelente compromisso entre a riqueza de dados disponíveis e a simplicidade de implementação.

Usaremos o Grafana para visualização e análise de dados, o InfluxDB para armazenamento de séries temporais e o Telegraf para coleta de métricas. Essas ferramentas, reconhecidas por seu poder e flexibilidade, nos permitirão obter uma visão clara e explorável.

Mais especificamente, detalharemos a configuração do Telegraf para recuperar estatísticas. Também configuraremos a integração com o InfluxDB para armazenamento e análise de dados, e criaremos dashboards personalizados no Grafana. Isso nos ajudará a identificar rapidamente as consultas que exigem atenção especial.

Para facilitar a orquestração e o deploy desses vários componentes, empregaremos o Docker.

Sua aplicação está implantada e tudo está funcionando bem. Ótimo, bate aqui! Então, do nada, o telefone começa a tocar sem parar – são os usuários reclamando que, às vezes, a aplicação está "lenta". Mas o que isso significa? Às vezes? Quais ferramentas você tem e quais estatísticas você deve examinar para encontrar e resolver essa lentidão? A infraestrutura do seu sistema está à altura da tarefa de carga do usuário? Que perguntas de design de infraestrutura você deveria ter feito antes de entrar em produção? Como você pode planejar a capacidade de um novo hardware com confiança sem excesso de especificações? Como você pode parar o telefone de tocar? Como você poderia ter impedido o telefone de tocar em primeiro lugar?

Resumo

O que é Query

Query é um método para encontrar dados que atendem às condições e apresentar os resultados como um conjunto de dados.

Olá, desenvolvedores. No momento, estou realizando uma demonstração sobre o desenvolvimento de uma IU front-end fazendo análise de dados e configurando um teste de desempenho com grandes objetos de dados. Portanto, o uso do utilitário Populate pode me ajudar a gerar automaticamente alguns dados de amostra com que eu possa brincar.

Neste post, gostaria de compartilhar minha experiência ao usar o utilitário Populate, incluindo o parâmetro POPSPEC.

Rubrica de perguntas frequentes da InterSystems

Os mapas de registros são usados ​​para mapear com eficiência arquivos contendo registros delimitados ou registros de largura fixa para classes de mensagens usadas pela função de interoperabilidade e para mapear arquivos de classes de mensagens da função de interoperabilidade para arquivos de texto.

As definições de mapeamento do mapa de registros podem ser criadas usando o Portal de Gerenciamento, e também fornecemos um assistente de registro CSV que permite definir durante a leitura de um arquivo CSV.

Tem um jeito fácil de adicionar um certificado (CA - certificate authority) às suas configurações no InterSystems IRIS 2019.1 (e 2018.1.2) no Windows e Mac. Você pode pedir para o IRIS usar a loja de certificados do sistema operacional usando:

%OSCertificateStore

no campo "File containing Trusted Certificate Authority X.509 certificate(s)". Aqui está uma imagem de como fazer isso no portal:

Olá Comunidade,

Neste artigo, apresentarei meu aplicativo iris-image-vector-search.
A demonstração de recuperação de vetores de imagem usa IRIS Embedded Python e o modelo OpenAI CLIP para converter imagens em dados vetoriais de 512 dimensões. Através do novo recurso de Busca Vetorial, VECTOR-COSINE é usado para calcular a similaridade e exibir imagens de alta similaridade.

Visão Geral

Olá, comunidade!

Com certeza, todos vocês já ouviram algo sobre a Salesforce – a empresa e seu software. Neste artigo, vamos nos concentrar na conectividade com o software CRM – Salesforce CRM. De uma forma muito genérica, o Salesforce CRM tem a capacidade de gerenciar as interações com os clientes de uma organização por meio de vários métodos, como telefonemas, consultas por e-mail, comunidades, mídias e redes sociais. Diz-se que o Salesforce lida com todos os relacionamentos com os clientes - com foco nos processos de vendas, suporte e marketing. Este serviço/software está disponível na nuvem.

Como seria bom se pudéssemos nos conectar ao Salesforce a partir do nosso ambiente InterSystems IRIS ou qualquer outro produto InterSystems.

De acordo com o Databricks, Apache Parquet é um formato de dados de código aberto orientado por colunas que é projetado para o armazenamento e recuperação de dados eficiente. Ele fornece esquemas eficientes de compactação e codificação de dados com um desempenho aprimorado para lidar com dados complexos em massa. O Apache Parquet foi criado para ser um formato de troca comum para ambas as cargas de trabalho em lote e interativas. É semelhante a outros formatos de arquivo de armazenamento colunar disponíveis no Hadoop, especificamente, RCFile e ORC.

Eu estive na Cloud Native Security Con em Seattle com total intenção de entrar no dia de OTEL, então lendo o assunto de segurança aplicada a fluxos de trabalho Cloud Native nos dias seguintes até CTF como um exercício profissional. Isso foi felizmente finalizado por um novo entendimento de eBPF, que tem minhas telas, carreira, fluxos de trabalho e atitude com muita necessidade de uma melhoria com novas abordagens para resolver problemas de fluxo de trabalho.

Então, consegui chegar à festa do eBPF e desde então tenho participado de clínica após clínica sobre o assunto. Aqui, gostaria de "desempacotar" o eBPF como uma solução técnica, mapeada diretamente para o que fazemos na prática (mesmo que esteja um pouco fora), e passar pelo eBPF através da minha experimentação em suporte a cargas de trabalho InterSystems IRIS, particularmente no Kubernetes, mas não necessariamente vazio em cargas de trabalho autônomas.

Passos eBee com eBPF e fluxos de trabalho InterSystems IRIS

Digamos que eu esteja desenvolvendo uma aplicação web que usa o IRIS como back-end. Estou trabalhando nela com acesso não autenticado. Está chegando a hora em que eu gostaria de implantar para os usuários, mas preciso adicionar a autenticação primeiro. Em vez de usar a autenticação padrão de senha do IRIS, quero que os usuários façam login com o Login Único (single sign-on - SSO, na sigla em inglês) da minha organização ou outro provedor de identidade popular, como Google ou GitHub. Li que o OpenID Connect é um padrão de autenticação comum e compatível com o IRIS.

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.

Tenho orgulho de anunciar o novo lançamento de iris-pex-embedded-python (v2.3.1) com uma nova interface de linha de comando.

Essa linha de comando é chamada iop, de Interoperability On Python.

Primeiro, eu gostaria de apresentar em algumas palavras as maiores mudanças no projeto desde a primeira versão.

Um breve histórico do projeto

A versão 1.0 foi uma prova de conceito para mostrar como a framework de interoperabilidade do IRIS pode ser usada com uma abordagem primeiro python enquanto permanece compatível com qualquer código ObjectScript existente.

O que isso significa? Significa que qualquer desenvolvedor python pode usar a framework de interoperabilidade do IRIS sem ter nenhum conhecimento de ObjectScript.

Exemplo:

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Received request")

Incrível, não é?