Introdução

Olá, esta postagem foi escrita inicialmente para Caché. Em junho de 2023, finalmente a atualizei para IRIS. Se você está revisitando a postagem agora, a única mudança real foi a substituição do Caché pelo IRIS! Também atualizei os links para a documentação do IRIS e corrigi alguns erros de digitação e gramaticais. Aproveite :)

No artigo anterior, vimos diferentes módulos do Studio IRIS AI e como ele poderia ajudar a explorar as capacidades da GenAI além do IRIS DB perfeitamente, mesmo para alguém não técnico. Nesse artigo, vamos mergulhar a fundo pelo módulo "Connectors", o que permite que os usuários carreguem dados desde uma fonte local ou cloud (AWS S3, Airtable, Azure Blob) no IRSI DB como vetores incorporados, ao configurar também definições de incorporação como modelo e dimensões.

Como observado no artigo anterior, a Native API possui algumas limitações.
Portanto, fiz algumas pesquisas sobre uma interface mais semelhante a um terminal que me forneça acesso como um console ou o terminal IRIS para permitir meu $QUERY em um global e outros comandos úteis que não são suportados/mapeados na NativeAPI para ObjectScript.

As ferramentas básicas estão bem preparadas e disponíveis.

Esse é um artigo da página de "Perguntas frequentes" (FAQ) da InterSystems.

1. Exportar API

a. Use $system.OBJ.Export() para especificar rotinas individuais para exportar. Por exemplo:

O formato que você deve especificar é: NomeDaRotina.extensão, e a extensão pode ser: mac, bas, int, inc, obj.

Visão geral

A documentação online contém o tópico Defining and Using Class Queries (Definir e usar consultas de classe) para referência-

A personalização direta de procedimentos armazenados com ObjectScript tem sido útil para acessar o armazenamento NoSQL e as mensagens externas pela integração, para apresentar a saída em um formato tabular.

Pesquisando sobre InterSystems IRIS e como ela pode transformar o negócio de uma organização me deparei com uma possibilidade: Como uma grande empresa pode melhorar sua eficiência operacional e oferecer uma experiência de compra mais personalizada para seus clientes?

Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop)  para o InterSystems IRIS SQL 

• Destaque de sintaxe
• Sugestões (tabelas, funções)
• 20+ formatos de saída
• Suporte ao stdin
• Saída em arquivos 

Instale com o pip

pip install irissqlcli

Ou execute com o docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Conecte ao IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Command  | Shortcut          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Exit.                                                      |
| .mode    | \T                | Change the table format used to output results.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Append next result to an output file (overwrite using -o). |
| .schemas | \ds               | List schemas.                                              |
| .tables  | \dt [schema]      | List tables.                                               |
| \e       | \e                | Edit command with editor (uses $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Show this help.                                            |
| nopager  | \n                | Disable pager, print to stdout.                            |
| notee    | notee             | Stop writing results to an output file.                    |
| pager    | \P [command]      | Set PAGER. Print the query results via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Change prompt format.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Append all results to an output file (overwrite using -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

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.

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.

Após dois Webinars locais, focamos no VS Code ["Intro" e "Beyond Basics"; em hebraico], preparei para os participantes alguns links relacionados de recursos relevantes que enviamos como acompanhamento. Compartilhando-os aqui também para o benefício da Comunidade.
É claro que todos vocês são bem-vindos para adicionar mais recursos úteis.

Ao começar a desenvolver com o IRIS, temos um kit de distribuição ou, no caso do Docker, extraímos a imagem do Docker e, geralmente, precisamos inicializá-lo e configurar o ambiente de desenvolvimento. Talvez seja necessário criar bancos de dados, namespaces, ativar/desativar serviços e criar recursos. Com frequência, precisamos importar código e dados na instância do IRIS e executar código personalizado para inicializar a solução.

Há vários modelos no Open Exchange onde sugerimos como inicializar o REST, Interoperability, Analytics, Fullstack e vários outros modelos com ObjectScript. E se só quisermos usar o Python para configurar o ambiente de desenvolvimento para o projeto do Embedded Python com o IRIS?

Então, a versão recente do modelo do Embedded Python é o boilerplate de python puro que pode ser um ponto de partida para os desenvolvedores que criam projetos em python, sem precisar usar e aprender o ObjectScript. Este artigo demonstra como esse modelo pode ser usado para inicializar o IRIS. Vamos lá!

Você sabia que pode obter dados JSON diretamente das suas tabelas SQL?

Vou apresentar duas funções SQL úteis que são usadas para recuperar dados JSON de consultas SQL - JSON_ARRAY e JSON_OBJECT.
Você pode usar essas funções na instrução SELECT com outros tipos de itens select, e elas podem ser especificadas em outros locais onde uma função SQL pode ser usada, como em uma cláusula WHERE