Olá a todos,

Primeiro quero reconhecer @Theo Stolker e @Rupert Young, porque eles me ajudaram com a solução.

Quando vocês usam EnsLib.SQL.Snapshot como uma propriedade na mensagem de resposta para retornar dados do Snapshot (por exemplo, de uma Business Operation para um Business Process), os dados do Snapshot não são limpos com a tarefa/serviço de depuração de mensagens.

Class ResponseMessage Extends Ens.Response

{

    Property SnapshotProp As EnsLib.SQL.Snapshot;

}

Os dados ficarão presos no global: ^Ens.AppData. Vocês podem encontrá-los com esta consulta em System > Globals: ^Ens.AppData("EnsLib.

Já faz algum tempo que criei um pequeno exemplo para implantar rapidamente, usando Docker, instâncias do InterSystems IRIS conectadas via ECP. O tempo passou e, como tudo, precisava de uma revisão e atualização...

Tenho o prazer de anunciar a publicação do gj :: dataLoader, uma nova extensão do VS Code que simplifica a tarefa de carregar dados de arquivos CSV locais em tabelas SQL dos seus servidores InterSystems IRIS.

Aqui está um vídeo introdutório:

gj :: dataLoader já está disponível no Marketplace para instalação direta no VS Code. É a minha proposta para o concurso “Bringing Ideas to Reality” 2025 e coloca em prática esta ideia: https://ideas.intersystems.com/ideas/DPI-I-667

Seus comentários serão bem-vindos.

🚀 Um exemplo prático integrando REST, CSV, bancos de dados e serviços SOAP

No dia a dia de qualquer organização, a informação flui entre aplicações, serviços e sistemas muito diferentes entre si. Integrá-los de forma eficiente pode ser um desafio… a menos que você use o InterSystems IRIS.

Neste novo vídeo, eu mostro como construir um fluxo completo de integração combinando múltiplas tecnologias — APIs REST, arquivos CSV, bancos de dados e serviços SOAP — tudo dentro do ambiente visual oferecido pelo motor de interoperabilidade do IRIS.

👉 Você pode assistir ao vídeo aqui:

Embeddedpy-bridge: Um kit de ferramentas para Embedded Python

Visão geral

Embedded Python é um divisor de águas para o InterSystems IRIS, oferecendo acesso ao vasto ecossistema Python diretamente dentro do banco de dados. No entanto, fazer a ponte entre ObjectScript e Python às vezes pode parecer como traduzir entre dois mundos diferentes.

Para tornar essa transição perfeitamente utilizável, embeddedpy-bridge.

Ao trabalhar com a Interoperabilidade da InterSystems (Iris / Health Connect / Ensemble), os dados de configuração costumam estar distribuídos entre vários itens de produção: serviços, processos, operações, adaptadores e suas configurações.

Uma necessidade operacional ou de segurança comum é responder a perguntas como:

• Quais interfaces fazem referência a caminhos do sistema de arquivos?
• Onde estão configurados diretórios, compartilhamentos de rede ou caminhos absolutos?
• É possível auditar ou documentar rapidamente essas informações em todas as minhas produções?

A demo é baseada nas descrições brutas das classes.
As classes de dados utilizadas são Address, Person, Employee e Company.
Para uma demonstração mais atraente, foi adicionado um método JSONtoString por ID.

Você provavelmente conhece essa situação:

Algum tempo atrás, você encontrou uma função $ZU muito especial para um tipo de problema bem específico. Uma espécie de fórmula mística. Ela se tornou popular e foi usada por muitos desenvolvedores em todo o seu código e em todas as suas instalações.

Depois de várias versões e atualizações, você é informado pela ISC de que seu $ZU místico está obsoleto (deprecated) e não é mais suportado. Você é aconselhado a substituí-lo por um novo $something().

Então, como encontrar e documentar o uso desse código misterioso?

SET atribui um valor à variável em tempo de execução.

#DIM declara a variável e o seu tipo de dado em tempo de compilação.

#DIM name As %String
Set name = "Micheal Scott"
#DIM age As %Numeric
Set age = 36
#DIM employer As App.Employer               ; compile time
Set employer = ##class(App.Employer).%New() ; runtime 

SET ou #DIM? Seu design, suas regras.

Há um padrão com o qual já me deparei várias vezes em que preciso usar um arquivo ou pasta temporária e que ela seja limpa em algum momento mais tarde.

O natural aqui é seguir os padrões de "Robust Error Handling and Cleanup in ObjectScript" , usando um try/catch/pseudo-finally ou um objeto registrado para gerenciar a limpeza no destrutor. %Stream.File* também tem a propriedade RemoveOnClose, que vocês podem ativar… mas usem com cuidado, pois podem acabar excluindo acidentalmente um arquivo importante. Além disso, esse indicador é redefinido ao chamar %Save(), então será necessário configurá-lo novamente como 1 depois disso.

Mas existe um caso complicado: imaginem que vocês precisam que o arquivo temporário sobreviva em um nível superior da pilha. Por exemplo:

Foi encorajador ver mais pessoas criando extensões do VS Code para o concurso recente. No entanto, notei que, das três extensões que exigem credenciais para realizar suas conexões, apenas a de @John Murray, gj :: dataLoader, aproveita a extensão InterSystems Server Manager
, amplamente estabelecida e oficialmente suportada, para obter as definições de conexão e gerenciar as credenciais de forma segura.

Se você olhar o arquivo values.yaml do Helm chart do IKO, você encontrará:

useIrisFsGroup: false 

Vamos detalhar o que isso é e em quais situações você pode querer configurá-lo como true.

FsGroup se refere ao grupo do sistema de arquivos.

Por padrão, os volumes do Kubernetes pertencem ao usuário root, mas precisamos que o IRIS seja o dono de seus arquivos (o IRIS em containers é instalado sob o usuário irisowner). Para contornar isso, utilizamos um de dois métodos:

1) initContainers

Os initContainers são executados antes dos containers da aplicação (como o IRIS) em um pod.

Você envia uma requisição HTTP e recebe de volta um erro HTTP, mas com uma página de erro HTML que você não esperava... o que está acontecendo? 🤔

Especificamente, por exemplo: talvez você tenha tentado ler um recurso FHIR (ex: /Patient/123) e recebeu uma página de erro 404, embora com outros IDs de pacientes você receba o payload do recurso normalmente — então "a página" definitivamente existe... por que você estaria recebendo uma página de erro 404? 🙄

As capacidades integradas de busca vetorial do InterSystems IRIS nos permitem pesquisar dados não estruturados e semiestruturados. Os dados são convertidos em vetores (também chamados de ‘embeddings’) e, em seguida, armazenados e indexados no InterSystems IRIS para busca semântica, geração aumentada de recuperação (RAG), análise de texto, motores de recomendação e outros casos de uso.

Esta é uma demonstração simples do IRIS sendo usado como um banco de dados vetorial e de busca por similaridade no IRIS.

Olá amigo! 😊 Como você está hoje?

Gostaria de compartilhar uma pequena parte dos meus aprendizados no meu primeiro projeto oficial: a integração de máquinas de POS/EDC com nosso sistema de faturamento. Foi um desafio empolgante onde tive experiência prática trabalhando com APIs e fornecedores.

Como uma máquina de pagamento realmente funciona?

É simples: comece iniciando/criando uma transação e, depois, recupere o status do pagamento dela.

Aqui, iniciar/criar refere-se ao método POST, e recuperar refere-se ao GET.

Se você quiser saber se já existe uma classe sobre um determinado tópico fazendo uma simples pergunta em linguagem natural, isso agora é possível. Baixe e execute a aplicação https://openexchange.intersystems.com/package/langchain-iris-tool para conhecer tudo sobre as classes do seu projeto em um chat.

O Poder da Indexação em Tabelas de Banco de Dados

Ao trabalhar com bancos de dados, a maioria dos desenvolvedores entende o conceito de um índice e por que ele é usado: para acelerar a recuperação de dados. Mas o real impacto da indexação muitas vezes só fica claro quando comparamos cenários com e sem ela.

Você sabe o que acontece sem um índice?
Imagine uma tabela com três colunas: Name, Age, e MobileNumber.

Considere esta consulta:

Se a coluna Idade (Age) não tiver um índice, o motor do banco de dados irá:

• Verificar se o campo da condição WHERE possui um índice.

Neste artigo, vamos discutir todas as ferramentas de depuração incluídas no Microsoft Visual Studio Code.

O que será abordado:

• Breakpoints  
• Janela de observação (Watch window)  
• Call Stack  

Vamos começar aprendendo sobre os requisitos para depuração!

Pré-requisitos

Existem dois plugins (extensões) para depuração de ObjectScript:

O primeiro faz parte do InterSystems ObjectScript Extension Pack. O segundo é Serenji, um plugin independente que fornece um editor, gerenciador de arquivos e funcionalidades de depuração. Ambos os plugins podem ser instalados a partir da loja de plugins. Para ativar funcionalidades principais, o Serenji requer uma licença. Para este artigo, usaremos o InterSystems ObjectScript Extension Pack para reduzir a curva de aprendizado. Depois de dominar o básico, você pode considerar a compra de uma licença paga para o Serenji.
 

Sumário

1. Introdução
2. Controle de Versão
3. Exportando Classes
4. Exportando Classes de BI Analytics
5. Exportando Globals

Introdução

Neste artigo, cobriremos um início rápido para o desenvolvimento com Git na Comunidade de Desenvolvedores InterSystems e as práticas de controle de versão ao trabalhar com IRIS InterSystems. Abordaremos cenários em que precisamos exportar classes de Interoperabilidade, globals e elementos de analytics, como cubos e dashboards. Esses cenários englobam as principais práticas de controle de versão com o IRIS.

Olá, Comunidade! Com o fim de mais um ano incrível, gostaria de avisar sobre uma mudança que está por vir na extensão vscode-objectscript. Para reduzir o tamanho da extensão, simplificar a manutenção e melhorar a usabilidade, a InterSystems planeja remover algumas configurações pouco utilizadas. Nossos dados indicam que menos de 2% dos usuários alteram essas configurações em relação aos valores padrão. No entanto, antes de finalizar a remoção, gostaria de dar aos usuários dessas configurações a oportunidade de explicar por que elas não deveriam ser removidas.

Olá Comunidade!👋
Bem-vindos à segunda parte da série Utilitário IRIS IO. Esta extensão representa minha inscrição para o Concurso "Trazendo Ideias à Realidade" 2025 da InterSystemse oferece uma interface intuitiva e poderosa para importar e exportar dados diretamente no VS Code.

• Você pode encontrar a extensão na minha página do GitHub: pietrodileo/iris_io_utility
• O arquivo VSIX para instalar a extensão no VSCode pode ser encontrado na página de release relacionada: releases: iris-io-utility

Se você achar esta extensão útil, por favor, considere votar em mim no concurso!

Um dos recursos mais recentes do .Net Core 10 com C# 14 são os aplicativos baseados em arquivo. Este recurso permite que você execute código C# em um arquivo .cs simples, sem a necessidade de criar uma solution, um projeto ou qualquer uma das estruturas relacionadas.

Por exemplo, você pode criar um arquivo script.cs usando o bloco de notas com o seguinte conteúdo:

Console.WriteLine(“This is a script in c#.”);

Então, na linha de comando ou no terminal, você executa o comando:

dotnet run script.cs

Há muitas informações sobre este novo recurso do .Net 10.

O utilitário Load Data é uma excelente ferramenta para carregar dados de arquivos CSV/TXT para uma tabela SQL do IRIS, mas é necessário enviar o arquivo de destino para o servidor IRIS e escrever a instrução Load Data para ingerir o conteúdo do arquivo. Agora é possível selecionar um arquivo no VSCode, definir a tabela de destino e enviar a solicitação. O utilitário vscode-load-data enviará o arquivo para o servidor IRIS e executará o comando Load Data para você! Muito simples:

Temos o prazer de anunciar o Programa de Acesso Antecipado para Modelos Personalizados do IntegratedML, um novo e poderoso recurso que estará disponível no IRIS 2026.1!

O que é?

O recurso Modelos Personalizados do IntegratedML amplia a funcionalidade existente do IntegratedML/AutoML, permitindo que você implante seus próprios modelos de aprendizado de máquina em Python diretamente em consultas SQL.

A versão 2025.3 do InterSystems IRIS® data platform, InterSystems IRIS^® for Health, e HealthShare^® Health Connect já estão disponíveis para o público em geral (GA). Esta é uma versão de distribuição contínua (CD).

Destaques do Lançamento::

• Carteira Segura: Uma nova estrutura criptografada para gerenciamento de dados sensíveis, construída sobre o banco de dados IRISSECURITY, que aprimora a segurança do sistema e o controle de acesso.

Olá Comunidade!

Tenho o prazer de anunciar que, desde o início deste ano, publicamos muitos dos SDKs de cliente para InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health e Health Connect nos repositórios externos correspondentes (Maven, NuGet, npm e PyPI). Isso oferece muitos benefícios para você, como:

• Você pode acessar as versões mais recentes de um SDK de cliente assim que forem publicadas, independentemente do ritmo de lançamento do InterSystems IRIS.

InterSystems IRIS - Shells

Olá,

Quando abrimos um terminal no IRIS estamos entrando no ambiente ObjectScript. Nele podemos executar comandos do IRIS, tais como:

Ou seja, o comando ObjectScript é executado no shell corrente. Mas é sempre bom lembrar que o IRIS tem outros shells:

• SQL
• Python
• TSQL
• MDX

Uma questão bem interessante são os atalhos. Podemos acessar estes shells pelas suas chamadas ou através de atalhos, conforme a tabela abaixo:

Olá!

A migração de dados costuma parecer uma simples "tarefa de mover dados de A para B" até você realmente fazê-lo. Na realidade, é um processo complexo que combina planejamento, validação, testes e precisão técnica.

Em vários projetos nos quais lidei com a migração de dados para um HIS (Sistema de Informação Hospitalar) que roda em IRIS (TrakCare), percebi que o sucesso é resultado de uma combinação de disciplina e automação.

Aqui estão alguns pontos que desejo destacar:

1. Comece com um Formato de Dados Definido.

Antes mesmo de abrir seu primeiro arquivo, certifique-se de que todos, especialmente os fornecedores de dados, entendam claramente o formato de dados exato que você espera. Definir modelos (templates) logo no início evita idas e vindas desnecessárias e retrabalho mais tarde.

Embora os formatos Excel ou CSV sejam comuns, eu pessoalmente sinto que usar um arquivo de texto delimitado por tabulação (.txt) para upload de dados é a melhor opção. É leve, consistente e evita problemas com vírgulas dentro de campos de texto.

PatID   DOB Gender  AdmDate
10001   2000-01-02  M   2025-10-01
10002   1998-01-05  F   2025-10-05
10005   1980-08-23  M   2025-10-15

Certifique-se de que os formatos de data fornecidos no arquivo estejam corretos e constantes em todo o arquivo, pois todos esses arquivos geralmente são convertidos de um arquivo Excel e um usuário básico de Excel pode cometer erros ao fornecer formatos de data incorretos. Formatos de data errados podem ser irritantes ao tentar converter para o formato $Horolog.

Oi Comunidade!

Temos o prazer de compartilhar um novo vídeo do nosso canal do YouTube InterSystems Developers:

⏯  Tabelas Estrangeiras na versão 2025.2 @ Ready 2025 

As arquiteturas de dados modernas utilizam soluções de captura, transformação, movimentação e carregamento de dados em tempo real para construir data lakes, data warehouses analíticos e repositórios de big data. Isso permite a análise de dados de diversas fontes sem impactar as operações que os utilizam. Para alcançar esse objetivo, é essencial estabelecer um fluxo de dados contínuo, escalável, elástico e robusto. O método mais comum para isso é a técnica de CDC (Change Data Capture). O CDC monitora a produção de pequenos conjuntos de dados, captura esses dados automaticamente e os entrega a um ou mais destinatários, incluindo repositórios de dados analíticos. O principal benefício é a eliminação do atraso D+1 na análise, já que os dados são detectados na origem assim que são produzidos e, posteriormente, replicados para o destino.

Este artigo demonstrará as duas fontes de dados mais comuns para cenários de CDC, tanto como origem quanto como destino. Para a origem dos dados, exploraremos o CDC em bancos de dados SQL e arquivos CSV. Para o destino dos dados, utilizaremos um banco de dados colunar (um cenário típico de banco de dados analítico de alto desempenho) e um tópico do Kafka (uma abordagem padrão para transmitir dados para a nuvem e/ou para vários consumidores de dados em tempo real).

Visão Breve

Este artigo fornecerá um exemplo para o seguinte cenário de interoperabilidade: