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· Set. 1, 2023 5min de leitura
Conectar a API REST do Salesforce

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.

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Com o lançamento do InterSystems IRIS Cloud SQL, estamos recebendo perguntas frequentes sobre como estabelecer conexões seguras por JDBC e outras tecnologias de driver. Temos um ótimo resumo e uma documentação detalhada sobre as tecnologias de driver, mas essa documentação não chega a descrever ferramentas de cliente individuais, como DBeaver, nossa favorita. Neste artigo, vamos descrever as etapas para criar uma conexão segura no DBeaver para sua implantação do Cloud SQL.

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Neste artigo, vou compartilhar o tema que apresentamos no Global Summit 2023, na sessão Tech Exchange. Eu e @Rochael Ribeiro.

Nesta oportunidade, abordamos os seguintes tópicos, os quais iremos explorar neste artigo:

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Estou utilizando JDBC para conexão da aplicação JAVA com o IRIS versão Community, porém está ocorrendo o seguinte erro:

Caused by: java.sql.SQLException: [InterSystems IRIS JDBC] Communication link failure: Acesso Negado
at com.intersystems.jdbc.IRISConnection.connect(IRISConnection.java:751)
at com.intersystems.jdbc.IRISConnection.<init>(IRISConnection.java:165)
at com.intersystems.jdbc.IRISDriver.connect(IRISDriver.java:58)
... 46 more

Ao verificar o relatório de auditoria do banco IRIS verifiquei o seguinte log de erro:

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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.

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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.

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· Nov. 10, 2023 9min de leitura
Minha primeira experiência usando o IAM

Experiência e feedback do curso on-line "Hands-On with InterSystems API Manager for Developers"

Com o meu conhecimento básico sobre o contêiner Docker e a API REST, queria tentar usar o InterSystems API Manager pela primeira vez para controlar APIs e microsserviços. Concluí esse curso online usando minha instância IRIS local como host (SO Windows) e o IAM em execução em uma VM Linux (convidado).

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DNA Similarity and Classification é uma API REST utilizando a tecnologia InterSystems Vector Search para investigar semelhanças genéticas e classificar eficientemente sequências de DNA. Este é um aplicativo que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprimorado por recursos de pesquisa vetorial, para classificar famílias genéticas e identificar DNAs semelhantes conhecidos a partir de um DNA de entrada desconhecido.

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Neste artigo, vamos analisar as complexidades da configuração de tabelas e gráficos para melhorar a legibilidade dos dados.

O Logi oferece um conjunto rico de ferramentas de visualização de dados. Você pode encontrar de tudo, desde uma ampla variedade de modelos de gráficos até estilos CSS personalizados. Entender a variedade de configurações e opções pode ser bastante difícil. Primeiro, vamos criar um gráfico e uma tabela com as configurações padrão e dar um visual apresentável a eles usando o InterSystems Reports (com tecnologia do Logi Report).

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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.

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· jan 23 9min de leitura
Integração de Open AI com o IRIS

Como todos vocês sabem, o mundo da inteligência artificial já está aqui, e todos querem usá-la em seu benefício próprio.

Há várias plataformas que oferecem serviços de inteligência artificial gratuitos, por assinatura ou particulares. No entanto, a que se destaca pelo grande "alvoroço" que fez no mundo da computação é a Open AI, sobretudo devido aos seus serviços mais renomados: ChatGPT e DALL-E.

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Olá pessoal,

Estou tentando implementar integração contínua usando Docker com o Caché 2018.1, e estou no processo de criar uma imagem para o nosso cliente. Já instalei o Caché 2018.1 no servidor RedHat, mas estou trabalhando em um script para criar o banco de dados e o namespace. Para o banco de dados, utilizei o código a seguir:

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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.

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Introdução

Na era digital moderna, garantir a segurança de aplicações, especialmente aquelas que manipulam dados sensíveis de saúde, é fundamental. A confidencialidade, integridade e disponibilidade desses dados são cruciais, exigindo medidas robustas de segurança. A autenticação de dois fatores (2FA) se destaca como uma melhoria crítica para proteger o acesso, adicionando uma camada extra de segurança além das senhas. Reconhecendo a importância dessa funcionalidade, a InterSystems oferece suporte integrado para 2FA em suas soluções de banco de dados. Este tutorial visa orientá-lo no processo de configuração da autenticação de dois fatores no ambiente InterSystems, garantindo que seus dados permaneçam seguros e acessíveis apenas para usuários autorizados.

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· Ago. 21, 2023 3min de leitura
Usando JSON no IRIS

Outro dia, vi um artigo sobre o uso do pacote %ZEN ao trabalhar com JSON e decidi escrever um artigo descrevendo uma abordagem mais moderna. Recentemente, houve uma grande mudança no uso de %ZEN.Auxiliary.* para as classes JSON dedicadas. Isso permitiu o trabalho mais orgânico com JSONs.

Portanto, há basicamente 3 classes principais para trabalhar com o JSON:

  • %Library.DynamicObject - oferece uma maneira simples e eficiente de encapsular e trabalhar com documentos JSON padrão. Além disso, há outra possibilidade além de escrever o código habitual para criar a instância de uma classe desta maneira
set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()

É possível usar a seguinte sintaxe

set obj = {}
  • %Library.DynamicArray - oferece uma maneira simples e eficiente de encapsular e trabalhar com arrays JSON padrão. Com arrays, é possível usar a mesma abordagem com objetos, ou seja, você pode criar uma instância da classe
set array = ##class(%DynamicArray).%New()

Ou fazer isso usando colchetes []

set array = []
  • %JSON.Adaptor é uma maneira de mapear objetos do ObjectScript (registrado, serial ou persistente) para entidades dinâmicas ou texto JSON.

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· jan 4 2min de leitura
Obtendo JSON do SQL

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

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