Se um dos seus pacotes no OEX receber uma avaliação, você será notificado pelo OEX apenas sobre o seu próprio pacote.
A nota reflete a experiência do avaliador com o estado encontrado no momento da avaliação.
É como uma espécie de “fotografia” e pode ter mudado nesse meio-tempo.
As avaliações feitas por outros membros da comunidade são marcadas com * na última coluna.

Eu estava enfrentando o mesmo problema que o Jerry enfrentou ao conectar o IRIS ao SQL Server. Minha conexão ODBC está configurada para autenticar via autenticação do Windows.

Configure IRIS ODBC connection with Windows authentication using a

Como eu resolvi isso?

Um aplicativo que converte mensagens HL7 em objetos JSON. Há cerca de um ano, comecei um repositório no GitHub para coletar materiais relacionados a HL7. Recentemente, minha equipe adicionou uma interface HL7 à nossa Produção de Interoperabilidade e fomos solicitados a persistir as mensagens HL7. Criamos um tópico Kafka para receber as mensagens HL7. Usamos Kafka Bridges para enviar mensagens para os tópicos Kafka. As mensagens Kafka são enviadas para o Kafka Bridge em formato JSON.

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...

Documentação Técnica — Quarkus IRIS Monitor System

1. Objetivo e Escopo

Este módulo permite a integração entre aplicações Java baseadas em Quarkus e as capacidades nativas de monitoramento de performance do InterSystems IRIS.
Ele possibilita que o desenvolvedor anote métodos com @PerfmonReport, acionando automaticamente as rotinas ^PERFMON do IRIS durante a execução do método e gerando relatórios de performance sem intervenção manual.

🚀 NOVO EPISÓDIO NO AR! Eu no Café Debug com a Comunidade InterSystems! 🎧

Galera! Tenho uma novidade super bacana para compartilhar com vocês! Eu tive o prazer de participar de um bate-papo incrível no Café Debug, e o episódio #168 já está disponível!

https://open.spotify.com/episode/0xDm4JDXHZzpHLSBd8VXPW?si=4hTTUBwnS7u8M7ncyjrCMQ&nd=1&dlsi=8d6d058a13464fa6

Duas Grandes Mudanças para a Ferramenta de Código Aberto TestCoverage: Suporte a Python Embutido e uma Nova Interface de Usuário

Python Embutido

Anteriormente, o TestCoverage conseguia rastrear a cobertura de testes unitários apenas para códigos escritos em ObjectScript. Ele ignorava o código escrito em outras linguagens, como Python, nas estatísticas de cobertura.

Já faz um tempo que não posto sobre o Embedded Git na Comunidade de Desenvolvedores, e gostaria de fornecer uma atualização sobre a enorme quantidade de trabalho que fizemos este ano e para onde estamos indo a seguir.

Contexto

Se você estiver construindo soluções no IRIS e quiser usar o Git, isso é ótimo! Basta usar o VSCode com um repositório git local e enviar suas alterações para o servidor - é muito fácil.

Mas e se:

Coleta de dados

Esse é um guia de instruções passo a passo para criar uma tarefa que coleta dados sobre a base InterSystems e as globais que contem (como se vê no App Open Exchange associado - encontre todo o código relacionado ali)

Por que usá-la?

Esse app oferece uma interface fácil para analisar armazenamento:

• Filtro por base de dado (namespace), nome da global, tamanho utilizado ou tamanho alocado;
• Veja a soma dos tamanhos usado e alocado para os filtros aplicados;
• Exporte a tabela para JSON, CSV, ou XML.

Como usar

Siga as instruções no arquivo README do repositório GitHub e configure as definições para conectar à sua instância.

Por que conectar Flask com InterSystems IRIS?

A primeira coisa que vem à mente quando pensamos sobre a combinação de Flask com IRIS é um portal para interagir com seus clientes e parceiros. Um bom exemplo seria um website para pacientes acessarem seus exames clínicos. É claro, nesse caso seria necessário uma boa camada de segurança, que nós não cobrimos no último artigo. No enteando, podemos adicioná-la sem esforços com o Werkzeug, por exemplo.

Olá, Desenvolvedores!

Hoje quero falar sobre um assunto que já me deu trabalho. Tenho certeza de que isso deve ter acontecido com muitos de vocês (o chamado "gargalo"). Como esse é um tema amplo, este artigo focará apenas em identificar solicitações HTTP recebidas que podem estar causando problemas de lentidão. Também disponibilizarei uma pequena ferramenta que desenvolvi para ajudar a identificá-las.

Nosso software está cada vez mais complexo, processando um grande número de solicitações de diferentes origens, seja aplicativos de front-end ou back-end de terceiros. Para garantir um desempenho ideal, é fundamental ter um sistema de registro capaz de obter algumas medições importantes, como tempo de resposta, número de referências globais e número de linhas de código executadas para cada resposta HTTP. Como parte do meu trabalho, participo do desenvolvimento de software EMR e da análise de incidentes.  Como a carga do usuário vem principalmente de solicitações HTTP (API REST ou aplicativo CSP), a necessidade desse tipo de medição quando ocorrem problemas generalizados de lentidão se tornou óbvia.

A inteligência artificial não é limitada apenas a gerar imagens por texto com instruções ou criar narrativas com direções simples.

Você também pode criar variações de uma foto ou incluir um plano de fundo especial a um já existente.

Além disso, você pode obter a transcrição de áudio, não importando o idioma e a velocidade do falante.

Então, vamos analisar como o gerenciamento de arquivos funciona.