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.

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· Dez. 26, 2023 7min de leitura
Suporte a vetores, ou quase

Atualmente, há bastante conversa sobre o LLM, a IA etc. Os bancos de dados vetoriais fazem um pouco parte disso, e já há várias realizações diferentes para o suporte no mundo fora do IRIS. 

Por que o vetor?

  • Pesquisa de similaridade: os vetores permitem uma pesquisa de similaridade eficiente, como encontrar os itens ou documentos mais parecidos em um banco de dados. Bancos de dados relacionais tradicionais são projetados para pesquisas de correspondência exata, que não são adequadas para tarefas como pesquisa de similaridade em imagens ou texto.
  • Flexibilidade: as representações vetoriais são versáteis e podem ser derivadas de vários tipos de dados, como texto (por embeddings, como Word2Vec e BERT), imagens (por modelos de aprendizado profundo) e muito mais.
  • Pesquisas entre modalidades: os vetores permitem a pesquisa em várias modalidades de dados diferentes. Por exemplo, a partir da representação vetorial de uma imagem, é possível pesquisar imagens semelhantes ou textos relacionados em um banco de dados multimodal.

E vários outros motivos.

Então, para este concurso de python, decidi tentar implementar esse suporte. Infelizmente, não conseguir terminar a tempo, e explicarei abaixo porquê.

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· Dez. 22, 2023 9min de leitura
Banco de Dados de Documentos do IRIS (DocDB)

O Banco de Dados de Documentos do InterSystems IRIS (DocDB) oferece uma abordagem flexível e dinâmica de gestão dos dados de bancos de dados. O DocDB abraça o poder do JSON (JavaScript Object Notation), fornecendo um ambiente sem esquema para armazenar e recuperar dados.

É uma ferramenta poderosa que permite aos desenvolvedores ignorar um monte de código boilerplate na interação com aplicativos existentes, serialização, paginação e integração. O fluxo perfeito do DocDB com os serviços e as operações de Interoperability Rest possibilita um grande salto na produção e no gerenciamento de APIs.

Confira a documentação completa do DocDB aqui. No contexto deste artigo, mostrarei um caso de uso em que o DocDB é uma combinação perfeita.

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[Contexto]

A família InterSystems IRIS tem um ótimo utilitário ^SystemPerformance (conhecido como ^pButtons no Caché e no Ensemble) que gera as informações de desempenho do banco de dados em um arquivo HTML legível. Ao executar ^SystemPerformance no IRIS para Windows, um arquivo HTML é criado onde nosso próprio log de desempenho mgstat e o log de desempenho do Windows são incluídos.

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Rubrica de perguntas frequentes da InterSystems

Para resolver o erro <PROTECT>, remova o atributo somente leitura do banco de dados da biblioteca de todo o sistema (IRISLIB para InterSystems IRIS, CACHELIB para Caché/Ensemble/HealthShare (baseado em Caché))

Quando terminar de importar a rotina, lembre-se de alterá-la novamente para somente leitura.

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O Subsistema Windows para Linux (WSL) é um recurso do Windows que permite executar um ambiente do Linux na sua máquina do Windows, sem precisar de uma máquina virtual separada ou inicialização dupla.

O WSL foi projetado para oferecer uma experiência perfeita e produtiva a desenvolvedores que querem usar ambos o Windows e o Linux ao mesmo tempo**.

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· Dez. 6, 2023 2min de leitura
Truque de depuração com o SQL

Com certeza, você já se deparou com esta situação:

  • Há um bug em um Sistema que você não consegue reproduzir localmente
  • Você precisa executar algumas linhas na instância afetada
  • Você ganha acesso completo ao Portal de Gerenciamento de Sistemas
  • Mas não há terminal, console nem acesso com o Studio, Atelier ou VSCode
  • Como executar algumas linhas para teste ???
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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>

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csp-log-tutorial

Pré-requisitos

Confira se o git está instalado.

Criei uma pasta git dentro do diretório mgr do IRIS. Cliquei com o botão direito do mouse na pasta git e escolhi Git Bash Here no menu de contexto.

git clone https://github.com/oliverwilms/csp-log-tutorial.git

Clone meu repositório do GitHub csp-log-tutorial se quiser testar você mesmo.

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Artigo
· Dez. 4, 2023 9min de leitura
Como desenvolver no Tableau e PowerBI

Power BI

Conectando a uma origem de dados

Para conectar a AtScale, vamos usar o banco de dados do SQL Server Analysis Services. Vamos abri-lo no editor do Power Query. Para fazer isso, selecione Transform Data (Transformar dados) em Home.

Na janela exibida, acesse Home, abra New Source (Nova origem) e selecione Analysis Services.

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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.

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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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Neste artigo, demonstro como criar uma coluna de tabela (antes chamada de "propriedades") com suas classes datatype personalizadas ao usar a DDL definida pelo usuário. As propriedades são um membro fundamental da definição de classe persistente. Datatypes são essenciais para definir os tipos de valores armazenados em uma coluna da tabela. Em geral, os nomes de datatype do SQL diferem dos datatypes da InterSystems, como VARCHAR = %String.

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Olá, comunidade!

Acho que todo mundo deixa o código-fonte do projeto no repositório hoje em dia: Github, GitLab, bitbucket, etc. A mesma coisa para projetos do InterSystems IRIS , confira qualquer um no Open Exchange.

O que fazemos sempre que começamos ou continuamos a trabalhar com um determinado repositório usando a Plataformas de Dados InterSystems?

Precisamos de uma máquina do InterSystems IRIS local, bem como configurar o ambiente para o projeto e importar o código-fonte.

Portanto, todo desenvolvedor faz o seguinte:

  1. Verifica o código no repositório
  2. Instala/executa a instalação do IRIS local
  3. Cria um novo namespace/banco de dados para um projeto
  4. Importa o código nesse novo namespace
  5. Configura todo o ambiente rest
  6. Começa/continua a programar o projeto 

Se você "dockerizar" seu repositório, as linhas de etapas podem ser resumidas em 3 etapas:

  1. Verifica o código no repositório
  2. Executa o docker-compose build 
  3. Começa/continua a programar o projeto 

Aproveite - nada do trabalho manual das etapas 3, 4 e 5, que podem levar minutos e trazer dor de cabeça às vezes.

Você pode "dockerizar" (quase) qualquer repositório da InterSystems seguindo algumas etapas. Vamos lá!

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A maioria dos aplicativos transacionais tem um perfil de leitura/escrita (RW) de 70:30. No entanto, alguns casos especiais têm perfis de IO extremamente altos.

Realizei testes de IO de armazenamento na região da AWS ap-southeast-2 (Sydney) para simular os padrões de IO do banco de dados do IRIS e uma taxa de transferência semelhante a de um aplicativo com uma alta taxa de escrita.

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