Buenas a todos,

en capítulos anteriores, vimos como "Proteger los datos: Se un mejor cerrajero", en el que explicábamos como proteger nuestros recursos aplicando un control extra al acceso mediante OAUTH2 que nos ofrece Intersystems. Y como no hay 2 sin 3, aquí tenemos un tercer articulo, en el cual vamos a explicar como "avisar a la policía" de que alguien malicioso está intentando acceder a nuestros datos.

¿Conoces a Google? Seguro que si 😄 a menudo hacemos login en webs con nuestra cuenta de Gmail por la comodidad de simplemente hacer click! sin tener que escribir email ni contraseña, esto es posible porque nuestro navegador guarda un token de acceso que nos identifica y, en este caso Google, comparte un acceso para poder consultar información de nosotros como el correo electrónico.

🔐 Existen unas pautas o proceso para hacer esta identificación de forma segura, lo que se conoce como Oauth.

​En el artículo anterior, Generación de Especificaciones OpenAPI, vimos qué es OpenAPI, por qué es útil para documentar los servicios REST y cómo generar un archivo de especificación en formato .yaml o .json. También exploramos cómo IRIS permite crear automáticamente esta documentación a partir del código existente, siguiendo el enfoque code-first.

¿Usas Office 365 y Teams en tu organización? 

Si es así, estás de suerte, te voy a enseñar cómo crear un agente para Copilot que te permitirá buscar información directamente en la documentación de IRIS. Es un proceso rápido y sencillo que te ayudará a agilizar tus búsquedas.

Además, la nueva versión de Office 365 incluye una versión gratuita de Copilot que puedes descargar y anclar fácilmente en Teams. 

Ve al menú Aplicaciones, busca Copilot y haz clic en Agregar. En ese momento comenzará la instalación de Copilot dentro de Teams. 

No sé a vosotros, pero a mi me ha pasado varias veces que creo un contenedor Docker (me gusta hacerlo con un docker-compose.yml, me resulta más ordenado 😊) con una versión de IRIS, voy haciendo mis pruebas y llega un día en el que la licencia de ese contenedor ya no es válida, y no funciona...

Si os ha pasado, puede que alguno de vosotros, igual que yo, haya pensado "pues con subir la versión de IRIS en el docker-compose/Dockerfile, suficiente". Pues... no 😅 Al hacerlo, da problemas y no arranca bien el contenedor.

InterSystems IRIS permite ejecutar consultas SQL directamente desde ObjectScript mediante:

• SQL Embebido (Embedded SQL): consultas SQL compiladas en tiempo de desarrollo, con chequeo de tipos y mayor eficiencia.
• SQL Dinámico (Dynamic SQL): permite construir y ejecutar sentencias SQL en tiempo de ejecución, ideal para casos flexibles o condicionales.

Que es SQL (Structured Query Language) es un lenguaje estándar utilizado para interactuar con bases de datos relacionales. Permite realizar operaciones como:

Objetivo

Explorar un enfoque de validación estructural adaptativa para mantener estables las pruebas automatizadas frente a cambios en la estructura del JSON generado a partir de datos expuestos desde una base de datos InterSystems IRIS.

Se busca minimizar falsos positivos ante cambios no críticos, siempre que la respuesta siga siendo coherente con la estructura real de la base. En estos casos, la ejecución continúa y se deja registro del evento en un archivo estructurado, que permite trazabilidad y análisis evolutivo.

Uso de Python en InterSystems Iris

Hola

En este artículo veremos el uso de python como lenguaje de programación en InterSystems Iris. Para ello, utilizaremos como referencia la versión de Community 2025.1 que está disponible para ser descargada en https:// download.intersystems.com iniciando sesión en el entorno. Para obtener más información sobre cómo descargar e instalar Iris, consulte el enlace de la comunidad https://community.intersystems.com/post/how-download-and-install-intersystems-iris

Perfilando Documentos CCD con la Herramienta CCD Data Profiler de LEAD North
¿Alguna vez has abierto un CCD y te has encontrado con una pared de XML enredada? No estás solo. Aunque los CCD son un formato central para el intercambio de datos clínicos, son notoriamente densos, prolijos y poco amigables para la vista humana. Para los desarrolladores y analistas que intentan validar su estructura o extraer información significativa, navegar estos documentos puede sentirse más como arqueología que como ingeniería.