Estimada comunidad,

Quería comentarles que hoy publique en OpenExchange un acelerador de APIs muy simple de implementar (con algún parecido a Redis, pero más funcional) y con resultados bastante buenos, a continuación está la publicación del README, espero les sea de ayuda!

https://openexchange.intersystems.com/package/memoria

Memoria

Esta aplicación permite almacenar el resultado de una llamada a la API GET de forma permanente o por un periodo de tiempo, reduciendo los tiempos de respuesta al cliente final.

Hola colegas,

Hace unos días me surgio el requerimiento de cargar un archivo parquet, tal y como viene a una tabla en IRIS, así que desarrolló este classmethod que gatilla la carga solo indicando la ruta y nombre del archivo y el nombre de la tabla destino (en el mismo espacio de nombres). Para esto, escribí un pequeño código en Python que requiere las librerías: Pandas, pyarrow y fastparquet, las cuales deben instalar en el directorio de instalación de IRIS según su instalación, en mi caso el comando es:

instalación de pip3 --target /usr/irissys/mgr/python/ pandas pyarrow fastparquet

Hola!

Aquí les dejo un video que hice para mostrar cómo se configura la alta disponibilidad (mirroring) en IRIS en un ambiente docker, el video esta completamente en español y los archivos necesarios estarán en mi Github.

El video en YouTube en https://youtu.be/rBdiTxavWmU

https://github.com/I-am-seven/iris-mirroring-video

Espero les sea de Utilidad!

Joel

GraphQL es un lenguaje estándar para declarar estructuras y métodos de acceso a datos, que sirve como una capa de middleware entre el cliente y el servidor. Si nunca has oído hablar de GraphQL, aquí puedes encontrar algunos recursos útiles: aquí, aquí y aquí.

En este artículo, explicaré cómo puedes usar GraphQL en tus proyectos basados en las tecnologías de InterSystems.

Hola Comunidad:

¡Hola a todos!

Hoy instalaremos Jupyter Notebook y vamos a conectarlo con Apache Spark e InterSystems IRIS.

Nota: Los siguientes procedimientos los hice en Ubuntu 18.04 y Python 3.6.5.

Introducción

¡Hola Comunidad!

Una función útil de nuestra estructura REST es la capacidad que tienen las clases de Dispatch para identificar los prefijos de una solicitud y redireccionarlos a otra clase de Dispatch. Este enfoque permite mejorar el orden y la lectura del código, permite mantener separadas las versiones de una interfaz fácilmente y ofrece una forma de proteger llamadas a APIs a las que solo ciertos usuarios podrán acceder.

"Así que su jefe le gritó por enviarle una página web con un "Hello World" sin formato"

Nuestra lección anterior terminó cuando proporcionamos un valor para el Mensaje desde Caché a un servicio REST para el cliente, y utilizamos Angular interfaz de usuario. Aunque hay muchas partes móviles involucradas en el proceso, la página no es especialmente emocionante en este momento. Antes de que empecemos a añadir nuevas funciones, deberíamos retroceder un poco y revisar nuestras herramientas.

Comenzamos con la primera parte de esta serie de artículos que describe cómo desarrollar un Backend de servicios REST con Caché. 

Parte 1 - Configuración

Para empezar desde cero, crearemos un Namespace para nuestra nueva aplicación: WIDGETDIRECT, y la configuraremos con bases de datos que incluyan Códigos, Datos y las funciones de Seguridad que sean apropiadas.  

Nuestro siguiente paso es configurar 2 aplicaciones para que presenten el contenido en la web, una para el contenido de la web en Angular y otra que proporcione el contenido de la Transferencia de Estado Representacional (REST).

Resulta que un día estás trabajando en Widgets Direct, distribuidor líder de widgets y accesorios, y tu jefe te pide que desarrolles un nuevo portal dedicado a los clientes, el cual permita que la cartera de clientes tenga acceso a la siguiente generación de widgets... y él quiere que utilices Angular 1.x para comunicarte con el servidor Caché del departamento.   

Solamente hay un problema: Nunca has utilizado Angular y no sabes cómo hacer que se comunique con Caché (o IRIS).

Hola!

Aquí les dejo la url de mi GitHub donde publique una demo completa IRIS integrando Kong  (+ Konga) y disponibilizando unos servicios Rest sencillos, la explicación de la demo esta en español e ingles. Todo el ambiente esta en docker (docker-compose). Espero les sirva!

https://github.com/iam-seven/demo-iris-kong

Cualquier comentario es bienvenido!

Joel