InterSystems a pris la décision d'arrêter le développement d'InterSystems Cloud Manager et de le qualifier de obsolète à partir de la version InterSystems IRIS 2023.3. InterSystems continuera à prendre en charge les clients existants utilisant cette technologie, mais elle n'est plus recommandée pour les nouveaux déploiements.

Les architectures de données modernes utilisent des solutions de capture, transformation, déplacement et chargement de données en temps réel pour construire des lacs de données, des entrepôts analytiques et des référentiels de big data. Cela permet l'analyse de données provenant de diverses sources sans impacter les opérations qui les utilisent. Pour y parvenir, il est essentiel d'établir un flux de données continu, évolutif, élastique et robuste. La méthode la plus répandue pour cela passe par la technique CDC (Change Data Capture). Le CDC surveille la production de petits ensembles de données, capture automatiquement ces données et les transmet à un ou plusieurs destinataires, y compris les référentiels de données analytiques. L'avantage majeur est l'élimination du délai J+1 dans l'analyse, car les données sont détectées à la source dès qu'elles sont produites, puis répliquées vers la destination.

Cet article démontrera les deux sources de données les plus courantes pour les scénarios CDC, à la fois comme source et comme destination. Pour la source de données (origine), nous explorerons le CDC dans les bases de données SQL et les fichiers CSV. Pour la destination des données, nous utiliserons une base de données en colonnes (un scénario typique de base de données analytique haute performance) et un topic Kafka (une approche standard pour le streaming de données vers le cloud et/ou vers plusieurs consommateurs de données en temps réel).

Aperçu

Cet article fournit un exemple pour le scénario d'interopérabilité suivant:

Les versions de maintenance 2025.1.2 et 2024.1.5 de la plateforme de données InterSystems IRIS, d'InterSystems IRIS for Health et d'HealthShare Health Connect sont désormais disponibles en disponibilité générale (GA). Ces versions incluent les correctifs pour plusieurs alertes et avis publiés récemment, notamment :

Aperçu

Le projet typeorm-iris fournit une prise en charge expérimentale pour l'intégration de TypeORM avec InterSystems IRIS, permettant aux développeurs d'interagir avec IRIS à l'aide des décorateurs et des abstractions de référentiel bien connus de TypeORM. Cela offre une expérience de développement plus familière aux développeurs JavaScript et TypeScript qui créent des applications Node.js avec IRIS comme base de données backend.

Bien que le projet mette en œuvre des éléments clés d'intégration avec TypeORM et prenne en charge les opérations de base sur les entités, il n'a pas encore été testé en conditions réelles et n'est pas adapté aux environnements de production.

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France :

📺 InterSystems IntelliCare – Le Dossier Patient Informatisé réinventé par l’Intelligence Artificielle

https://www.youtube.com/embed/4v4H_zb8OY0
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Le mappeur d'enregistrements complexes peut vous aider à transformer des données de fichiers texte composées de différents types d'enregistrements en messages persistants dans IRIS. Pour comprendre les bases du mappeur d'enregistrements complexes et découvrir un exemple de mise en œuvre en production, visionnez la vidéo des services d'apprentissage.

Récemment, je me suis retrouvé dans une situation où un utilisateur avait des rôles qui lui accordaient des rôles supplémentaires, etc.

Comme je ne comprenais pas d'où venait une autorisation particulière, j'ai écrit ce code qui obtient un ensemble initial de rôles et les décompresse de manière récursive, en tenant compte des éventuelles répétitions.

Bonjour la communauté,

Regardez cette vidéo pour apprendre à gérer par programmation les planifications de tâches à l'aide d'InterSystems IRIS, notamment la création, la modification et la suppression d'une tâche définie par l'utilisateur :

⏯ Utilisation des planifications de tâches InterSystems IRIS par programmation

https://www.youtube.com/embed/IMN_Yor_Vu8
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Bonjour à la communauté,

Disposant d'un peu de temps ces jours ci, je me propose de traduire queqlues articles que j'ai trouvé très interresants et qui ne sont disponible qu'en anglais.

Y-a-t-il une procédure particulière pour traduire les articles, ou suffit-il de d'insérer un lien vers l'article en anglais dans l'article traduit ?

Autre question annexe : quel groupe et tag doit on mettre pour ce type de question concernant la communauté elle-même ?

InterSystems IRIS est une plateforme de données haute performance offrant une persistance native et la prise en charge de divers modèles de données (objet, document et relationnel). Cependant, dans de nombreux environnements d'entreprise, l'intégration avec les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) existants est nécessaire.

InterSystems IRIS Adaptive Analytics version 2025.4.1 est désormais disponible sur la page de distribution des logiciels InterSystems. Cette version inclut AtScale 2025.4.1 et est compatible avec le fichier UDAF (User-Defined Aggregate Function) Adaptive Analytics existant (version 2024.1). Parmi les nouvelles fonctionnalités d'AtScale 2025 :

Bonjour,

Je voulais partager avec vous une méthode pratique qui m'a été utile lors de mes développements sur Health Connect Cloud avec VS Code et GitBash. Lors de ces développements, si des modifications sont effectuées directement sur le serveur, comme des règles de routage ou des déploiements de composants, elles ne sont pas automatiquement incluses dans le contrôle de code source. Vous devez donc exporter les modifications depuis le serveur vers vos fichiers locaux et les envoyer vers votre dépôt distant. Je suis sûr qu'il existe des méthodes plus simples pour gérer ce problème, que je suis en train de tester, mais pour une solution rapide, j'ai pensé qu'il serait utile d'utiliser une méthode de pré-validation qui déclenche un rappel dans GitBash – voir ci-dessous.