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.

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.

Aperçu

Cette interface Web est conçue pour faciliter la gestion des tables de recherche de données (Data Lookup Tables) via une page Web conviviale. Elle est particulièrement utile lorsque les valeurs de votre table de recherche sont volumineuses, dynamiques et changeantes. Les utilisateurs finaux peuvent gérer efficacement les données de la table de recherche en fonction de leurs besoins grâce à un accès contrôlé à cette interface Web (autorisations de lecture, d'écriture et de suppression limitées à cette page).

Les données gérées via cette interface peuvent être utilisées de manière transparente pour les règles HealthConnect ou les transformations de données, ce qui élimine le besoin d'une surveillance et d'une gestion manuelles constantes des tables de recherche et permet ainsi un gain de temps considérable.

Remarque:
Si la table de recherche de données classique ne répond pas à vos besoins en matière de mappage, vous pouvez créer une table personnalisée et adapter cette interface Web ainsi que sa classe de support avec un minimum de modifications. Un exemple de code de classe est disponible sur demande.

Au cours des 10 à 15 dernières années, vous avez sûrement entendu parler des termes Data Lake, Data Warehouse, et Data Fabric à tout bout de champ.

Salut la Communauté !

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