Le code source de l'article est disponible à l'adresse suivante : https://github.com/antonum/ha-iris-k8s

Introduction

Dans certains des derniers articles, j'ai parlé des types entre IRIS et Python, et il est clair qu'il n'est pas facile d'accéder aux objets d'un côté à l'autre.

Heureusement, un travail a déjà été fait pour créer SQLAlchemy-iris (suivez le lien pour le voir sur Open Exchange), qui rend tout beaucoup plus facile pour Python d'accéder aux objets d'IRIS, et je vais montrer les starters pour cela.

InterSystems a corrigé un défaut qui entraînait une utilisation accrue de la mémoire de processus.

Plus précisément, l'augmentation de la consommation de mémoire de la partition de processus locale se produit lors de l'exécution de $Order, $Query, ou Merge sur des variables locales. Bien que cela n'ait aucun impact négatif sur la plupart des environnements en cours d'exécution, les environnements prenant en charge un grand nombre de processus ou limitant étroitement la mémoire maximale par processus pourraient être affectés. Certains processus peuvent rencontrer des erreurs <STORE>.

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

📺 DeepDocs - Apprendre avec les patients

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Aujourd'hui, la plupart des applications sont déployées sur des services de cloud public. Cela présente de nombreux avantages, notamment des économies de ressources humaines et matérielles, la possibilité de se développer rapidement et à moindre coût, une plus grande disponibilité, une plus grande fiabilité, une évolutivité élastique et des options permettant d'améliorer la protection des actifs numériques. L'une des options les plus populaires est AWS.

Le nuage Amazon Web Services (AWS) offre un large éventail de services d'infrastructure, tels que des ressources de calcul, des options de stockage et des réseaux, qui sont fournis comme un service public : à la demande, disponibles en quelques secondes, avec une tarification à l'usage. De nouveaux services peuvent être mis à disposition rapidement, sans dépenses d'investissement initiales. Les entreprises, les start-ups, les petites et moyennes entreprises et les clients du secteur public peuvent ainsi accéder aux éléments de base dont ils ont besoin pour répondre rapidement à l'évolution des exigences commerciales.

Updated: 2-Apr, 2021

Il y a souvent des questions concernant la configuration idéale du Serveur Web HTTPD Apache pour HealthShare. Le contenu de cet article décrit la configuration initiale recommandée du serveur Web pour tout produit HealthShare.

APour commencer, la version 2.4.x (64 bits) d'Apache HTTPD est recommandée. Des versions antérieures comme 2.2.x sont disponibles, mais la version 2.2 n'est pas recommandée pour les performances et l'évolutivité de HealthShare.

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On continue à écrire ce journal dédié au Global Summit 2023 ! Les premières nouvelles - le temps s'est dégradé 😭 C'est pour le mieux que nous soyons à l'intérieur.

Les entreprises doivent développer et gérer leurs infrastructures informatiques mondiales rapidement et efficacement tout en optimisant et en gérant les coûts et les dépenses d'investissement. Les services de calcul et de stockage Amazon Web Services (AWS) et Elastic Compute Cloud (EC2) couvrent les besoins des applications les plus exigeantes basées sur Caché en fournissant une infrastructure informatique mondiale très robuste.

Les systèmes de bases de données ont des exigences de sauvegarde très spécifiques qui, dans les déploiements d'entreprise, nécessitent une réflexion et une planification préalables. Pour les systèmes de bases de données, l'objectif opérationnel d'une solution de sauvegarde est de créer une copie des données dans un état équivalent à celui de l'arrêt de l'application en douceur. Les sauvegardes cohérentes avec les applications répondent à ces exigences et Caché fournit un ensemble d'API qui facilitent l'intégration avec des solutions externes pour atteindre ce niveau de cohérence des sauvegardes.

Introduction

L'analyse des données est un aspect crucial de la prise de décision commerciale dans le monde moderne où tout va très vite. Les organisations s'appuient fortement sur l'analyse des données pour prendre des décisions éclairées et garder une longueur d'avance sur la concurrence. Dans cet article, nous allons explorer comment l'analyse de données peut être réalisée en utilisant Pandas et Intersystems Embedded Python. Nous discuterons des bases de Pandas, des avantages de l'utilisation d'Intersystems Embedded Python et de la façon dont ils peuvent être utilisés ensemble pour réaliser des analyses de données efficaces.

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C'est le dernier jour de SantExpo et nous aimerions vous y rencontrer.

Voici le programme de cette journée:

Salut la Communauté !

SantExpo a déjà ouvert ses portes et nous sommes là et prêts à vous rencontrer ! Nos équipes sont déjà sur place, au stand F43 (Hall 1, Porte de Versailles) et sont prêtes à discuter avec les acteurs majeurs de la santé.

Bonjour à la communauté,
Dans cet article, je vais démontrer l'utilisation d'Embedded Python, nous allons couvrir les sujets suivants :