Les troisièmes versions préliminaires pour développeurs de la plateforme de données InterSystems IRIS®, d'InterSystems IRIS® for Health et de HealthShare® Health Connect 2026.1 sont disponibles sur le site des versions préliminaires pour développeurs du WRC. Les conteneurs sont disponibles sur notre registre de conteneurs et portent l'étiquette « latest-preview ».

Ces versions préliminaires pour développeurs marquent la fin de la prise en charge des Mac Intel à partir de la version 2026.1.0 et le retour de la prise en charge de Windows Server 2019 dans la version 2026.1.0.

Quand j'étais plus jeune (le détail de mon âge exact ne relève pas du sujet de cet article), le mot "jeton" était synonyme de plaisir. En effet, plusieurs fois par an, j'avais la chance d'aller dans une salle d'arcade pour jouer à des jeux vidéo amusants avec mes amis.

Serveur FHIR

Le Serveur FHIR est une application logicielle qui met en œuvre la norme FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), ce qui permet aux systèmes de soins de santé de Stocker, accéder, échanger, et gérer les données de soins de santé de manière standardisée.

InterSystems IRIS permet de stocker et de récupérer les ressources FHIR suivantes:

• Référentiel de ressources – Le serveur natif IRIS FHIR permet de stocker facilement les paquets/ressources FHIR directement dans le référentiel FHIR.
• Façade FHIR – La couche de façade FHIR est un modèle d'architecture logicielle à l'aide duquel une API compatible FHIR peut être exposée au-dessus d'une API existante (souvent non-FHIR). Cette couche permet également de rationaliser le système de données de soins de santé, y compris les dossiers médicaux électroniques (DME), les bases de données existantes ou le stockage de messages HL7 v2, sans nécessiter la migration de toutes les données vers un système natif FHIR.

Qu'est-ce que FHIR?

FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) est un framework standard créé par HL7 International afin de faciliter l'échange de données de soins de santé de manière flexible, conviviale pour les développeurs et moderne. Il exploite les technologies web contemporaines pour assurer une intégration et une communication transparentes entre plusieurs systèmes de soins de santé.

La sécurisation des intégrations IRIS à l'aide du protocole TLS mutuel (mTLS) : guide pratique

Dans les environnements d'entreprise actuels, la sécurité des communications entre les systèmes n'est pas une option, mais une nécessité. Peu importe si vous intégrez InterSystems IRIS avec des API cloud, des microservices internes ou des plateformes tierces, le TLS mutuel (mTLS) offre une méthode efficace pour garantir que les deux extrémités de la connexion sont authentifiées et cryptées.

Importance

La gestion de l'IAM peut s'avérer fastidieuse lorsqu'elle est effectuée manuellement, en particulier lorsque vos API sont déjà bien documentées à l'aide des spécifications OpenAPI (Swagger). Ne serait-il pas formidable de pouvoir générer automatiquement des services et des itinéraires Kong directement à partir de vos spécifications OpenAPI?

L'INTERFACE DE PROGRAMMATION D'APPLICATION À TRANSFERT D'ÉTAT REPRÉSENTATIF ou API REST (Representational State Transfer Application Programming Interface) est un moyen conforme à la norme permettant aux applications web de communiquer entre elles à l'aide de méthodes HTTP telles que GET, POST, PUT, DELETE, etc. Elle est conçue autour de ressources, qui peuvent être diverses, allant d'un utilisateur à un fichier. Chaque ressource est identifiée par une URL unique, et les interactions avec ces ressources sont sans état, ce qui signifie que chaque requête d'un client à un serveur doit contenir

Dans cette section, nous allons découvrir comment utiliser Python comme langage principal dans IRIS, ce qui vous permettra d'écrire la logique de votre application en Python tout en profitant de la puissance d'IRIS.

• Introduction à l'approche "Python d'abord" dans IRIS
  • Introduction à l'approche "Python d'abord" dans IRIS
    • Qu'est-ce qu'irispython?
    • Exemple d'utilisation d'irispython
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Conclusion
  • Utilisation de WSGI
    • Utilisation
    • Exemple d'utilisation de WSGI
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Conclusion
  • DB-API
    • Utilisation
    • Exemple d'utilisation de DB-API
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Alternatives
    • Conclusion
  • Notebook
    • Utilisation
    • Exemple d'utilisation de Notebook
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Conclusion
• Section supplémentaire
  • Utilisation d'un interpréteur natif (sans irispython)
    • Utilisation
    • Avantages
    • Inconvénients
  • Edition communautaire de DB-API
    • Utilisation
    • Exemple d'utilisation de DB-API
    • Avantages
    • Inconvénients
  • Débogage de code Python dans IRIS
    • Utilisation
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Conclusion
  • IoP (Interopérabilité en Python)
• Conclusion

Connaissant désormais bien Python et ses fonctionnalités, voyons comment nous pouvons tirer parti de Python dans IRIS.

• Introduction au Python dans IRIS
• Balise de langue
  • Utilisation
  • Avantages
  • [Inconvénients
  • Conclusion
• Importation de modules Python (modules pypi)
  • Utilisation
  • Avantages
  • [Inconvénients
  • Conclusion
• Importation de modules Python (modules personnalisés)
  • Utilisation
  • Avantages
  • [Inconvénients
  • Conclusion

Introduction

Introduction

Qu'est-ce que JWT ??

JWT (JSON Web Token) est un standard ouvert (RFC 7519) qui offre une méthode légère, compacte et autonome pour transmettre en toute sécurité des renseignements entre deux parties. Il est couramment utilisé dans les applications web pour l'authentification, l'autorisation et l'échange d'informations.

Un JWT est généralement composé de trois parties:

1. En-tête JOSE (JSON Object Signing and Encryption)
2. Payload
3. Signature

Ces parties sont encodées au format Base64Url et concaténées avec des points (.) qui les séparent.

Structure d'un JWT

En-tête

{ "alg": "HS256", "typ": "JWT"}

La surveillance de votre déploiement IRIS est cruciale. Avec l'obsolescence de System Alert and Monitoring (SAM), une solution moderne et scalable est nécessaire pour obtenir des informations en temps réel, détecter précocement les problèmes et améliorer l'efficacité opérationnelle. Ce guide explique comment configurer Prometheus et Grafana dans Kubernetes pour surveiller efficacement InterSystems IRIS.

Ce guide suppose que vous avez déjà déployé un cluster IRIS en utilisant l'InterSystems Kubernetes Operator (IKO), qui simplifie le déploiement, l'intégration et la gestion.

Bonjour, j'ai un problème avec un appel et j'aurais besoin d'aide.

Lorsque j'appelle une API avec la méthode SendFormDataArray de l'adaptateur EnsLib.HTTP.OutboundAdapter, je lui passe un objet %Net.HttpRequest et je reçois l'erreur suivante :

ERROR #5002: ObjectScript error: <SUBSCRIPT>MatchSuffix+1^%Net.HttpRequest.1 ^%qPublicSuffix("")

J'ai correctement saisi l'url dans mon business operation et je la passe dans le dernier paramètre de la méthode SendFormDataArray. Avez-vous une idée, s'il vous plaît ?

Mise en œuvre de l'idée DPI-I-456

Idée

Le rôle de cet échantillon

IAM - InterSystems API Manager est un excellent outil pour surveiller votre trafic. Si vous essayez de l'utiliser dans votre cluster Kubernetes, vous avez peut-être essayé de faire un déploiement similaire à celui-ci :

L'accès à un stockage cloud Azure pour charger/télécharger des blobs est assez simple à l'aide des méthodes API de classe %Net.Cloud.Storage.Client désignées ou des adaptateurs entrants/sortants EnsLib.CloudStorage.*.

Notez que vous devez avoir le serveur de %JavaServer External Language opérationnel pour utiliser l'API ou les adaptateurs de stockage cloud, car ils utilisent tous deux le framework PEX à l'aide du serveur Java.

Voici un bref résumé :

L'accès à Azure Blob Storage s'effectue à l'aide d'une chaîne de connexion qui ressemble à celle-ci :

Cela fait maintenant plus de 2 ans que j'utilise quotidiennement Embedded Python. Il est peut-être temps de partager un retour d'expérience sur ce parcours.

Pourquoi écrire ce commentaire de retour d'expérience? Parce que, je suppose, je suis comme la plupart de mes collègues ici, un développeur ObjectScript, et je pense que la communauté bénéficierait de ce retour d'expérience et pourrait mieux comprendre les avantages et les inconvénients du choix de Embedded Python pour développer quelque chose dans IRIS. Et aussi éviter certains pièges.

• Commentaire de retour d'expérience : Utilisation quotidienne de Embedded Python pendant 2 ans](#feedback--using-embedded-python-daily-for-2-years)
• Introduction
• Débuter avec Python
  • Python n'est pas ObjectScript
    • Pep8
    • Modules
    • Dunders
  • Conclusion
• Embedded Python
  • Qu'est-ce que Embedded Python ?
  • Comment utiliser Embedded Python ?
  • Comment j'utilise Embedded Python
    • Utilisation des bibliothèques et le code Python comme s'il s'agissait de classes ObjectScript
      • Avec la balise de langue
      • Sans de balise de langue
      • Conclusion
    • Utilisation d'une première approche en python
      • Exemple : iris-fhir-python-strategy
      • Remarques(#remarks)
      • Où trouver le code
        • Comment mettre en œuvre une Stratégie
        • Mise en œuvre d'InteractionsStrategy
        • Mise en œuvre des Interactions
        • Interactions en Python
        • IMise en œuvre de la classe abstraite python
      • Trop long, faisons un résumé

 
J'ai écrit plusieurs Conky sans valeur au cours de ma vie, et celui-ci ne fait pas exception, mais c'était amusant.

L'invention et la vulgarisation des grands modèles de langage (tels que GPT-4 d'OpenAI) ont lancé une vague de solutions innovantes capables d'exploiter de grands volumes de données non structurées qui étaient peu pratiques, voire impossibles, à traiter manuellement jusqu'à récemment. Ces applications peuvent inclure la récupération de données (voir le cours ML301 de Don Woodlock pour une excellente introduction à Retrieval Augmented Generation), l'analyse des sentiments, et même des agents d'IA entièrement autonomes, pour n'en nommer que quelques-uns !

Dans cet article, je partagerai le thème que nous avons présenté lors du Global Summit 2023, dans la salle Tech Exchange. Moi et @Rochael Ribeiro

Lors de cette présentation, nous abordons les sujets suivants :

• Outils Open Exchange pour des API rapides
• Spécification de l'Open API
• Développement d'API traditionnel ou Fast
• API composite (interopérabilité)
• Approche Spec-First ou Api-First
• Gouvernance et surveillance des API
• Démo (vidéo)

Outils Exchange ouverts pour des API Fast

Bonjour la communauté !

Nous avons publié une nouvelle version d'IrisApiTester. Il intègre plusieurs nouveautés telles que :

• Dépôts externes : nous avons ajouté la possibilité d'utiliser des collections d'un référentiel (GitHub ou Bitbucket) au lieu de faire glisser manuellement les fichiers de la collection vers votre page Web.
• Pull and Run : nous avons créé un nouveau point de terminaison qui extrait automatiquement les modifications du référentiel et exécute des tests.
• Tests unitaires/d'intégration : ajout d'exemples d'utilisation d'IrisApiTester dans les tests unitaires et d'intégration.
• CI/CD : nous avons ajouté de nouveaux points de terminaison pour les flux de travail tels que GitHub afin d'extraire automatiquement les modifications du référentiel de collection à chaque validation terminée, d'exécuter des tests et d'envoyer les résultats à Google Chat.

Dans cet article, nous allons voir comment utiliser le service de messagerie instantanée WhatsApp depuis InterSystems IRIS pour envoyer des messages à différents destinataires. Pour ce faire, nous devons créer et configurer un compte dans Meta et configurer une opération métier pour envoyer les messages que nous souhaitons.

Examinons chacune de ces étapes plus en détail.

Créer un compte sur Meta

C'est peut-être le point le plus compliqué de toute la configuration, puisque nous devrons configurer une série de comptes jusqu'à ce que nous puissions avoir la fonctionnalité de messagerie.

Bonjour à tous,

Nous développons une application avec FrontEnd (angular) et BackEnd (objectscript Iris), nous utilisons l'identification intégrée grâce à la route /login fournie par %CSP.REST. Nous n'utilisons pas IAM, nous attaquons l'API directement.

Nous avons besoin de générer un traitement suite à un login qu'il soit réussi ou non (enregistrement dans une log applicative).

Nous avons essayé de créer une méthode Login dans notre classe d'API, avec un appel à super(), mais cela ne fonctionne pas car notre méthode n'est pas appelée par la route, qui appele Login de %CSP.Rest.

Jusqu'à présent, nous avons expliqué comment utiliser ObjectScript pour gérer les utilisateurs, les rôles, les ressources et les applications. Il existe quelques autres classes dans ce package qui fonctionnent de manière similaire à celles mentionnées ci-dessus. Cependant, ces quatre classes sont celles que chacun devra utiliser pour gérer la sécurité de ses applications. Supposons que vous souhaitiez créer votre propre portail de gestion de la sécurité pour ce package. Il y aurait des problèmes spécifiques à prendre en compte pour une API. Étant donné que les classes utilisent des méthodes

Bonjour,

Dans le besoin de notre service infrastructure de notre entreprise, j'ai créé une petite API qui fait des requêtes SNMP sur InterSystems afin de visualiser les données intéressantes à récupérer lorsque l'infra mettra en place le monitoring.

Cependant, j'ai un timeout lorsque j'essaye de collecter des informations via un walk. Voici le code du service SNMP de mon API:

Aperçu général

En passant d'IRIS objectScript à Python, on s'aperçoit qu'il existe des différences syntaxiques fascinantes.

L'une d'entre elles concerne la manière dont Python renvoie des tuples à partir d'une méthode à décompression automatique.

En fait, il s'agit d'une méthode qui renvoie plusieurs valeurs. Quelle invention géniale :)

out1, out2 = some_function(in1, in2)

ObjectScript a une autre approche avec les paramètres ByRef et Output.

Do ##class(some_class).SomeMethod(.inAndOut1, in2, .out2)

Où:

• inAndOut1 représente ByRef
• out2 représente Output

Sur GitHub, vous trouverez toutes les informations sur l'utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique "HuggingFace" / modèle d'IA sur le cadre IRIS à l'aide de Python.

1. iris-huggingface

Utilisation de modèles d'apprentissage automatique dans IRIS à l'aide de Python ; pour les modèles texte-texte, texte-image ou image-image.

Les modèles suivants servent d'exemple :

Cet article aborde les questions de Questionnaire et QuestionnaireResponse de FHIR depuis la création du formulaire jusqu'au téléchargement sur le serveur et la façon de les remplir.

tl;dr :

Nous sommes une startup technologique - Virtual Lab qui développe des solutions utilisant des technologies avancées VR / AR. Nous disposons d’un vaste portefeuille de produits et de solutions personnalisés. Aujourd’hui, nous aimerions vous présenter le projet VR ICU® – une plate-forme de formation pour le personnel médical de l’uci, créée à l’ère du Covid pour les besoins des hôpitaux.