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· Juin 13, 2022 19m de lecture
Quatre API pour les bases de données

Une session concurrente dans IRIS : SQL, Objects, REST, et GraphQL

Kazimir Malevitch, "Athlètes" (1932)

"Mais bien sûr, vous ne comprenez pas ! Comment celui qui a toujours voyagé en calèche peut-il comprendre les sentiments et les impressions du voyageur en express ou du pilote dans les airs ?"

Kazimir Malevich (1916)

Introduction

Nous avons déjà abordé le sujet des raisons pour lesquelles la représentation objet/type est préférable à SQL pour la mise en œuvre des modèles de domaine. Et ces conclusions et ces faits sont aussi vrais aujourd'hui qu'ils l'ont toujours été. Alors pourquoi devrions-nous faire un pas en arrière et discuter des technologies qui ramènent les abstractions au niveau global, où elles se trouvaient à l'ère pré-objet et pré-type ? Et pourquoi devrions-nous encourager l'utilisation d'un code spaghetti, qui donne lieu à des bogues difficiles à repérer et qui ne repose que sur les compétences virtuoses des développeurs ?

Plusieurs arguments sont favorables à la transmission de données via des API basées sur SQL/REST/GraphQL plutôt qu'à leur représentation sous forme de types/objects:

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· Mai 5, 2022 13m de lecture
CheatSheet pour travailler avec les globales

Quand on travaille avec les globales, on voit qu’il n’y a pas mantes fonction en ObjectScript (COS) à utiliser. C’est aussi le cas avec Python et Java. Toutefois, toutes ses fonctions sont indispensables quand on travaille directement avec les données sans utilisation des objets, des documents ou des tables.

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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.

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· Juil 22, 2022 10m de lecture
IRIS native API pour Python

Introduction

Depuis la version 2019.2, InterSystems IRIS fournit son API native pour Python comme méthode d'accès aux données haute performance. L'API native vous permet d'interagir directement avec la structure de données IRIS native.

Globales

En tant que développeurs InterSystems, vous êtes probablement déjà familiarisés avec les globales. Nous allons passer en revue les bases au cas où vous souhaiteriez un rafraîchissement, mais n'hésitez pas à passer directement à la section suivante.

InterSystems IRIS utilise des globales pour stocker les données. Une globale est un tableau clairsemé qui se compose de nœuds qui peuvent ou non avoir une valeur et de sous-nœuds. Ce qui suit est un exemple abstrait d'une globale :

Représentation arborescente d'une globale

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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.

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Introduction

Nous sommes à l'ère de l'économie multiplateforme et les API sont la "colle " de ce scénario numérique. Étant donné leur importance, les développeurs les considèrent comme un service ou un produit à consommer. Par conséquent, l'expérience d'utilisation est un facteur crucial de leur succès.

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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.

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InterSystems API Management (IAM) - c'est une nouvelle fonctionnalité de la plate-forme de données InterSystems IRIS, qui vous permet de surveiller, de contrôler et de gérer le trafic vers et à partir des API basées sur le Web au sein de votre infrastructure informatique. Au cas où vous l'auriez manqué, voici le lien vers l'annonce. Et voici un article expliquant comment commencer à travailler avec IAM.

Dans cet article, nous allons utiliser InterSystems API Management pour assurer l'équilibrage de charge d'une API.

Dans notre cas, nous avons 2 instances InterSystems IRIS avec /api/atelier REST API que nous voulons publier pour nos clients.

Il y a de nombreuses raisons différentes pour lesquelles nous pourrions vouloir faire cela, par exemple :

  • Équilibrage de la charge pour répartir la charge de travail entre les serveurs.
  • Déploiement bleu-vert : nous avons deux serveurs, l'un "prod", l'autre "dev" et nous pouvons vouloir passer de l'un à l'autre.
  • Déploiement canary: nous pourrions publier la nouvelle version sur un seul serveur et y transférer 1% des clients.
  • Configuration de haute disponibilité
  • etc.
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Introduction

Aujourd'hui, de nombreuses applications utilisent le cadre d'autorisation ouvert (OAuth) pour accéder aux ressources de toutes sortes de services de manière sûre, fiable et efficace. InterSystems IRIS est déjà compatible avec le cadre OAuth 2.0, en fait, il y a un excellent article dans la communauté concernant OAuth 2.0 et InterSystems IRIS dans le lien suivant ici.

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· Mai 15, 2023 5m de lecture
Tuples en tête

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:

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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.

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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.

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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.

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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.

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