L'interface de programmation d'applications (API) est un ensemble de définitions de sous-programmes, de protocoles et d'outils permettant de concevoir des logiciels d'application. En termes généraux, il s'agit d'un ensemble de méthodes de communication clairement définies entre divers composants logiciels.
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:
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.
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.
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.
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.
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).
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