Nouvelle publication

#Service aux entreprises

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Un service métier est une partie de la production d'interopérabilité d'InterSystems Ensemble qui est responsable de l'acceptation des demandes provenant d'applications externes.

Les architectures de données modernes utilisent des solutions de capture, transformation, déplacement et chargement de données en temps réel pour construire des lacs de données, des entrepôts analytiques et des référentiels de big data. Cela permet l'analyse de données provenant de diverses sources sans impacter les opérations qui les utilisent. Pour y parvenir, il est essentiel d'établir un flux de données continu, évolutif, élastique et robuste. La méthode la plus répandue pour cela passe par la technique CDC (Change Data Capture). Le CDC surveille la production de petits ensembles de données, capture automatiquement ces données et les transmet à un ou plusieurs destinataires, y compris les référentiels de données analytiques. L'avantage majeur est l'élimination du délai J+1 dans l'analyse, car les données sont détectées à la source dès qu'elles sont produites, puis répliquées vers la destination.

Cet article démontrera les deux sources de données les plus courantes pour les scénarios CDC, à la fois comme source et comme destination. Pour la source de données (origine), nous explorerons le CDC dans les bases de données SQL et les fichiers CSV. Pour la destination des données, nous utiliserons une base de données en colonnes (un scénario typique de base de données analytique haute performance) et un topic Kafka (une approche standard pour le streaming de données vers le cloud et/ou vers plusieurs consommateurs de données en temps réel).

 

Aperçu

Cet article fournit un exemple pour le scénario d'interopérabilité suivant:

 

Open Exchange app
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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.

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Salut la Communauté,

Dans la première partie de cette série, on a vu les bases de l'interopérabilité sur Python Interoperability on Python (IoP), et surtout comment ça nous permet de construire des éléments d'interopérabilité comme des services métier, des processus et des opérations uniquement à l'aide de Python.

Maintenant, on est prêts à aller plus loin. Les scénarios d'intégration dans le monde réel vont au-delà du simple transfert de messages. Ils impliquent des interrogations programmées, des structures de messages personnalisées, une logique de décision, un filtrage et une gestion de la configuration. Dans cet article, on va se pencher sur ces fonctionnalités IoP plus avancées et montrer comment créer et exécuter un flux d'interopérabilité plus complexe uniquement à l'aide de Python.

Pour que ce soit plus concret, on va construire un exemple complet: La Reddit Post Analyzer Production (production d'analyseur de posts Reddit). Le concept est simple : récupérer en continu les dernières publications d'un subreddit choisi, les filtrer en fonction de leur popularité, leur ajouter des balises supplémentaires et les envoyer pour stockage ou analyse plus approfondie.

L'objectif final est ici de disposer d'un pipeline d'ingestion de données fiable et autonome. Tous les éléments principaux (service métier, processus métier et opération métier) sont implémentés en Python, ce qui montre comment utiliser l'IoP à l'aide de la méthodologie d'intégration axée sur Python.

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