Table des matières

  1. Objectif de l'article
  2. Les conteneurs : définition et pertinence dans le cadre d'IRIS
     2.1 Les conteneurs et les images en quelques mots
     2.2 Avantages des conteneurs pour les développeurs
     2.3 Pourquoi IRIS fonctionne bien avec Docker
  3. Conditions préalables
  4. Installation de l'image InterSystems IRIS
     4.1 Utilisation de Docker Hub
     4.2 Extraction de l'image
  5. Exécution de l'image InterSystems IRIS
     5.1 Démarrage d'un conteneur IRIS
     5.2 Vérification de l'état des conteneurs
     5.3 Exécution de code dans le terminal conteneur
     5.4 Accès au portail de gestion IRIS
     5.5 Connexion du conteneur à VS Code
     5.6 Arrêt ou suppression du conteneur
     5.7 Configuration d'un mot de passe spécifique avec un montage de type bind
     5.8 Utilisation de volumes %SYS durables
      5.8.1 Contenu stocké sous %SYS durable
      5.8.2 Comment activer %SYS durable
  6. Utilisation de Docker Compose
     6.1 Exemple d'utilisation de l'outil Docker Compose
     6.2 Exécution de Docker Compose
  7. Utilisation d'un fichier Dockerfile pour l'exécution d'un code source personnalisé
     7.1 Exemple de fichier Dockerfile
     7.2 Exemple de Docker Compose
     7.3 Compréhension des couches, du balisage des images et de la différence entre le temps de compilation et le temps d'exécution
     7.4 Code source et script d'initialisation
     7.5 Création de l'image avec le fichier Dockerfile
     7.6 Exécution d'instructions dans le terminal IRIS conteneurisé
  8. Conclusion et suite

3 1
0 23

Bonjour collègues !

Lors du développement d'une application front-end ou de toute autre communication avec l'API REST, il est souvent judicieux d'utiliser une Swagger UI, une interface de test pour l'API REST conforme à la spécification Open API 2.0. Elle est généralement très pratique, car elle permet d'effectuer des tests manuels rapides avec l'API REST, ses réponses et les données qu'elle contient.

J'ai récemment intégré la prise en charge de Swagger dans InterSystems IRIS FHIR template pour l'API FHIR R4 :

Comment le faire fonctionner.

3 0
0 30

Bonjour, chers collègues développeurs d'InterSystems IRIS !

On me demande souvent, notamment en ce qui concerne les bonus techniques que nous encourageons pour chaque concours Open Exchange, pourquoi nous donnons constamment des bonus pour les tests de qualité Docker, IPM et ObjectScript.

En fait, il est très facile de répondre à cette question.

7 Life Hacks Guaranteed To Make Your Life Easier - everymum

1 0
0 30

Je vais vous montrer comment vous pouvez installer très rapidement sur votre ordinateur un cluster de nœuds InterSystems IRIS en sharding. Dans cet article, mon objectif n'est pas de parler du sharding en détail, ni de définir une architecture de déploiement pour un cas réel, mais de vous montrer comment vous pouvez rapidement installer sur votre machine un cluster d'instances d'IRIS en sharding avec lequel vous pouvez jouer et faire des tests. Si vous souhaitez en savoir plus sur le sharding dans IRIS, vous pouvez consulter la documentation en cliquant ici: clicking here.  

Disons dès le départ que la technologie de sharding d'IRIS va nous permettre de faire deux choses:

  • Définir, charger et consulter des tables fragmentées ou des shards, dont les données seront réparties de manière transparente entre les nœuds du cluster
  • Définir  des tables fédérées, qui offrent une vue globale et composite des données appartenant à des tables différentes et qui, physiquement, sont stockées sur différents nœuds distribués

Donc, comme je l'ai dit, nous laissons le sujet du jeu avec des shards ou des tableaux fédérés pour d'autres articles, et nous nous concentrons maintenant sur l'étape précédente, c'est-à-dire sur la mise en place du cluster de nœuds en sharding.

1 0
0 28

Visual Studio Code publie chaque mois de nouvelles mises à jour avec de nouvelles fonctionnalités et des corrections de bugs. La version d'août 2025 est désormais disponible.

Cette version offre une sélection plus intelligente des modèles d'IA, une sécurité renforcée pour les modifications sensibles et les commandes de terminal, ainsi que des améliorations de productivité telles que la modification simplifiée du chat et le contexte personnalisable avec AGENTS.md.

Les mises à jour de la version 1.104 incluent :

Flexibilité du modèle

1 0
0 25

Salut tout le monde !

Parfois, lorsqu’on conçoit une méthode de classe et qu’on y ajoute de plus en plus de fonctionnalités utiles, le nombre de paramètres peut rapidement atteindre 10, voire plus.

Cela devient alors assez difficile pour les utilisateurs de ces méthodes utiles de se rappeler de la position des paramètres importants, et il devient très facile de se tromper en inversant des valeurs entre paramètres.

Voici un exemple d’une telle méthode (j’ai demandé à GPT de me créer une méthode avec 20 paramètres) :

ClassMethod GenerateReportWith20Params(
    pTitle As %String = "",
    pAuthor As %String = "",
    pDate As %String = "",            // ex. 2025-09-03
    pCompany As %String = "",
    pDepartment As %String = "",
    pVersion As %String = "1.0",
    pFormat As %String = "pdf",      // pdf|html|docx
    pIncludeCharts As %Boolean = 1,
    pIncludeSummary As %Boolean = 1,
    pIncludeAppendix As %Boolean = 0,
    pConfidentiality As %String = "Public",
    pLanguage As %String = "en",
    pReviewers As %String = "",      // CSV, ex. "Alice,Bob"
    pApprover As %String = "",
    pLogoPath As %String = "",
    pWatermarkText As %String = "",
    pColorScheme As %String = "default",
    pPageSize As %String = "A4",
    pOrientation As %String = "Portrait",
    pOutputPath As %String = "report.pdf"
) As %Status
{
    // implémentation
}

2 0
0 19