Nous présentons ici le processus d'utilisation de la célèbre solution Jaeger pour tracer les applications InterSystems IRIS. Jaeger est un produit open source permettant de suivre et d'identifier des problèmes, en particulier dans les environnements distribués et de microservices. Ce backend de traçage, apparu chez Uber en 2015, a été inspiré par Dapper de Google et OpenZipkin de Twitter. Il a ensuite rejoint la Fondation Cloud Native Computing (CNCF) en tant que projet en incubation en 2017, avant d'obtenir le statut gradué en 2019.

Cet excellent article a récemment déclenché une discussion privée, et j'aimerais partager certaines de mes réflexions à ce sujet.
La question motivante se résume ainsi : pourquoi devons-nous absolument établir des règles ou des conventions de codage ? Où est passée la merveilleuse époque des artistes-programmeurs de la Renaissance qui traçaient leur propre voie, avant d'être supplantés par les artisans, puis (pire encore) par IA?

Bonjour à toute la communauté InterSystems ! Je m'appelle Sidd, je suis stagiaire au bureau de Singapour et j'ai récemment eu l'occasion de développer un pilote afin de connecter IRIS à Metabase pour aider certains ingénieurs commerciaux ici. On m'a encouragé à partager cette information ici afin que ceux qui rencontrent un problème similaire puissent utiliser ce pilote et faire part de leurs commentaires sur les améliorations possibles. Le dépôt GitHub complet avec la procédure de démarrage rapide, un bref aperçu et le processus de création du pilote est disponible ici.

Dans le cadre de mon projet stagiaire, je développe une application backend Flask de l'API REST. Mon objectif est de l'héberger sur InterSystems IRIS à l'aide de l'interface WSGI. Il s'agit d'une approche relativement nouvelle qui n'est actuellement utilisée que dans quelques projets tels que AskMe. Pour aider ceux qui souhaitent se lancer, j'ai décidé d'écrire cet article afin de simplifier le processus.

Création d'une application Flask de base

Commençons par créer une application Flask minimale.

Récompense d’août pour les articles sur Global Masters a retenu mon attention, et l'un des sujets proposés m'a semblé très intéressant quant à son utilisation future dans mon enseignement. Voici donc ce que j'aimerais dire à mes étudiants à propos des tables dans IRIS et de leur corrélation avec le modèle objet.

Tout d'abord, InterSystems IRIS dispose d'un modèle de données unifié. Cela signifie que lorsque vous travaillez avec des données, vous n'êtes pas enfermé dans un paradigme unique. Les mêmes données sont accessibles et manipulables comme une table SQL traditionnelle, comme un objet natif, ou même comme un tableau multidimensionnel (global). Cela signifie que lorsque vous créez une table SQL, IRIS crée automatiquement une classe d'objet correspondante. Lorsque vous définissez une classe d'objet, IRIS la rend automatiquement disponible sous forme de table SQL. Les données elles-mêmes ne sont stockées qu'une seule fois dans le moteur de stockage multidimensionnel performant d'IRIS. Le moteur SQL et le moteur objet sont simplement des « optiques » différentes pour visualiser et travailler avec les mêmes données.

Commençons par examiner la corrélation entre le modèle relationnel et le modèle objet :

La corrélation n'est pas toujours exacte, car plusieurs tables peuvent représenter une même classe, par exemple. Mais c'est une règle générale.

Au fil des ans, j'ai constaté que certaines questions SQL revenaient régulièrement au sein de la Communauté des développeurs InterSystems, notamment concernant l'utilisation du prédicat LIKE dans différents contextes. Parmi les variantes courantes, on peut citer :

• l'utilisation de caractères spéciaux dans les requêtes
• l'utilisation de variables dans les requêtes

et bien d'autres dérivés. J'ai donc décidé d'écrire un article consacré au fonctionnement de LIKE dans InterSystems IRIS SQL, notamment lorsqu'il est utilisé avec des variables dans Embedded SQL, Dynamic SQL et les requêtes de classes, tout en abordant l'échappement de motifs et les recherches de caractères spéciaux.

Tout d'abord, je tiens à préciser qu'InterSystems IRIS SQL offre la plupart des fonctionnalités disponibles dans d'autres bases de données relationnelles implémentant une version ultérieure de la norme SQL. Il est toutefois important de préciser qu'outre l'accès relationnel, IRIS permet également d'utiliser d'autres modèles pour obtenir les mêmes données, par exemple des modèles objet ou document.

À ce propos, examinons le prédicat LIKE et son utilisation en SQL pour la recherche de motifs.

Mon intention est de montrer à quel point il est simple de générer un tableau de recherche en tenant compte des informations qui arrivent dans notre messagerie HL7. Certes, le tableau de recherche de messages HL7 fourni par IRIS est suffisant pour la plupart des recherches que nous souhaitons effectuer, mais nous avons toujours ce champ spécial de notre HIS, LIS, RIS, etc. dans lequel nous aimerions rechercher. Mais il se trouve dans un segment en dehors de cette table. Ce champ nous oblige à générer une recherche spécifique en utilisant les critères de recherche avancés.

Bonjour,

je me suis rendue compte que j'avais cette erreur qui est survenue sur une interop qui tournait depuis quelques mois  :

"BP completion cleanup error deleting BP instance Id: 1133, ERREUR #5540: SQLCODE : Message -106 : Échec de suppression de la ligne de la table « xxx.Context » avec  %rowid=« 1012 », la ligne avec cet ID n'a pas été trouvée."

Nous n'avons pas fait de modification à ce moment là et je ne trouve pas d'où vient l'erreur. Nous avions fait plus tôt un changement de namespace mais c'était bien plus tôt.

Et par ailleurs cela ne met pas le système en erreur.

Bonjour, chers membres de notre communauté de développeurs!

Dans l'article d'aujourd'hui, nous allons examiner l'une des dernières fonctionnalités de télésurveillance de nos instances IRIS qui a été ajoutée au produit. Il s'agit de la compatibilité avec OpenTelemetry.

Cet article décrit une amélioration significative apportée dans la version 2025.2 à la manière dont InterSystems IRIS traite les statistiques de table, un élément crucial pour le traitement SQL IRIS. Nous commencerons par un bref rappel sur ce que sont les statistiques de table, comment elles sont utilisées et pourquoi cette amélioration était nécessaire. Nous nous intéresserons ensuite en détail à la nouvelle infrastructure de collecte et d'enregistrement des statistiques de table, puis nous examinerons ce que ce changement signifie en pratique pour vos applications. Nous terminerons par quelques remarques supplémentaires sur les modèles rendus possibles par le nouveau modèle et nous attendons avec impatience les étapes suivantes de cette première livraison.

Découvrez comment concevoir des agents IA évolutifs et autonomes qui combinent raisonnement, recherche vectorielle et intégration d'outils à l'aide de LangGraph.

C'est trop long, vous n'avez pas lu

• Les agents IA sont des systèmes proactifs qui combinent mémoire, contexte et initiative pour automatiser des tâches dépassant le simple champ d'action des chatbots.
• LangGraph est un framework qui nous permet de créer des workflows d'IA complexes, en utilisant des nœuds (tâches) et des arêtes (connexions) avec une gestion d'état intégrée.

Confrontés aux volumes considérables et sans cesse croissants de données générées dans le monde aujourd'hui, les architectes logiciels doivent accorder une attention particulière à l'évolutivité de leurs solutions. Ils doivent également concevoir des systèmes capables, si nécessaire, de gérer plusieurs milliers d'utilisateurs simultanés. Ce n'est pas facile, mais il est absolument indispensable de concevoir des systèmes hautement évolutifs.

Les architectes logiciels disposent de plusieurs options pour concevoir des systèmes évolutifs. Ils peuvent procéder à une évolutivité verticale en utilisant des machines plus puissantes dotées de dizaines de processeurs. Ils peuvent utiliser des techniques de distribution (réplication) des données pour procéder à une évolutivité horizontale afin d'accueillir un nombre croissant d'utilisateurs. Et ils peuvent faire évoluer le volume de données horizontalement grâce à une stratégie de partitionnement des données. Dans la pratique, les architectes logiciels emploient plusieurs de ces techniques, en trouvant un compromis entre les coûts liés au matériel, la complexité du code et la facilité de déploiement afin de répondre à leurs besoins spécifiques.

Cet article explique comment la plateforme de données InterSystems IRIS Data Platform prend en charge l'évolutivité verticale et horizontale des volumes de données et d'utilisateurs. Il présente plusieurs options de distribution et de partitionnement des données et/ou du volume d'utilisateurs, en donnant des exemples de scénarios où chaque option serait particulièrement utile. Enfin, cet article explique comment InterSystems IRIS contribue à simplifier la configuration et le provisionnement des systèmes distribués.

Les versions de maintenance 2025.1.1 de la plateforme de données InterSystems IRIS, d'InterSystems IRIS for Health et de HealthShare Health Connect sont désormais disponibles en disponibilité générale (GA). N'hésitez pas à partager vos commentaires via la Communauté des développeurs afin que nous puissions développer ensemble un produit plus performant.

InterSystems annonce la disponibilité générale d'InterSystems IRIS 2025.2

InterSystems a le plaisir d'annoncer la disponibilité générale (GA) de la version 2025.2 de la plateforme de données InterSystems IRIS. Il s'agit d'une version en livraison continue (CD). Veuillez noter que les versions GA d'InterSystems IRIS for Health et HealthShare Health Connect 2025.2 sont actuellement suspendues en raison de limitations de mise en miroir introduites par les mises à jour de sécurité (détails ci-dessous).

InterSystems a le plaisir d'annoncer la sortie de la version 3.0.5 de l'extension VS Code - ObjectScript. Cette version inclut de nombreuses corrections de bugs, ainsi que des modifications des données de télémétrie collectées. La collecte de données d'utilisation supplémentaires permet à InterSystems d'identifier et de prioriser les correctifs et améliorations les plus bénéfiques pour vous, nos utilisateurs. Les informations personnelles identifiables (PII) ne seront jamais collectées et la télémétrie peut être désactivée via le paramètre telemetry.telemetryLevel.

🛠️ Gestion des configurations d'InterSystems API Manager (IAM = Kong Gateway) en CI/CD

🔍 Contexte : configurations d'InterSystems IAM

Dans le cadre de l'intégration d'InterSystems IAM dans un environnement sécurisé et contrôlé, InterSystems IAM repose sur Kong Gateway pour gérer les API exposées. Kong agit comme une API Gateway moderne, capable de gérer l’authentification, la sécurité, la gestion du trafic, les plugins, et bien plus encore.

Cependant, maintenir une configuration cohérente de Kong (routes, services, plugins.

Mon haïku IRIS:

Store all things with care

Interoperability

IRIS unites us

Bonjour à tous et a toutes,

Nous sommes heureux d'annoncer le nouveau concours de programmation en ligne InterSystems dédié à la création d'outils utiles pour faciliter la vie de vos collègues développeurs :

🏆 Concours d'outils de développement InterSystems 🏆

Durée : du 14 juillet au 3 août 2025

Prix : 12 000 $

Si vous migrez d'Oracle vers InterSystems IRIS, comme beaucoup de mes clients, vous risquez de rencontrer des modèles SQL spécifiques à Oracle nécessitant une conversion.

Prenons l'exemple suivant:

SELECT (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - LEVEL + 1) AS gap_date
FROM dual
CONNECT BY LEVEL <= (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - TO_DATE('2023-05-02','YYYY-MM-DD') + 1);

Dans Oracle:

• LEVEL est une pseudo-colonne utilisée dans les requêtes hiérarchiques (CONNECT BY). Elle commence à 1 et s'incrémente de 1.
• CONNECT BY LEVEL <= (...) détermine le nombre de lignes à

Bonjour,
Quels sont les avantages et les inconvénients d'avoir plusieurs namespaces par rapport à un seul?
J'aimerais bien savoir les aspects positifs et négatifs des deux cas de figures, par exemple 1 ou 4 espaces de nom pour un total de 20 flux.

Qu'en est t'il niveau sécurité, gestion serveur, gestion du code, autre?
En terme de performances, est-ce que trop d'items sur une seul production ralenti le serveur? Ou trop de namespaces augmente la consommation mémoire pour rien?
Comment évolue la consommation d'un namespace? Il y a un minimum?
Je vous remercie de vos réponses.
Corentin BLONDEAU

Une qualité de service (QoS) est attribuée à tous les pods. Trois niveaux de priorité sont attribués aux pods d'un nœud. Ces niveaux sont les suivants :

1) Garanti : Priorité élevée

2) Évolutif : Priorité moyenne

3) Meilleur effort : Priorité faible

Il s'agit d'indiquer au kubelet quelles sont vos priorités sur un nœud donné si des ressources doivent être récupérées. Ce superbe GIF d'Anvesh Muppeda ci-dessous l'explique.

Si des ressources doivent être libérées, les pods avec une QoS « Meilleur effort » seront d'abord évincés, puis ceux avec une QoS « Évolutif », et enfin ceux avec une QoS garantie. L'idée est qu'en évinçant les pods de priorité inférieure, nous récupérerons suffisamment de ressources sur le nœud pour éviter d'avoir à évincer les pods avec une QoS garantie.

Bonjour chers ingénieurs interface et développeurs d'applications,     

Saviez-vous que Python peut être utilisé dans des productions ou des intégrations?

L'interface utilisateur de configuration de production est low-code, mais dans de nombreux projets, vous pouvez arriver au point où il est nécessaire d'écrire du code. Comme nous l'avons vu dans le cours Architecture d'intégration, les Business Process comportent de nombreux emplacements où insérer du code, notamment l'éditeur BPL (pour les Business Process BPL) et l'éditeur DTL (pour les transformations de données).

Vous avez au moins deux ans d'expérience en développement avec la plateforme de données InterSystems IRIS et des connaissances de base en InterSystems ObjectScript ?

Validez votre expertise avec le nouvel examen InterSystems IRIS Development Professional certification, notre premier examen de niveau professionnel !

J'écris cet article principalement pour recueillir un consensus informel sur la façon dont les développeurs utilisent Python avec IRIS. N'hésitez donc pas à répondre au sondage à la fin de cet article ! Dans le corps de l'article, je détaillerai chaque choix proposé, ainsi que ses avantages, mais n'hésitez pas à le parcourir et à simplement répondre au sondage.

Comme la plupart d'entre vous le savent probablement, Python est actuellement le langage de programmation le plus populaire auprès des développeurs du monde entier, et pour cause.

Introduction

Dans le contexte actuel où les menaces évoluent rapidement, les organisations qui déploient des applications critiques doivent mettre en œuvre des architectures de sécurité robustes qui protègent les données sensibles tout en maintenant une haute disponibilité et des performances élevées.

Le bon vieux temps

La classe %Library.DynamicObject existe dans IRIS depuis bien avant que IRIS ne devienne IRIS. Si vous l'utilisez depuis l'époque de Cache, vous souhaiterez peut-être vous familiariser avec certaines de ses modifications.

Dans Cache 2018, la méthode %Get n'avait qu'un seul argument. Il s'agissait de la clé permettant de récupérer les données dans le JSON. Ainsi, si votre objet JSON s'appelait myObj, cela ressemblerait à ceci:

L'incroyable Iris-nator est arrivé en ville.

Il lit dans vos pensées : en vous posant quelques questions, il devine le personnage auquel vous pensez.

Oserez-vous vous y risquer?

Résumé

Introduction

Les performances des bases de données sont devenues essentielles à la réussite des environnements applicatifs modernes. Il est donc indispensable d'identifier et d'optimiser les requêtes SQL les plus exigeantes en ressources afin de garantir une expérience utilisateur fluide et la stabilité des applications. 

Cet article présente une approche rapide pour analyser les statistiques d'exécution des requêtes SQL sur une instance InterSystems IRIS afin d'identifier les domaines à optimiser au sein d'une macro-application.

Au lieu de nous concentrer sur la surveillance en temps réel, nous allons mettre en place un système qui collecte et analyse les statistiques précalculées par IRIS une fois par heure.  Cette approche, bien qu'elle ne permette pas de surveillance instantanée, offre un excellent compromis entre la richesse des données disponibles et la simplicité de mise en œuvre. 

Nous utiliserons Grafana pour la visualisation et l'analyse des données, InfluxDB pour le stockage des séries chronologiques et Telegraf pour la collecte des métriques.  Ces outils, reconnus pour leur puissance et leur flexibilité, nous permettront d'obtenir un aperçu clair et exploitable.

Plus précisément, nous détaillerons la configuration de Telegraf pour récupérer les statistiques. Nous configurerons également l'intégration avec InfluxDB pour le stockage et l'analyse des données, et créerons des tableaux de bord personnalisés dans Grafana. Cela nous aidera à identifier rapidement les requêtes nécessitant une attention particulière.

Pour faciliter l'orchestration et le déploiement de ces différents composants, nous utiliserons Docker.