La série d'articles relatifs à l'application QuinielaML se poursuit. Dans cet article, nous verrons comment préparer les données brutes que nous avons capturées à l'aide de la fonctionnalité Embedded Python.

Bienvenue à toutes et à tous !

En profitant de l'application Quiniela ML et comme nous l'avons dit dans l'article précédent, nous allons expliquer comment nous pouvons réaliser une authentification JWT entre notre frontend développé en Angular et notre backend développé en InterSystems IRIS.

Je vous rappelle l'architecture de notre projet QuinielaML :

Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur en Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai qui vous est imparti pour analyser certaines données dans IRIS soit serré. Bien sûr, InterSystems offre de nombreux outils pour toutes sortes d'analyses et de traitements. Cependant, dans le scénario donné, il est préférable de faire le travail en utilisant le bon vieux Pandas et de laisser IRIS pour une autre fois.

Parfois, nous devons savoir avec certitude si l'environnement actuel dispose de suffisamment de noyaux, de mémoire et de bande passante pour prendre en charge le nombre prévu d'utilisateurs et les accords de niveau de service tels que la latence, le temps de réponse et la disponibilité. C'est le cas pour les bases de données et les backends. C'est pourquoi il est obligatoire, pour les applications et les bases de données critiques, de simuler les demandes simultanées/concurrentes des utilisateurs et de collecter des données sur les performances et la disponibilité.

Salut les devs,

Aujourd’hui j’aimerais aborder un sujet qui m’a fait passer des moments difficiles (j’en suis convaincu, celà a déjà dû être le cas d’un bon nombre d’entre-vous) “le bottleneck”. C’est un sujet très vaste, cet article se concentrera sur l’identification des requêtes HTTP entrantes qui pourraient être à l’origine de problèmes de lenteur. Je vous mettrai aussi à disposition un petit outil que j’ai développé pouvant aider à leur identification.

Nos logiciels deviennent de plus en plus complexes, traitent un grand nombre de requêtes provenant de différentes sources, il peut s’agir d'applications front-end ou de tiers applications back-end. Pour garantir des performances optimales, il est essentiel de disposer d'un système de log capable de prendre quelques mesures clés telles que le temps de réponse, le nombre de global référence et le nombre de lignes de code exécutées pour chaque réponse HTTP. Dans le cadre de mon travail, je suis impliqué dans le développement d’un logiciel dossier patient informatisé ainsi que sur l’analyse des incidents. La charge utilisateur provient essentiellement de requêtes HTTP (API REST ou application CSP), la nécessité de disposer de ce type de mesure lorsque des problèmes de lenteur généralisée se produisent est devenu une évidence.

Aperçu

La documentation en ligne contient une référence expliquant comment définir et utiliser les requêtes de classes.

La personnalisation des procédures stockées en ObjectScript s'est avérée utile pour accéder au stockage NoSQL et à la messagerie externe via l'intégration, afin de présenter la sortie sous forme de tableau.

pour démonter/monter une base de données, utilisez les méthodes Dismount() et Mount() dans la classe SYS.Database disponible dans l'espace de noms %SYS.
NB : l'ID de la base de données est le nom du chemin absolu de son répertoire.

Vous trouverez quelques exemples de démontage/montage et de méthodes contrôlant si une base de données est montée (Mounted=1) ou non (Mounted=0), ou affichant rapidement tous les attributs d'une base de données (via zwrite)

Salut la communauté,

Dans mon article précédent, nous avons appris les sujets répertoriés ci-dessous :

1. Qu’est-ce que Docker ?
2. Certains des avantages de Docker
3. Comment fonctionne Docker ?
4. Image Docker
5. Conteneur Docker
6. Dépôt d'images Docker
7. Dépôt d'images Docker d'InterSystems
8. Installation de Docker
9. Commandes de base de Docker
10. Exécution de l'édition communautaire IRIS à l'aide de Docker
11. Interface graphique du bureau Docker

Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants

1. Utilisation du fichier Docker Compose (un fichier YAML)
2. Utilisation du fichier Docker (utilisé pour créer une image Docker)
3. Utilisation du volume Docker

Alors commençons.

Lorsque nous démarrons le développement avec IRIS, nous disposons d'un kit de distribution ou, dans le cas de Docker, nous extrayons l'image Docker, puis nous devons souvent l'initialiser et configurer l'environnement de développement. Nous devrons peut-être créer des bases de données, des espaces de noms, activer/désactiver certains services, créer des ressources. Nous devons souvent importer du code et des données dans l'instance IRIS et exécuter du code personnalisé pour lancer la solution.

Il existe de nombreux modèles sur Open Exchange dans lesquels nous suggérons comment initialiser REST, l'interopérabilité, l'analytics, le développement Fullstack et bien d'autres modèles utilisant ObjectScript. Mais qu'en est-il si nous souhaitons utiliser uniquement Python pour configurer l'environnement de développement d'un projet Embedded Python avec IRIS ?

De fait, la récente sortie de Embedded Python template est devenu le passe-partout du pur Python qui pourrait être un point de départ pour les développeurs qui créent des projets Python sans avoir besoin d'utiliser et d'apprendre ObjectScript. Cet article explique comment ce modèle pourrait être utilisé pour initialiser IRIS. C'est parti!

Pour parler des différentes bases de données et des différents modèles de données qui existent, on doit premièrement comprendre ce qui est une base de données et comment les utiliser.

Une base de données est une collection organisée de données stockées et accessibles par voie électronique. Elle permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes souvent en rapport avec un thème ou une activité.

Au cœur de chaque base de données se trouve au moins un modèle utilisé pour décrire ses données. Et selon le modèle sur lequel elle est basée, elle peut avoir des caractéristiques un peu différentes et stocker différents types de données.

Pour inscrire, retrouver, modifier, trier, transformer ou imprimer les informations de la base de données on utilise un logiciel qui s’appelle système de gestion de base de données (SGBD, en anglais DBMS pour Database management system).

La taille, les capacités et les performances des bases de données et de leurs SGBD respectifs ont augmenté de plusieurs ordres de grandeur. Ces augmentations de performances ont été rendues possibles par les progrès technologiques dans différents domaines, tels que les domaines des processeurs, de la mémoire informatique, du stockage informatique et des réseaux informatiques. Le développement ultérieur de la technologie des bases de données peut être divisé en quatre générations basées sur le modèle ou la structure des données : navigation, relationnel, objet et post-relationnel.

Rubrique FAQ InterSystems

Vous pouvez voir l'espace disponible libre pour la base de données à l'aide du bouton radio « Vue de l'espace libre » dans le portail de gestion : Exploitation du système > Bases de données.

Et il peut être obtenu par programmation par la requête FreeSpace de la classe système SYS.Database.

À titre d'exemple d'application en Java fonctionnant avec le dialecte Hibernate pour IRIS, je souhaitais utiliser l'application RealWorld et j'ai trouvé une réalisation pour Quarkus. L'application RealWorld est un exemple d'application proche d'une application réelle, avec des tests déjà préparés pour le backend. La plupart des exemples de réalisations sont à retrouver ici

L'exemple d'application RealWorld est souvent appelé « Wikipédia pour la création d'applications full-stack ». Il sert de prototype standardisé que les développeurs peuvent utiliser pour créer des applications à l'aide de divers langages et frameworks de programmation. L'application fournit un cas d'utilisation réel en imitant une plate-forme de blogs, avec des fonctionnalités telles que l'authentification des utilisateurs, la gestion des profils, la publication d'articles et les commentaires. Avec un ensemble complet de spécifications, y compris une documentation d'API backend prête à l'emploi et des conceptions frontend, il permet aux développeurs de voir comment les mêmes exigences fonctionnelles sont mises en œuvre dans différentes piles technologiques. L'exemple RealWorld est largement utilisé comme outil d'apprentissage et comme référence pour comparer diverses technologies.

Quarkus

Quarkus est un framework Java open source natif de Kubernetes, conçu pour GraalVM et HotSpot. Créé dans le but d'améliorer l'environnement cloud natif moderne, il réduit considérablement l'empreinte et le temps de démarrage des applications Java. Quarkus est connu pour sa philosophie « privilégiant le conteneur », permettant aux développeurs de créer des applications légères et performantes en mettant l'accent sur l'architecture des microservices. Cette flexibilité en a fait un choix populaire pour les organisations cherchant à passer à des plates-formes sans serveur ou basées sur le cloud, combinant des modèles de programmation impératifs et réactifs. Qu'il s'agisse d'une application Web traditionnelle ou d'un système complexe de microservices, Quarkus fournit une plate-forme robuste pour créer des logiciels évolutifs et maintenables.

InterSystems IRIS propose plusieurs façons de profiler votre code. Dans la plupart des cas, il produit suffisamment d'informations pour trouver les endroits où l'on passe le plus de temps ou les ensembles les plus globaux. Mais il est parfois difficile de comprendre le flux d'exécution et comment il s'est terminé à ce point-là. Pour résoudre ce problème, j'ai décidé d'implémenter un moyen de construire un rapport d'une certaine manière, de sorte qu'il est possible de naviguer par pile vers le bas.

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À partir de la version 2021.1, InterSystems IRIS a commencé à fonctionner avec l'exécution python dans le noyau du moteur. Cependant, il n'y avait aucun moyen d'installer des paquets à partir de l'instance. Le principal attrait de Python est son énorme écosystème de paquets. C'est dans cette optique que je vous présente mon projet secondaire zpip, un wrapper pip qui peut être appelé depuis le terminal iris.