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#InterSystems IRIS

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InterSystems IRIS est une plateforme complète de données
InterSystems IRIS vous offre tout le nécessaire pour capturer, partager, comprendre et agir sur la ressource le plus précieuse de votre entreprise : vos données.
En tant que plateforme complète, InterSystems IRIS élimine la nécessité d'intégrer plusieurs technologies de développement. Les applications nécessitent moins de code, moins de ressources système et moins de maintenance.

Article
· Juin 24 3m de lecture
Options pour les développeurs Python

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.

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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:

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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.

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· Juin 6 3m de lecture
Un coup de poids

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Tel un coup de grâce, sans laisser aucune chance à l'adversaire, Kubernetes, plateforme open source, offre un univers de possibilités grâce à sa disponibilité (c'est-à-dire la facilité d'accès au support, aux services et aux outils). Cette plateforme permet de gérer les tâches et les services dans des conteneurs, ce qui simplifie grandement la configuration et l'automatisation de ces processus.

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Le déplacement d'InterSystems IRIS et d'InterSystems IRIS for Health d'un environnement sur site vers le cloud offre de nombreux avantages aux Fournisseurs d'applications et de solutions. Ces avantages comprennent notamment la simplification des opérations, l'accès à des ressources flexibles et une résilience accrue. Les entreprises n'ont plus à se soucier des contraintes physiques et des dépenses liées à la maintenance d'une infrastructure sur site, telles que les besoins en énergie et en espace, ainsi que le coût élevé du matériel informatique.

L'un des avantages les plus convaincants est la possibilité d'accélérer la vitesse de commercialisation. En supprimant la charge liée à la maintenance de l'infrastructure, les environnements cloud permettent des cycles de développement et de déploiement plus rapides, ce qui permet aux entreprises de réagir rapidement aux demandes et aux opportunités du marché. Les coûts opérationnels sont également réduits, car les entreprises peuvent sadapter leurs ressources à la hausse ou à la baisse en fonction de leurs besoins réels, ce qui se traduit par une utilisation plus efficace du capital. De plus, la migration vers le cloud peut contribuer à réduire l'empreinte carbone en optimisant la consommation d'énergie grâce à une infrastructure cloud partagée.

Le déplacement vers le cloud peut impliquer des changements importants. Les entreprises peuvent bénéficier d'une orientation plus opérationnelle, en gérant et en optimisant en permanence les ressources cloud. Cette évolution peut nécessiter des changements dans les modèles commerciaux, une redéfinition des marges et des stratégies d'expansion ou de réduction des activités. Bien qu'ils nécessitent des investissements plus importants, ces changements peuvent améliorer la flexibilité et l'avantage compétitif sur le marché.

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J'ai un nouveau projet qui consiste à stocker des informations provenant de réponses REST dans une base de données IRIS. Il me faudra synchroniser les informations provenant d'au moins deux douzaines de points de terminaison REST distincts, ce qui implique la création de presque autant de classes ObjectScript pour stocker les résultats de ces points de terminaison.

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Bonjour à la communauté,

Exploitez tout le potentiel d'InterSystems IRIS et accompagnez votre équipe dans son intégration grâce à la gamme complète de ressources de formation InterSystems, disponibles en ligne et en présentiel, adaptées à chaque rôle de votre organisation. Les développeurs, administrateurs système, analystes de données et intégrateurs peuvent rapidement se familiariser avec la solution.

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Introduction

MonLBL est un outil permettant d'analyser des performances d'exécution de code ObjectScript ligne par ligne. codemonitor.MonLBL est un wrapper reposant sur le package %Monitor.System.LineByLine d'InterSystems IRIS pour collecter des métriques précises sur l'exécution de routines, classes ou CSP.

Le wrapper et tous les exemples présentés dans cet article sont disponibles dans le repository GitHub suivant : iris-monlbl-example

Fonctionnalités

L'utilitaire permet de collecter plusieurs types de métriques :

  • RtnLine : Nombre d'exécutions de la ligne
  • GloRef : Nombre de références globales générées par la ligne
  • Time : Temps d'exécution de la ligne
  • TotalTime : Temps total d'exécution incluant les sous-routines appelées

Le tout exporté dans des fichiers CSV.

En plus des métriques par ligne, dc.codemonitor.MonLBL collecte des statistiques globales :

  • Temps d'exécution total
  • Nombre total de lignes exécutées
  • Nombre total de références globales
  • Temps CPU système et utilisateur :
    • Le temps CPU utilisateur correspond au temps passé par le processeur à exécuter le code de l'application
    • Le temps CPU système correspond au temps passé par le processeur à exécuter des opérations du système d'exploitation (appels système, gestion mémoire, I/O)
  • Temps de lecture disque
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L'indication de requête parallèle augmente les performances de certaines requêtes sur les systèmes multiprocesseurs par le biais du traitement parallèle. L'optimiseur SQL détermine les cas où cela est bénéfique. Sur les systèmes à un seul processeur, cette indication n'a aucun effet.

Le traitement parallèle peut être géré par:

  1. Définition de l'option auto parallel pour l'ensemble du système.
  2. L'utilisation du mot-clé %PARALLEL dans la clause FROM de certaines requêtes.

Le mot clé %PARALLEL est ignoré lorsqu'il est appliqué aux requêtes suivantes:

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La plateforme de données InterSystems IRIS est à la base de toutes les applications InterSystems, ainsi que de milliers d'applications utilisées par nos clients et partenaires dans des domaines tels que la Santé, les Services financiers, la Chaîne logistique et d'autres écosystèmes. Il s'agit d'une plateforme convergente qui fournit une gestion des données transactionnelles et analytiques, une interopérabilité intégrée, une intégration des données, ainsi que des analyses intégrées et une IA. Elle prend en charge l'approche InterSystems Smart Data Fabric pour la gestion de données diverses et distribuées.

 

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Qui n'a jamais développé un bel exemple avec une image IRIS Docker et vu la génération de l'image échouer dans le Dockerfile parce que la licence sous laquelle l'image a été créée ne comportait pas certains privilèges ?

Dans mon cas, je déployais dans Docker une petite application utilisant le type de données Vector. Avec la version Community, ce n'est pas un problème, car elle inclut déjà la recherche et le stockage vectoriels. Cependant, lorsque j'ai remplacé l'image IRIS par une image IRIS classique (latest-cd), j'ai constaté que la compilation de l'image, y compris des classes générées, renvoyait l'erreur suivante :

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Après tant d'années d'attente, nous avons enfin un pilote officiel disponible sur Pypi

De plus, j'ai découvert que le pilote JDBC était enfin disponible sur Maven depuis déjà 3 mois,  et le pilote .Net driver - surNuget depuis plus d'un mois.

 La mise en œuvre de la DB-API et que les fonctions devraient au moins être définies par cette norme. La seule différence devrait se situer au niveau de SQL.

Et ce qui est intéressant dans l'utilisation de bibliothèques existantes, c'est qu'elles ont déjà mis en œuvre d'autres bases de données en utilisant le standard DB-API, et que ces bibliothèques s'attendent déjà à ce que le pilote fonctionne.

J'ai décidé de tester le pilote officiel d'InterSystems en mettant en œuvre son support dans la bibliothèque SQLAlchemy-iris.

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Rubrique FAQ InterSystems

Les variables globales temporaires stockées dans les bases de données IRISTEMP/CACHETEMP sont utilisées lorsqu'un processus n'a pas besoin de stocker des données indéfiniment, mais requiert les performances élevées des variables globales. Les bases de données IRISTEMP/CACHETEMP ne sont pas journalisées ; leur utilisation ne crée donc pas de fichiers journaux.

Le système utilise les bases de données IRISTEMP/CACHETEMP pour le stockage temporaire et les utilisateurs peuvent y accéder à cette fin.

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IRIS propose une fonctionnalité dédiée à la gestion des documents JSON, appelée DocDB.

Plateforme de données DocDB d'InterSystems IRIS® est une fonctionnalité permettant de stocker et de récupérer des données de base de données. Elle est compatible avec le stockage et la récupération de données de tables et de champs SQL traditionnels (classe et propriété), mais en est distincte. Elle est basée sur JSON (JavaScript Object Notation) qui prend en charge l'échange de données sur le Web. InterSystems IRIS prend en charge le développement de bases de données et d'applications DocDB en REST et en ObjectScript, ainsi que le support SQL pour la création ou l'interrogation de données DocDB.

De par sa nature, la base de données documentaire InterSystems IRIS est une structure de données sans schéma. Cela signifie que chaque document a sa propre structure, qui peut différer de celle des autres documents de la même base de données. Cela présente plusieurs avantages par rapport au SQL, qui nécessite une structure de données prédéfinie.

Le mot « document » est utilisé ici comme un terme technique spécifique à l'industrie, en tant que structure de stockage de données dynamique. Le « document », tel qu'utilisé dans DocDB, ne doit pas être confondu avec un document textuel ou avec la documentation.

Voyons comment DocDB peut permettre de stocker JSON dans la base de données et de l'intégrer dans des projets qui reposent uniquement sur des protocoles xDBC.

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Qu'est-ce que JWT ??

JWT (JSON Web Token) est un standard ouvert (RFC 7519) qui offre une méthode légère, compacte et autonome pour transmettre en toute sécurité des renseignements entre deux parties. Il est couramment utilisé dans les applications web pour l'authentification, l'autorisation et l'échange d'informations.

Un JWT est généralement composé de trois parties:

1. En-tête JOSE (JSON Object Signing and Encryption)
2. Payload
3. Signature

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Comme vous le savez peut-être, le serveur web privé fourni avec chaque installation IRIS a été supprimé, rendant nécessaire l'utilisation d'un serveur web externe.

Pour les déploiements Docker, il est courant d'utiliser l'image de passerelle web (disponible ici) avec l'image IRIS pour accéder facilement au Portail de Gestion. Cette image peut être configurée pour un accès via HTTPS sans problème en configurant les certificats.

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L'API REST avec Swagger dans InterSystems IRIS

Salut

Le protocole HTTP permet de récupérer des ressources, telles que des documents HTML. Il est à la base de tout échange de données sur le Web et constitue un protocole client-serveur, ce qui signifie que les requêtes sont initiées par le destinataire, généralement un navigateur Web.

Les API REST tirent parti de ce protocole pour échanger des messages entre le client et le serveur. Cela rend les API REST rapides, légères et flexibles. Les API REST utilisent les verbes HTTP GET, POST, PUT, DELETE et d'autres pour indiquer les actions qu'elles veulent effectuer.

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Introduction

Une API REST (Representational State Transfer) est une interface qui permet de faire communiquer différentes applications entre elles via le protocole HTTP, en utilisant des opérations standard telles que GET, POST, PUT, et DELETE. Les API REST sont largement utilisées dans le développement de logiciels pour exposer des services accessibles par d'autres applications, permettant ainsi l'intégration entre différents systèmes.

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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.

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Contrairement au film mentionné dans l'image (pour ceux qui ne connaissent pas, Matrix, 1999), le choix entre Dynamic SQL et Embedded SQL n'est pas un choix entre réalité et fantaisie, mais une décision à prendre. Ci-dessous, je vais essayer de vous faciliter la tâche.

Si votre besoin concerne les interactions entre le client et l'application (et par conséquent la base de données), le Dynamic SQL peut être plus approprié, car il s'adapte très facilement à ces changements de requête. Cependant, ce dynamisme a un coût : à chaque nouvelle requête, elle est remodelée, ce qui peut entraîner un coût d'exécution plus élevé. Voici un exemple simple d'extrait de code Python.

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Présentation

Grâce à SQL, vous pouvez créer, entraîner et gérer des modèles de machine learning directement dans la base de données grâce à l'outil robuste IntegratedML d'InterSystems IRIS. À l'aide d'exemples SQL représentant vos données, nous aborderons dans cet article la configuration d'IntegratedML et son utilisation pratique.

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Je me suis lancé un défi : trouver un moyen de faire en sorte qu'une variable se surveille elle-même pour une certaine valeur et fasse quelque chose lorsqu'elle atteint cette valeur sans avoir à la vérifier à chaque fois que quelque chose la touche. En gros, un moyen de dire "à un moment donné pendant l'exécution de ce code, si x = 0 (ou quelle que soit la condition) faire ceci". La classe avec laquelle j'ai fini par surveiller un %Status :

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