#Opérations d'entreprise

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InterSystems Ensemble fournit des classes d'opérations commerciales spécialisées qui utilisent des adaptateurs sortants spécifiques pour communiquer avec des systèmes et des interfaces utilisateur externes.

Documentation.

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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Interoperability on Python (IoP) (Interopérabilité sur Python) est un projet de validation de concept conçu pour démontrer la puissance du cadre d'interopérabilité InterSystems IRIS lorsqu'il est associé à une approche axée sur Python. IoP exploite Embedded Python (une fonctionnalité d'InterSystems IRIS) pour permettre aux développeurs d'écrire des composants d'interopérabilité en Python, qui s'intègrent de manière transparente à la plateforme IRIS robuste. Ce guide a été conçu pour les débutants et fournit une introduction complète à l'IoP, à sa configuration et aux étapes pratiques pour créer votre premier composant d'interopérabilité. À la fin de cet article, vous comprendrez clairement comment utiliser l'IoP pour créer des solutions d'interopérabilité évolutives basées sur Python. IoP est particulièrement utile pour les développeurs qui travaillent avec InterSystems IRIS ou IRIS for Health, car il simplifie la création de services métier, de processus métier et d'opérations métier qui utilisent Python. Une telle approche réduit la dépendance à ObjectScript (le langage traditionnel pour le développement IRIS), le rendant plus accessible aux développeurs Python.


Pourquoi utilisons-nous IoP?

IoP offre plusieurs avantages aux développeurs:

  1. Dévelopment Python-First: Python est un langage largement adopté, convivial pour les débutants et doté d'un riche écosystème de bibliothèques. IoP permet aux développeurs de tirer parti de leur expertise Python au sein de l'écosystème IRIS.
  2. Interopérabilité simplifiée: IoP résume les configurations complexes basées sur ObjectScript, permettant un développement plus rapide des composants d'interopérabilité.
  3. Applications de santé Healthcare: IoP est particulièrement adapté aux intégrations dans le domaine de la santé, telles que celles impliquant FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), grâce à la prise en charge robuste des normes de santé par IRIS for Health.
  4. Communauté et Open Source: IoP est disponible sur PyPI et GitHub et bénéficie d'un soutien actif de la communauté, notamment grâce aux contributions de développeurs tels que Guillaume Rongier (développeur évangéliste pour InterSystems).

Conditions préalables

Avant de vous lancer dans IoP, assurez-vous d'avoir les éléments suivants:

  • InterSystems IRIS ou IRIS for Health: une installation locale ou un conteneur Docker exécutant IRIS (la version Community Edition suffit pour les tests).
  • Python 3.10 ou version ultérieure: requis pour exécuter IoP et ses dépendances.
  • Connaissances de base en Python: bonne connaissance des classes, des fonctions et de l'installation des paquets Python.

Dans ce tutoriel, nous utiliserons à l'aide d'une installation IRIS locale pour créer une production InterSystems IRIS comportant une fonctionnalité basée sur Python qui enregistre un message 'Hello World' à la réception d'une requête. Cela devrait démontrer une intégration transparente avec le cadre d'interopérabilité IRIS.

Les étapes suivantes décrivent le processus permettant d'atteindre cet objectif :

  • Étape 1: configuration de l'environnement virtuel
  • Étape 2: installation du paquet IoP
  • Étape 3: configuration des variables d'environnement pour la connexion IRIS
  • Étape 4: initialisation du module IoP dans IRIS à l'aide de l'interface de ligne de commande (CLI)
  • Étape 5: création d'une opération métier Python: exemple Hello World
  • Étape 6: migration des composants IoP vers IRIS
  • Étape 7: aperçu de la production
  • Étape 8: Test du composant d'opération de production

 

Commençons par l'étape 1.

Étape1: configuration de l'environnement virtuel

Tout d'abord, configurez un environnement virtuel Python afin d'isoler les dépendances de votre projet et d'assurer la compatibilité avec IoP et InterSystems IRIS. Un environnement virtuel est un répertoire autonome contenant une version spécifique de Python et les packages requis pour votre projet. Une telle configuration évite les conflits avec d'autres projets Python et rationalise le processus de développement. Pour ce tutoriel, créez un dossier nommé IOP afin d'organiser vos fichiers de projets.

Accédez au dossier IOP et exécutez la commande suivante pour configurer l'environnement virtuel:

python -m venv .venv

Cette commande crée un répertoire .venv dans votre dossier IOP, contenant un interpréteur Python et tous les paquets que vous installez pour votre projet IoP.

Pour activer l'environnement virtuel sous Windows, exécutez la commande suivante:

.venv\Scripts\activate

 

Pour Unix ou MacOS, utilisez la commande suivante:

source .venv/bin/activate

 

Étape 2: installation du paquet IoP

Une fois votre environnement virtuel activé, installez le paquet iris-pex-embedded-python, dépendance principale de votre projet IoP, afin d'activer l'interopérabilité basée sur Python au moyen d'InterSystems IRIS. Exécutez la commande suivante dans votre terminal:

pip install iris-pex-embedded-python

Cette commande installe le paquet iris-pex-embedded-python et ses dépendances à partir du Python Package Index (PyPI) dans votre environnement virtuel. Après l'installation, vous pouvez utiliser le module IoP à l'aide de composants d'interopérabilité basés sur Python, tels que les activités commerciales pour votre projet IoP.

 

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Dans votre production d'interopérabilité, vous pouvez toujours avoir une Business Operation qui est un client HTTP, qui utilise OAuth 2.0 pour l'authentification, mais vous avez du personnaliser l'opération pour cette méthodologie d'authentification. Depuis la version v2024.3, qui a été récemment publiée, il existe une nouvelle fonctionnalité, fournissant de nouveaux paramètres, pour gérer cela plus facilement.

Dans votre Business Operation qui utilise l'outbound adaptateur HTTP, vous trouverez de nouveaux paramètres, sous le groupe OAuth.

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Article
· Oct 9, 2024 4m de lecture
Accès au stockage d'objets blob Azure

L'accès à un stockage cloud Azure pour charger/télécharger des blobs est assez simple à l'aide des méthodes API de classe %Net.Cloud.Storage.Client désignées ou des adaptateurs entrants/sortants EnsLib.CloudStorage.*.

Notez que vous devez avoir le serveur de %JavaServer External Language opérationnel pour utiliser l'API ou les adaptateurs de stockage cloud, car ils utilisent tous deux le framework PEX à l'aide du serveur Java.

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Introduction

Il existe une option d'assistant de procédure de liaison dans le portail de gestion (Système > SQL > Assistants > Procédure de liaison) avec laquelle j'ai eu des problèmes de fiabilité, j'ai donc décidé d'utiliser cette solution à la place.

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Question
· Jan 17, 2024
Requête LDAP

Bonjour,

je dois faire une requête LDAP pour récupérer des infos sur une équipe spécifique d'employés. J'ai un service custom qui instancie un message de type EnsLib.LDAP.Message.Search avec un filtre correspondant à la recherche et qui le redirige vers une opération de type EnsLib.LDAP.Operation.Standard. Je ne récupérais pas d'erreur mais pas de résultat non plus. J'ai donc créé une opération qui hérite de EnsLib.LDAP.Operation.Standard et j'ai surchargé la méthode pour récupérer qqch. Je récupère ceci :

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Les systèmes EHR (Electronic Health Record) sont modélisés dans un format/structure propriétaire et ne sont pas basés sur des modèles du marché tels que FHIR ou HL7. Certains de ces systèmes peuvent interopérer des données dans un format propriétaire pour FHIR et d'autres modèles de marché, mais pas tous. InterSystems dispose de deux plateformes capables d'interopérer des formats propriétaires pour ceux du marché : InterSystems HealthShare Connect et InterSystems IRIS for Health. La fonctionnalité de transformation (DTL - Data Transformation Language) de ces plateformes peut recevoir des données dans n'importe quel format, structure ou canal de communication (CSV, JSON, XML, et autres via FTP, File, HTTP, etc.) et les transformer directement en formats du marché (FHIR, CDA, HL7, etc.). Cependant, InterSystems dispose d'un format intermédiaire appelé SDA (Summary Document Architecture) qui est utilisé par ces plateformes pour générer sans effort des FHIR STU, R3, R4, HL7v2, HL7v3, etc. En outre, lorsqu'elles sont au format SDA, les données de santé peuvent être conservées dans le RCU HealthShare. Ainsi, le format propriétaire/personnel est d'abord transformé en SDA, puis les données peuvent être automatiquement converties dans n'importe quel format du marché, ainsi que sauvegardées dans HealthShare. Dans cet article, nous allons vous montrer comment transformer des données propriétaires/personnalisées en SDA à l'aide d'IRIS for Health. L'exemple de données que nous avons utilisé a été généré par le projet de génération de données en masse SYNTHEA (https://synthea.mitre.org/downloads). Nous allons convertir 1000 patients d'un fichier CSV en SDA, en utilisant les fonctions d'interopérabilité d'IRIS for Health.

Open Exchange app
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Dans cet article, je vais vous montrer comment vous pouvez facilement conteneuriser les passerelles .Net/Java.

Pour notre exemple, nous allons développer une intégration avec Apache Kafka.

Et pour interopérer avec le code Java/.Net, nous utiliserons PEX.

Architecture

Notre solution fonctionnera entièrement dans docker et ressemblera à ceci :

Open Exchange app
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