Article
· Sept 8, 2023 6m de lecture
Gardez vos images iris docker en forme ;)

iris-docker-multi-stage-script

Un script python pour garder vos images docker iris en forme ;)

Sans changer votre dockerfile ou votre code vous pouvez réduire la taille de votre image de 50% ou plus !

TL;DR

Nommez l'image de constructeur builder et l'image finale final et ajoutez ceci à la fin de votre fichier Dockerfile :

Modifiez votre fichier Dockerfile pour utiliser une construction multi-étapes :

ARG IMAGE=intersystemsdc/irishealth-community:latest
FROM $IMAGE as builder

Ajoutez ceci à la fin de votre fichier Dockerfile:

FROM $IMAGE as final

ADD --chown=${ISC_PACKAGE_MGRUSER}:${ISC_PACKAGE_IRISGROUP} https://github.com/grongierisc/iris-docker-multi-stage-script/releases/latest/download/copy-data.py /irisdev/app/copy-data.py

RUN --mount=type=bind,source=/,target=/builder/root,from=builder \
    cp -f /builder/root/usr/irissys/iris.cpf /usr/irissys/iris.cpf && \
    python3 /irisdev/app/copy-data.py -c /usr/irissys/iris.cpf -d /builder/root/

Boum ! Vous avez terminé !

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Article
· Août 21, 2023 13m de lecture
Prédictions avec IntegratedML et IRIS

Si vous lisez régulièrement les articles publiés dans la Communauté, vous savez qu'en mai de l'année dernière, InterSystems a organisé le JOnTheBeach2023 Hackathon qui s'est tenu à Malaga (Espagne). Le sujet proposé était l'utilisation des outils d'analyse prédictive qu'InterSystems IRIS met à la disposition de tous les développeurs avec IntegratedML.

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Je suis fier d'annoncer la nouvelle version du logiciel iris-pex-embedded-python (v2.3.1) avec une nouvelle interface en ligne de commande.

Cette ligne de commande est appelée iop et signifie Interoperability On Python (interopérabilité sur Python).

Tout d'abord, j'aimerais présenter en quelques mots le projet et les principaux changements depuis la version 1.

Un bref historique du projet

La version 1.0 était une preuve de concept visant à montrer comment le cadre d'interopérabilité d'IRIS peut être utilisé avec une approche python first (priorité à Python) tout en restant compatible avec n'importe quel code ObjectScript existant.

Qu'est-ce que cela signifie ? Cela signifie que tout développeur python peut utiliser le cadre d'interopérabilité d'IRIS sans aucune connaissance d'ObjectScript.

Exemple :

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Demande reçue")

Formidable, n'est-ce pas ?

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Les méthodes écrites en ObjectScript peuvent utiliser des arguments de type " passage par référence " pour renvoyer des informations à l'appelant. Python ne supporte pas les arguments de type " passage par référence ", donc Python intégré dans IRIS ne les supporte pas non plus. Voilà, c'est la fin de cet article, j'espère qu'il vous a plu 😉 Mais attendez, et le Rock & Roll Classic ?

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Introduction

Dans certains des derniers articles, j'ai parlé des types entre IRIS et Python, et il est clair qu'il n'est pas facile d'accéder aux objets d'un côté à l'autre.

Heureusement, un travail a déjà été fait pour créer SQLAlchemy-iris (suivez le lien pour le voir sur Open Exchange), qui rend tout beaucoup plus facile pour Python d'accéder aux objets d'IRIS, et je vais montrer les starters pour cela.

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Le nuage Amazon Web Services (AWS) offre un large éventail de services d'infrastructure, tels que des ressources de calcul, des options de stockage et des réseaux, qui sont fournis comme un service public : à la demande, disponibles en quelques secondes, avec une tarification à l'usage. De nouveaux services peuvent être mis à disposition rapidement, sans dépenses d'investissement initiales. Les entreprises, les start-ups, les petites et moyennes entreprises et les clients du secteur public peuvent ainsi accéder aux éléments de base dont ils ont besoin pour répondre rapidement à l'évolution des exigences commerciales.

Updated: 2-Apr, 2021

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Article
· Mai 29, 2023 10m de lecture
Embedded Python et Pandas - Partie 1

Introduction

L'analyse des données est un aspect crucial de la prise de décision commerciale dans le monde moderne où tout va très vite. Les organisations s'appuient fortement sur l'analyse des données pour prendre des décisions éclairées et garder une longueur d'avance sur la concurrence. Dans cet article, nous allons explorer comment l'analyse de données peut être réalisée en utilisant Pandas et Intersystems Embedded Python. Nous discuterons des bases de Pandas, des avantages de l'utilisation d'Intersystems Embedded Python et de la façon dont ils peuvent être utilisés ensemble pour réaliser des analyses de données efficaces.

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J'étais l'invité de l'émission IFTTD (If This Then Dev) présenté par Bruno Soulez pour parler de IRIS dataplatform et de la norme FHIR.

Vous pouvez retrouver le "compilé" de l'émission ci-dessous :

https://podcasts.audiomeans.fr/player-v2/ifttd-if-this-then-dev-a6c7a443ffca/episodes/9db4dd2f-7a7f-4ed3-a75e-4f722d5356fd?download=0&std=0&vert=0&playlist=0&color=fb9e00&theme=dark
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Et la version "source" ici :

https://podcasts.audiomeans.fr/player-v2/ifttd-if-this-then-dev-a6c7a443ffca/episodes/41451fd4-e238-4e78-a1d2-95ec4175ff76?download=0&std=0&vert=0&playlist=0&color=fb9e00&theme=dark
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Salut à tous !

Dans cet article, j'aimerais passer en revue les extensions de VS Code que j'utilise moi-même pour travailler avec InterSystems et qui rendent mon travail beaucoup plus pratique. Je suis certain que cet article sera utile à ceux qui commencent tout juste à apprendre les technologies d'InterSystems. Cependant, j'espère également que cet article pourra être utile aux développeurs expérimentés ayant de nombreuses années d'expérience et qu'il leur ouvrira de nouvelles possibilités lors de l'utilisation de VS Code pour le développement.

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Il y a quelques mois, j'ai lu cet article intéressant de la MIT Technology Review, qui explique comment la pandémie de COVID-19 pose des défis aux équipes informatiques du monde entier en ce qui concerne leurs systèmes d'apprentissage automatique (ML).

Cet article m'a incité à réfléchir à la manière de traiter les problèmes de performance après le déploiement d'un modèle de ML.

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Je vous présente mon nouveau projet, qui est irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) pour InterSystems IRIS SQL

  • Mise en évidence de la syntaxe
  • Suggestions (tableaux, fonctions)
  • Plus de 20 formats de sortie
  • Support de stdin
  • Sortie vers des fichiers

L'installez avec pip

pip install irissqlcli

Ou lancez avec docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Connection à IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Commande  | Raccourci          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Sortie.                                                      |
| .mode    | \T                | Modifier le format de tableau utilisé pour les résultats.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Ajout du résultat suivant à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
| .schemas | \ds               | Liste des schémas.                                             |
| .tables  | \dt [schema]      | Liste des tableaux.                                               |
| \e       | \e                | Commande d'édition avec éditeur (utilise $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Montre cette utilité.                                            |
| nopager  | \n                | Désactiver le pager, imprimer vers stdout.                            |
| notee    | notee             | Arrête l'écriture des résultats dans un fichier de sortie.                    |
| pager    | \P [command]      | Definition du PAGER. Impression des résultats de la requête via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Modification du format de l'invite.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Ajout de tous les résultats à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>
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Keywords: IRIS, IntegratedML, Flask, FastAPI, Tensorflow servant, HAProxy, Docker, Covid-19

Objective:

Nous avons abordé quelques démonstrations rapides d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique au cours des derniers mois, notamment un simple classificateur d'images radiographiques Covid-19 et un classificateur de résultats de laboratoire Covid-19 pour les admissions possibles en soins intensifs. Nous avons également évoqué une implémentation de démonstration IntegratedML du classificateur ICU. Alors que la randonnée de la "science des données" se poursuit, le moment est peut-être venu d'essayer de déployer des services d'IA du point de vue de "l'ingénierie des données" - pourrions-nous regrouper tout ce que nous avons abordé jusqu'à présent dans un ensemble d'API de services ? Quels sont les outils, les composants et l'infrastructure communs que nous pourrions exploiter pour réaliser une telle pile de services dans son approche la plus simple possible ?

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Visual Studio Code (VSCode) est l'éditeur de code le plus populaire du marché. Il a été créé par Microsoft et distribué en tant qu'IDE gratuit. VSCode supporte des dizaines de langages de programmation, y compris ObjectScript, Until 2018, Atelier (basé sur Eclipse). Il était considéré comme l'une des principales options pour développer les produits InterSystems.

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· Jan 30, 2023 9m de lecture
Forum des ROIS de la Supply Chain 2023

Forum des ROIS de la Supply Chain 2023

16ème Forum des Rois de la Supply Chain 2022 , jeudi 17 mars 2022 ...

Présentation des 8 projets en compétition

Sur la journée, les grandes thématiques abordées :
1- Un environnement de plus en plus complexe, nécessite de faire appel aux nouvelles techno pour une SC toujours plus performante, ex. tour de control pour une meilleure visibilité, IA pour de meilleurs forecasts
2- Économie circulaire => future révolution qui met la Supply Chain au cœur du modèle
3- Décarbonation => une nécessité absolue mais les solutions ne sont pas encore complément mâtures. Du chemin encore à parcourir …
4- Logistique urbaine => enjeu fort du à l’explosion du e-commerce et enjeu Green
5- Attractivité des métiers : La robotisation, cyclo-logistique, les technologies au service de l’humain

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