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.

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Article
· Sept 22, 2023 8m de lecture
Stratégie Python pour Iris FHIR

Description

Avec le Serveur InterSystems IRIS FHIR, vous pouvez construire une stratégie pour personnaliser le comportement du serveur (pour plus de détails, consultez documentation).

Image

Ce référentiel contient une stratégie Python qui peut être utilisée comme point de départ pour construire votre propre stratégie en Python.

Cette stratégie de démonstration présente les caractéristiques suivantes :

  • Mettre à jour la déclaration de capacité pour supprimer la ressource Account (compte).
  • Simuler un système de gestion de consentement pour accorder ou non l'accès à la ressource Observation.
    • Si l'utilisateur a des droits suffisants, la ressource Observation est renvoyée.
    • Sinon, la ressource Observation n'est pas renvoyée.
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· Sept 18, 2023 22m de lecture
Déploiement local d'un serveur FHIR sur K8s

k8s

Voici un exemple de déploiement de iris-oauth-fhir sur k3d avec IKO.
* iris-oauth-fhir est un exemple de déploiement d'un serveur FHIR avec authentification OAuth2 en utilisant InterSystems IRIS for Health comme serveur de ressources et Google OpenId comme serveur d'autorisation.
* k3d est un wrapper léger pour exécuter k3s (la distribution Kubernetes minimale de Rancher Lab) dans docker.
* IKO est un outil permettant de déployer InterSystems IRIS for Health sur Kubernetes.

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· 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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Suite à la partie précédente, il est temps de tirer parti de l'instruction de VALIDATION DU MODÈLE IntegratedML, qui fournit des informations permettant de surveiller vos modèles ML. Vous pouvez la voir en action ici

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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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