Une qualité de service (QoS) est attribuée à tous les pods. Trois niveaux de priorité sont attribués aux pods d'un nœud. Ces niveaux sont les suivants :

1) Garanti : Priorité élevée

2) Évolutif : Priorité moyenne

3) Meilleur effort : Priorité faible

Il s'agit d'indiquer au kubelet quelles sont vos priorités sur un nœud donné si des ressources doivent être récupérées. Ce superbe GIF d'Anvesh Muppeda ci-dessous l'explique.

Si des ressources doivent être libérées, les pods avec une QoS « Meilleur effort » seront d'abord évincés, puis ceux avec une QoS « Évolutif », et enfin ceux avec une QoS garantie. L'idée est qu'en évinçant les pods de priorité inférieure, nous récupérerons suffisamment de ressources sur le nœud pour éviter d'avoir à évincer les pods avec une QoS garantie.

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· 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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Lorsque nous créons un référentiel FHIR dans IRIS, nous avons un point de terminaison pour accéder à l'information, créer de nouvelles ressources, etc. Mais il y a certaines ressources dans FHIR que nous n'aurons probablement pas dans notre référentiel, par exemple, la ressource Binary (cette ressource renvoie des documents, comme des PDF par exemple).

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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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· Mai 21 2m de lecture
Retour sur le Meetup FHIR France #13

Bonjour la Communauté !

Je voulais vous partager mes impressions du Meetup FHIR France #13, organisé par Fyrstain et sponsorisé par InterSystems – et franchement, c’était une soirée inoubliable ! C’était une soirée riche en échanges, en apprentissages et en belles rencontres !

L’accueil a débuté à 19h et @Guillaume Rongier a aidé à enregistrer les participants

Après avoir laissé les participants arriver tranquillement, nous avons officiellement lancé la soirée. Fanch Rouault a souhaité la bienvenue au nom de Fyrstain

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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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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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Le mappeur d'enregistrements complexes peut vous aider à transformer des données de fichiers texte composées de différents types d'enregistrements en messages persistants dans IRIS. Pour comprendre les bases du mappeur d'enregistrements complexes et découvrir un exemple de mise en œuvre en production, visionnez la vidéo des services d'apprentissage.

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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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Lors de la création d'un bundle à partir de données héritées, je (et d'autres) souhaitais pouvoir contrôler si les ressources étaient générées avec une méthode de requête FHIR PUT plutôt qu'avec la méthode POST codée en dur. J'ai étendu les deux classes responsables de la transformation de SDA en FHIR dans une production d'interopérabilité afin de prendre en charge un paramètre permettant à l'utilisateur de contrôler la méthode de requête.

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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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Bonjour collègues !

Lors du développement d'une application front-end ou de toute autre communication avec l'API REST, il est souvent judicieux d'utiliser une Swagger UI, une interface de test pour l'API REST conforme à la spécification Open API 2.0. Elle est généralement très pratique, car elle permet d'effectuer des tests manuels rapides avec l'API REST, ses réponses et les données qu'elle contient.

J'ai récemment intégré la prise en charge de Swagger dans InterSystems IRIS FHIR template pour l'API FHIR R4 :

Comment le faire fonctionner.

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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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Bonjour chers membres de la communauté !

Il est très courant dans la vie quotidienne des utilisateurs d'IRIS ou de Health Connect qu'il soit nécessaire d'installer de nouvelles instances ou de mettre à jour celles qu'ils possèdent déjà et dans de nombreux cas, ce ne sont pas ces mêmes utilisateurs qui effectuent l'installation, mais plutôt le personnel des systèmes qui souvent ne tient pas compte des particularités de l'attribution des autorisations nécessaires à l'installation.

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Les utilisateurs de CCR peuvent désormais profiter d'une syntaxe améliorée pour remplacer les jetons prédéfinis par des liens URL actifs dans les champs de texte liés à la phase. En plus du jeton <env> existant qui se met automatiquement à jour pour refléter l'environnement de l'enregistrement CCR concerné, CCR introduit désormais trois nouveaux mots-clés : <smp> , <smpPrefix> et <homepage>.

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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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