Рубрики
IRIS

InterSystems Reports Server

InterSystems Reports

InterSystems Reports – модуль InterSystems IRIS и InterSystems IRIS for Health. Это современное решение для создания и публикации отчетов, которое включает в себя:

  • Встроенную оперативную отчетность, которая может быть настроена как разработчиками отчетов, так и конечными пользователями.
  • Точное форматирование, позволяющее создавать специализированные формы, например, макеты для счетов, документов и т.д.
  • Макеты, обеспечивающие структуру для отображения как агрегированных, так и транзакционных данных.
  • Позиционирование заголовков, колонтитулов, агрегированных и подробных данных, изображений и вложенных отчетов.
  • Разнообразные типы отчетов.
  • Публикация и распространение отчетов, включая экспорт в PDF, XLS, HTML, XML и другие форматы файлов, печать и архивирование для соблюдения нормативных требований.
Рубрики
IRIS Администрирование

Релиз InterSystems IRIS 2021.1

Этим летом вышел новый релиз платформы данных InterSystems IRIS Data Platform 2021.1.

Рубрики
IRIS Продукты и технологии

Создание отчетов в InterSystems Reports

Введение

В мире огромных объемов данных как никогда важно сделать информацию доступной и легко интерпретируемой. С помощью InterSystems Reports (Logi Reports) вы можете легко и эффективно представлять сложные данные.

Рубрики
IRIS Администрирование

Шард-кластер InterSystems IRIS за минуту с Configuration Merge File

В этой статье мы запустим кластер InterSystems IRIS с помощью docker и файлов Merge CPF (CMF) — новой функции, позволяющей легко конфигурировать серверы InterSystems IRIS. В UNIX и Linux вы можете изменить стандартный iris.cpf с помощью декларативного файла Merge CPF. Файл Merge CPF — это частичный CPF, который устанавливает нужные значения для любых параметров при запуске InterSystems IRIS. С помощью Merge CPF легко можно запускать сложные конфигурации InterSystems IRIS.

Рубрики
IRIS Продукты и технологии

Distributed Artificial Intelligence with InterSystems IRIS

Author: Sergey Lukyanchikov, Sales Engineer at InterSystems

What is Distributed Artificial Intelligence (DAI)?

Attempts to find a “bullet-proof” definition have not produced result: it seems like the term is slightly “ahead of time”. Still, we can analyze semantically the term itself – deriving that distributed artificial intelligence is the same AI (see our effort to suggest an “applied” definition) though partitioned across several computers that are not clustered together (neither data-wise, nor via applications, not by providing access to particular computers in principle). I.e., ideally, distributed artificial intelligence should be arranged in such a way that none of the computers participating in that “distribution” have direct access to data nor applications of another computer: the only alternative becomes transmission of data samples and executable scripts via “transparent” messaging. Any deviations from that ideal should lead to an advent of “partially distributed artificial intelligence” – an example being distributed data with a central application server. Or its inverse. One way or the other, we obtain as a result a set of “federated” models (i.e., either models trained each on their own data sources, or each trained by their own algorithms, or “both at once”).

Рубрики
IRIS Продукты и технологии

Распределенный искусственный интеллект на платформе InterSystems IRIS

Автор: Сергей Лукьянчиков, инженер-консультант InterSystems

Что такое распределенный искусственный интеллект?

Попытки отыскать «железное» определение ничего не дали: видимо, понятие немного «обогнало время». Но можно попробовать разобрать семантически само понятие – тогда получится, что распределенный искусственный интеллект это тот же самый ИИ (см. наши попытки дать «прикладное» определение), только еще и разнесенный на несколько компьютеров, не объединенных в единый вычислительный кластер (ни по данным, ни по приложениям, ни по доступу к отдельным компьютерам в принципе). Т. е. в абсолюте, распределенный искусственный интеллект должен быть распределен так, чтобы ни с одного из участвующих в этом «распределении» компьютеров не было возможности получить прямой доступ ни к данным, ни к приложениям других компьютеров: единственной альтернативой становится передача фрагментов данных или скриптов приложений через «явные» сообщения. Любые отступления от этого абсолюта, по идее, приводят к возникновению «частично распределенного искусственного интеллекта» – например, данные распределены, а сервер приложений общий. Или наоборот. Так или иначе, мы получаем на выходе набор «федерированных» моделей (т. е. либо обученных каждая на своем источнике данных, либо обученных каждая своим алгоритмом, либо «и то и другое вместе»).

Рубрики
IRIS

Построение RESTful web API на платформе InterSystems — 3: Разработка от спецификации

В этой статье я хотел бы рассказать о подходе от спецификации (spec-first) при разработке REST API на платформе InterSystems IRIS, который ускоряет разработку приложений в рамках микросервисной архитектуры и решение интеграционных задач. Эта статья является продолжением моей предыдущей статьи про разработку REST API на платформе InterSystems IRIS.

Рубрики
.NET IRIS Java Продукты и технологии

Вызываем код на Java, C, NodeJS, C#, Python из InterSystems IRIS

Введение

Одно из ключевых направлений развития платформы данных InterSystems IRIS – открытость. Открытость во взаимодействии с языками программирования, технологиями и протоколами. Поддержка языков программирования двусторонняя – возможен как вызов кода из InterSystems IRIS, так и предоставляется API для работы с InterSystems IRIS извне. В этой статье речь пойдёт о первом варианте – вызове кода из InterSystems IRIS. Целью этого небольшого повествования является демонстрация того, как просто и удобно можно это сделать. Я не буду сравнивать различные языки программирования (хотя в конце есть таблица по скорости работы различных имплементаций), всё зависит от решаемых вами задач и требований, предъявляемых к результату разработки. В этой статье я продемонстрирую несколько различных подходов к вызовам сторонних библиотек, а реализовывать мы будем одну и ту же функциональность – вызов функции DELFATE из библиотеки zlib.

Рубрики
.NET IRIS Java Продукты и технологии

Шлюзы Java/.Net в интеграционных продукциях InterSystems IRIS

Шлюзы в InterSystems IRIS это механизм взаимодействия между ядром InterSystems IRIS и прикладным кодом на языках Java/.Net. С помощью шлюзов вы можете работать как с объектами Java/.NET из ObjectScript так и с объектами ObjectScript и глобалами из Java/.NET. Шлюзы могут быть запущены где угодно – локально, на удаленном сервере, в докере.

В этой статье я покажу, как можно легко разработать и контейнеризовать интеграционную продукцию с .Net/Java кодом. А для взаимодействия с кодом на языках Java/.Net будем использовать PEX, предоставляющий возможность реализовать любой элемент интеграционной продукции на языках Java/.Net.

Для нашего примера мы разработаем интеграцию с Apache Kafka.

Рубрики
IRIS Продукты и технологии

InterSystems IRIS – универсальная AI/ML-платформа реального времени

Автор: Сергей Лукьянчиков, инженер-консультант InterSystems

Вызовы AI/ML-вычислений реального времени

Начнем с примеров из опыта Data Science-практики компании InterSystems: