В конце марта вышла новая версия платформы данных InterSystems IRIS 2020.1. Даже пандемия коронавируса не предотвратила релиз.
Метка: IRIS
Эта статья посвящена Python Gateway – комьюнити-проекту с открытым исходным кодом для платформы данных InterSystems IRIS. Этот проект позволяет оркестрировать любые алгоритмы машинного обучения, созданные на языке Python (основная среда для многих Data Scientists), использовать многочисленные готовые библиотеки для быстрого создания адаптивных, роботизированных аналитических AI/ML-решений на платформе InterSystems IRIS. В этой статье я покажу как InterSystems IRIS может оркестровать процессы на языке Python, эффективно осуществлять двустороннюю передачу данных и создавать интеллектуальные бизнес-процессы.
Недавно мы выпустили InterSystems API Manager (IAM) – новый компонент InterSystems IRIS Data Platform, обеспечивающий наблюдение, контроль и управление трафиком в/из web API в рамках IT-инфраструктуры.
В этой статье я покажу как настраивать IAM и продемонстрирую некоторые из многочисленных возможностей, которые доступны вам с IAM. InterSystems API Manager позволяет вам:
- Наблюдать за API, понимать кто использует API, какие API наиболее популярны, а какие требуют доработки.
- Контролировать кто использует API и ограничивать использование API от простого ограничения доступа до ограничений в зависимости от запроса – у вас есть настраиваемый контроль и вы можете быстро реагировать на изменения паттернов потребления API.
- Защищать API с помощью централизованных механизмов безопасности, таких как OAuth2.0, LDAP или Key Token Authentication.
- Упростить работу сторонних разработчиков и предоставить им превосходный опыт работы с API, открыв специальный портал для разработчиков.
- Масштабировать API и обеспечить минимальную задержку при ответе.
Управление API является необходимым для перехода к SOA либо микросервисной архитектуре, упрощая интеграцию между отдельными (микро)сервисами, делая их доступными для всех внешних и внутренних потребителей. В итоге новые API становится проще создавать, поддерживать и потреблять.
Автор: Сергей Лукьянчиков, инженер-консультант InterSystems
Договариваемся о терминологии
Робот не обязан быть ни большим, ни человекоподобным, ни в принципе материальным (в пику википедии, которая, впрочем, спустя пару абзацев смягчает начальную формулировку и допускает нематериальность робота). Робот – это автомат в алгоритмическом смысле, автомат для автономного (алгоритмического) решения каких-то задач. Включающий вечером фонари детектор освещенности – робот. Разбирающий мэйлы на «внешние» и «внутренние» почтовый клиент – тоже.
Искусственный интеллект (в узкоприкладном понимании, википедия его снова не разделяет) это алгоритмы для извлечения зависимостей из данных. Он сам по себе никаких задач решать не будет, для этого его нужно сначала реализовать в виде конкретных аналитических процессов (входные данные, модели, выходные данные, управление процессом). Аналитический процесс, выступающий «носителем искусственного интеллекта» может быть запущен человеком, может быть запущен роботом. И остановлен тоже, или тем, или другим. И управляем тоже.
PHP с начала своих времён славен (и критикуем) тем, что поддерживает интеграцию с массой библиотек, а также с практически со всеми СУБД существующими на рынке. Однако в силу каких-то странных причин в нём не было поддержки иерархических баз данных на глобалах.
Глобалы – это структуры для хранения иерархической информации. Они чем-то напоминают базы “key -> value” только с тем отличием, что ключ может быть многоуровневым:
1. Блокчейн
Сейчас, когда я пишу эту статью курс Bitcoin упал более чем в 5 раз относительно максимального значения и рассказывая о том, что я делал что-то связанное с блокчейн первое, что я слышу это нескрываемый скепсис — “кому теперь нужен весь этот ваш блокчейн”.
Да, действительно хайп вокруг блокчейна прошел. Но технологии лежащие в основе остались, они развиваются и будут продолжать развиваться и использоваться в определенных нишах.
Часто в аналитических приложениях пользователям нужно периодически формировать и рассылать PDF-отчёты, состоящие из элементов аналитической панели. В разработках на технологиях InterSystems эту задачу решает проект DSW Reports, который является расширением DeepSeeWeb. В этой статье будет описано как пользоваться DSW Reports для генерации PDF-отчетов и рассылки их по электронной почте.
Эта статья – продолжение статьи про организацию процессов Continuous Integration / Continuous Delivery, автоматизирующих сборку, тестирование и доставку приложений применимо к решениям на платформе InterSystems.
Рассмотрим такие темы как:
- Контейнеры 101
- Контейнеры на разных этапах цикла разработки ПО
- Continuous Delivery с контейнерами
GraphQL – это стандарт декларирования структур данных и способов получения данных, который выступает дополнительным слоем между клиентом и сервером. Если вы впервые слышите о GraphQL, то вот пара хороших ресурсов: раз и два.
В этой статье я расскажу как вы можете использовать GraphQL в своих проектах на технологиях InterSystems.