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· 2025年3月13日

[Video] Getting Started with InterSystems IRIS Cloud Document

Hi, Community!

🔎Find out how you can simplify your document storage and queries with InterSystems IRIS® Cloud Document!

Getting Started with InterSystems IRIS Cloud Document 

In this video, @Stefan Wittmann shows how to deploy this cloud service and easily import data, run SQL queries, and integrate with your applications.

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· 2025年3月13日

VS Code release February 2025 (version 1.98)

 

Visual Studio Code releases new updates every month with new features and bug fixes, and the February 2025 release is now available.

There have been enhancements to GitHub Copilot with predictive editing, autonomous task completion, smarter code search, improved terminal and notebook support, and UI and workflow refinements.

If you need help migrating from InterSystems Studio to VS Code, or want to advance your knowledge of VS Code, take a look at the training courses George James Software offers > georgejames.com/vscode-training/

Highlights from version 1.98:

The release also includes contributions from our very own @John Murray through pull requests that address open issues. Find out more about these features in the release notes here > https://code.visualstudio.com/updates/v1_98

For those with VS Code, your environment should auto-update. You can manually check for updates by running Help > Check for Updates on Linux and Windows or running Code > Check for Updates on macOS.

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· 2025年3月13日 3m read

Configuration et application IntegratedML dans InterSystems IRIS

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.

Configuration d'IntegratedML

Une configuration ML (« Configuration ML ») définit le fournisseur de machine learning qui effectuera l'entraînement, ainsi que d'autres informations nécessaires. IntegratedML possède une configuration par défaut appelée %AutoML, déjà activée après l'installation d'InterSystems IRIS.

Création d'une configuration ML

Pour créer une nouvelle configuration ML, nous pouvons utiliser le Portail de gestion du système ou des commandes SQL.

Création d'une configuration ML via SQL

CREATE ML CONFIGURATION MeuMLConfig PROVIDER AutoML USING {'verbosity': 1};

Pour définir cette configuration par défaut :

SET ML CONFIGURATION MeuMLConfig;

Pour afficher les paramètres d'entraînement :

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ML_TRAINING_RUNS;

Application IntegratedML

Création d'un modèle prédictif pour estimer la quantité d'énergie produite par une unité de consommation :

CREATE MODEL PredicaoEnergia PREDICTING (quantidade_generada) FROM UnidadeConsumidora;

Entraînement du modèle :

TRAIN MODEL PredicaoEnergia;

Réalisation de prédictions :

SELECT quanto_generada, PREDICT(PredicaoEnergia) AS predicao FROM UnidadeConsumidora WHERE id = 1001;

Implémentation : Machine Learning dans l'énergie solaire

1. Intégration des données avec IRIS

Nous avons extrait les données essentielles de plusieurs tables pour créer le jeu de données :

SELECT PSID, CHNNLID, TYPENAME, DEVICESN, DEVICETYPE, FACTORYNAME, STATUS FROM datafabric_solar_bd.EQUIPAMENTS;

2. Entraînement du modèle de maintenance prédictive

Utilisation d'Embedded Python sur IRIS pour entraîner un modèle de maintenance prédictive :

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from iris import irispy

# Charger les données

sql_query = "SELECT PSID, DEVSTATUS, ALARMCOUNT FROM datafabric_solar_bd.USINAS;" data = irispy.sql(sql_query)

# Entraînement du modèle

model = RandomForestClassifier()

model.fit(data[['DEVSTATUS', 'ALARMCOUNT']], data['PSID'])

3. Prévision de la production énergétique

Utilisation de l'analyse des séries temporelles pour prévoir la production énergétique quotidienne :

from fbprophet import Prophet

# Préparation du jeu de données

df = irispy.sql("SELECT STARTTIMESTAMP, PRODDAYPLANT FROM datafabric_solar_bd.POINTMINUTEDATA;")

df.rename(columns={'STARTTIMESTAMP': 'ds', 'PRODDAYPLANT': 'y'}, inplace=True)

# Entraînement du modèle de prévision

model = Prophet()

model.fit(df)

future = model.make_future_dataframe(periods=30)

forecast = model.predict(future)

4. Identification des zones à fort ensoleillement

L'analyse des données géospatiales permet d'identifier les zones présentant le plus fort potentiel de production d'énergie solaire, optimisant ainsi l'allocation des ressources.

Conclusion

IntegratedML simplifie la mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans InterSystems IRIS en permettant l'apprentissage et l'application directe des modèles via SQL. De plus, l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive et la prévision de la production d'énergie peut contribuer à optimiser le fonctionnement des centrales solaires.

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· 2025年3月13日 1m read

API Swagger para FHIR en InterSystems IRIS For Health

¡Hola colegas!

A menudo, durante el desarrollo de una aplicación frontend o cualquier otro tipo de comunicación vs API REST, vale la pena tener una Swagger UI - una interfaz de usuario de prueba para la API REST que sigue la especificación Open API 2.0. Por lo general es de gran ayuda, ya que permite, todo en uno, hacer pruebas manuales rápidas vs API REST, con sus respuestas y todos los datos.

Recientemente he introducido el soporte Swagger en la plantilla InterSystems IRIS FHIR para la API FHIR R4:

¿Cómo hacerlo funcionar?

Aseguraos de tener docker instalado.

Clonad el repositorio:

git clone git@github.com:intersystems-community/iris-fhir-template.git

e iniciad:

docker compose up -d

Una vez que todo está construido abrid swagger en:

http://localhost:32783/swagger-ui/index.html

O si lo sacáis en VS Code, podéis abrirlo a través del menú InterSystems:

Para comprobarlo, por ejemplo, id a Entrada de pacientes y solicitad el id de paciente=3:

Espero que os guste. 

Agradecemos cualquier comentario, sugerencia o solicitud de ampliación.

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InterSystems公式
· 2025年3月12日

早期アクセスプログラム「テーブル・パーティショニング機能」のご案内

InterSystems はこのたび「テーブル・パーティショニング機能」の早期アクセスプログラムを開始しました。これにより、IRIS をお使いのお客様が非常に大きなテーブルを管理したり、行データや関連インデックスをデータベースやストレージ階層間で分散できるようになります。テーブル・パーティショニングは IRIS のリレーショナル・データ管理の核心深くに関連する機能であるため、初期段階でのフィードバックを提供いただけたり、状況に応じて機能調整にご協力いただける、少数の熱心なお客様と一緒になって、確実な機能実装を進めたいと考えています。

非常に大規模なリレーショナル・データセットをご利用中で、より効率的な運用を望まれており、新機能を試してみたいというお客様は、ぜひ https://www.intersystems.com/early-access-program/ からご登録ください。登録された方には、一時的な開発ライセンス、新機能を含む最新キットとコンテナ・イメージ、チュートリアル がすべて掲載された評価ポータルをご案内するメールをお送りします。

登録された参加者のみなさまには、関連するアップデートがリリースされるたびにご連絡を差し上げます。もちろん、ご要望がございましたら、みなさまのテストを直接お手伝いさせていただくことも可能です。早期アクセスプログラムへのご登録を心よりお待ちしております。

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