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InterSystems Official
· 2 hr ago

2025.3 Modernizando la experiencia de usuario en interoperabilidad

El proyecto de interfaz de usuario de Interoperabilidad ha continuado desde 2025.1 y ha incorporado muchos de los elementos que vosotros, nuestros clientes y socios, habéis sugerido y observado. Seguimos invirtiendo en vuestro feedback y actualizando esta importante experiencia de usuario. En la última versión, 2025.3 para IRIS, IRIS for Health, Health Connect y Health Connect Cloud, las aplicaciones del Editor DTL y de Configuración de Producción están disponibles para activarlas si lo deseáis.

NOTA:

  • Podéis alternar entre las experiencias modernizada y estándar.
  • Todas las demás pantallas de Interoperabilidad permanecen en la interfaz de usuario estándar.
  • A medida que se vayan incorporando nuevos flujos de trabajo en la nueva interfaz, esperamos mantener ambas experiencias disponibles mientras continúe este trabajo.

 

Configuración de Producción - Introducción a las tareas de configuración
  • Las cantidades del pool size ahora se muestran en cada host de configuración de producción.
  • Ahora podéis crear una nueva categoría introduciendo directamente la convención de nombres en el campo de categoría del host.
  • Ahora hay compatibilidad con la función de búsqueda del navegador en Configuración de Producción.
  • Los elementos de los hosts de producción ahora incluyen la función Probar host.
  • En el nuevo panel de configuración, aparece el icono X de cancelar para anular una acción.
  • Las descripciones más largas de las tooltips de clase se formatean según la documentación de la clase.
    • La visualización de las descripciones de los elementos de configuración se ha mejorado para respetar el marcado en descripciones largas y estructuradas.
  • Los elementos de acción se muestran en gris cuando no están en el contexto de un elemento host o de una producción.
  • Crear un host habilita la creación automática de un router y un rol.
  • Ahora tenéis la opción de Actualizar y Recuperar una producción, cuando esté disponible.
  • Las producciones ahora se pueden crear desde la nueva interfaz.
  • Al editar categorías de host, es posible ver las conexiones.
  • Un icono de vista en todos los conjuntos de reglas abre un conjunto de reglas específico en el panel dividido del Editor de Reglas.
  • Se ha añadido una leyenda para los estados del host en el icono de información de un host.
  • Las propiedades del host ahora se pueden buscar y se han añadido secciones para “expandir todo”.
  • La dirección IP y el número de puerto ahora se pueden buscar en la barra de filtros de Configuración de Producción.
  • ¡Y mucho más!
  • El menú desplegable de Funciones de Transformación de Datos ahora se puede buscar y se limita a las funciones definidas en la subclase.
  • El Editor Gráfico DTL ahora incluye un botón para copiar la ruta de un campo HL7 al pasar el cursor sobre un segmento.
  • Configurar el número ordinal o las expresiones de ruta, o ambos, introducirá la misma configuración de expresión al establecer los campos de destino y origen de la instrucción DTL.
  • Los iconos de segmento al pasar el cursor para copiar o añadir un mapeo son ahora más accesibles.
  • Al añadir un mapeo, pasar el cursor sobre un segmento muestra ahora el icono de copia.
  • El encabezado y la barra de herramientas de la pantalla dividida del Editor DTL permanecen visibles al desplazarse.
  • ¡Y mucho más!

 

  • Ya no es posible cambiar el nombre de las reglas. Anteriormente, ese comportamiento generaba confusión sobre los cambios en las reglas activas. Para crear una nueva regla, usad Guardar como.
  • Ahora hay compatibilidad con la función de búsqueda del navegador en el Editor de Reglas.
📣 LLAMADA A LA ACCIÓN 📣

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· 2 hr ago

[Vídeo] Integración de agentes de IA en InterSystems IRIS: patrones y técnicas

Hola, desarrolladores:

Explorad patrones eficaces para integrar agentes de IA en InterSystems IRIS y mejorar vuestros procesos empresariales mediante automatización inteligente. Esta sesión muestra cómo modelos como ChatGPT y Anthropic Claude pueden integrarse en el marco de interoperabilidad de InterSystems IRIS para impulsar la automatización y el enriquecimiento de datos basados en IA, sin necesidad de una gran cantidad de código. También veremos cómo orquestar varios agentes de IA utilizando frameworks como CrewAI, lo que permite una ejecución colaborativa de tareas y una gestión inteligente de flujos de trabajo. Aprenderéis a integrar la IA en vuestra arquitectura actual de InterSystems IRIS de forma fluida para aumentar la eficiencia y potenciar la innovación.

Ponentes:
🗣 @Reven Singh, Sales Engineer en InterSystems
🗣 @Herman Bruwer, Sales Engineer en InterSystems
🗣 @Sergei Shutov, Managing Director en Banksia Global

¿Queréis verlo en acción? ¡Ved el vídeo y suscribíos para más demostraciones!

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· 2 hr ago

See you in Madrid: Iberia InterSystems READY 2026 – an opportunity to talk about AI

Hello, Community:

📆 On February 19 you have a very special event at Espacio Covarrubias The One, in Madrid.

Iberia InterSystems READY 2026 is coming. An opportunity to share knowledge about generative AI, real-time analytics, and meet powerful partners in the sector. We will have very special guests, lots of surprises, and details we will be revealing.

Want to know more? Reserve your spot here and save the date in your calendar.

Stay tuned...

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· 2 hr ago 3m read

Shell SQL JDBC de Servicios en la Nube con sqlline

 

Shell SQL JDBC en la Nube de InterSystems

Una forma sencilla de conectar, explorar y depurar los Servicios en la Nube de InterSystems mediante JDBC con sqlline.

 


Esta publicación respalda la aplicación de Open Exchange que ofrece algo más de detalle sobre cómo conectaros rápidamente a un prompt de InterSystems Cloud SQL. Aquí nos conectaremos a un único Cloud SQL mediante JDBC para realizar algunas operaciones y, después, nos conectaremos a varios y federaremos el SQL para trabajar con múltiples despliegues a la vez.

Inicio rápido

Vamos a mantenerlo breve y esperamos que sea sencillo.

Obtener la aplicación

https://github.com/sween/isc-cloud-jdbc-sql-shell

Descarga

  • Driver ☕
  • Certificado(s) para los despliegues 📃

Compilación

cd isc-cloud-jdbc-sql-shell
docker build -t isc-cloud-jdbc-sql-shell .

Inicio

Rellenad run.sh como si fuera un formulario; incluye las credenciales y la información del JDBC URL.

bash run.sh

sqlline

 

No tiene sentido repetir el extenso manual de sqlline una vez que estáis conectados, pero aquí tenéis algunos ejemplos de uso en un par de ofertas de InterSystems Cloud en forma de artículo.

 

Esto es solo una implementación del gran sqlline, con conectividad TLS sencilla para facilitar su uso.

Ejemplos de uso

Registro de sesión

Aquí configuraremos el registro del shell en la carpeta de salida y empezaremos a consultar la base de datos. Esto terminará en vuestro sistema local cuando finalicéis la sesión.

!set script /output/debug_omop_jdbc.log

Vale la pena mostrar esto porque, si no lo habéis visto ya, sqlline tiene una interfaz de !command que podéis consultar con !help.

Crear esquema y copiar tabla

No es nada revolucionario, pero podéis ver el resultado en el Portal… aquí creamos un esquema y copiamos una tabla de un esquema a otro recién creado.

sween@pop-os:~/Desktop/OMOP/isc-cloud-sql-shell$ bash run.sh
Starting sqlline and connecting to:
  URL    : jdbc:IRIS://k8s-0a6bc2ca-a8e3f174-84fc3b8135-aa1cd181c9825c06.elb.us-east-1.amazonaws.com:443/USER/:::true
  Driver : com.intersystems.jdbc.IRISDriver
  User   : SQLAdmin

Transaction isolation level TRANSACTION_REPEATABLE_READ is not supported. Default (TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED) will be used instead.
sqlline version 1.12.0
ISC > CREATE SCHEMA OMOPCDM54BAK;
No rows affected (0.091 seconds)
ISC > CREATE TABLE OMOPCDM54BAK.person AS SELECT * FROM OMOPCDM54.person;
1,101,000 rows affected (5.84 seconds)
ISC >

SQL federado entre despliegues

Más o menos revolucionario… mientras estáis conectados al despliegue en contexto con el que lo iniciasteis, conectaos también a otra base de datos, de otro tipo de oferta, y ejecutad SQL federado contra todas con !all. Hay una carpeta llamada “certs” en la que podéis dejar todos los certificados de los despliegues que tengáis y reconstruir el contenedor cuando queráis.

sqlline permite usar !connect para añadir conexiones a vuestra lista, de modo que podéis seleccionarlas o ejecutar cosas contra !all.

🎉

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· 3 hr ago 5m read

IRIS Light: Reducing the Footprint of the IRIS Community Edition

The most upvoted idea on the InterSystems Ideas Portal—garnering 74 votes—requests a lightweight version of IRIS. While the platform has grown into a powerful data engine, many projects require only its SQL database capabilities. This article demonstrates how to build an unofficial, compact IRIS Community Edition image focused solely on core database functionality, reducing the image size by over 80%.

⚠️ Disclaimer

This project produces an unofficial, experimental image of InterSystems IRIS Community Edition.

  • Not supported or endorsed by InterSystems.
  • Use at your own risk. The modifications remove core platform features and may break compatibility with tools, APIs, and expected behaviors.
  • No warranties or guarantees apply, including fitness for production use.
  • Intended only for educational and experimental purposes by advanced users.

Why a Lightweight IRIS?

While IRIS today includes rich functionality—interoperability, analytics, machine learning, system management, etc.—many projects only require its core SQL capabilities. The official Community Edition Docker image is approximately:

  • Disk usage: 3.5–3.8 GB
  • Compressed size: ~1.1 GB

IRIS Light reduces that to:

  • Disk usage: ~575–583 MB
  • Compressed size: ~144–148 MB

This makes it suitable for:

  • Microservice or containerized SQL use
  • CI pipelines with faster startup and pull
  • Horizontal scaling where full features are unnecessary

Image Footprint Comparison

The official IRIS Community Edition images typically occupy 3.5–3.8 GB on disk, with compressed sizes around 1.1 GB:

$ docker images containers.intersystems.com/intersystems/iris-community
IMAGE                                                                    ID             DISK USAGE   CONTENT SIZE
containers.intersystems.com/intersystems/iris-community:latest-cd        14c6314edcc5        3.8GB         1.17GB
containers.intersystems.com/intersystems/iris-community:latest-em        4c25627895eb       3.52GB         1.01GB
containers.intersystems.com/intersystems/iris-community:latest-preview   424e87dbb7d8       3.81GB         1.17GB

By contrast, the stripped-down "IRIS Light" image created via this approach is approximately 8× smaller in compressed size:

$ docker images caretdev/iris-community-light
IMAGE                                                                    ID             DISK USAGE   CONTENT SIZE
caretdev/iris-community-light:latest-cd                                  ce5c2d7fa173        583MB          148MB
caretdev/iris-community-light:latest-em                                  fd33a51a0e81        575MB          144MB
caretdev/iris-community-light:latest-preview                             f10c714117da        583MB          148MB

Analyzing Image Layers with Dive

To understand and optimize the IRIS Community Edition image, we used dive, a tool for inspecting Docker image layers and identifying inefficiencies.

Before Optimization: Vanilla IRIS Community Image

The screenshot below shows the analysis of the official iris-community:latest-em image. One of the largest layers weighs in at 882 MB, containing Java, system libraries, and other runtime components not strictly required for SQL-only workloads.

And the biggest one 1.5GB, which contains mostly IRIS itself

After Optimization: IRIS Light Image

By removing unneeded packages and compacting internal IRIS storage, the final image fits into a single 320 MB layer, achieving dramatic size reduction.

How the IRIS Light Image Is Built

The process follows a multi-stage Dockerfile, starting from the standard iris-community:latest-em base. Key steps include:

1. Disable Components in Configuration

  • Turn off WebServer, System Management Portal, and Ensemble in iris.cpf.

2. Remove Unused Packages from Inside IRIS

Using ObjectScript within an IRIS session:

  • Delete packages: %SYS.ML, DeepSee, Interop, OAuth2, Net, Report, and more.
  • Keep only essential system libraries (e.g., %Library, %SQL, %SYSTEM).

3. Stub Classes

Some required classes (e.g., for startup) are replaced with minimal no-op implementations if needed.

4. Clean Databases

Compact, defragment key databases to reduce size

5. File System Cleanup

Remove:

  • Development tools
  • Web stack and CSP
  • Interoperability libraries
  • Python/Java support
  • Locale data, logs, temporary files, ODBC/JDBC drivers

6. Copy Cleaned Contents to a Fresh Ubuntu Base

The final image is built on top of ubuntu:24.04, includes only necessary files and tools, and uses tini as PID 1.

Outcome

The resulting image is around:

  • Compressed size: ~144–148 MB
  • Uncompressed disk usage: ~570–580 MB
  • SQL functionality: verified using the sqlalchemy-iris test suite (619 passed, 912 skipped, 0 failed)

This makes it highly suitable for:

  • Minimal SQL services
  • Lightweight dev/test containers
  • Embedded or edge deployment scenarios
  • Stateless horizontally scaled architectures

Important Limitations

  • No Management Portal or Web Services
    The entire CSP/web stack is removed.
  • No Interoperability, DeepSee, iKnow, or Machine Learning
    These subsystems are explicitly deleted.
  • No internal or external support
    InterSystems provides no guarantees for this image. Compatibility and upgrade behavior are undefined.
  • Future IRIS versions may change startup requirements
    Internal dependencies on removed packages or files may prevent future versions from working with this approach.

Conclusion

IRIS Light is a streamlined, community-driven Docker image for InterSystems IRIS, offering significant reductions in size and complexity for database-centric use cases. While not officially supported, it provides a foundation for experimentation, rapid prototyping, and where full IRIS capabilities are not needed.

Users are encouraged to review the Dockerfile, adapt it to their own needs, and understand the implications of removing core platform features.

Users are encouraged to tailor the Dockerfile further to suit their own operational and security constraints. The full build process is transparent and reproducible using only public Docker base images.


This project available here 

IRIS Community Light docker images available on Docker Hub 

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