1. 初めに

IRISでは、複数ノードでクラスターを構成し、ワークロードのスケールアウト、データボリュームのスケールアウトやトランザクション処理と分析処理を異なるノードで処理するマルチワークロードを実現しています。

しかし、クラスターを構成するための設定は、ノード数が増えるにつれ煩雑になり、それらを人手の作業に全て委ねると設定ミス等を招きやすいといえます。

また、クラスタの構成を処理負荷の増加に基づいて拡張する、または逆に縮小する、あるいは、データ冗長性を追加するためにミラーリングの構成を追加するなど構成変更は、想定するより多いかもしれません。

しかもクラスタ毎に同様の設定を毎回行うとなると、人手による作業では、煩雑性だけでなく俊敏性に欠けると言わざるを得ません。

そこで、IRISには、クラスター構成作業を自動化する新しいツールICM（InterSystems Cloud Manager）が用意されました。

ここでは、ICMを使用したクラウド上でのIRIS構成の自動化の手順について説明します。

2.　事前に準備するもの

お客様のシステムで発生した障害に対処するための製品修正や社内のコードレビューで新たに発見された潜在的な問題に対応するための修正などは、問題の重要度（運用に支障をきたす、アプリケーションの動作に影響があるなど）に応じて、順次新しいメジャーバージョン、メンテナンスバージョンに取り込まれていきます。

一方で、新しいバージョンのリリースには所定の時間が必要ですので、そのリリース前に該当する修正だけを適用したいというご要望にお応えするためにInterSystemsではアドホックと呼んでいる応急パッチを提供することも可能です。

しかしながら、この対応はあくまでも個別の応急処置であり、その問題が対処されたバージョンがリリースされた後には、そのバージョンをご使用いただくことを推奨致します。

この様な個別対応を繰り返し行うと、システムの構成管理が複雑化し、管理上のコストが上昇し、思わぬシステムトラブルの遠因になることもあります。

特に複数のエンドユーザー様に同じソリューションを提供する様なケースでは、システムの提供時期等によりシステム構成が変わり、適用可能なオペレーティングシステム等が変化することに伴い、全ての適用パッチを見直す必要が出てくることも想定されます。

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISの最新のAI/MLツールを利用してPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

この連載記事では、InterSystems IRIS をはじめて操作される方を対象に、IRIS のインストールから、開発環境作成、各種言語からのアクセス方法についてご紹介していきます。

以下3つのビデオは、基本操作をご紹介するビデオです。既にご存知の内容が多い場合は、各種アクセス方法をご紹介するビデオからぜひご参照ください。

基本操作編ビデオシリーズ

IRIS でのクラス定義の作成、ObjectScript でインスタンスの生成と永続化（保存）の方法について解説します。

https://www.youtube.com/embed/kWJCzn9bndQ
[これは埋め込みリンクですが、あなたはサイト上の埋め込みコンテンツへのアクセスに必要な Cookie を拒否しているため、それを直接表示することはできません。埋め込みコンテンツを表示するには、Cookie 設定ですべての Cookie を受け入れる必要があります。]

もくじ

最初～1:55　前回のビデオの学習

1:55～2:45　今回の説明内容解説

2:45～5:15　クラスの種類について

5:15～13:20　作成するクラスの説明、定義説明

13:20～18:44　スタジオでの作成実演

18:44～22:35　VS Codeでの作成実演

22:35～27:40　ObjectScriptでインスタンス生成

27:40～29:38　インスタンス生成～永続化の実演

29:38～34:54　データの確認

アイリスデータセットのK平均クラスタリング

みなさん、こんにちは。 今回はアイリスデータセットでk平均アルゴリズムを使用します。

注意：Ubuntu 18.04、Apache Zeppelin 0.8.0、python 3.6.5で以下を実行しました。

VMware vSphereで実行する大規模な本番データベースのCPUキャパシティプランニングについて、お客様やベンダー、または社内のチームから説明するように頼まれることが良くあります。

要約すると、大規模な本番データベースのCPUのサイジングには、いくつかの単純なベストプラクティスがあります。

この記事では、InterSystemsデータプラットフォームで実行するデータベースアプリケーションにおけるグローバルバッファ、ルーチンバッファ、gmheap、locksizeなどの共有メモリ要件のサイジングアプローチを説明し、サーバー構成時およびCachéアプリケーションの仮想化時に検討すべきパフォーマンスのヒントをいくつか紹介します。 これまでと同じように、Cachéについて話すときは、すべてのデータプラットフォーム（Ensemble、HealthShare、iKnow、Caché）を指しています。

前回の投稿では、pButtonsを使用してパフォーマンスメトリックを24時間収集する処理をスケジュールしました。 この投稿では、収集対象の主なメトリックのいくつかと、それらの土台となるシステムハードウェアがどのように関連しているかを見ていきます。 また、Caché（または任意のInterSystemsデータプラットフォーム）メトリックとシステムメトリックの関係についても調べます。 さらに、これらのメトリックを使用してシステムの毎日の健全性を把握し、パフォーマンスの問題を診断する方法もご紹介します。

「データプラットフォームのキャパシティプランニングとパフォーマンス」シリーズの全記事をリストしました。 その下には私の一般的なその他の記事も記載しています。 このシリーズに新しい記事が追加されるたびに、このリストを更新する予定です。

「キャパシティプランニングとパフォーマンス」シリーズ

通常、各記事はその前の記事の続きとして書かれていますが、ほかの記事を飛び越して気になるものを読むこともできます。

先週、私たちはInterSystems IRIS Data Platformを発表しました。これは、トランザクション、分析、またはその両方に関係なく、あらゆるデータの取り組みに対応する新しい包括的なプラットフォームです。 CachéとEnsembleでお客様が慣れ親しんでいる多くの機能が取り込まれていますが、この記事では、プラットフォームの新機能の1つであるSQLシャーディングについてもう少し詳しく説明します。これはスケーラビリティに関する強力な新機能です。

次の手順で、/api/monitor サービスから利用可能なメトリックのサンプル一覧を表示することができます。

前回の投稿では、IRISのメトリックをPrometheus形式で公開するサービスの概要を説明しました。 この投稿では、コンテナにIRISプレビューリリース2019.4 をセットアップして実行し、メトリックを一覧表示する方法をお伝えします。

私や他のテクノロジアーキテクトは、Caché IOの要件と、Cachéアプリケーションがストレージシステムを使用する方法を顧客とベンダーに説明しなければならないことがよくあります。以下の表は、一般的なCaché IOプロファイルと、トランザクションデータベースアプリケーションの要件を顧客やベンダーに説明するときに役立ちます。 オリジナルの表は、マーク・ボリンスキーが作成しました。

今後の投稿ではストレージIOについて詳しく説明する予定なので、今後の記事の参考資料として、今回これらの表も公開します。