これまでに何度もコードカバレッジとコードのパフォーマンス最適化について説明してきたため、ほとんどの方はすでにSYS.MONLBLユーティリティについてご存知かと思います。 コードを視覚的に見る方が通常は、純粋な数値を見るよりもはるかに直感的に理解できます。これが、このシリーズの記事の大きなポイントです。 今回は、Pythonとそのツールから少し離れて、^%SYS.MONLBLレポートからヒートマップを生成する方法を探りたいと思います。

簡単に言うと、ヒートマップは特定の値を色で表現してデータの要約を得ることに特化した視覚化ツールです。 このケースでは、データはコード行であり、コード行に掛けられた時間が色にマッピングされます。

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開発者のみなさん、あけましておめでとうございます🎍 今年もどうぞよろしくお願いします!

さて、この記事では、IRIS ターミナルに(こっそり)追加された便利機能をご紹介します!(つい最近知りまして、びっくりしましたsurprise

IRIS ターミナルで以前実行したコマンドを再実行する場合、上矢印キーを連打しながらコマンドを探されていると思うのですが、IRIS 2021.1 から履歴表示と、履歴番号を指定した実行ができるようになっていました!

 

では早速、履歴(history)の使い方をご紹介します。これがあれば、もう、上矢印キーを連打せずに以前実行したコマンドを再実行できます!!

 

まずは、履歴を作るため、いくつかコマンドを実行します。​​​

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キーワード: Python、JDBC、SQL、IRIS、Jupyterノートブック、Pandas、Numpy、および機械学習 

1. 目的

これは、デモの目的で、Jupyterノートブック内でPython 3によってIRIS JDBCドライバーを呼び出し、SQL構文でIRISデータベースインスタンスにデータを読み書きする、5分程度の簡単なメモです。 

昨年、私はCacheデータベースへのPythonバインディング(セクション4.7)について簡単に触れました。 そこで、Pythonを使ってIRISデータベースに接続し、そのデータをPandasデータフレームとNumPy配列に読み込んで通常の分析を行ってから、事前処理済みまたは正規化されたデータをML/DLパイプラインに通すためにIRISに書き込む作業においてのオプションと議論について要約しましょう。

すぐに思い浮かぶ簡単なオプションがいくつかあります。

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記事
Hiroshi Sato · 2021年12月28日 2m read
コンパイルフラグについて

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

コンパイル時のフラグや修飾子の記号と意味については、以下ドキュメントをご参照ください。


コンパイルフラグについて【IRIS】

コンパイルフラグについて

 

なお、開発環境のスタジオやVisual Studio Codeでは、開発環境の設定画面でフラグを変更できます。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

データ項目の値が”#Deleted"と表示される場合、MS Accessの設定でこの問題を回避することができます(MS Access2016以降)。

MS Accessのオプションより、「大きい数値(BigInt)データ型をサポート」にチェックを入れます。

 

     

設定後、リンクテーブルを一度閉じて、リンクの更新を行います。

 

 

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

MM/DD/YY-hh:mm:ss:fff ( ) 0 [Utility.Event] Purging old application errors

 
こちらのメッセージは、エラーではなく、アプリケーションのエラーログを記録した古い ^ERRORSグローバルのパージ処理が実行された際に出力されるメッセージになります。ログを削除した旨のみを伝えるメッセージであり、出力されていても特に問題はありません。
また、このログは、^ERRORSグローバルのパージ処理がタスク実行される毎日01:00 に出力されます。
 

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

$ZTIMESTAMPはUTC形式で日付時刻を返すため、ローカルのタイムゾーンに変更するためには以下システムオブジェクトを利用します。 

 $SYSTEM.Util.UTCtoLocalWithZTIMEZONE($ZTIMESTAMP)


上記出力結果は ddddd,sssss.fff の形式で出力されます。

    ddddd:$HOROLOGの日付と同じ形式
 sssss:現在の日付の午前 0 時からの経過秒数を示す整数
 fff :秒の小数部を示す可変桁数

※ $HOROLOGに似ていますが、$HOROLOGには秒の小数部分は含まれません。 

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先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

監査ログをプログラミングで出力するために、監査ログの一覧を取得する%SYS.Audit クラスのListクエリを利用することができます。


サンプルコードは以下のようになります。

 

 Set statement=##class(%SQL.Statement).%New()  
 Set status=statement.%PrepareClassQuery("%SYS.Audit","List")
 Set rs=statement.%Execute()  
 Set tab = $char(9)
 While rs.%Next() {    
   Write rs.%Get("TimeStamp")_tab_rs.%Get("Event")_tab_rs.%Get("Username"),!      
}

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

CSPアプリケーションでは、リクエスト処理時間がサーバー応答タイムアウト値(CSPゲートウェイ管理ページで設定、既定値60 sec)を経過すると、CSPゲートウェイからクライアントブラウザにタイムアウトを通知し、処理を続けているデータプラットフォームサーバプロセスにエラーを発生させます。

 

エラーが発生している処理を確認して頂き、処理遅延の改善、例えばタイムアウトが発生しないように処理内容を見直して応答時間を短くすることや必要に応じてサーバ応答タイムアウト値を大きくすることで対処可能です。

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あるお客様の問題から、この短い記事を書くことにしました。 お客様はEnsembleを使用して、多数のシステムを統合しています。一部のシステムではプレーンファイルのみが使用されています。

そのため、ターゲットファイルへの書き込みには、自然とFile Outbound Adapter を選択しました。 数年もの間すべてが順調に稼働していましたが、最近になって、ファイルに書き込まれるデータが数十メガバイトという大きなサイズに達するようになり問題が出てきました。オペレーションが完了するまでに約30分かかるようになり、プロセス内の後続の処理を待たせなければならないタイミングの問題が発生し始めたのです。当然、連携先のシステムはそれほど長く待つことを良しとしません。

お客様のコードは、以下の疑似コードのようなものでした。

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記事
Toshihiko Minamoto · 2021年12月14日 5m read
Node.jsでのZPMの使用

着想: @Evgeny Shvarovとその記事より
Deploying InterSystems IRIS Embedded Python Solutions with ZPM Package Manager
このアイデアを発展させ、同じことをNode.js.のモジュールで行ってみました。
このケースは、私の「IRIS Native API for Node.js」の例に基づいています。

InterSystems IRIS はクライアントとしてネイティブでWebSocketsをサポートしているというわかりきった返答を期待して:
その通りです。そして、私がその昔書いた関連記事OEXのサンプルへのリンクはこちらです。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

グローバル単位でジャーナルのON/OFF設定を行いたい場合は、グローバルマッピング設定で、
 ・ジャーナルしたいグローバル ⇒ ジャーナルONのデータベースにマッピング)と、
 ・ジャーナルしたくないグローバル ⇒ ジャーナルOFFのデータベースにマッピング
を分けるという方法があります。

例えば、一部のグローバルのみジャーナルしたくない場合には、そのグローバルを IRISTEMP/CACHETEMP データベースにグローバルマッピングすることで、そのグローバルはジャーナルされなくなります。
※IRISTEMP/CACHETEMP データベースは、ジャーナル対象外のデータベースであるため。
   ただし、IRISTEMP/CACHETEMP データベースの内容は、再起動時にクリアされますのでご注意ください。

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キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle 

前のパート1の続き... パート1では、Kaggleに掲載されているこのCovid-19データセットにおける従来型MLのアプローチを説明しました。 

今回のパート2では、IRISのIntegratedMLを使用して、可能な限り単純な形態で同じデータとタスクを実行しましょう。IntegratedMLは、バックエンドAutoMLオプション用に洗練された優れたSQLインターフェースです。 同じ環境を使用します。 

 

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

【 管理ポータルへのパスワード認証設定方法 】

管理ポータルの、
 [ホーム] > [システム管理] > [セキュリティ] > [アプリケーション] > [ウェブ・アプリケーション]
で /csp/sys、および、/csp/sys/ 以下の各アプリケーション(/csp/sys/expなど) の編集画面を開き、“許可された認証方法” の、“パスワード” をチェックして保存します。

 

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

プライベートWebサーバを使用して、HTMLファイルをリクエストした際に、日本語が文字化けする場合があります。
その場合には、HTMLファイルをBOM(バイト・オーダー・マーク)付で保存してください。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

このメッセージが出力される要因は以下の2つになります。

  1. 同じデータに対して適切に排他を行わずに、別々のプロセスから更新が行われている
  2. ロールバックが発生している

詳細は以下の通りです。 メッセージログ/コンソールログに、以下のようなメッセージがある場合、これはロールバック処理にて出力されています。
※バージョンによってメッセージは多少異なります。

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キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle 

目的

最近、Covid-19患者がICU(集中治療室)に入室するかどうかを予測するKaggleデータセットがあることに気づきました。  231列のバイタルサインや観測で構成される1925件の遭遇記録が含まれる表計算シートで、最後の「ICU」列では「Yes」を示す1と「No」を示す0が使用されています。 既知のデータに基づいて、患者がICUに入室するかどうかを予測することがタスクです。

このデータセットは、「従来型ML」タスクと呼ばれるものの良い例のようです。 データ量は適切で、品質も比較的適切なようです。 IntegratedMLデモキットに直接適用できる可能性が高いようなのですが、通常のMLパイプラインと潜在的なIntegratedMLアプローチに基づいて簡易テストを行うには、どのようなアプローチが最も単純なのでしょうか。

 

範囲

次のような通常のMLステップを簡単に実行します。

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キーワード: ディープラーニング、Grad-CAM、X線、COVID-19、HealthShare、IRIS

目的

イースターウィークエンド中に、Covid-19に感染した胸部X線画像分類とCT検出デモを実行するを触ってみました。  デモの結果は上出来で、このトピックに関するその頃の学術研究出版物に一致しているようでした。 でも、本当に「上出来」と言えるのでしょうか。 

最近、「機械学習における説明可能性」に関するオンラインランチウェビナーを聴くことがあったのですが、たまたまその講演の最後でDonがこの分類結果について話していました。

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キーワード: COVID-19、医用画像、ディープラーニング、PACSビューア、HealthShare。

 

目的

私たちは皆、この前例のないCovid-19パンデミックに悩まされています。 現場のお客様をあらゆる手段でサポートする一方で、今日のAI技術を活用して、Covid-19に立ち向かうさまざまな前線も見てきました。 

昨年、私はディープラーニングのデモ環境について少し触れたことがあります。 この長いイースターの週末中に、実際の画像を扱ってみてはどうでしょうか。Covid-19に感染した胸部X線画像データセットに対して簡単な分類を行うディープラーニングモデルをテスト実行し、迅速な「AIトリアージ」や「放射線科医の支援」の目的で、X線画像やCT用のツールがdockerなどを介してクラウドにどれほど素早くデプロイされるのかを確認してみましょう。     

これは、10分程度の簡易メモです。学習過程において、最も単純なアプローチでハンズオン経験を得られることを願っています。   

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記事
Tomoko Furuzono · 2021年11月28日 5m read
データサイズを調べる方法

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

InterSystems製品のデータ(テーブルの行データ、オブジェクトのインスタンスデータ)は、グローバル変数に格納されています。
各グローバルのデータサイズは、管理ポータル>システム>構成>ローカルデータベース>グローバルのページから参照したいグローバルのプロパティをクリックし、表示されるグローバル属性ページ上のサイズ計算ボタンをクリックすることで個別のグローバルのサイズを取得することができます。
ネームスペース上のグローバルのデータサイズをまとめて表示するには、ターミナル上で^%GSIZEユーティリティを起動することで取得することができます。
実行方法は以下の通りです。

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キーワード:   Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、Keras、ディープラーニング、MLP、HealthShare    

 

1. 目的

前回の「パート1」では、ディープラーニングデモ環境をセットアップしました。今回「パート2」では、それを使ってできることをテストします。

私と同年代の人の中には、古典的なMLP(多層パーセプトロン)モデルから始めた人がたくさんいます。 直感的であるため、概念的に取り組みやすいからです。

それでは、AI/NNコミュニティの誰もが使用してきた標準的なデモデータを使って、Kerasの「ディープラーニングMLP」を試してみましょう。 いわゆる「教師あり学習」の一種です。 これを実行するのがどんなに簡単かをKerasレベルで見ることにします。

後で、その歴史と、なぜ「ディープラーニング」と呼ばれているのかについて触れることができます。流行語ともいえるこの分野は、実際に最近20年間で進化してきたものです。 

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

InterSystems製品開始時に、OSの実行ファイルやコマンド、InterSystems製品内に作成したプログラムを実行したい場合は SYSTEM^%ZSTART ルーチンに処理を記述します。

(%ZSTARTルーチンは%SYSネームスペースで作成します)

 

SYSTEM^%ZSTART に記述する処理は、事前にあらゆる条件下でうまく動作することを確認してください。

 

^%ZSTART ルーチンの記述ミスや、記述は正しくとも起動時にコマンドが応答を返さなかったり処理でエラーが起こった場合、InterSystems製品が起動できなくなることがあります。

 

詳しくは、以下ドキュメントをご参照ください。

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Python 3をHealthShareにバインディングした深層学習デモキット(パート1)
キーワード:  Anaconda、Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、ディープラーニング、Python 3、HealthShare    

1. 目的

この「パート1」では、Python 3をHealthShare 2017.2.1インスタンスにバインドして、「単純」かつ一般的なディープラーニングデモ環境をセットアップする方法を段階的に簡単に説明します。  私は手元にあるWin10ノートパソコンを使用しましたが、このアプローチはMacOSとLinuxでも同じように実装できます。

先週、PYPL Indexにおいて、Pythonが最も人気のある言語としてJavaを超えたことが示されました。  TensorFlowも研究や学術の分野において非常に人気のある強力な計算エンジンです。 HealthShareは、ケア提供者に患者の統一介護記録を提供するデータプラットフォームです。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SELinuxの機能が有効になっているとファイルアクセス時にセキュリティコンテキストのチェックで permission エラーになります。

CSP のページについても同様に permission エラーになっているため、Apache にて 403 Forbidden エラーになります。  

以下の設定でSELinuxの機能を無効にすることで回避できます。

設定ファイル /etc/selinux/config の SELINUX=disableに設定し、OS の再起動を行います。

例:

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

設定内容によって、方法が異なります。
 

システム構成について

管理ポータルの [システム管理] > [構成]

以下の設定については(※1)、パラメータファイル(InterSystems IRISは iris.cpf、Caché/Ensemble/HealthShareは cache.cpf) に格納されます。 

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