[背景]

InterSystems IRIS 製品には、便利なツール ^SystemPerformance (Caché / Ensemble 時代は ^pButtons と呼ばれていました) があり、データベースのパフォーマンス情報を HTML 形式で出力してくれます。 IRIS for Windows で ^SystemPerformance を実行すると、 InterSystems 独自のパフォーマンスログ mgstat と Windows パフォーマンスログの両方を含んだ HTML が生成されます。

最後にCSP機能の中でReactでうまく置き換えできなかった処理について紹介します。

該当する処理は、サーバー上の商品データに含まれるその商品の画像データ（GIF形式）を取得して、ブラウザにイメージとして描画させるものです。

CSPにはStreamServer.clsというサーバー側で動作する機能が用意されています。

この機能を使ってデータベース上に格納されているストリームデータをHTML IMGタグで処理できる形式に変換してくれます。

StreamServer機能を使って画像を表示する処理

Reactで同様の機能を実現する方法が見つからなかったため（そもそもReactはサーバーサイドではなくクライアント上の技術なので）、データベース内に格納されているイメージを取得するのではなく、静的なイメージファイルをウェブサーバーが参照可能な場所に置くことで解決しました。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インストール時に選択できる初期セキュリティ設定のレベルには以下の３つがあります。
※バージョンにより、表記(日本語/英語)が違う場合があります。

• 最小 (Minimal)
• 通常 (Normal)
• ロック・ダウン (Locked Down)

各レベルの違いの詳細は以下の資料をご確認ください。

セキュリティの説明資料

IRIS側の処理は、IRISでREST APIを実装する方法を理解していれば、簡単です。

前回のログイン処理でユーザー認証をIRIS側でどのように実装されているか確認して見ましょう。

まずはディスパッチクラスの定義です。

Shop.Brokerというクラスの中で定義されています。

checkpasswordというメソッドが最後に定義されていて、最終的にShop.Rest.Customer:checkPasswordという（クラス）メソッドが呼ばれているのがわかると思います。

ここで定義しているパラメータは、とりあえずおまじない的に含めておくことをお勧めします。

（説明し出すと少し長くなるので）

CSPを使って作成したアプリケーションをReactを使用して書き換える２回目の記事です。

前回の記事で紹介したショップデモの書き換えについてもう少し詳しく説明します。

まずReactについて、インターネット上に様々な情報が提供されていますので、それらを利用しながら学習するということも可能だとは思いますが、一方で学習時間を短縮するには、やはりReactについて説明した本を一通り読む方が速いのではないかと思います。

実際Reactに関する本はたくさんあるので、その中から自分に合いそうなものを選ぶのが良いかと思います。

ちなみに参考までに私が学習に使ったものは、以下です。

Debeziumをご存じでしょうか？

グローバルサミット2023にて、Debeziumを題材としたセッション「Near Real Time Analytics with InterSystems IRIS & Debezium Change Data Capture」がありましたので、ご覧になられた方もおられるかと思います。

ご興味がありましたら、グローバルサミット2023の録画アーカイブをご覧ください。

FAQによると、"dee-BEE-zee-uhm"(ディビジウム..ですかね)と読むそうです。元素周期表のように複数のDB(s)を束ねる、というニュアンスみたいです。

CDC(Change data capture)という分野のソフトウェアです。

外部データベースでの変更を追跡して、IRISに反映したいという要望は、インターオペラビリティ機能導入の動機のひとつになっています。一般的には、定期的にSELECT文のポーリングをおこなって、変更対象となるレコード群(差分。対象が少なければ全件)を外部システムから取得する方法が、お手軽で汎用性も高いですが、タイムスタンプや更新の都度に増加するようなバージョンフィールドが元テーブルに存在しない場合、どうしても、各ポーリング間で重複や見落としがでないように、受信側で工夫する必要があります。また、この方法ではデータの削除を反映することはできませんので、代替案として削除フラグを採用するといったアプリケーションでの対応が必要になります。

CDCは、DBMSのトランザクションログをキャプチャすることで、この課題への解決策を提供しています。DebeziumはRedHatが中心となっているCDCのオープンソースプロジェクトです。

質問:

特定のフォルダ/ディレクトリにあるファイルをワイルドカード/フィルターによってリスト表示するにはどうすればよいか。

例えば、'C:\Temp' 内にあるすべての '*.txt' をリスト表示する場合です。

回答:

CACHE :

%Library.File の FileSet クラスクエリを使用できます。

以下に、これを使用したサンプルコードを示します（添付されています）。

インターシステムズは InterSystems IRIS data platform、InterSystems IRIS for Health、InterSystems IRIS Studio のバージョン 2023.3 をリリースしました。

リリースハイライト

2023.3 は Continuous Delivery(CD)リリースです。
2023.3 には多くのアップデートや拡張機能が追加されています。

クラウドとオペレーションの強化

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

データ取込み処理の性能・エラー（Lock Table Full）対策として、一般メモリヒープ（gmheap）や ロックテーブルサイズ（locksiz）のパラメータチューニングを行う場合があると思います。

実際に、現在どのくらいの一般メモリヒープが確保できているのかは、ターミナルと管理ポータルで確認することができます。

★ターミナルの場合

SFTPサーバ側で公開鍵と秘密鍵を作成し、それをIRISサーバにコピーして、%Net.SSH.Session() の AuthenticateWithKeyPair() を使用してSFTP接続する一連の手順（サンプル）をご紹介します。

【環境】

SFTPサーバ：CentOS8
SFTPクライアント：Windows10 ＆ IRIS2023.1.2
SFTP接続用ユーザ：mysftpuser

【手順】

(1) CentOSでSSHの公開鍵と秘密鍵を作成します (今回は、RSA方式、4096bit)

ssh mysftpuser@172.18.xx.xx でログインし、以下 mysftpuser として作業します。

Python流行ってますよね。（一時は圧倒的な支配力のあったJavaも、O社に買われてライセンスが云々とか言われ始めた頃からブレーキが掛かってしまった気がします。）

Pythonの魅力の一つがパッケージで様々な機能が提供されていることがあげられるかなと思っています。

私もこれまでPythonのコードをそこそこ書いてきました。実のところ、ここ1年では間違いなくObject ScriptよりPythonのほうが書いた量が多いです。Excelのドキュメントがそれらよりも遥かに多いのは何とかしたいところですが😅

IRISと連携するため$ZF(-1)を使ってPythonプログラムをコールしているものもあります。

IRIS 2021.2からPythonがIRISにEmbedded Pythonとして組み込まれたということで、どのように使えるかを試してみました。

なお、使用した環境は以下です。

問題

あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが（FHIR など）、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

パート 1 では、すべてのパッケージ、使用されているライブラリ、および REST サービスについて説明しました。

次は、コンバーターサービスとバリデーターサービスについて詳しく説明したいと思います。

OpenAPI-Suite はデフォルトで、仕様バージョンが 3.0 未満である場合に HTTP リクエストを converter.swagger.io に送信し、別の HTTP リクエストを validator.swagger.io に送信して仕様ドキュメントの構造を単純化します。

オンラインユーティリティの使用は便利ではありますが、場合によっては独自のコンバーターとバリデーターのインスタンスを使用する方が便利な場合もあります。 たとえば、OpenAPI-Suite が ObjectScript 開発者向けに組織のサーバーに提供されている場合、外部サービスへのリクエストを回避する方が好ましいことがあります（プライバシーやリクエストレートの制限を回避するため）。

以下を実行してください。

docker run -d -p 8085:8080 --name swagger-converter swaggerapi/swagger-converter:latest
docker run -d -p 8086:8080 --name swagger-validator-v2 swaggerapi/swagger-validator-v2:latest

開発者の皆さん、こんにちは。

この記事では、複雑なJSON形式の文書を「JSONテンプレートエンジン」を利用して生成させる方法をご紹介します。

「JSONテンプレートエンジン」については、6月のウェビナーで使用例をご紹介しましたが、JSON生成対象として医療情報交換標準規格であるFHIRリソースのJSON（例：Patientリソース）を例に解説しています。

このエンジンは、JSON形式の文書であればどのような種類のデータでもご利用いただけますので、一般的なJSON形式の文書を利用して使い方をご紹介します。