こちら の記事では、LinuxでODBC接続を行う方法 をご紹介しました。

今回は、SSL/TLS を使用するように InterSystems IRIS スーパーサーバを構成 した IRIS に対して、ODBCで SSL/TLS 接続をする方法をご紹介します。

LinuxでODBC接続を行う方法 の記事で紹介している手順で、SSL/TLS なしでODBC接続できる環境を用意していることを前提にご説明します。

手順は以下のようになります。手順の詳細は、この後で説明します。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの11回目です。ついに今回が最終回になります。
最終回のトピックは「ピボット・テーブルおよびダッシュボードのエクスポートとパッケージ化」です。これまでに作成したピボットテーブルやダッシュボードをエクスポートして他の環境などに移送するためのテクニックを学びます。
では、早速はじめていきましょう。

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こちら の記事では、LinuxでJDBC接続を行う方法 をご紹介しました。

今回は、SSL/TLS を使用するように InterSystems IRIS スーパーサーバを構成 した IRIS に対して、JDBCで SSL/TLS 接続をする方法をご紹介します。

LinuxでJDBC接続を行う方法 の記事で紹介している手順で、SSL/TLS なしでJDBC接続できる環境を用意していることを前提にご説明します。

手順は以下のようになります。手順の詳細は、この後で説明します。

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HealthShare、HealthConnect、および InterSystems IRIS ユーザーが使用できる FHIR アダプターツールに関する連載記事を再開しましょう。

前回の記事では、ワークショップをセットアップした小さなアプリケーションを紹介し、FHIR アダプターをインストールした後に IRIS インスタンスにデプロイされたアーキテクチャを説明しました。 この記事では、最も一般的な CRUD（作成、読み取り、更新、削除）操作の 1 つである読み取り操作を実行する方法の例を確認します。ここではリソースの取得によって行います。

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さて、FHIR アダプターの使用例に戻り、この記事では、IRIS インスタンスでの構成方法とインストールの結果を確認したいと思います。

プロジェクトの構成手順は公式ドキュメントで指示されているものと同じなので、直接こちらで確認できます。 では作業に移りましょう！

インストール

この記事に関連するプロジェクトでわかるように、IRIS インスタンスを Docker でデプロイしています。そのため最初の構成の主な部分は Dockerfile で行います。 Docker 構成については詳しく確認しないため、気にする必要はありません。

FHIR アダプターをインストールする手順は、たったこれだけです。

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InterSystems製品のバックアップ方法の中の４つの目方法は「コールドバックアップ」です。

InterSystems製品を停止できるときに利用できるバックアップ方法です。別サーバに環境を移植するときや、コミュニティエディションから製品版キットのインストール環境にデータベースを移植する場合などにもお使いいただけます。

バックアップ手順

1. InterSystems製品を停止する

2. バックアップしたいデータベースを退避する

3. InterSystems製品を開始する

既存環境から新環境へ移植する場合などの手順

1. 既存環境のInterSystems製品を停止する。

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InterSystems製品のバックアップ方法の中の３つの目方法は、「並行外部バックアップ」についてです。

この方法は外部バックアップと異なり、スナップショットなどのストレージ機能がない環境に向いている方法でオンラインバックアップよりも高速にバックアップできます。（古いバージョンのInterSystems製品でも利用できるバックアップ方法です。）

ただし、バックアップやリストア手順が複雑になります。

並行外部バックアップの利用を検討される際は、事前にリストア手順についてもテスト環境などでご確認いただくことを推奨します。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの10回目です。
今回はチュートリアル最後のページ「ピボット・テーブルおよびダッシュボードの作成とパッケージ化」についてです。
これまでアーキテクトとアナライザを使用してきましたが、今回はユーザポータル画面を使ってダッシュボードを作成していきます。
では、早速はじめていきましょう。

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この記事は、「インターシステムズ製品をバックアップする前に確認したいこと」に続く記事で、InterSystems製品のバックアップの手法の中の「オンラインバックアップ」の仕組みと、バックアップ・リストア手順について解説します。

オンラインバックアップは、InterSystems製品が用意するバックアップ機能を利用する方法で、バックアップ対象に設定した全データベースの使用済ブロックをバックアップする方法です。

InterSystems製品のデータベースには、サーバ側で記述したコード、テーブル定義／クラス定義、データ（レコード、永続オブジェクト、グローバル）が格納されていますので、これらすべてが1つのファイルにバックアップされます。

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開発者の皆さん、こんにちは。

この記事は、「インターシステムズ製品をバックアップする前に確認したいこと」に続く記事で、InterSystems製品のバックアップの手法の中の「外部バックアップ」の仕組みと、バックアップ・リストア手順について解説します。

まず、「外部バックアップ」とは、InterSystems製品の専用ルーチン使用せず、InterSystems製品以外のバックアップソリューションを使用してデータベースをバックアップする方法で、現時点の推奨されるバックアップ方法です。

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開発者の皆さん、こんにちは。

この記事では、InterSystems製品のバックアップ方法（4種類）のご紹介と、バックアップを行う前に確認しておきたい内容について解説します。

また、この記事に続くシリーズ記事では、それぞれのバックアップの仕組みと操作例を交えたバックアップとリストア手順を解説していきます。

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FHIR がシステム間の相互運用性と互換性に関するあらゆる問題に対する万能薬であり、ソリューションであることはご存知のことでしょう。 これは、FHIR リソースを手に掲げてそれに興じる戦士の画像です。

ですが、戦士ではない私たちのために、少しだけ紹介したいと思います。

FHIR とは？

早速定義を述べると、FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resource; 高速ヘルスケア相互運用性リソース）とは、ヘルスケア産業において医療データを様々なシステム間で電子的にやり取りできるようにするために、HL7（Health Level 7） 規格化組織が作成した相互運用性の規格です。

FHIR の基盤テクノロジー

REST API や JSON 形式による HTTP 呼び出しの組み合わせを主としています（使用方法に応じて XML やその他の通信も可能）。

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インターシステムズは、InterSystems IRIS データ・プラットフォーム、InterSystems IRIS for Health 、HealthShare Health Connect のバージョン 2024.1.0.267.2 をリリースしました。

このリリースには、Ubuntu 24.04 オペレーティング・システムのサポートが追加されています。 Ubuntu 24.04 には、Linux カーネル 6.8、セキュリティの改善、インストーラおよびユーザ・インタフェースの改善が含まれています。 InterSystems IRIS IntegratedML は、Ubuntu 24.04 ではまだご利用いただけません。

さらにこのリリースでは、すべてのプラットフォームで以下の2つの不具合が修正されています：

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの9回目です。
今回は、チュートリアル全6ページのうちの5ページ目、「サブジェクト領域の作成」について試していきます。
「サブジェクト領域」という新しい概念が出てきますが、どんなものかを触りながら理解していきます。
では、早速はじめていきましょう。

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VS Code でファイルを編集しているときに、グローバル値のチェックやいくつかの ObjectScript コマンドの実行が必要だったことはありませんか？ これが可能になりました。しかもセットアップは不要です！ vscode-objectscript 拡張機能バージョン 2.10.0 以上を持っており、InterSystems IRIS 2023.3 以降に接続している場合は、サーバーの場所に関係なくサーバーへのターミナル接続を開けるようになりました。

この新しいターミナルを開く方法には 3 つあります。

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記事
· 2024年5月7日 4m read
VS Code 関連リソース

VS Code に焦点を当てた 2 つの現地ウェビナー（ヘブライ語による「Intro」および「Beyond Basics」）に続き、フォローアップとして参加者向けに送信した関連リソースのリンクを用意しました。 コミュニティのために、ここでもそれを共有しています。
便利なリソースをぜひさらに追加してください。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの8回目です。このシリーズもだいぶ長くなってきました。
今回も、前回に引き続きチュートリアルの「キューブ定義の拡張」ページの内容です。
最後に残った2つのトピックについて進めていきます。では、はじめていきましょう。

置換の定義

タイトルには「置換」とありますが、ディメンジョンのレベルを集約した新しいレベルを作成する方法、と理解していただくのがよいかもしれません。
2回目の記事でちょっとだけ触れた Age Group と Age Bucket レベルを作成していきます。
まず Age Group レベルを作成します。こちらは以下のような3つのグルーピングになります。

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警告："NOT %INLIST" を使用した SQL クエリが結果を返さない

インターシステムズは、一部の SQL クエリが不正な結果を返す原因となる 3 つ
の不具合を修正しました。 影響を受けるクエリの詳細については、以下を参照し
てください。

この問題は、以下の製品のリストにあるバージョンに存在します：

  • InterSystems IRIS® data platform
  • InterSystems IRIS for Health™
  • HealthShare® Health Connect

同様に上記製品をベースとしたその他のインターシステムズ製品

影響を受けるバージョン：

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大きなサイズのデータを持つフィールドに対してインデックスを作成すると、<SUBSCRIPT>エラーとなることがあります。

これは、グローバルの添え字（サブスクリプト）のサイズには制限があり、制限を超えるとエラーとなるためです。

例えば、以下のようなインデックスの場合、

^Sample.PersonI("NameIdx"," xxx...xxx",1)       =       ""

グローバル名＋サブスクリプト部（＝の左側）が、エンコード文字数で最長 511 文字を超えるとエラーとなります（日本語の場合はもっと小さな文字数です）。

※ご参考：グローバル参照の最大長

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの6回目です。
今回からは、全6ページのうちの4ページ目「キューブ定義の拡張」に入っていきます。
前回まではメジャーやディメンジョンなど、基本的なキューブの構成要素を作成しましたが、さらにキューブを使いやすくするための機能について学んでいきます。
では、早速はじめましょう。

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VS Code を使ってコードを編集する場合、設定モデルでは、ワークスペースルートフォルダの .vscode サブフォルダにある settings.json ファイルを使用して、一部の設定にフォルダ固有の値を指定できます。 ワークスペースのルートフォルダ内で作業している場合、ここで設定した値は個人設定の値よりも優先されます。

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我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの5回目です。
今回も、前回同様チュートリアルの「キューブの作成」ページになります。
前回はキューブを作成し、そのキューブを使用していくつかのピボットテーブルを作成しました。
その中で気になった点を今回は修正していきます。では、はじめていきましょう。

キューブの調整

前回の作業の中で、ピボットテーブル作成時に気になった点は以下のものがありました。

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開発者の皆さん、こんにちは。

こちらの記事👉「Apache Webサーバ(プライベートWebサーバ: PWS)インストレーションの廃止」でご案内していましたが、コミュニティエディションを除くInterSystems製品のバージョン2023.2以降では、プライベートWebサーバ(*)を使用した管理ポータル／Webアクセスを非推奨に変更しました。

(*)プライベートWebサーバとは、バージョン2023.1以前のInterSystems製品をインストールすると自動でインストールされる簡易的なApacheで、52773番ポートで管理ポータルやWebアクセスのテストにご利用いただけるWebサーバです。（本番運用環境には適さない簡易的なWebサーバです）

新規インストール／アップグレードインストールによるプライベートWebサーバの利用可否やインストール時の選択項目の違いについての概要は以下表をご参照ください。

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人工知能は、命令によってテキストから画像を生成したり、単純な指示によって物語を差作成したりすることだけに限られていません。

多様な写真を作成したり、既存の写真に特殊な背景を含めたりすることもできます。

また、話者の言語や速度に関係なく、音声のトランスクリプションを取得することも可能です。

では、ファイル管理の仕組みを調べてみましょう。

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