これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

以下は、EXCELのシートから指定したセルのデータを取得してその値を返すメソッドの例です。

Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標（KPI）やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。

データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。

• データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

インターシステムズは、いくつかの問題を修正するためにリリースを再作成する必要がある場合があります。このプロセスにより、「ポイントリリース」と呼ばれる新しいキットが生成されます。

ポイントリリースは、メンテナンスリリースやメジャーリリースとは異なります。 これは緊急の問題に対して、迅速かつ的確に対応するために行われます。

ポイントリリースの確認方法

InterSystems Data Platform 製品は以下のリリース規則に従います：

<インターシステムズ製品> <年>.<メジャー>.<メンテナンス>.<ビルド#>.<ポイント>

例：InterSystems IRIS 2022.1.4.204.1

ポイントリリースの確認方法は簡単で、製品キットの下1桁が0でなければ、ポイントリリースを使用していることになります。

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。

こんにちは！ Open Dataset コンテストにおいて、1 つのコンテナに InterSystems IRIS と Openflights データセットを、もう 1 つのコンテナに InterSystems IRIS と Apache Zeppelin を使用する Docker コンテナアプリスタックを構築しました。 詳細はこちらでご覧ください: https://github.com/andreas5588/openflights_demo

これを使用すると、構成をまったく行わずに、Apache Zeppelin から Openflights データセットをクエリできます。 コンテナは hub.docker にあるため、とても簡単に使用できます。

Docker ダッシュボードを確認すると、openflights_demo というグループがあるのがわかります。

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HTTPレスポンスヘッダ情報を取得したい場合、以下のような方法があります。
開発中などに、送られてきたヘッダの項目名、そのデータを確認したい場合に、是非ご活用ください。

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。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

iris list　などのコマンドで、IRISインスタンスの情報を表示すると、下記のように、stateが「warn」となっていることがあります。

前回の記事では特定の HIS のデータベースに格納されたリソースを取得する方法を確認したので、今回は、HIS に、システムで受け取る FHIR リソースを起点とする新しいレコードを追加する方法を説明します。

FHIR の CRUD 操作

FHIR の主な機能の 1 つに、Rest API による CRUD 操作のサポートがあります。つまり、FHIR と連携するすべてのシステムには、GET、POST、PUT、および DELETE タイプの HTTP 呼び出しがサポートされていなければなりません。 この記事では、FHIR アダプターをインストールした際に自動的に構成されたエンドポイントへの POST 呼び出しを処理する方法を見てみましょう。

FHIR のリソースストレージ呼び出しに関する仕様を確認すると、呼び出しに使用する URL は、以下のフォーマットを使用している必要があります。

http(s)://server_url/{endpoint}/{Resource}

この記事の例では、セキュリティで保護された呼び出しは行わないため、以下のような URL になります。

これは、IRIS でリレーショナルデータをクエリするアナリストとアプリケーションに、さらに優れた適応性とパフォーマンスによるエクスペリエンスを提供する IRIS SQL のイノベーションをトピックとした短い連載の 3 つ目の記事です。 2021.2 では連載の最後の記事になるかもしれませんが、この分野ではさらにいくつかの機能強化が行われています。 この記事では、このリリースで収集し始めたヒストグラムという追加のテーブル統計について、もう少し詳しく説明します。

はじめに

先日、@Patrick Jamieson が開催した素晴らしいハンズオンに参加してきました。そこでは、SMART On FHIR が定義したプロトコルに従って Angular アプリケーションを IRIS FHIR サーバーとともに構成したセッションでした。非常に深い興味を得たため、独自に Andular アプリケーションを開発し、そこから学んだことを活用してコミュニティに共有することにしました。

SMART On FHIR

SMART On FHIR について Google ではどのように説明しているのか見てみましょう。

SMART On FHIR は電子健康記録（EHR）システムの情報にアプリケーションがアクセスできるようにするためのデータ規格です。 アプリケーション開発者は、その規格を採用した EHR システムに接続する単一のアプリケーションを作成できます。

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インターシステムズは、個々の仮想化ソフトウェアに対して、弊社製品の動作検証は行なっておりません。

インターシステムズでは、弊社製品がサポートするプラットフォームをサーバプラットフォームという単位で定義しています。

サーバプラットフォームは、オペレーティングシステムとそのバージョン、およびそのオペレーティングシステムが動作するプロセッサタイプの 3 つの要素で定義されます。

従いまして、ある仮想ソフト上で InterSystems 製品がサポートしているサーバプラットフォームが稼動し、その上で InterSystems 製品が動作している限りにおいて、製品のサポートを提供します。

YASPEはYAPE(Yet Another pButtons Extractor)の後継機種です。YASPEは、メンテナンスと拡張を容易にするために、多くの内部変更を行い、一から書き直しました。

YASPEの機能は以下の通りです。

• 「InterSystems Caché pButtons」 および 「InterSystems IRIS SystemPerformance」 ファイルを解析してグラフ化し、オペレーティング・システムおよび IRIS のメトリックを迅速にパフォーマンス解析します。
• アドホックチャートを作成したり、「Pretty Performance」オプションでOperating SystemとIRISの指標を組み合わせたチャートを作成することで、より深く掘り下げることが可能です。
• 「System Overview」 オプションを使用すると、システムの詳細や一般的な設定オプションについて SystemPerformance ファイルを検索する手間を省くことができます。

YASPEはPythonで書かれています。ソースコードはGitHubで公開されており、Dockerコンテナ用には以下で公開されています。

• https://github.com/murrayo/yaspe

この記事では、FHIR を理解し、FHIR アーティファクトを使用するアプリケーションを開発できるようにするために clinFHIR アプリケーションを使用する方法を説明しています。 FHIR の紹介を意図したものではなく、学習 / 開発の過程で clinFHIR がどのように役立てられるかを説明しています。 相応に概要レベルでの説明となっています。その他の情報は、特に私の個人ブログで提供しています。