全期間

開発者の皆さん、こんにちは!

この記事は、2024年7月に開催された「InterSystems Pythonプログラミングコンテスト2024」でエキスパート投票、コミュニティ投票の両方で1位を獲得された @Henry Pereira さん @José Pereira さん @Henrique Dias さんが開発された sqlzilla について、アプリを動かしてみた感想と、中の構造について @José Pereira さんが投稿された「Text to IRIS with LangChain」の翻訳をご紹介します。

第2回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト 開催! では、生成AIに関連する記事を投稿いただくと、ボーナスポイントを4点獲得できます📢 @José Pereira さんの記事を💡ヒント💡に皆様の操作体験談、アイデアなどを共有いただければと思います。

開発されたアプリSQLzilla についての概要ですが、Open Exchangesqlzilla のREADMEに以下のように紹介されています。

「SQLzilla は、Python と AI のパワーを活用して、自然言語の SQL クエリ生成を通じてデータ アクセスを簡素化し、複雑なデータ クエリとプログラミング経験の少ないユーザーとの間のギャップを埋めます。」

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この記事では、EC2(ubuntu)に IAM をデプロイする手順を説明します。

IAM とは?

IAM は InterSystems API Manager です。
IAM の詳細については、以下のリンクをご覧ください。

https://docs.intersystems.com/components/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=PAGE_apimgr

生成された説明: apimgr description.jpg

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この「DeepSee トラブルシューティングガイド」は、DeepSee プロジェクトの問題を追跡して修正する支援を提供することを目的としています。

このガイドラインに従って問題を修正できない場合でも、少なくとも DeepSee サポートに WRC の問題を提出し、すべての証拠を提供するのに十分な情報を得ることができます。この情報によって、一緒に調査を続け、より迅速に解決することが可能となります。

ご注意ください: 特定のアクションやコマンドによってどのような結果がもたらされるかがよくわからない場合は、実行しないでください。本番システムに影響を与える可能性があります。 この場合は、サポートセンターにお問い合わせください。

左から右の操作列に進むと、このガイドを最も簡単に活用できます。

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はじめに

開発者コミュニティのみなさん、こんにちは。
IRISには組み込みのビジネスインテリジェンス機能であるIRIS BIが備わっております。
ただし、使い方がよく分からないということから利用に至ってない方もいらっしゃるのではないでしょうか。
幸いなことに、オンラインドキュメントの中にはIRIS BIの開発者向けチュートリアルのページがあり、それに沿って作業するとIRIS BIの簡単な概要を理解することができます。
ですので、これから数回に分けてチュートリアルを実行した結果を紹介し、IRIS BIの機能や使い方について知っていただければと思います。
初回は、チュートリアル用のネームスペースにサンプルのデータやキューブなどを作成する準備作業について説明します。
なお、使用した環境ですが、Windows PC(OS: Windows 10)にIRIS 2024.1のコミュニティエディション(コンテナ版)で行っております。

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大規模言語モデル(OpenAI の GPT-4 など)の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索(検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください)、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

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· 2024年2月29日 6m read
Journal File Indexer (JP)

コミュニティの皆さん、こんにちは!

この記事では、私の最新のアプリケーションである Journal File Indexer をご紹介します。 このアプリケーションの開発は、ポータルアイデアの DPI-I-270 に基づいています。

簡単に言えば、このアプリケーションではデータベースでログファイルを読み込んでインデックス作成できます。

製作理由

管理ポータルでログファイルの検索機能を使用したことがあるなら、タイムアウトエラーになったり、ページが空になったりしたことがあるのではないでしょうか。 この問題は通常、大規模なジャーナルファイルを検索する場合に発生します。 Journal File Indexer は、ファイルをデータベースに読み込んで、検索速度を大幅に高めることで、この問題を解決します。

復元プロセス中にはもう 1 つの問題が発生します。 ログファイルでグローバルエントリを検索し、古い値または新しい値を復元したくても、管理ポータルにはこの特定の機能がありません。 そのため、これを達成するにはルーチンをコーディングする必要があります。 Journal File Indexer を使うと、この復元機能を統合できます!

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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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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの2回目です。
今回は、前回の作業でセットアップしたサンプルキューブやデータを用いてアナライザを操作します。
アナライザは、IRIS BIのキューブ等を基にピボットテーブルを作成する機能です。Excelのピボットテーブルをご存知でしたらイメージがつきやすいかもしれません。
では、早速はじめていきたいと思います。

アナライザ画面の説明

まずはアナライザ画面を開きます。管理ポータル画面のメニューから、 Analytics → アナライザ を選択します。

以下のような画面が表示されます。アナライザ画面は大きく3つの領域から成り立っています。

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記事
· 2023年6月14日 11m read
初めてのIAM 使用体験

オンラインコース「Hands-On with InterSystems API Manager for Developers」のフィードバック

Docker コンテナと REST API の基本的な知識で、InterSystems API Manager による API とマイクロサービスの制御に挑戦したいと思い、 ホストにローカルの IRIS インスタンス(Windows OS)を使用し、Linux VM で IAM (ゲスト)を実行するこのオンラインコースを実行してみました。

まず InterSystems API Manger(IAM)を紹介してから、ローカル環境をセットアップするための手順を説明し、最後にコースの各章の内容を確認しましょう。

はじめに

今日では、API トラフィックの管理、監視、および保護が UI ポータルに集約される 簡単なデプロイのメリットを生かして、API を管理することが非常に重要となっています。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Question:

InterSystems IRIS は 2フェーズコミットをサポートしていますか?

Answer:

サポートしていません。

2フェーズコミットはデータベースシステムがサポートしているだけでは十分ではなく、アプリケーションサーバ等の各実装が定めている2フェーズコミットのプロトコルを駆使して、アプリケーションを構築する必要があります。

また関連するシステムの全てのコンポーネントが対応している必要がある、ロングトランザクションには向いていないなど、現実に実装する局面では様々な制約事項があります。

2フェーズコミットは、技術面、設計および実装面、コスト面、性能面などハードルが非常に高いため、実際には限られた領域での利用に留まっています。

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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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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。


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インターシステムズのサポートではレポートのトラブルシューティングを手助けしており、彼らはローカルシステムにて問題を再現したいのですが、JDBC データソース接続が失敗するため、レポートを実行できず、残念な結果となります。 何かよい方法はあるでしょうか?

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

JDBC および ODBC 経由でInterSystemsIRISから外部データベースにアクセスしたい場合、SQLゲートウェイを使用しリンクテーブルを作成して接続できます。

2023.1以降のバージョンでは、リンクテーブルに加えて、外部テーブル/FOREIGN TABLE を使用することが可能となりました(2024.1時点で実験的機能)。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ユーザに権限を与えたい場合、「GRANT」コマンドや「GrantPrivilegeメソッド」を使用しますが、ロールに対しても権限を与えることができます。

例えば、特定スキーマにのみ何でもできるロールを作成し、それを特定のユーザに割り当てるようなことが可能となります。

こちらの記事では、その方法をご紹介します。


(1) GrantPrivilegeメソッドを使用して「スキーマXXX に何でもできるロール」を作成し、
(2) 該当ユーザに (1) のロールを割り当てる



★GRANT文を使う場合

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です

ミラーリングが同期の対象とするのはデータベースファイルのみです。

アプリケーションに必要なその他のファイル(CSPファイル、画像ファイル、ドキュメントファイルなど)をミラーセットを構成する二台のサーバー間で同期させるには、

  1. NASなどを導入して共有ディスク上にそれらのファイルを配置する方法
  2. または同期ソフトを導入して二台のサーバー間のファイルを同期させる方法

などの方法が考えられます。 また、2の方法では Windows 上では RoboCopy、Linuxの場合には rsync という同期ソフトを使った実例があります。

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· 2024年6月6日 2m read
JSON_Table(SQL)の利用

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

IRIS/IRIS for Health2024.1以降のバージョンのSQLで、JSON_TABLE関数がサポートされています。
【ドキュメント】JSON_TABLE(SQL)

これを使用することにより、JSON形式データを表形式で取得することが出来ます。

【例】郵便番号情報を外部から取得し、表形式にマッピングする。
(取得データ(JSON))

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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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バージョン 2023.3(InterSystems IRIS for Health)の新機能は、FHIR プロファイル基準の検証を実行する機能です。

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この記事では、この機能の基本的な概要を説明します。

FHIR が重要な場合は、この新機能を絶対にお試しになることをお勧めします。このままお読みください。

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*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

この動画では、クラウド環境下で利用可能な InterSystems 製品の様々なバックアップオプションと戦略、そしてサードパーティのバックアップ代替オプションについて紹介します。

https://www.youtube.com/embed/opBaI8hH0w8
[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。]

今現在、クラウド環境をご利用でない方にも役立てて頂ける情報も紹介します。ぜひご覧ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems IRIS では、シャドウイングは非推奨機能となりました。

こちらのトピックでは、これまでにCachéでシャドウイングを使用していたお客様に対して、IRISへの移行後に、代わりに使用できるミラーリングの構成方法をご紹介します。

ミラーリングには機能的に2つの種類があります。

1.同期ミラーによるフェールオーバー(常にデータベースが同期されて複製、障害時に自動でフェールオーバー)
2.非同期ミラー(シャドウイングと同様の機能を提供)
 - DR非同期(DR構成で利用、フェールオーバーへの昇格が可能、複製DBへの書き込み不可)
 - レポーティング非同期(データマイニング/BIアプリでの利用、複製DBへの書き込み可能)


シャドウイングに代わって、IRISでは「プライマリ・フェイルオーバー」+「非同期ミラー」でミラーリングを構成する機能を利用することができます。

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· 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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· 2023年9月28日 22m read
OpenAPI Suite - パート 1

コミュニティの皆さん、こんにちは。

私が作成した OpenAPI-Suite という最新のパッケージをご紹介します。これは、OpenAPI 仕様バージョン 3.0 から ObjectScript コードを生成するツールセットです。 簡単に言うと、これらのパッケージでは以下を行うことができます。

  • サーバーサイドクラスの生成。 ^%REST による生成コードに非常に似ていますが、バージョン 3.0 がサポートされていることに付加価値があります。
  • HTTP クライアントクラスの生成。
  • クライアントプロダクション(ビジネスサービス、ビジネスオペレーション、ビジネスプロセス、Ens.Request、Ens.Response)クラスの生成。
  • コードの生成とダウンロードまたはサーバーでの直接コンパイルを行う Web インターフェース。
  • バージョン 1.x からバージョン 3.0 への仕様の変換。
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    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。

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    · 2024年1月11日 3m read
    DeepSee で有効な階層を設計

    DeepSee で階層を設計する場合、子メンバーに 1 つの親しか指定できません。 子が 2 つの親に対応する場合には、信頼性のない結果が得られることになります。 類似する 2 つのメンバーが存在する場合、そのキーがそれぞれ一意になるように変更する必要があります。 これが起きる場合とそれを回避する方法について、2 つの例を見ながら説明します。

    例 1

    (アメリカには)Boston と言う都市がある州がたくさんあります。 私のサンプルデータでは、Boston, MA(マサチューセッツ州ボストン)と Boston, NY(ニューヨーク州ボストン)のレコードがあります。 次元は次のように定義されています。

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    近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

    なぜベクトルなのでしょうか?

    • 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
    • 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト(Word2Vec、BERT などの埋め込み経由)や画像(ディープラーニングモデル経由)などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
    • クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

    理由は他にも多数あります。

    そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。

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