弊社FAQサイトや開発者コミュニティには、ライセンスに関する記事を数多く掲載しています。

こちらの記事では、上記記事でご紹介している様々な機能をTipsとして使い、実際にライセンス使用量の推移を調査する方法をご紹介します。

1.ライセンス使用状況をスポットで確認する方法(今現在の使用状況)

2.ある一定期間のライセンス使用状況を継続して監視する方法

1.ライセンス使用状況をスポットで確認する方法(今現在の使用状況)

現在のライセンス使用量は管理ポータルで確認できます。
[システムオペレーション] > [ライセンス使用量]

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これで 3 記事目になります (パート 1パート 2 をご覧ください) が、引き続き Caché データベースの内部構造をご紹介いたします。 今回は、興味深い内容をいくつかご紹介し、私の Caché Blocks Explorer プロジェクトを使って作業の生産性をアップさせる方法について説明します。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。


Windowsでは、変更することはできませんが、Unix系プラットフォームでは、iris rename コマンドを使用することで変更できます。

iris rename instname(現インスタンス名) newname(新インスタンス名)


iris rename コマンドの詳細は、以下ドキュメントをご参照ください
iris コマンドについて

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

アプリケーション等がデータベースにアクセスしている最中に、データベースの最大サイズの変更や未使用領域の開放などのデータベース設定変更を行うことにより、データベース整合性等に悪影響を及ぼすことはありません。

しかし、未使用領域の開放などは、ディスクアクセスの増加やメモリの使用等でシステムに負荷をかける可能性があるため、その観点からシステム運用に影響が出ないよう注意が必要です。

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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 オンラインラーニングでは、InterSystems IRIS 概要や IRIS の各機能について 2~5分でご覧いただける QuickStart ページ(説明ビデオと操作方法を解説、サンプル用 Git の使い方をまとめたページ)をご用意しています。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

システムのパフォーマンスが低下した場合、OSやインターシステムズ製品の様々なツールを使用して情報収集を行い
  ”通常時と比較して、どこがどの程度変わっているか”
を確認することで、問題のある箇所を特定できます。
(逆に、通常時の状況が不明な場合、パフォーマンス問題点の切り分けが非常に困難となる場合もあります。)

いざ という時に備え、通常時のパフォーマンスを確認することは、大変重要な情報となります。


収集情報詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。

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この記事では、.Net/Java ゲートウェイを簡単にコンテナ化する方法を説明します。

この例では、Apache Kafka との統合を開発します。

Java/.Net と相互運用するために、PEX を使用しています。

アーキテクチャ

このソリューションは完全に docker で実行し、以下のように構成されます。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

HL7 メッセージの送受信を行うプロダクションでは、以下3個のグローバルが非常に大きくなることがあります。

グローバルの大きさを確認する場合は、^%GSIZEユーティリティを利用します。詳細は関連トピック/記事をご参照ください。

^EnsHL7.Segment
^EnsLib.H.MessageD
^EnsLib.H.MessageI

HL7メッセージは EnsLib.HL7.Message.cls で定義されます。
^EnsLib.H.MessageD はデータを保存するグローバル、^EnsLib.H.MessageI はインデックスを保存するグローバルです。

また、HL7メッセージは多数のセグメントで構成されており、メッセージデータを含むそれらのセグメントは ^EnsHL7.Segment に保存されます。

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数年ほど前、Caché Foundationsの講座(現「Developing Using InterSystems Objects and SQL」)において、%UnitTestフレームワークの基礎を講義していたことがあります。 その時、ある受講者から、ユニットテストを実行している間に、パフォーマンス統計を収集できるかどうかを尋ねられました。 それから数週間後、この質問に答えるために、%UnitTestの例にコードを追加したのですが、 ようやく、このコミュニティでも共有することにしました。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ユーザ定義エラーとして使用したいエラーコードと対応するメッセージを記述したXMLを用意します。

なお、エラーコードは負の整数で設定してください。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> 
<MsgFile Language="ja">
  <MsgDomain Domain="UserErrors">
    <Message Id="-111" Name="MyError">エラーが発生しました</Message> 
    <Message Id="-222" Name="MyError2">エラーが発生しました2</Message> 
  </MsgDomain>
</MsgFile>

XML ファイルが作成できたら使用したいネームスペースにロードします。

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前回の記事では、データの変更を簡単に記録できる方法をお見せしました。 今回は、監査ログが記録されるデータ構造と監査データを記録する「Audit Abstract クラス」を変更しました。

また、データ構造は親構造と子構造に変更し、それぞれに「トランザクション」とそのトランザクションで「その値によって変更されたフィールド」を記録するテーブルが 2 つ設けられます。

新しいデータモデルをご覧ください。

「監査クラス」から変更したコードをご覧ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

デフォルトではテーブルのカラムの順番はシステムが自動的に決定します。

順番を変更するにはクラス定義を行う際にプロパティ・キーワード SqlColumnNumber でプロパティ毎に明示的に順番を設定してください。

例:

Property Name As %String [SqlColumnNumber = 2];


ドキュメントは以下をご参照ください。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

ミラー構成削除時に、ミラー・データベースのミラー属性を削除するオプションを指定しないと、通常データベースに戻すことができず、次回マウント時に読み取り専用でデータベースがマウントされます。 読み書き可能なデータベースに戻すためには、システムルーチン ^MIRROR を使用してミラー属性を削除する必要があります。
手順は以下のとおりです。(%SYSネームスペースで実行します。)

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クラス定義のプロパティの表示順は、スタジオのプロパティウィザードを利用して登録した場合は、末尾に追記されます。

また、エディタ上の任意の場所でプロパティ定義文を記述する場合は、その場所に追記され、クラス定義が登録されます。


つまり、定義者が記述した順番に登録されます。

(スタジオが並び換えを行ったりはしません。)

作成したクラス定義が、PersistentやSerialのようにデータベースに格納する属性を持ったクラス定義である場合、”初回のコンパイル”で クラス定義に対応するグローバル変数の定義情報=ストレージ定義を作成します。

初回コンパイル以降に、プロパティ定義の追加が行われれば、そのプロパティに対応するグローバル変数のスロット番号を、末尾に追加し、ストレージ定義を更新します。

以下の例は、クラス定義に対応するストレージ定義の例です。

(初回コンパイル時の状態)

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IRIS for HealthのFHIRリポジトリには、「条件付き削除結果の最大数」がデフォルトで3件に設定されています。

そのため、条件指定のDELETE要求で4件以上が対象となる場合、以下のエラーが発生します。

例えば、あるcodeで条件指定したリソースが5件あるとします。

これをDELETE要求に変えて実行すると、以下のようにHTTPステータス412が戻り、「Conditional delete search found more than maximum allowed number of 3 results」のエラーが発生します。

HTTP応答を確認すると、ConditionalDeleteOverflowのエラーが発生しています。

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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PythonLangchain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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バージョンアップ後、ルーチンを再コンパイルする必要はありませんが、バージョンアップで %SYS が上書きされるため、%SYS 内のユーザ作成 INT 形式および OBJ 形式ルーチン(*.INT,*.OBJ)が削除されますので、注意が必要です。

MAC形式(.MAC)と以下の名前の INT 形式および OBJ 形式ルーチンについては削除されません。

  • %Z*.INT, %z*.INT, Z*.INT,z*.INT
  • %Z*.OBJ, %z*.OBJ, Z*.OBJ,z*.OBJ

なお、クラス/CSP はアップグレード後にコンパイルが必要となります。

ただし、メンテナンスリリースへのアップグレードの場合は、コンパイルは不要です。詳細は、以下ドキュメントをご参照ください。

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この記事は、「プライベートWebサーバ(PWS)を使用しないバージョンの新規インストール/アップグレード:概要」の続きの記事で、コンテナ版IRISを利用する場合のWebサーバ設定例をご紹介します。(先に「概要」の記事をお読みいただくことをお勧めします。)

バージョン2023.2以降のコンテナ版IRISを利用する場合、以下いずれかの方法で管理ポータルを含めたWebアクセスを行うための設定が必要です。

  • 任意の場所にWebサーバを用意する
  • Webゲートウェイ用コンテナを利用する

この記事では、【Webゲートウェイ用コンテナを利用する】方法についてご紹介します。

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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。

IRIS の ObjectScript を使えば、ビジネスロジックの記述からキーバリュー形式のデータ操作まで様々な処理が記述できます。
ですが、残念ながら Python のように豊富なライブラリを利用し、機械学習をはじめとする Python が得意とすることまでは単独では行えません。
「ObjectScript から Python を呼べたら?」を実現するための計画中機能も含め、IRIS がサポートする Python の利用方法をご紹介します。

https://www.youtube.com/embed/n6A-NMQqOSo
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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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記事
· 2021年7月1日 5m read
便利な自動生成メソッド

クラスのコンパイル時に、定義済みのプロパティ、クエリ、またはインデックスごとに対応する複数のメソッドが自動的に生成されます。 これらのメソッドは非常に便利です。 この記事では、その一部について説明します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バックアップ先に、共有フォルダを指定することは可能ですが、推奨しません。

バックアップの最終フェーズのDBアクセスを禁止する箇所で万一ネットワークエラー等で、バックアップがハングアップすることがあれば、システム全体に影響が及ぶリスクがあります。

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InterSystems Reports は Logi Analytics 社の製品である Logi Report(旧名:JReport)使用しています。InterSystems Reports は、InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Health で動作し、以下に示すように堅牢でモダンなレポートソリューションを提供します。

  • レポート開発者とエンドユーザーの両方がカスタマイズ可能な、組み込み型のオペレーショナルレポート。
  • 請求書、文書、フォームなどの特殊なレイアウト要素や、特定のフォームグリッドを開発することができるピクセルパーフェクトなフォーマット。
  • 集約されたデータと詳細なデータの構造を提供する帯状のレイアウト。
  • ヘッダー、フッター、アグリゲーション、詳細データ、画像、サブレポートを正確に配置。
  • 多彩なページレポートタイプ。
  • PDF、XLS、HTML、XMLなどのファイルフォーマットへのエクスポート、印刷、法規制遵守のためのアーカイブを含む、大規模なダイナミックレポートのスケジューリングと配布。

InterSystems Reports は、以下の内容で構成されています。:

  • レポートデザイナーには「デザイン」タブと「プレビュー」タブがあり、レポート開発者はライブデータを使ったレポートの作成とプレビューができます。
  • エンドユーザーにブラウザベースのアクセスを提供し、レポートの実行、スケジューリング、フィルタリング、修正を可能にするレポートサーバーを用意します。

以上、InterSystems ドキュメント から抜粋。

この記事では、InterSystems Reports の サーバー部分に焦点を当て、すべてのデータを永続化しながらコンテナでレポートサーバーを実行するためのガイドをご提供しています。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ジャーナルレコードの「時間」には、ジャーナルバッファを初期化したときの時間が登録されています。

ジャーナルレコードの時間は、ジャーナルバッファ毎に記録されているため、同じジャーナルバッファ内のジャーナルレコードはすべて同じ時間になります。

なお、ジャーナルバッファは、64KBのサイズで255個存在していて、1つのジャーナルバッファが満杯になった場合、次のジャーナルバッファへレコードを追加するように順番に使用されます。

ジャーナルレコードの時間は、次のバッファへレコードを追加する前に行われる初期化の時間が記録される仕組みになっています。

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はじめに

Caché 2016.2のフィールドテストはかなり前から利用可能ですので、このバージョンで新しく追加されたドキュメントデータモデルという重要な機能に焦点を当てたいと思います。 このモデルは、オブジェクト、テーブル、および多次元配列など、データ処理をサポートするさまざまな方法として自然に追加されました。 プラットフォームがより柔軟になるため、さらに多くのユースケースに適したものになります。

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InterSystems 2022.2 では、IRIS SQL テーブルを永続化する新しいオプションとして、分析クエリを桁違いに向上させられるカラムナーストレージを導入しました。 2022.2 と 2022.3 ではこの機能は実験的としてマークされていますが、次の 2023.1 リリースでは、完全にサポートされた本番機能に「卒業」する予定です。

製品ドキュメントとこの紹介動画では、IRIS では現在でもデフォルトであり、全顧客ベースで使用されている行ストレージと、このカラムナーストレージの違いがすでに説明されており、ユースケースに適切なストレージレイアウトの選択方法に関する大まかなガイダンスが提供されています。 この記事では、このテーマについて詳しく説明し、業界で実践されているモデリング原則、内部テスト、および早期アクセスプログラム参加者からのフィードバックに基づく推奨事項をいくつか紹介します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

答え:必要ありません。

InterSystems 製品では、クライアント機能用に特別なライセンスを設けておりません。

通常のサーバーライセンス(サブスクリプションを含む)を保有していれば、そのサーバーライセンスで許容しているキャパシティに応じて、複数のクライアントシステムにクライアント機能をインストールして利用することができます。

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前の記事 - AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化

この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。

似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。

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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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