開発者の皆さん、こんにちは！
InterSystems Python コンテスト 2022 のテクノロジーボーナスについてご案内します。
以下のテクノロジを使いコンテストにご応募いただくと、ボーナス点を獲得できます！
詳細は以下の通りです。
開発者のみなさん、こんにちは。
インターシステムズジャパンは、3/8（火）～ 3/9日（水）に、オンラインカンファレンス「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」を開催致します。
"Innovation in Data - データによるデジタル変革の推進" をテーマに、DX推進に不可欠な健全なデータの提供とデータプラットフォームの最新情報をお届け致します。ご参加をお待ちしております！
開発者の皆さん、Python好きの皆さん、こんにちは！
ドキュメントをみながら に追加された Embedded Python を試してみました！
IRIS にログインしてるのに Pythonシェルに切り替えできて Python のコードが書けたり、Python で import iris するだけで SQL を実行できたりグローバルを操作できるので、おぉ！✨という感じです。
ぜひ、みなさんも体感してみてください！
では早速。
まず、IRISにログインします。Windows ならターミナルを開きます。Windows 以外は以下実行します。
IRIS のインストール方法を確認されたい方は、【はじめての InterSystems IRIS】セルフラーニングビデオ：基本その１：InterSystems IRIS Community Edition をインストールしてみよう！をチェックしてみてください！
iris session irisiris session の引数はインストール時指定のインスタンス名（構成名）です。インスタンス名が不明な場合は iris list を打つと確認できます。以下の例の場合は IRIS がインスタンス名です。
irisowner@dc47786c4ca9:~$
キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS
PandasデータフレームはEDA（探索的データ分析）に一般的に使用されるツールです。 MLタスクは通常、データをもう少し理解することから始まります。 先週、私はKaggleにあるこちらのCovid19データセットを試していました。 基本的に、このデータは1925件の遭遇の行と231列で構成されており、タスクは、患者（1つ以上の遭遇レコードにリンク）がICUに入室するかどうかを予測するものです。 つまりこれは、いつものようにpandas.DataFrameを使用して、まず簡単にデータを確認する、通常の分類タスクです。
現在では、が提供されています。これには強力な「AutoML」のオプションに関する洗練されたSQLラッパーがあるため、従来型のMLアルゴリズムに対抗して、多様なデータフレームのステージをIRISデータベーステーブルに保存してから、IntegratedMLを実行する方法を頻繁に採用しています。 ただし、はまだIRISで機能しないため、実際には、ほとんどの時間を他のデータ保存手段をいじることに充てていました。
Windows端末でCachéやIRIS等を開発環境として使っています。
Windows11での動作状況について、インターシステムズからの正式な対応はまだのようですので、
下記のバージョンで既にインストールをされている方が居られれば、状況などを教えて頂けないでしょうか。
特に問題無く動いていますでしょうか？
・Caché 2017.1
・IRIS for Health 2019.1
この他のバージョンについても情報が御座いましたらよろしくお願い致します。
こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。
TIMESTAMP型のデータを持つテーブルの扱いについて教えてください。
現在Ens_Util.Logを参照するシステムを開発しようとしております。
このテーブルの中にTimeLoggedというTIMESTAMP型のデータがあるのですが、
それをSELECTした際、CASTの有無で表示されるデータに差異が出ます。
SELECT
DATE(TimeLogged),
CAST(TimeLogged AS TIME),
TimeLogged
FROM
Ens_Util.Log
Expression_1|Expression_2|TimeLogged |
------------+------------+-------------------+
2022-01-25| 15:00:01|2022-01-26 00:00:01|
2022-01-25| 15:00:01|2022-01-26 00:00:01|
2022-01-25| 15:00:01|2022-01-26 00:00:01|
確認する限り9時間の差があるため、UTC時刻との時差が出ているものと考えていますが、ここで何点か疑問があります。
開発者の皆さん、こんにちは！
最近リリースされた InterSystems IRIS 2021.2 の目玉機能のひとつが Embedded Pythonです。Embedded Pythonは、PythonのランタイムをIRISに組み込むことによって、IRISのメソッドをPythonで記述したり、PythonのコードからIRISのクラスにアクセスしたりなどなど、IRISのObjectScriptとPythonとで相互に呼び出しを行なえる機能です。
しかも、Pythonのランタイムを埋め込んでいるため、ネットワークのオーバーヘッドがなく、パフォーマンスへの影響は最小限です。
IRISのプログラマの方には、Pythonの豊富なライブラリをストレスなく利用して頂けます。
Pythonのプログラマの方には、ObjectScriptを学ぶことなく、IRISの高速なデータベースやインターオペラビリティ機能などをストレスなく活用して頂けます。
今回の記事では、Embedded Pythonの機能をほんの一部だけ紹介します。
次のコードは、日付を表す文字列を2つ渡して、2つの日付の間の日数を返すメソッドです。
これはIRIS 2020.2で動作するコーディングの例です 最新バージョンとは同期していません。 また、InterSystemsのサポートによるサービスはありません
動作中のデモを確認できるデモビデオを以下で公開しています。https://youtu.be/dSV-0RJ5Olg
皆さんこんにちは
完全に新しいIRISイメージと**たった4行**のDockerコマンドを使って実行するイメージを使ってマイクロサービスのデモを行いましょう。
2020年6月1日 - rcc
すべてのパーツを1つのコンテナイメージにまとめたコンパクトなオールインワンバージョンが公開されました。
詳細はこちら: IRIS-NativeAPI-Nodejs-compact
2020年5月24日 - rcc
Dockerを使った簡易インストールを追加しました。コンテキストを参照
2020年5月25日 - rcc
Linux & Windowsに最適な検証済みの強化スクリプトはこちら
2020年5月26日 - rcc
このデモは、Caché用にすでに存在するNode.jsに基づくWebSocketクライアントを再設計したものです。 主に以下のような変更点があります。
インターシステムズは、InterSystems IRIS data platform、InterSystems IRIS for Health、HealthShare Health Connect の バージョン 2021.2 をリリースしました。
【新機能のご紹介】
InterSystems IRIS data platform 2021.2 には、以下の新機能が含まれます。
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
TRY-CATCHで行うことが可能です。
以下のように行ってください。
#dim ex As %Exception.AbstractException
TRY {
"<何かエラーを発生させる処理>"
}
CATCH ex {
do ex.Log()
}
^%ETNを使用する場合は、^%ETNを呼び出す際にBACKエントリ（BACK^%ETN）から呼び出してください。
あわせて、以下の関連記事も是非ご覧ください。
バージョン2019.2より、InterSystems IRISは、高性能データアクセス手法としてPython用のネイティブAPIを提供してきました。 ネイティブAPIを使用すると、ネイティブのIRISデータ構造と直接対話することができます。
キーワード: PyODBC、unixODBC、IRIS、IntegratedML、Jupyterノートブック、Python 3
数か月前、私は「IRISデータベースへのPython JDBC接続」という簡易メモを書きました。以来、PCの奥深くに埋められたスクラッチパッドよりも、その記事を頻繁に参照しています。 そこで今回は、もう一つの簡易メモで「IRISデータベースへのPython ODBC接続」を作成する方法を説明します。
ODBCとPyODCBをWindowsクライアントでセットアップするのは非常に簡単なようですが、Linux/Unix系サーバーでunixODBCとPyODBCクライアントをセットアップする際には毎回、どこかで躓いてしまいます。
バニラLinuxクライアントで、IRISをインストールせずに、リモートIRISサーバーに対してPyODBC/unixODBCの配管をうまく行うための単純で一貫したアプローチがあるのでしょうか。
最近、Linux Docker環境のJupyterノートブック内でゼロからPyODBCデモを機能させるようにすることに少しばかり奮闘したことがありました。 そこで、少し冗長的ではありますが、後で簡単に参照できるように、これをメモに残しておくことにしました。
このメモでは、以下のコンポーネントに触れます。
この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。
このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。
まず、方法について話しました。 そして、について紹介しました。 最後にパート3では、の生成について説明しました。
フィードバックをさまざまなチャンネルを通じて受け取りましたが、これらを実行するための環境をセットアップするのが困難であるという、共通したテーマが見られました。 そこで、それを少しでも簡単に行えるよう、Murrayと協力して、Murrayの優れたツール用のDockerfileを作成してみることにしました。
もちろん、これを行うには、マシンにdockerがインストールされている必要があります。
公式のPythonイメージに基づく、どちらかと言えば単純なdocker定義:
FROM python:3
WORKDIR .
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
Requirements.txtには、Yapeを起動して実行するために必要なパッケージが含まれています。
altgraph==0.10.2
py-dateutil==2.2
bdist-mpkg==0.5.0
certifi==2017.7.27.1
cffi==1.10.0
chardet==3.0.4
idna==2.5
bokeh==0.12.6
macholib==1.5.1
matplotlib==2.0.2
pandas==0.20.3
modulegraph==0.10.4
numpy==1.13.1
py2app==0.7.3
pycparser==2.18
pyparsing==2.0.1
python-dateutil==1.5
pytz==2013.7
requests==2.18.3
six==1.4.1
urllib3==1.22
zope.interface==4.1.1
開発者の皆さん、こんにちは！
InterSystems データセットコンテスト の投票結果が発表されました！この記事ではコンテスト受賞者を発表します！
受賞された開発者の皆さん、👏おめでとうございます！🎊
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
ミラージャーナルファイルの削除(パージ)のタイミングは以下のようになります。
・プライマリ・フェイルオーバー・メンバ
以下の期限のうち長い方に該当するもの
－ローカルジャーナルファイルの削除条件が満たされたとき ("ジャーナル設定の構成" を参照)
－バックアップメンバとすべての非同期メンバに受信されたとき
ただし、非同期メンバが14日間(既定値)を経過してもジャーナルファイルを受信しない場合は、そのジャーナルファイルは削除対象になります。
「既定の14日間」は、以下のコマンドで設定が可能になります。
この保持期間を過ぎると、ジャーナルが削除されてしまいその非同期メンバでは同期が取れなくなるのでご注意ください。
これまでに何度もコードカバレッジとコードのパフォーマンス最適化について説明してきたため、ほとんどの方はすでにユーティリティについてご存知かと思います。 コードを視覚的に見る方が通常は、純粋な数値を見るよりもはるかに直感的に理解できます。これが、このシリーズの記事の大きなポイントです。 今回は、Pythonとそのツールから少し離れて、^%SYS.MONLBLレポートからヒートマップを生成する方法を探りたいと思います。
簡単に言うと、ヒートマップは特定の値を色で表現してデータの要約を得ることに特化した視覚化ツールです。 このケースでは、データはコード行であり、コード行に掛けられた時間が色にマッピングされます。
行ごとに監視するモニターの実行については、をご覧ください。 つまり、分析の完全な出力をCSVファイルとして操作します。 分析しようとしているコードのソースコードが実際にあれば、はるかに便利であるため、 kフラグ（ソースを保持）を使ってコードをコンパイルするようにしてください。
ターゲット出力として、準備されたhtmlファイルを使用することにします。 これには、非常に基本的なレイアウトと、最終的な色付けを行うための小さなJavaScript関数だけが含まれます。
269
開発者の皆さん、こんにちは！
今週から データセットコンテスト の投票が始まります！
InterSystems IRIS を使い開発されたベストソリューションにぜひ、投票をお願いします！
🔥 投票はこちらから！ 🔥
投票方法については、以下ご参照ください。
キーワード: Python、JDBC、SQL、IRIS、Jupyterノートブック、Pandas、Numpy、および機械学習
これは、デモの目的で、Jupyterノートブック内でPython 3によってIRIS JDBCドライバーを呼び出し、SQL構文でIRISデータベースインスタンスにデータを読み書きする、5分程度の簡単なメモです。
昨年、私はCacheデータベースへのPythonバインディング（セクション4.7）について簡単に触れました。 そこで、Pythonを使ってIRISデータベースに接続し、そのデータをPandasデータフレームとNumPy配列に読み込んで通常の分析を行ってから、事前処理済みまたは正規化されたデータをML/DLパイプラインに通すためにIRISに書き込む作業においてのオプションと議論について要約しましょう。
すぐに思い浮かぶ簡単なオプションがいくつかあります。
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
コンパイル時のフラグや修飾子の記号と意味については、以下ドキュメントをご参照ください。
なお、開発環境のスタジオやVisual Studio Codeでは、開発環境の設定画面でフラグを変更できます。
ターミナルでコンパイルを実行するときは $system.OBJ.CompileAll() などのシステムユーティリティが利用できます。
コンパイルフラグを引数に指定しない場合、デフォルトのコンパイルフラグが利用されます。デフォルトのフラグは $system.OBJ.ShowFlags() で確認できます。
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
データ項目の値が”＃Deleted"と表示される場合、MS Accessの設定でこの問題を回避することができます(MS Access2016以降)。
MS Accessのオプションより、「大きい数値(BigInt)データ型をサポート」にチェックを入れます。
設定後、リンクテーブルを一度閉じて、リンクの更新を行います。
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
こちらのメッセージは、エラーではなく、アプリケーションのエラーログを記録した古い ^ERRORSグローバルのパージ処理が実行された際に出力されるメッセージになります。ログを削除した旨のみを伝えるメッセージであり、出力されていても特に問題はありません。
また、このログは、^ERRORSグローバルのパージ処理がタスク実行される毎日01:00 に出力されます。
実際にアプリケーションエラーがある場合は、管理ポータルの [システムオペレーション] > [システムログ] > [アプリケーションエラーログ] にて、詳細を確認できます。
※このエラーログの内容は、各ネームスペースの ^ERRORS グローバルに格納されているものです。
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
$ZTIMESTAMPはUTC形式で日付時刻を返すため、ローカルのタイムゾーンに変更するためには以下システムオブジェクトを利用します。
上記出力結果は ddddd,sssss.fff の形式で出力されます。
ddddd：$HOROLOGの日付と同じ形式
sssss：現在の日付の午前 0 時からの経過秒数を示す整数
fff ：秒の小数部を示す可変桁数
※ $HOROLOGに似ていますが、$HOROLOGには秒の小数部分は含まれません。
皆さん、こんにちは。私の最新のプロジェクトの1つをご紹介します。 Grafana用データソースプラグインです。これは、InterSystems IRISに直接接続して（将来的に）あらゆるデータを収集できるプラグインです。
.png)
先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。
標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。
perfmonfile="../vis-part2/perfmon.txt"
perfmon=pd.read_csv(perfmonfile,
header=0,
index_col=0,
converters={0: parse_datetime
})
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
監査ログをプログラミングで出力するために、監査ログの一覧を取得する%SYS.Audit クラスのListクエリを利用することができます。
サンプルコードは以下のようになります。
Set##classこれは、InterSystems FAQサイトの記事です。
CSPアプリケーションでは、リクエスト処理時間がサーバー応答タイムアウト値(CSPゲートウェイ管理ページで設定、既定値60 sec)を経過すると、CSPゲートウェイからクライアントブラウザにタイムアウトを通知し、処理を続けているデータプラットフォームサーバプロセスにエラーを発生させます。
エラーが発生している処理を確認して頂き、処理遅延の改善、例えばタイムアウトが発生しないように処理内容を見直して応答時間を短くすることや必要に応じてサーバ応答タイムアウト値を大きくすることで対処可能です。
2021年12月13日 - 勧告: Apache Log4j2ライブラリの脆弱性がインターシステムズ製品に与える影響
インターシステムズは現在、Apache Log4j2に関するセキュリティ脆弱性の影響を調査しています。
この脆弱性は少なくともApache Log4j2 (バージョン2.0から2.14.1)に影響を与えるもので、最近Apacheから発表され、米国国家脆弱性データベース (NVD) ではCVE-2021-44228 として報告されており、深刻度は最も高い10.0となっています。
脆弱性に関する詳細ならびにインターシステムズ製品に影響を与えるかどうかの最新情報は こちら をご参照ください。
