全期間

ここ数年の間、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI）ソリューションが勢いを増しており、導入件数が急速に増加しています。 IT部門の意思決定者は、VMware上ですでに仮想化されているアプリケーションなどに対し、新規導入やハードウェアの更新を検討する際にHCIを考慮に入れています。 HCIを選択する理由は、単一ベンダーと取引できること、すべてのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント間の相互運用性が検証済みであること、IO面を中心とした高いパフォーマンス、単純にホストを追加するだけで拡張できること、導入や管理の手順が単純であることが挙げられます。

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InterSystems 開発者コミュニティは 25,710 名の優秀な開発者が参加しているコミュニティです
InterSystems IRIS のプログラマーが学習や知識の共有を行い、最新情報を入手し、共に楽しく成長できる場所です！
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Embedded Pythonの導入に伴い、１つ嬉しいことは、直接エクセルファイルの読み書きができるようになったことです。

それでこの機能を使って、ミニ業務改革をちょこちょこ行なっているのですが、そこでちょっとハマったことを共有します。

実際この内容は実はIRISとは全く関係ないのですが、このDCコミュニティの皆さんが同じことでハマった場合に少しでも早く問題解決できるように情報共有します。

エクセルの計算式の入ったセルの値を読み取るときには、そのファイルのオープンの際にdata_only=Trueというフラグをつけないといけないのですが、そのファイルがopenpyxlで読み書きしたファイルの場合に、その計算式のセルの値（Noneとなる）がうまく読めないことがあります。

その場合には、そのファイルをエクセルで開いて再保存することで、正しく読むことができます。

以下にそのあたりの内容を説明したページがあります。

元ネタ

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開発者の皆さん、こんにちは！

昨年初めて開催した日本の InterSystems 開発者コミュニティのコンテストですが、📣今年も開催します！📣

テーマは昨年と同じで InterSystems IRIS／InterSystems IRIS for Health に関連した内容であればどのような内容でもご応募いただけます。

🖋 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト2024：IRISに関連した記事 🖋

🎁 参加賞：投稿いただいた方全員に👚開発者コミュニティ特製Tシャツ👕をプレゼントいたします！

🏆 特別賞：選ばれた3作品に特別賞があります。

8/30更新：賞品情報追加しました！ぜひご確認ください！👇

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これまでの記事では、メールサーバーのメールボックスからのメッセージを処理する IMAP プロトコルの基本的な使用方法を学習しました。 とても興味深いものではありましたが、他の人が作成してすぐに利用できるようにライブラリに提供されている実装を利用することも可能です。

IRIS データプラットフォームの改善の 1 つに、同じ IRIS プロセスで ObjectScript に並行して Python コードを記述できる機能があります。 この新機能は、組み込み Python と呼ばれます。 組み込み Python を使用すると、ObjectScript コードに巨大な Python エコシステムのライブラリの力を取り込むことができます。

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不在時に、セキュリティとプライバシーを維持しながら、コンピューターを相互に信頼させるにはどうすればよいでしょうか？

「ドライマルティーニを」と彼は言った。 「1 杯。 深いシャンパングラスで。」
「承知いたしました。」
「気が変わった。 ゴードンを 3、ヴォッカを 1、キナリレを半量。 キンキンに冷えるまでよくシェイクしてから、大きめの薄いレモンピールを 1 つ加えてくれ。 わかったかい？」
「お承りいたしました。」 バーテンダーはその考えが気に入ったようだった。
イアン・フレミング著『カジノ・ロワイヤル』（1953 年）より

OAuth は、ユーザーログイン情報を伴うサービスを「運用中」のデータベースから、物理的にも地理的にも分離する上で役立ちます。 このように分離すると、IＤ データの保護が強化され、必要であれば、諸国のデータ保護法の要件に準拠しやすくしてくれます。

OAuth を使用すると、ユーザーは、最小限の個人データをさまざまなサービスやアプリケーションに「公開」しながら、一度に複数のデバイスから安全に作業することができるようになります。 また、サービスのユーザーに関する「過剰な」データを操作しなくてよくなります（データはパーソナル化されていない形態で処理することができます）。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

コンソールログ(message.log/cconsole.log)に、以下のようなログが出力される場合があります。

MM/DD/YY-hh:mm:ss:sss (pid) 2 CP: Pausing users because the Write Daemon has not shown
signs of activity for xxx seconds. Users will resume if Write Daemon completes a
pass or writes to disk (wdpass=yyyy).


このメッセージは、コントロールプロセスが出力しています。
このプロセスは、ライトデーモン(WriteDaemon)等の主要なシステムプロセスを監視しています。

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ソリューションを Amazon Web Services エコシステム、サーバーレスアプリケーション、または boto3 を使用した Python スクリプトにスムーズに統合する方法を探している場合は、IRIS Python Native API を使用するのが最適です。 IRIS で何かを取得したり設定したりしてアプリケーションに素晴らしい機能を備える必要があるまで、本番の実装を大々的に構築する必要はありません。したがって、誰かにとって重要なものまたはあなた以外にはまったく重要でないもの（これも同じくらい重要なことです）を構築できるようにこの記事が役に立てればと思います。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

システム提供の %SYS.GlobalQueryクラス の Size クエリーを使用することで取得できます。

使用例は、以下のサンプルコードをご参照ください。
※カラムやパラメータの指定はクラスリファレンスをご確認ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

PythonスクリプトファイルやPythonで記述されたIRIS内メソッドを呼び出す際、エラーが発生した場合の対応方法をご紹介します。

説明使用するコードや資料PDFは公開しています👉 test1.py、FS.Utilsクラス、コードのコピー元、ビデオで解説している資料PDF

Embedded Python 自習用ビデオをご用意しています（項目別にYouTubeプレイリストをご用意しています）。

各プレイリストについて詳しくはこちらをご参照ください👉【はじめてのInterSystems IRIS】Embedded Python セルフラーニングビデオシリーズ公開！

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InterSystems は、より新しく優れたオプションが利用可能になったときに従来のテクノロジーの開発を中止することがあります。
ただし、それら機能は最小サポートバージョン以後の製品であれば他の機能と同等にサポートします。

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· 2023年3月3日 3m read
ジャーナル圧縮機能について

2022.1 及び 2021.2 から 新たにジャーナルファイルの自動圧縮機能がサポートされました。
この機能によって、わずかなCPUコストでジャーナルファイルが占有するDisk容量を大幅に削減する事が可能になります。
実際のお客様環境でジャーナル・ファイルの圧縮率85%という非常に高い効果が確認出来たケースもございます。
(圧縮効果はジャーナル・ファイルに記録される更新データの内容に依存します)
圧縮はミラージャーナル・ファイルに対しても行われます。

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IRIS 2019.4以降の製品には、Prometheus形式でIRISのメトリックを公開する/api/monitorサービス機能が実装されています。 IRISのメトリックを監視・警告ソリューションの一部として使用したい人にとっては大きなニュースです。 このAPIは、IRISの次期バージョンでリリースされる予定の新しいIRIS System Alerting and Monitoring (SAM) ソリューションのコンポーネントです。

ただし、IRISインスタンスを監視するためにSAMがこのAPIの計画と実証実験を開始するのを待つ必要はありません。 今後の投稿では利用可能なメトリックとその意味についてさらに掘り下げ、対話型ダッシュボードの例を示します。 しかし、まずは背景の説明といくつかの質問と回答から始めましょう。

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· 2023年6月27日 13m read
REST の設計と開発

はじめに

今日の相互運用性分野に従事する多くの人にとって、REST は最高峰にあります。 REST API 開発用のツールとアプローチが溢れかえる中、コードを書き始める前に、どのツールを選び、何を計画する必要があるでしょうか？ この記事では、堅牢性、適応性、および一貫性に優れた REST API を構築できるようにする設計パターンと考慮事項を焦点としています。 CORS サポートと認証管理の課題に他する実行可能なアプローチについて、REST API 開発の全段階に適用できる様々なヒントとテクニック、最適なツールを織り交ぜながら説明します。 InterSystems IRIS Data Platform で利用できるオープンソース REST API と複雑化し続ける API の課題にどのように取り組むかについてお読みください。 これは、同じトピックに関する最近のウェビナーを記事にしたものです。

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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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。


※こちらの方法は、ミラーリング、シャドウイング、またはその他のメカニズムを使用して複製したデーターベースを比較したい場合に利用します。

グローバル変数の比較には、DATACHECKユーティリティを利用できます。以下ドキュメントをご参照ください。
DataCheckの概要【IRIS】

DATACHECK ユーティリティの実行サンプルは、添付のPDFをご覧ください。

***

ルーチンの比較は、システムルーチン %RCMP か、管理ポータルを使用します。

以下は、管理ポータルでの使用方法になります。

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開発者の皆さん、こんにちは！

次の InterSystems オンラインプログラミングコンテストは、Pythonに特化した内容を予定しています！

🏆 InterSystems Python プログラミングコンテスト 🏆

期間: 2023年9月4日～24日

賞金総額: $13,500

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

HL7の仕様では、日本語データを送受信する場合はJISを文字コードとして利用し、メッセージヘッダ（MSH）の18番目の2項目に iso-ir87 を指定します。

HL7用プロダクションでは、情報の入力はビジネスサービス、情報の出力はビジネスオペレーションを利用します。

日本語を含むHL7を送受信する場合は、入力／出力の対象となる全てのコンポーネントの設定で [追加の設定] の「キャラクターセット（Charset）」に iso-ir87　を指定することで正しく日本語データを取り扱うことができます。

iso-ir-87の設定

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  • この記事は、Caché 以前の歴史に関するかなり個人的な見方を書いたものです。
    過去の記事で紹介された Mike Kadow 氏の素晴らしい著書に対抗するつもりはありません。
    私たちの歴史的背景は異なるため、この記事は過去に対する別の視点を生み出すことを意図しています。

全体的な話は、1966 年に MGH（マサチューセッツ総合病院）で 8K のメモリ（18 ビットワード）[現在 = 18K バイト] を搭載した PDP-7（シリアル番号#103）
が予備のシステムとして使用されたことから始まります。

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Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり（出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/）、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか？ 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり（出典: https://pypi.org/）、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。

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· 2021年9月23日 1m read
レコードマップで何ができるか？

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

レコード・マップは、区切り文字付きのレコードや固定幅のレコードを含むファイルをInteroperability機能で使用するメッセージクラスへマッピングしたり、Interoperability機能のメッセージクラスからテキストファイルへマッピングする作業を効率的に行うための機能です。

レコードマップのマッピング定義は管理ポータルで作成でき、CSVファイルを読み込ませながら定義するCSVレコードウィザードも提供しています。

プロダクションでレコードマップを利用する場合は、レコードマップ用ビジネス・サービス、またはビジネス・オペレーションを追加し、作成したレコードマップ定義クラスを指定すれば完成です。

使用例は、以下から取得できます。

レコードマップサンプル

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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、ApacheをWebサーバとする場合の設定概要をご紹介します。（先に「概要」の記事をお読みいただくことをお勧めします。）

同一サーバ上にApacheとInterSystems製品をインストールする場合、事前にApacheをインストールしておくとApacheに必要なWebゲートウェイのインストールとIRISへの接続設定をインストーラーが自動で行います。

以降の説明では、以下のインストール方法について解説します。

※ 図解では、InterSystems IRISを使用していますが、InterSystems製品で操作は共通です。

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コミュニティの皆さん、こんにちは。

今までにミラーリング環境をセットアップされたことはありますか？ プライベートネットワーク、仮想 IP アドレス、および SSL 構成を設定したことはありますか？ この作業を何度か繰り返すと、証明書の生成や各 IRIS インスタンスの構成にはたくさんの手動による作業が必要で、時間がかかる作業であることに気づきました。 頻繁にこの作業を行わなければならない方にとっては、面倒な作業です。

たとえば、品質管理チームでは、新しいバージョンのアプリケーションをテストするたびに、新しい環境を作成しなければならないでしょう。 サポートチームであれば、複雑な問題を再現する環境を作成しなくてはならないかもしれません。

となれば、こういった環境を素早く作成できるツールが絶対に必要です。

この記事では、以下を使用するミラー環境のセットアップ例を紹介します。

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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。

(1) アプリケーション および インターフェース開発者向け機能
・Embedded Python
・Python を利用した Interoperability プロダクション
・Visual Studio Code の ObjectScript 拡張機能
・必要最小限のコードで SQL 実行を可能にする、新しいビジネス・サービスおよび ビジネス・オペレーション

(2) 分析 および AI 機能
・CSV や JDBC 経由のデータを効率よくロードする新しい SQL LOAD コマンド
・Adaptive Analytics の機能強化

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はじめに

ObjectScriptで複雑な問題を解決している場合、おそらく%Status値を使用したコードがたくさんあることでしょう。 オブジェクトの観点（%Save、%OpenIdなど）から永続クラスを操作したことがある場合は、ほぼ確実にその状況に遭遇したことがあるでしょう。 %StatusはInterSystemsのプラットフォームでローカライズ可能なエラーメッセージのラッパーを提供します。 OKステータス（$$$OK）は1に等しいだけであるのに対し、不良ステータス（$$$ERROR(errorcode,arguments...)）は0、スペース、エラーに関する構造化情報を含む$ListBuildリストとして表されます。 $System.Status（クラスリファレンスを参照）は、%Status値を操作するための便利なAPIをいくつか提供しています。クラスリファレンスを役立てられるので、ここでは繰り返しません。 このトピックに関する有用な記事/質問もほかにいくつかあります（最後のリンクをご覧ください）。 この記事では、コーディングのベストプラクティスではなく、いくつかのデバッグのコツや手法に焦点を当てています（ベストプラクティスについては、最後のリンクをご覧ください）。

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糖尿病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム（特に AI）を支援すべく、（米）国立糖尿病・消化器・腎疾病研究所（NIDDK）は、糖尿病の検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています: https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set。

糖尿病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています（出典: https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set）:

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