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。

皆さんこんにちは！

この記事でご紹介する「開発環境テンプレート」は、最近 医療 IT で注目を集めている 医療情報交換標準規格 FHIR を体験できるコンテナです。

一式は、こちら（https://github.com/Intersystems-jp/IRIS-FHIR-Oximeter-Template）で公開しています。

コンテナビルド時、InterSystems IRIS for Health コミュニティエディションを使用した FHIR R4 リソースリポジトリの用意と、REST 用エンドポイントが用意されます。

以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。

開発者の皆さん、こんにちは🌂 今年は早い梅雨入りでした ☔

さて、新しい✨ 実行／開発環境テンプレートを作成しました。 Docker 🐳、docker-compose 、git がインストールされていれば、すぐにお試しいただけます。ぜひご利用ください！

今回は、ご存知の方が多いと思われる（？）某アニメの登場人物を使った人物相関図をテーマに【キーバリュー形式で IRIS に登録してグラフ構造で表示してみた】を体験できるテンプレートです（テンプレートは、Python／Node.js／Java からお試しいただける環境をご用意しています）。

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。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

あるユーザが「不活動上限」を超える期間にわたって、一度もInterSystems製品にログインしなかった場合、そのユーザは無効になりログインできなくなります。

なお、この設定の初期値は、インストール時の初期セキュリティによって変わります。
「通常」以上では既定値は90日間、「最小」では０日に設定されています。
ユーザを有効に変更することにより再びログインすることができるようになります。

2007.1以降であれば%Allを持つユーザが最低1つは残っていますので、そのユーザでログインできればそこから設定を変更します。（%Allを持つユーザは、インストール時のセキュリティ設定によって異なります）

使用できるものがわからないときは、InterSystems製品を緊急アクセスモードで起動してログインします。

＜緊急アクセスモードからの復元方法＞

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

管理ポータルの SQL 画面（管理ポータル > システムエクスプローラ > SQL）で、任意の SQL を実行した後、結果の行数などが表示されいる行の右端にある「印刷」のリンクから、CSVファイル出力を選択できます。

「クエリ印刷」画面で「ファイルにエクスポート」をチェックすると「ファイル形式」の欄が表示されます。

形式に「CSV」を指定し、出力ファイル名を指定したあと「エクスポート」ボタンをクリックすると出力できます。

注意：古いバージョンでは正しくCSV出力が行えない場合もあります。新しいバージョンをぜひご利用ください。

キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle

目的

最近、Covid-19患者がICU（集中治療室）に入室するかどうかを予測するKaggleデータセットがあることに気づきました。 231列のバイタルサインや観測で構成される1925件の遭遇記録が含まれる表計算シートで、最後の「ICU」列では「Yes」を示す1と「No」を示す0が使用されています。 既知のデータに基づいて、患者がICUに入室するかどうかを予測することがタスクです。

このデータセットは、「従来型ML」タスクと呼ばれるものの良い例のようです。 データ量は適切で、品質も比較的適切なようです。 IntegratedMLデモキットに直接適用できる可能性が高いようなのですが、通常のMLパイプラインと潜在的なIntegratedMLアプローチに基づいて簡易テストを行うには、どのようなアプローチが最も単純なのでしょうか。

範囲

次のような通常のMLステップを簡単に実行します。

InterSystems IRIS Data Platform の 2021.2 リリースには、ミッションクリティカルなアプリケーションを高速で柔軟性に優れ、セキュアに開発するための刺激的な新機能が多数含まれています。 Embedded Python は間違いなく脚光を浴びています（正当な理由で！）が、SQL の分野でも、テーブルデータに関する詳細な統計情報を収集し、それを最適なクエリプランに提供する、より適応性の高いエンジンに向けて大きな一歩を踏み出しました。 この短い連載記事では、2021.2 で新しく追加された 3 つの要素について詳しく説明し、ランタイムプランの選択(RTPC)を手始めに、この目標に向かって進みます。

これらについて適切な順序で話していくのは困難です（この記事を書く上で、私がどれだけ順序を入れ替えたか想像できないほどです！） というのも、これらが相互に非常にうまく機能するためです。 そのため、ご自由に順序を変えてお読みください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

テーブル(クラス) のデータを削除する際に %KillExtent() というメソッドを使用すると、レコードを1ずつ削除するのではなく、データを格納しているデータグローバル、インデックス定義のグローバル(ノード) をまとめて 削除することができます。

長い間、私たちはクエリの結果をExcelスプレッドシートにエクスポートするユーティリティを使用してきました。 さらに、このユーティリティの修正版を適用し、この修正版では、列のフォーマットを明示的に設定することが プライオリティとなっています。

このユーティリティは %SYS.ZENReportExcelExporter というモジュールを使用し、java プログラムをベースにしています。毎年、レポートが大きくなり、十分なJava RAMがなかったので、環境変数の値を増やさなければなりませんでした。その値が7GBに達し、今、問題になっています。

開発者の皆さん、こんにちは。

前の記事では「機械学習を試せるチュートリアル：IntegratedML」で試せる内容をご紹介しましたが、この記事では Interoperability（相互運用性）チュートリアル の内容を少しご紹介します。

Interoperability（相互運用性）チュートリアルでは、Redditに新しく投稿された記事＝（https://www.reddit.com/new/）を一定間隔で取得し、全投稿の中から「猫（cat）」🐈について記載されている情報のみを抽出し、対象記事をファイル出力する流れをご体験いただけます。

人工知能は、命令によってテキストから画像を生成したり、単純な指示によって物語を差作成したりすることだけに限られていません。

多様な写真を作成したり、既存の写真に特殊な背景を含めたりすることもできます。

また、話者の言語や速度に関係なく、音声のトランスクリプションを取得することも可能です。

では、ファイル管理の仕組みを調べてみましょう。

今週は、ハードウェアの主な”食品群” (^_^) の1つであるCPUに注目します。お客様から、次のようなシナリオについてのアドバイスを求められました。お客様の本番サーバーはサポート終了に近づいており、ハードウェアを交換する時期が来ています。 また、仮想化によってサーバーを一元的に管理できるようにし、ベアメタルか仮想化によりキャパシティを適正化したいとも考えています。 今日はCPUに焦点を当てますが、後日の記事では、メモリやIOといったほかの主要食品群を適正化するアプローチについて説明したいと思います。

では、質問を整理しましょう。