開発者の皆さん、こんにちは！
InterSystems Python コンテストの投票が始まりました！これはベストアプリケーションだ🔥と思う作品に投票をお願いします！
🔥 投票はこちらから！ 🔥
投票方法は以下ご参照ください。
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。
現在、共通のIRIS環境を複数個所に用意するため、
インストール・マニフェストを利用した環境構築の仕組みを作成しております。
https://docs.intersystems.com/iris20211/csp/docbookj/DocBook.UI.Page.cl…
Interoperabilityを有効にしたNMSPについて、
管理ポータル上から作成すると、資格情報を保持する用のSECONDARYのローカルデータベースが
自動で作成されるように認識しております。
https://docs.intersystems.com/iris20211/csp/docbookj/DocBook.UI.Page.cl…
しかし、マニフェスト経由で作成した場合にはそれが作成されていません。
皆さん
こんにちは。
最近ではVSCodeでIRISのプログラミングを行っている方も多いと思います。
クラスメソッドなんかをコーディングし、実行してエラーとなった場合に、以下のようなエラーメッセージが取得できると思います。
> <UNDEFINED> zNewMethod+32^ClassName.1
これは、NewMethodというメソッド内の32行目でUNDEFINEDが発生した事を指していますが、これは実際にはClassName.clsのNewMethod内の32行目ではなく、ClassName.1というルーチン(int)のzNewMethodでの32行目を示しています。
.clsから生成されるintは空行が削られたり、複数ルーチンに分割されたりしますので、実際のClassName.clsを開いてNewMethodの32行目を見ても実際のエラー箇所では無い場合があります。
VSCodeで開発をしていると、これが結構面倒なのですが、エラーメッセージに出力される行番号を .clsや、.mac 上での行番号に変える方法があれば教えて頂きたく、よろしくお願い致します。
この記事では、InterSystems IRIS プラットフォームを使用して基本的な IMAP クライアントを記述する方法を説明します。 はじめに IMAP の概要を確認してから、本題の IMAP コマンドとクライアント実装について説明します。 最後に、IRIS 相互運用性アプリケーションでこの IMAP クライアントを簡単に使用します。
この記事では IMAP を詳しく説明していません。 詳細な情報については、この記事のリソースをご覧ください。
IMAP の概要
ユーザーは IMAP（Internet Message Access Protocol）を使ってメールを取得できます。 IMAP は 1980 年代に Marc Crispin によって提唱されました。以来、このプロトコルは RFC 3501 として公開され、改訂されています。 この記事の執筆時点での最新バージョンは、IMAP4rev1 です。
このプロトコルは取得のみを目的に設計されていることに十分に注意してください。 メールを送信するのであれば、SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）という別のプロトコルを使用する必要があります。 また、メールの取得には、IMAP よりも古い POP3（Post Office Protocol version 3）があります。
更新: 開発者プレビュー・リリース3が公開されました
これはインターシステムズにとって初めての開発者プレビュー・リリースであるため、これらがどのようなものであるかを説明します。 開発者プレビュー・プログラムは、従来のIRISプレビュー・プログラムを強化したもので、約2週間ごとにリリースされ、準備が整うと機能が追加されます。 これにより、機能や機能拡張に関するフィードバックを得ることができます。 2022.1に向けた機能拡張のリストは以下の通りです。これらは最初の開発者プレビューには含まれていません。 これらは今後数週間のうちに公開される予定です。
一般公開に先立ち、皆様からのご意見をお待ちしています。より良い製品を一緒に作っていくために、開発者コミュニティを通じてフィードバックを共有してください。
InterSystems IRIS Data Platform 2022.1 は、エクステンデッド・メンテナンス (EM) リリースです。2022.1 には、前回の EM リリースである 2021.1 以降、継続的デリバリー (CD) リリースである 2021.2 で追加された多くの重要な新機能や拡張機能が追加されています。これらの機能強化の概要については、2021.2 のリリース・ノートをご参照ください。
キーワード: IRIS、IntegratedML、Flask、FastAPI、Tensorflow Serving、HAProxy、Docker、Covid-19
目的:
過去数か月に渡り、潜在的なICU入室を予測するための単純なCovid-19 Ｘ線画像分類器やCovid-19ラボ結果分類器など、ディープラーニングと機械学習の簡単なデモをいくつか見てきました。 また、ICU分類器のIntegratedMLデモ実装についても見てきました。 「データサイエンス」の旅路はまだ続いていますが、「データエンジニアリング」の観点から、AIサービスデプロイメントを試す時期が来たかもしれません。これまでに見てきたことすべてを、一式のサービスAPIにまとめることはできるでしょうか。 このようなサービススタックを最も単純なアプローチで達成するには、どういった一般的なツール、コンポーネント、およびインフラストラクチャを活用できるでしょうか。
対象範囲
対象:
ジャンプスタートとして、docker-composeを使用して、次のDocker化されたコンポーネントをAWS Ubuntuサーバーにデプロイできます。
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
各プロセスが消費しているメモリの内容は、Windowsリソースモニタの項目のワーキングセット、共有可能、プライベートで確認できます。
これらの内容は以下になります。
ワーキングセット プロセスが使用する物理メモリです。
ワーキングセット（プライベート）とワーキングセット（共有可能）との合計です。
共有可能 プロセスが使用する物理メモリ内で他のプロセスと共有可能なメモリです。
プライベート プロセスが使用する物理メモリ内で他のプロセスと共有不可能なメモリです。
例えば、以下のようにメモリを使用しているプロセスがある場合、ほとんどは共有メモリになっているといえます。
ワーキングセット 5,341,472 = 共有可能 5,328,664 + プライベート12,808 (kb)
プロセスがアクセスする共有メモリは、データベースキャッシュおよびルーチンキャッシュで使用されているメモリ領域になります。
プロセスが大量にグローバルへのアクセスを行うと、データベースキャッシュへのアクセス量も多くなり、メモリ使用量の共有可能の数値が大きくなります。
これは、前回の「DockerマイクロサーバーとしてのIRIS Native APIを使用するWebSocketクライアントJS」のフォローアップです。
すべてのピースが1つのDockerイメージにまとめられたため、インストールがはるかに簡単になりました。
作業が楽になります。 ただしもちろん、マイクロサービスの原則はわかりにくくなくなっています。
オールインワンのバンドルパッケージであるため、 コンパクトになっています。
インターシステムズは、2018年からInterSystems IRISで２ストリームのリリースサイクルを採用しています（開始時のお知らせをご覧ください）。
- Continuous delivery (CD) リリース —このリリースは、新機能を迅速に提供し、継続的に更新され、新機能を直ちに利用するアプリケーションの開発、およびデプロイに最適です。
- Extended maintenance (EM) リリース — このリリースは、CDリリースよりも頻度は低いですが、メンテナンス・リリースの安定性を提供します。新機能をいち早く利用することよりも、メンテナンスリリースでの修正が容易であることが重要な大規模エンタープライズアプリケーションに最適です。
このアプローチについては非常に好意的なフィードバックをいただいており、人々は「鈍行列車(slow train)」と「快速列車(fast train)」という言葉を使うようになりました。 EMリリースは、大規模なオンプレミスの顧客基盤をｓ持つお客様やパートナーに好まれる「鈍行列車」です。 CDリリースは、最新かつ最高の機能を求めるお客様やパートナーに好まれる「快速列車」です。
他の多くのソフトウェアベンダーは、この2つのアプローチを採用しており、通常、「鈍行列車」をLTS（Long Term Support）と呼んでいます。
開発者の皆さん、こんにちは！
次の InterSystems プログラミングコンテストのお題が発表されました！次は、Python です！
🏆 InterSystems Python Contest 🏆
応募期間： 2022年2月7日～20日
💰 賞金総額： $10K 💰 + さらに賞品を用意予定です！
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！
- Embedded Python - 4
- Python Native API - 3
- Python Pex - 3
- ObjectScript を使用しない - 5
- アンケート への回答- 2
- Docker コンテナの使用 - 2
- ZPM パッケージによるデプロイ - 2
- オンラインデモ公開 - 2
- コミュニティに記事を投稿する - 2
- コミュニティに2つ目の記事を投稿する - 1
- YouTubeでビデオを公開する - 3
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 IRIS 2021.2 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 iris
iris 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。
キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS
目的
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、IRIS IntegratedML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、dataframe.to_sql()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。
メソッドをPythonで書く
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
https://github.com/rcemper/WSockClientMicroSV/blob/master/READMEwindows.MD
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。
- 新しいIRIS Native API for Node.jsの使用。特にグローバル配列を操作する場合
- 直接トリガーされたクライアントからサーバー設計への変更
- マイクロサービス/マイクロサーバーの例として、結果を別のdockerイメージに配置
- マイクロサービスの実行を制御するための単純なインターフェースをIRISに追加
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。
アプリケーションエラー（^ERRORS）をコマンドで取得する方法
【FAQ】アプリケーションから明示的にエラー詳細情報をログ出力する方法を教えてください。
はじめに
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
目的
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。
範囲
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。
範囲内
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、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップ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Yapeツール用のDockerfileを作成してみることにしました。 GitHubページ
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。
Dockerfile
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 . .開発者の皆さん
こんにちは。
2021年に開発者コミュニティにいただいたご質問のランキングをお届けします。
こんにちは。
2021年に開発者コミュニティにいただいたご質問のランキングをお届けします。
全体統計
✓ 2021年発表の14問
✓ 歴代17問掲載
✓ 歴代17問掲載
最も人気
269開発者の皆さん
こんにちは。
こちらは 2021年に開発者コミュニティに投稿された記事のダイジェストです。
2021 年も InterSystems コミュニティにご貢献いただき、ありがとうございました！
こんにちは。
こちらは 2021年に開発者コミュニティに投稿された記事のダイジェストです。
2021 年も InterSystems コミュニティにご貢献いただき、ありがとうございました！
全体統計
✓ 418 件の投稿が公開 (2021 年):
– 記事 327 件
– アナウンス 76 件
– 質問 14 件
– 議論 1 件
✓ 2,452 人のメンバーが開発者コミュニティに参加 (2021 年)
✓ 656 件の投稿が公開 (全期間)
✓ 登録者合計 10,287 名
– 記事 327 件
– アナウンス 76 件
– 質問 14 件
– 議論 1 件
✓ 2,452 人のメンバーが開発者コミュニティに参加 (2021 年)
✓ 656 件の投稿が公開 (全期間)
✓ 登録者合計 10,287 名
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。
%SYS>write ##class(SYS.Mirror).
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SYS.MONLBL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。
^%SYS.MONLBL
行ごとに監視するモニターの実行については、ドキュメントをご覧ください。 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。
出力の準備
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。
<!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
1. 目的
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。
- ODBC: Python 3とネイティブSQLを使ったPyODBCを使ってはどうでしょうか？
- JDBC: Python 3とネイティブSQLを使ったJayDeBeApiはどうでしょうか？
- Spark: PySparkとSQLを使ったら？
- IRIS用PythonネイティブAPI: 前に使用したCache用Pythonバイディングを拡張してみたらどうでしょうか？
