開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems IRIS 2021.2 Preview 版 がリリースされました。新しい機能として LOAD DATA があります。

ということで、今回のコンテストでは、この新しい「LOAD DATA」をテストするコンテストにしてみたいと思います！

🏆 InterSystems Datasets Contest 🏆

応募期間: 2021年12月27日～2022年1月9日

💰 賞金総額： $9,450💰

皆さん、こんにちは。

開発者コミュニティやGlobal Masters、Open Exchangeといった開発者Ecoシステムで、メールアドレス（ログインメール）を変更しても、アクティビティが失われないようにする必要があります。

それは簡単です。私たちにお任せください！

1. 1️⃣   古いDC(開発者コミュニティ)アカウントから新しいDCアカウントへ、あなたの情報をすべて正しく移行します。 あなたの投稿、コメント、メンション、「いいね！」などの情報はすべて新アカウントに保存されます。
2. 2️⃣ Global Mastersのメンバーであれば、あなたのレベル、バッジ、ポイントなども新しいアカウントに移行されます。
3. 3️⃣ Open Exchangeでのアプリケーションの移行も行います。
4. 4️⃣ また、古いアカウントを解除するだけで（アクティビティを引き継がない）あれば、ワンクリックで完了します。

DCのダイレクトメッセージやメールで @Iryna Podmazko (または @Toshihiko Minamoto)に連絡するだけです。

• 古いアカウントへのリンクを送る (-s)
• 新しいアカウントへのリンクを送る(-s)
• 自分のアクティビティのどのリソース（DC/GM/OEX/すべてのリソース）を移したいのかを明記してください。

それでは。

着想: @Evgeny Shvarovとその記事より
Deploying InterSystems IRIS Embedded Python Solutions with ZPM Package Manager
このアイデアを発展させ、同じことを**Node.js.**のモジュールで行ってみました。
このケースは、私の「IRIS Native API for Node.js」の例に基づいています。

InterSystems IRIS はクライアントとしてネイティブでWebSocketsをサポートしているというわかりきった返答を期待して:
その通りです。そして、私がその昔書いた関連記事とOEXのサンプルへのリンクはこちらです。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

グローバル単位でジャーナルのON/OFF設定を行いたい場合は、グローバルマッピング設定で、
　・ジャーナルしたいグローバル ⇒ ジャーナルON(「はい」)のデータベースにマッピング
　・ジャーナルしたくないグローバル ⇒ ジャーナルOFF(「いいえ」)のデータベースにマッピング
と、分けることで可能です。 但し、通常のデータベースは、ジャーナルOFF設定であっても、トランザクション中の更新についてはジャーナルファイルに記録されます。

一時グローバルを保存するIRISTEMP/CACHETEMPデータベースは、トランザクション中でもジャーナルファイルに記録されませんので、トランザクションデータもジャーナル記録したくない場合にはこれをマッピング先にすることも可能です。
但し、IRISTEMP/CACHETEMPデータベースは一時データベースであるため、インスタンス再起動でグローバルデータは失われますので注意が必要です。
一時グローバルと IRISTEMP データベース

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

前のパート1の続き... パート1では、Kaggleに掲載されているこのCovid-19データセットにおける従来型MLのアプローチを説明しました。 

今回のパート2では、IRISのIntegratedMLを使用して、可能な限り単純な形態で同じデータとタスクを実行しましょう。IntegratedMLは、バックエンドAutoMLオプション用に洗練された優れたSQLインターフェースです。 同じ環境を使用します。 

IntegratedMLアプローチとは

IRISにデータを読み込む方法

integredML-demo-templateには、IRISにデータを読み込む様々な方法が定義されています。 たとえば、このCSV形式のxlsファイルに固有のカスタムIRISクラスを定義し、それをIRISテーブルに読み込むことができます。 大量のデータをより適切に制御することができます。 

ただし、この記事では、単純化された怠惰な方法を使用します。データフレーム全体を私が作成したカスタムPython関数で読み込む方法です。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

【 管理ポータルへのパスワード認証設定方法 】

管理ポータルの、
　[ホーム] > [システム管理] > [セキュリティ] > [アプリケーション] > [ウェブ・アプリケーション]
で /csp/sys、および、/csp/sys/ 以下の各アプリケーション(/csp/sys/expなど) の編集画面を開き、“許可された認証方法” の、"認証なし" のチェックを外し、“パスワード” のみチェックをして保存します。

また、これと同様のことを、ターミナルから、^SECURITYルーチンを使用して実行することも可能です。
以下は/csp/sys/アプリケーションに対する実行例です。＊実行は%SYSネームスペースで行って下さい。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

プライベートWebサーバを使用して、HTMLファイルをリクエストした際に、日本語が文字化けする場合があります。
その場合には、HTMLファイルをBOM(バイト・オーダー・マーク)付で保存してください。

※原則的に、プライベートWebサーバを使用してアプリケーションを稼働することは推奨しておりません。
　アプリケーション稼働には、必ず、IISやApache等の製品版のWebサーバを使用してください。 　
　プライベートWebサーバについては、以下のドキュメントをご参照ください。
　プライベート Web サーバおよび管理ポータル【IRIS】
　プロダクション Web サーバおよび Caché 付属のプライベート Web サーバ

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
このメッセージが出力される要因は以下の2つになります。

1. 同じデータに対して適切に排他を行わずに、別々のプロセスから更新が行われている
2. ロールバックが発生している

詳細は以下の通りです。 メッセージログ/コンソールログに、以下のようなメッセージがある場合、これはロールバック処理にて出力されています。
※バージョンによってメッセージは多少異なります。

開発者の皆さん、こんにちは！

今年 2 回目となる「InterSystems 技術文書ライティングコンテスト」の開催が決定しました！👏

いつもの「IRIS プログラミングコンテスト」とは異なり、このコンテストでは、InterSystems のテクノロジに関連するあらゆるトピックについての記事を投稿いただくコンテストです！

🎄 InterSystems 技術文書コンテスト：クリスマスエディション 🎄

応募期間：2021年11月25日～2021年12月25日

今回は、応募期間中に投稿いただいた方 全員 に 賞品をご用意しています。

特賞：Apple AirPods Max / Oculus Quest 2 (VR Headset) / Amazon Kindle / Apple AirPods Pro / Raspberry Pi

月間 55,000人 以上の読者が訪れるインターシステムズ開発者コミュニティに記事を投稿してみませんか？

詳細は以下の通りです。

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。

• データのEDA（探索的データ分析） 
• 特徴量の選択
• モデルの選択
• グリッド検索によるモデルパラメーターのチューニング

上記との比較で、次を実行します。 

• SQLを介したIntegratedMLアプローチ

Docker-composeなどを使用して、AWS Ubuntu 16.04サーバーで実行します。

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。

私はIRISでSQLアクセスを行うプログラムをを作成しており、
テーブルアクセスには%ScrollableResultSetクラスのAPIを用いて処理を実現しています。
作成するSQLはインジェクション対策のため、?パラメータを用いておりますが、
この度、大量のパラメータ(600項目)を用いるSQLを作成する必要が出てきました。

https://irisdocs.intersystems.com/iris20191/csp/docbookj/DocBook.UI.Pag…
こちらによりますと、可変長引数を用いても引数の上限値は255個となっており、
実際に600個のパラメータを引数に与えてSQLアクセスしようとすると、<STACK>エラーが発生する状況です。

    Set query = "SQL文"
    Set result = ##class(%ScrollableResultSet).%New("%DynamicQuery:SQL")
    Do result.Prepare(query)
    Do result.Execute(parameterValue.

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems セキュリティコンテスト は終了し、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！🎊

キーワード: ディープラーニング、Grad-CAM、Ｘ線、COVID-19、HealthShare、IRIS

目的

イースターウィークエンド中に、Covid-19に感染した胸部Ｘ線画像分類とCT検出デモを実行するを触ってみました。  デモの結果は上出来で、このトピックに関するその頃の学術研究出版物に一致しているようでした。 でも、本当に「上出来」と言えるのでしょうか。 

最近、「機械学習における説明可能性」に関するオンラインランチウェビナーを聴くことがあったのですが、たまたまその講演の最後でDonがこの分類結果について話していました。

上図は研究論文にも示されています。『“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier』という論文です。   分類器は実際に、ペットの犬か野生の狼に分類するための主な入力として、雪といった自然環境などの背景ピクセルを取るようにトレーニングされていることがわかります。 

これを見て、私は以前から持っていた関心を思い出しました。このやり方に、確かに好奇心を掻き立てられます。

• どのピクセルが実際に「Covid-19に感染した胸部」の結果に寄与しているかを知るには、一般的に「ブラックボックス」として提示されるこれらのCovid-19分類器をどのように「調べる」とよいのでしょうか。

InterSystems 製品のキットには Apache Web サーバが含まれています。
これにより、お客様が外部Webサーバをインストールせずに Caché/IRIS 管理ポータルを動作させる為の便利な方法を提供しています。
ただし、このWebサーバを実稼働インスタンスに使用しないでください。お客様は、システムに応じたニーズとセキュリティ/リスク要件に適合するWebサーバを別途インストールする必要があります。

最近のテストでは、現在含まれている Apache Web サーバにいくつかのセキュリティ問題があることがわかっていますが InterSystems が管理していないテクノロジである為、
InterSystems は、Apache または別のサードパーティから直接取得した Web サーババージョンをインストールし、付属の Apache Webサーバ を無効にすることをお勧めします。
InterSystems は、今後のリリースに Apache Web サーバの新しいバージョンを含める予定です。
現在のバージョンと同様に、そのバージョンも本番インスタンスには使用できません。
当社の製品の将来のリリースでは、InterSystems はWeb サーバを同梱またはインストールしません。
計画の詳細については、今後、更新情報を提供する予定です。 

キーワード: COVID-19、医用画像、ディープラーニング、PACSビューア、HealthShare。

目的

私たちは皆、この前例のないCovid-19パンデミックに悩まされています。 現場のお客様をあらゆる手段でサポートする一方で、今日のAI技術を活用して、Covid-19に立ち向かうさまざまな前線も見てきました。 

昨年、私はディープラーニングのデモ環境について少し触れたことがあります。 この長いイースターの週末中に、実際の画像を扱ってみてはどうでしょうか。Covid-19に感染した胸部Ｘ線画像データセットに対して簡単な分類を行うディープラーニングモデルをテスト実行し、迅速な「AIトリアージ」や「放射線科医の支援」の目的で、Ｘ線画像やCT用のツールがdockerなどを介してクラウドにどれほど素早くデプロイされるのかを確認してみましょう。     

これは、10分程度の簡易メモです。学習過程において、最も単純なアプローチでハンズオン経験を得られることを願っています。   

範囲

このデモ環境では、次のコンポーネントが使用されます。 これまで見てきた中で最も単純な形式です。

• 3タイプの小さな匿名加工オープンデータセット: Covid-19感染胸部、細菌性肺炎胸部、正常な胸部。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

FTPサーバから、アップロード／ダウンロードする方法は以下の通りです。

1. FTPサーバにイメージファイルをアップロードする

 set tmpfile="c:\temp\test.jpg"
 set ftp=##class(%Net.FtpSession).%New() 
 // ftp サーバへ接続する
 do ftp.Connect("","<ユーザ名>","<パスワード>")
 // 転送モードをBINARYに設定
 do ftp.Binary()
 // アップロードするディレクトリに移動
 do ftp.SetDirectory("/temp/upload")
 // アップロードするファイルのストリームを用意   
 set file=##class(%File).%New(tmpfile)
 do file.Open("UK\BIN\")
 // ファイルをアップロード
 // 第１引数： アップロード先に作成するファイル名
 // 第２引数： アップロードするファイル・ストリーム
 do ftp.Store("test.jpg",file)
 // ftp サーバからログアウト
 do ftp.Logout()
 // ファイルを閉じる
 do file.

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
InterSystems製品のデータ（テーブルの行データ、オブジェクトのインスタンスデータ）は、グローバル変数に格納されています。
各グローバルのデータサイズは、管理ポータル>システム>構成>ローカルデータベース>グローバルのページから参照したいグローバルのプロパティをクリックし、表示されるグローバル属性ページ上のサイズ計算ボタンをクリックすることで個別のグローバルのサイズを取得することができます。
ネームスペース上のグローバルのデータサイズをまとめて表示するには、ターミナル上で^%GSIZEユーティリティを起動することで取得することができます。
実行方法は以下の通りです。

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。 

HealthShareにも関連しているため、最終的には、少々実現的なユースケースを想像または予測できるようになることを願っています。

2. 範囲と免責事項

次のことを行います。 

• tensorflow-gpu環境用に新しいJupyterカーネルをセットアップします。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

InterSystems製品開始時に、OSの実行ファイルやコマンド、InterSystems製品内に作成したプログラムを実行したい場合は SYSTEM^%ZSTART ルーチンに処理を記述します。

（%ZSTARTルーチンは%SYSネームスペースで作成します）

SYSTEM^%ZSTART に記述する処理は、事前にあらゆる条件下でうまく動作することを確認してください。

^%ZSTART ルーチンの記述ミスや、記述は正しくとも起動時にコマンドが応答を返さなかったり処理でエラーが起こった場合、InterSystems製品が起動できなくなることがあります。

詳しくは、以下ドキュメントをご参照ください。

%ZSTART、%ZSTOPルーチンの記述について【IRIS】
%ZSTART、%ZSTOPルーチンの記述について

Python 3をHealthShareにバインディングした深層学習デモキット（パート1） キーワード:  Anaconda、Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、ディープラーニング、Python 3、HealthShare    

1. 目的

この「パート1」では、Python 3をHealthShare 2017.2.1インスタンスにバインドして、「単純」かつ一般的なディープラーニングデモ環境をセットアップする方法を段階的に簡単に説明します。  私は手元にあるWin10ノートパソコンを使用しましたが、このアプローチはMacOSとLinuxでも同じように実装できます。

先週、PYPL Indexにおいて、Pythonが最も人気のある言語としてJavaを超えたことが示されました。  TensorFlowも研究や学術の分野において非常に人気のある強力な計算エンジンです。 HealthShareは、ケア提供者に患者の統一介護記録を提供するデータプラットフォームです。

これらを1つのキットにまとめることはできるでしょうか。また、これを実現する上での最も単純なアプローチは何でしょうか。  ここでは、このトピックの最初のステップを一緒に試してから、次に試すことのできるデモについて検討しましょう。  

2.

ODataとは？

OData（Open Data Protocol）は、RESTful APIの構築と消費に関する一連のベストプラクティスを定義するISO/IEC認定のOASIS標準です。 ODataは、リクエストとレスポンスのヘッダー、ステータスコード、HTTPメソッド、URL変換、メディアタイプ、ペイロード形式、クエリオプションなどを定義するための多様なアプローチを気にせずに、RESTful APIを構築しながらビジネスロジックに専念するのに役立ちます。 また、ODataには変更の追跡、再利用可能なプロシージャの関数/アクションの定義、および非同期/バッチリクエストの送信に関するガイダンスも提供されています（出典: OData.org）。

ODataのユースケース

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SELinuxの機能が有効になっているとファイルアクセス時にセキュリティコンテキストのチェックで permission エラーになります。

CSP のページについても同様に permission エラーになっているため、Apache にて 403 Forbidden エラーになります。 

以下の設定でSELinuxの機能を無効にすることで回避できます。

設定ファイル /etc/selinux/config の SELINUX=disableに設定し、OS の再起動を行います。

例：

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

設定内容によって、方法が異なります。
 

システム構成について
管理ポータルの　[システム管理] > [構成]

以下の設定については（※1）、パラメータファイル（InterSystems IRISは iris.cpf、Caché／Ensemble／HealthShareは cache.cpf） に格納されます。 

このファイルはテキストファイルとなっていますのでこのファイルの一部を他のシステムにコピーして反映させることが可能です。 
ただし、ディレクトリ名など各システム固有の情報が多く含まれるため、そのままファイル全体をコピーしても設定内容を反映させることはできません。 
（※1） 【Caché／Ensemble2010.2以前】　[システム管理ポータル] > [構成] (システム構成)　 メニュー以下の設定が対象です。 
パラメータ・ファイルの各項目については、以下ドキュメントをご参照ください。 
InterSystems パラメータ・ファイル・リファレンスについて【IRIS】 Caché パラメータ・ファイル・リファレンスについて      

セキュリティについて
^SECURITY ユーティリティを使用してエクスポート／インポートすることが可能です。 
ターミナルを起動し、%SYSネームスペースで以下のコマンドを実行してください。

開発者の皆さん
こんにちは!

普段お世話になっている皆さんへ、うれしいお知らせです！

この度、なんと！　開発者コミュニティのメンバー登録が1万人に達しました！ 🎊

インターシステムズはコミュニティの力を信じています。この6年間の皆様のご協力に感謝するとともに、これからもよろしくお願いいたします。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

タイムアウトを無効にするためには、DSNの設定でクエリタイムアウト無効に設定します。

Windowsコントロールパネル > [管理ツール] > [データソース（ODBC）] > [システムDSN]の構成

で クエリタイムアウト無効 にチェックを入れますと、タイムアウトは無効になります。

アプリケーション側で変更する場合は、ODBC APIレベルで設定することが可能です。

ODBCのSQLSetStmtAttr関数をコールする際に、SQL_ATTR_QUERY_TIMEOUT属性を設定してから、データソースに接続してください。

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。

しばらく前、GitHubはGitHub Codespacesという新しい機能を発表しました。 ブラウザでVSCodeを実行する機能があります。マシンでローカルに実行するのとほぼ同じ性能がありますが、クラウドの能力も備わっているため、最大32CPU、64 GB RAMのマシンタイプを選択することが可能です。

素晴らしいことですね。 でも、このことは、InterSystems IRISで駆動するプロジェクトで作業する上で、どのように役立つのでしょうか。 それをどのように構成するのか見てみましょう。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems製品のプロセスが消費するメモリ領域は以下の6つの領域になります。

プロセスのプライベートな領域

　1. プロセスパーティション（ローカル変数テーブル等、プロセスごとに使用するメモリ）
　2. 長い文字列（LongString）使用メモリ
　3. 文字列スタック...等

プロセス間共有領域

　4. データベースキャッシュ
　5. ルーチンキャッシュ
　6. 共有メモリヒープ（プロセステーブル、ロックテーブル等）

プロセスが使用するメモリ領域は、「プライベート領域」と「共有領域」の大きく2種類に分かれます。
プライベートな領域はそのプロセスのみが使用し、個々のプロセス毎にメモリを割り当てます。
共有領域は、プロセス間で一つのメモリ領域を共有してアクセスしていますので実体はメモリ上に 1つです。
以下それぞれの領域の値は、管理ポータルで指定します（設定可能な場合）。
(1) プロセスパーティションのサイズ

　[システム管理] > [構成] > [システム構成] > [メモリと開始設定] > [プロセスあたりの最大メモリ（KB)]

　このプロセスパーティションサイズの初期値は 128 

IRISインターオペラビリティのメッセージビューワで何かを変更できるとしたら、何を変更しますか？

開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、【GettingStarted with IRIS】シリーズの MQTT アダプタを簡単に試せるサンプルの利用方法についてご紹介します！

（MQTTブローカーはインターネット上に公開されているテスト用ブローカーを利用しています）​​

サンプルは、こちら👉https://github.com/Intersystems-jp/Samples-MQTT-EKG-Devices　（コンテナで動作します）

IRIS／IRIS for Health のバージョン2020.1から、IoT の世界でよく利用される MQTT プロトコルに対応できる MQTT アダプタが追加されました。

MQTTインバウンドアダプタでは、メッセージの Subscribe が行え、MQTTアウトバンドアダプタでは、メッセージの Publish が行えます。

サンプルでは、MQTT を使った遠隔モニタリングをテーマに、患者さんに装着した心電図から心拍数（BPM）をリアルタイムに近い状態で取得し、モニタ画面に患者さん毎の心拍数を表示します（IRIS の MQTT インバウンドアダプタを利用したメッセージの Subscribe をご体験いただけます）。

Publish されるトピックについて

サンプルでは、演習環境毎にユニークになるようにコンテナ開始時に以下の形式でトピックを作成しています（末尾の # はワイルドカードの指定です）。

/Student_4629/acmeHospital/EKG/#

実際に Publish されるトピックは患者さんに装着した心電図のデータになるので、# の部分は、Patient-1 や Patient-2 などのように患者さんを特定できる文字列が入ります。

サンプルのシナリオは、1つの医療機関の患者情報を取得する流れにしています（本来であれば複数の医療機関の患者情報をモニタできるようにしたほうが良いのですがシンプルに試すため、1つの医療機関の患者情報を取得する流れにしています）。

トピックの流れ

サンプルには1つHTMLファイルが用意されています。このファイルをブラウザで開くと MQTT ブローカーに接続し、データ（心拍数）を1秒ごとにブローカーへ Publish します。

IRIS は、MQTTブローカーから指定のトピックを Subscribe します。

​​​

MQTT ブローカーを Subscribe する設定を行った IRIS のサービスは、ブローカーからトピックを取得します。

実際の設定は以下の通りです。

受信したトピックは IRIS の中では​​​メッセージ（EnsLib.MQTT.Message）として扱われ、次のコンポーネントであるプロセス（図では Process_MQTT_Request）に渡します。

プロセスでは、受信した MQTT 用メッセージからモニタ表示に利用するデータ（Solution.HeartRate）に変換するため、データ変換を呼び出します。

プロセスエディタの開き方と、中で行われているデータ変換の呼び出しの設定を確認する方法は以下の通りです。

患者ごとの測定値を参照する流れ

MQTT ブローカーから Subscribe した心拍数をリアルタイムに近い状態で画面表示するため、データ変換で作成された Solution.HeartRate から1秒ごとに患者ごとの心拍数を収集し、画面に表示しています。

この表示を行うため、1秒間隔で Solution.HeartRate に対するSELECT文が実行されています。

このクエリを実行しているのが、メトリックと呼ぶクラスです。プロダクションでは以下の場所に設定されています。

メトリックでは、指定の呼び出し間隔で Solution.HeartRate から患者ごとの BPM を収集しています。詳細はソースコードをご参照ください。