これまで Caché のリソースアクセスを制御する方法が存在するかどうかを疑問に思っていた方の悩みを解決しました。 バージョン 2014.2 では、開発者がセマフォを操作できるようにする特別なクラスが追加されました。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

下記のWebゲートウェイのエラーメッセージ/システム応答に対して、個別のエラーページを設定することができます。

• サーバエラー
• サーバビジー
• サーバが利用可能ではありません
• サーバタイムアウト
• 接続が閉じられました

設定は、Webゲートウェイ管理画面( [管理ポータル] > [システム管理] > [構成] > [Webゲートウェイ管理] )で行います。

[デフォルトパラメータ] メニュー内の [エラーページ] セクションで、各エラー発生時に表示させるhtmlページのファイル名またはリダイレクトさせるURLを設定します。

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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。

コンテナ

InterSystems IRIS Data Platformの公開により、Dockerコンテナでも製品を提供しています。 コンテナとは一体何でしょうか。

基本的なコンテナの定義は、プロセスのサンドボックスの定義です。

コンテナは、たとえば実行できるという点において、仮想マシン（VM）に似た部分を持つソフトウェア定義パッケージです。

コンテナは、完全なOSエミュレーションを使わずに分離することができるため、 VMよりもはるかに軽量です。

本質的に、コンテナは、どのようにアプリケーションをシステムから別のシステムに確実に移動し、それが動作することを保証できるのかという問題に対する答えと言えます。 アプリケーションのすべての依存関係をコンテナにカプセル化し、プロセス分離領域を作成することにより、アプリケーションソリューションがプラットフォーム間で移動した場合でも動作するという高い保証を得ることができます。

*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

機械学習やAIの進歩が、社会的にも大きな話題になっています。 しかしながら、実際に機械学習を活用したシステムを開発し、ビジネスに生かすところに到達するまでには様々な課題があります。例えば、データサイエンティストと呼ばれる高度なスキルを持った人材の不足もその一つです。

https://www.youtube.com/embed/5dE3SgFJYCs
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ユーザーが作成したクラス定義は、クラス定義クラスの中に格納されます。

クラス定義一覧をプログラムから取得する方法として、「クラス定義クラス」を利用することができます。

メモ：クラス定義クラスとは、%Dictionary パッケージに含まれるクラス全般のことをさします。

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何らかの理由でサーバー移行が必要になった際に、移行前の環境から移行後の環境に設定情報をコピーすることで設定作業を軽減できます。

以下の設定情報を移行できます。

• iris.cpf
• SQLゲートウェイ設定
• Webゲートウェイ設定　*注１
• IRISSYSデータベースに保存しているユーザー作成ルーチンなど　*注２
• セキュリティ設定
• タスク設定

注1　パスワードを設定している場合には、パスワードのみ手動で再設定が必要です。
注2　^%ZSTART, ^ZMIRRORルーチンなど

優先接続サーバー設定に関しても、物理的には移行可能ですが、Windowsのレジストリー情報をコピーする必要があります。

開発者の皆さん、こんにちは！

CSVまたはURLからCSVデータをプログラムでInterSystems IRISにインポートしなければならない場合があります。 そして、適切なデータ型でクラスが作成され、そのデータがインポートされることを期待するでしょう。

それを実現するcsvgenモジュールをOpen Exchangeに公開しました。

IRISにCSVファイルをインポートするだけであれば、次のようにすることができます。

USER>do ##class(community.csvgen).Generate("/usr/data/titanic.csv",,"Data.Titanic")

Class name: Data.Titanic
Header: PassengerId INTEGER,Survived INTEGER,Pclass INTEGER,Name VARCHAR(250),Sex VARCHAR(250),Age INTEGER,SibSp INTEGER,Parch INTEGER,Ticket VARCHAR(250),Fare MONEY,Cabin VARCHAR(250),Embarked VARCHAR(250)
Records imported: 891
USER>

または、GitHubのCOVID-19 Dataのように、インターネット上にCSVがある場合は、次のようにしてデータを取得できます。

USER>d ##class(community.csvgen).GenerateFromURL("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/05-29-2020.csv",",","Data.Covid19")

Class name: Data.Covid19
Header: FIPS INTEGER,Admin2 VARCHAR(250),Province_State VARCHAR(250),Country_Region VARCHAR(250),Last_Update DATE,Lat MONEY,Long_ DOUBLE,Confirmed INTEGER,Deaths INTEGER,Recovered INTEGER,Active INTEGER,Combined_Key VARCHAR(250),Incidence_Rate DOUBLE,Case-Fatality_Ratio DOUBLE
Records imported: 3522
USER>

この連載の最初の記事では、大きなチャンクのデータをHTTP POSTメソッドのRaw本体から読み取って、それをクラスのストリームクラスとしてデータベースに格納する方法を説明しました。 2つ目の記事では、ファイルとファイル名をJSON形式にラップして送信する方法を説明しました。

それでは、大きなファイルを分割してサーバーに送るという構想を詳しく見ていきましょう。 これを行うために使用できるアプローチにはいくつかあるのですが、 この記事では、Transfer-Encodingヘッダーを使用してチャンク転送を指示する方法を説明します。 Transfer-EncodingヘッダーはHTTP/1.1仕様で導入されたものです。RFC 7230第4.1項では説明されているものの、HTTP/2仕様からはその説明が無くなっています。

InterSystems IRIS デプロイガイド - AWS CloudFormation テンプレート

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※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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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。

以前、WRCケースのエスカレーションを受けました。お客様は、Cachéに、rawDEFLATE圧縮/解凍機能が組み込まれているかを尋ねていました。

DEFLATEについて話すには、Zlibについても話す必要があります。Zlibは、90年代半ばに開発された無料の圧縮/解凍ライブラリで、、デファクトスタンダードとなっているからです。

Zlibは特定のDEFLATE圧縮/解凍アルゴリズムと、ラッパー（gzip、zlibなど）内でのカプセル化するという考えの下で動作します。
https://en.wikipedia.org/wiki/Zlib

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InterSystems のミラーリングを使用することで、以下2つの目的を達成できます。

1. 自動フェイルオーバ
2. ディザスタリカバリや、ビジネスインテリジェンスのためのデータベースの複製

1 については、2台の InterSystems 製品を利用し、プライマリサーバの InterSystems 製品に障害が発生した場合は、もう片方の InterSystems 製品に自動フェイルオーバが行えるミラーリング構成です。