InterSystems 技術文書ライティングコンテスト：クリスマスエディション
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。
賞品
1. InterSystems 技術文書ライティングコンテストでは、応募者全員が勝者となりますり！コンテスト期間中に記事を投稿した方には、特別な賞品が贈られます。
🎁 InterSystems Tシャツ
🎁 InterSystems コーヒーカップ ☕
2. エキスパートアワード – InterSystems のエキスパートにより審査されます。
🥇 1位: Apple AirPods Max
🥈 2位: Oculus Quest 2 (VR Headset)
🥉 3位: Amazon Kindle 8G Paperwhite / Apple AirPods Pro / Raspberry Pi 4 8GB with InterSystems IRIS Community Edition ARM installed
（当選者は、獲得した賞品より低い順位の賞品と交換することができます）
3. 開発者コミュニティアワード – 「いいね！
」が最も多かった記事に贈られます。受賞者は、以下の賞品の中から1つを選ぶことができます。
🎁 Apple AirPods Pro
🎁 Amazon Kindle 8G Paperwhite
🎁 Raspberry Pi 4 8GB with InterSystems IRIS Community Edition ARM installed
※ 著者は 1ノミネートに対して1つの賞品を獲得できます（一人の著者は、エキスパートノミネートで1賞品、コミュニティノミネートで1賞品 の合計 2 つの賞品を獲得することができます）。
参加資格
どなたでもご参加いただけます！（InterSystems 開発者コミュニティのアカウントを作成するだけでご応募いただけます）
コンテストのスケジュール
📝 2021年11月25日～2021年12月25日： この期間にコミュニティへの記事の投稿と投票が行われます。
期間中に記事を公開してください。
開発者コミュニティメンバーは、公開された記事に「いいね！」をつけることで「開発者コミュニティアワード」の投票を行ったことになります。
《注意》記事の公開が早ければ早いほど、「いいね！」を集める期間が長くなります。
🎉 2021年12月26日: 勝者発表！
応募条件
❗️ コンテスト期間中に書かれた記事で、以下の条件を満たすものは、自動的にコンテストに参加することができます。
- InterSystems の技術に関連する記事を投稿してください。
- 英語での投稿をお願いします。
- 記事は、新しい記事で投稿してください（既存の記事の続編でも構いません）。
- 盗用や翻訳された記事は無効です（自分の記事を翻訳したものは有効です）。
- 1000文字以上の記事を投稿してください（リンクは文字数にカウントされません）。
- チームの投稿ではなく、個人投稿のみを対象とします（同一著者による複数応募も可）
どんな記事を書いたらいい？
❗️ InterSystems の技術に関連した技術的な内容の記事を投稿してください。
🎯 NEW BONUS: 以下トピック一覧に含まれる内容で記事を公開した場合、5 エキスパート投票を獲得できます（エキスパートが1位を選択すると3票獲得できます）。
以下の表は、投稿内容についての参考情報です。あくまで例なので、投稿する記事の内容は自由にご選択ください。
| # | Topic | 詳細 |
| 1 |
Embedded Python Introduction |
Embedded Python は、InterSystems IRIS のエキサイティングな新機能で、開発者はPythonでメソッドやSQLプロシージャを記述することができます。 |
| 2 | Embedded Python from Interoperability （Interoperability の観点からの Embedded Python） |
Interoperability（相互運用性）の観点から、Embedded Python がどのように活用できるかを探ります。 |
| 3 |
Embedded Python： Translating by Language Constructs |
InterSystems は Embedded Python のシームレスな統合を目指していますが、スムーズに行うためにいくつかのヒントやコツがあります（アンダースコアのメソッド、dictionary、list など）。 ObjectScript から Python の機能を呼び出す最良の方法は何か、について探ります。 |
| 4 |
Intro to InterSystems Reports Designer |
この記事の続きで、以下の内容をカバーします。
参考になるチュートリアル： Getting Started with InterSystems Reports |
| 5 | Calling Reports from Interoperability/IRIS （Interoperability / IRIS から InterSystems Reports を呼び出す方法） |
InterSystems Reports を IRIS や Interoperability のプロダクションで実行（取得）する方法についての記事 |
| 6 | Map Reports with InterSystems （InterSystems と地図レポート） |
地理空間データを使用した InterSystems Reports によるレポートの作成方法について説明します。（HoleFoods データセットには、販売地の情報が含まれています。） |
| 7 | How to do CI/CD with InterSystems IRIS （InterSystems IRIS で CI/CD を行うには） |
– |
| 8 | Change Data Capture with Kafka Connect （Kafka Connect での データ変更キャプチャ） |
Kafka Connectをセットアップし、Kafal Connect JDBCコネクタを介してSQLデータをエクスポート＆インポートする方法を示す例など。 |
| 9 | Applying analytics / ML to the SQL Statement Index （Analytics / ML をSQL文インデックスに適用する） |
– |
| 10 | My favorite maintenance tasks, automated （私の好きなメンテナンスタスク、自動化） |
– |
| 11 | Leveraging the Audit database （監査データベースの活用） |
– |
| 12 | The three steps to set up GitHub Actions that make your app invincible （アプリを無敵にする GitHub Actions の設定３手順） |
– |
| 13 | OAuth2 authorization in IRIS instance （IRIS インスタンスでの OAuth2 認証） |
– |
| 14 |
Setup mirroring on K8s |
– |
| 15 | Using %MDX and %KPI instead of Subject Area in IRIS Analytics （IRIS Analytics でサブジェクト領域の代わりに%MDXと%KPIを使用する） |
– |
| 16 | Trying External Language Gateways / compare to the gateways of old （外部の言語ゲートウェイへの挑戦／旧ゲートウェイとの比較） |
例 |
| 17 | Streaming events to Kafka from IAM （IAMからKafkaへのイベントストリーミング） |
– |
| 18 | IntegratedML walkthrough | – |
| 19 |
Exporting requests to Excel using Python |
– |
| 20 | Integrating cloud services with productions （クラウドサービスとプロダクションの連携） |
例：MS Azure Cognitive ServicesやAmazon Rekognitionなど。 |
| 21 | Working with IKO （IKOの仕事） |
– |
| 22 | IKO IRIS on AWS Kubernetes with Hugepages | – |
| 23 |
Incorporating backups with IKO |
– |
| 24 | IKO – Create a cluster with compute nodes, SAM, and no sharding （IKO - コンピュートノード、SAM、シャーディング無しのクラスタを構成する） |
CPFファイルを含めて、私たちのベストプラクティスを設定します。 |
| 25 | Data Science shared workgroup setup with ECP （ECPとデータサイエンス共有ワークグループの設定） |
データサーバーがあり、各データサイエンティストはデスクトップ上にコンピュートノードを持っています。接続を切ってもデータは利用でき、再接続すると同期します。 |
| 26 | クラウド導入時のストレージの選択肢（ローカルストレージ、ブロックストレージなどのパフォーマンスの違い）やトレードオフ（ブロックストレージを使用する場合はミラーが不要な場合があるなど）について解説した記事。 | – |
| 27 |
Building IRIS images with Docker Build Mounts |
Details |
| 28 |
InterSystems IRIS CUDA image |
コンテナ内からGPU/CUDAを使用する方法があります。CUDAをサポートした InterSystems IRISイメージを構築する方法を説明します。 |
注）同じテーマでも、著者が異なる記事はOKです。
この記事のコメント欄に、あなたのトピックのアイデアを自由にお寄せください。
皆さんの✨素敵✨な記事をお待ちしています！