API

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みなさん、こんにちは。 今回は ML モデルを IRIS Manager にアップロードしてテストしようと思います。

注意: Ubuntu 18.04、Apache Zeppelin 0.8.0、Python 3.6.5 で以下を実行しました。

はじめに

最近では実にさまざまなデータマイニングツールを使用して予測モデルを開発し、これまでにないほど簡単にデータを分析できるようになっています。 InterSystems IRIS Data Platform はビッグデータおよび高速データアプリケーション向けに安定した基盤を提供し、最新のデータマイニングツールとの相互運用性を実現します。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です。
 

Config.Configurationクラス、SYS.Databaseクラスのメソッドを使用して、ネームスペース・データベースの作成及び登録をターミナルから実行することができます。

以下はデータベースファル/CacheDB/AAA/cache.datを作成し、構成ファイル(cache.cpf)にデータベース AAA、及び、ネームスペースAAAの登録を行う一連の実行例です。
*実行は、%SYSネームスペースで行って下さい。*

 

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InterSystems API Management(IAM)は、IT インフラストラクチャ内の Web ベースの API との間のトラフィックを監視、制御、および管理できる InterSystems IRIS Data Platform の新機能です。 アナウンスを見逃した方は、こちらのリンクを参照してください。 また、IAM の使い方を説明した記事もあります。

この記事では、InterSystems API Management を使用して API の負荷を分散します。

この例では、2 つの InterSystems IRIS インスタンスを使用し、クライアントに /api/atelier REST API を公開したいと思います。

そのようにしたいと思う理由は、次のようにさまざまです。

  • 負荷分散により、サーバー間でワークロードを分散する。
  • ブルーグリーンデプロイの実践。片方を「本番用」、もう片方を「開発用」とする 2 台のサーバーを用意し、それらを切り替えられるようにする。
  • カナリアデプロイの実践。1 台のサーバーでのみ新しいバージョンを公開し、クライアントの 1 %をそこに移動する。
  • 高可用性構成の実現。
  • その他。
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GraphQLは、クライアントとサーバー間のミドルウェア層として機能する、データ構造とデータアクセスのメソッドを選択するための標準です。 GraphQLについて聞いたことがない方は、ここここここにある、有用なオンラインリソースをご覧ください。

この記事では、InterSystemsテクノロジーに基づいて、プロジェクトでGraphQLを使用する方法を説明します。

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Config.Configurationクラス、SYS.Databaseクラスのメソッドを使用して、ネームスペース・データベースの作成及び登録をターミナルから実行することができます。

以下はデータベースファル/CacheDB/AAA/cache.datを作成し、構成ファイル(cache.cpf)にデータベース AAA、及び、ネームスペースAAAの登録を行う一連の実行例です。 *実行は、%SYSネームスペースで行って下さい。*
 

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IRIS 2019.4以降の製品には、Prometheus形式でIRISのメトリックを公開する/api/monitorサービス機能が実装されています。 IRISのメトリックを監視・警告ソリューションの一部として使用したい人にとっては大きなニュースです。 このAPIは、IRISの次期バージョンでリリースされる予定の新しいIRIS System Alerting and Monitoring (SAM) ソリューションのコンポーネントです。 

ただし、IRISインスタンスを監視するためにSAMがこのAPIの計画と実証実験を開始するのを待つ必要はありません。 今後の投稿では利用可能なメトリックとその意味についてさらに掘り下げ、対話型ダッシュボードの例を示します。 しかし、まずは背景の説明といくつかの質問と回答から始めましょう。 

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次の手順で、/api/monitor サービスから利用可能なメトリックのサンプル一覧を表示することができます。 

前回の投稿では、IRISのメトリックをPrometheus形式で公開するサービスの概要を説明しました。 この投稿では、コンテナにIRISプレビューリリース2019.4 をセットアップして実行し、メトリックを一覧表示する方法をお伝えします。 

 

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