アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）は、アプリケーションソフトウェアを構築するための一連のサブルーチン定義、プロトコルおよびツールです。 一般的には、さまざまなソフトウェアコンポーネント間の通信方法を明確に定義したセットです。 詳細はこちら
MonCaché — InterSystems Caché での MongoDB API 実装
プロジェクトの構想は、クライアント側のコードを変更せずに MongoDB の代わりに InterSystems Caché を使用できるように、ドキュメントを検索、保存、更新、および削除するための基本的な MongoDB（v2.4.9） API 機能を実装するところにあります。
おそらく、MongoDB に基づくインターフェースを使って、データストレージに InterSystems Caché を使用すると、パフォーマンスが向上するのではないか。 このプロジェクトは、学士号を取得するための研究プロジェクトとして始まりました。
ダメなわけないよね？！ ¯\(ツ)/¯
この研究プロジェクトを進める過程で、いくつかの簡略化が行われました。
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。
clsファイルのExportについて、ご存じな方がいらしたら教えてください。
VSCodeではclsの一覧からExportを選択すると、clsファイルとしてローカルにファイル出力されます。
これと同じことを、ObjectScript上でも行いたいと思っています。
しかしながら、Export用のAPIを見てみてもxmlファイルで出力される旨のコメントがあり、
clsファイルのまま出力するためのAPIが見当たりません。
https://irisdocs.intersystems.com/iris20191/csp/documatic/%25CSP.Documa…
どなたか情報をお持ちではないでしょうか？
※ちなみに本当にやりたいことは、CREATE TABLE実行時に自動で作られる永続クラスを
自動でExportするような仕組みを構築しようと考えております。
先日、永続クラスとシリアルクラスからSwagger仕様を生成する必要がありました。そこで、その時のコードを公開することにします（完全なコードではないため、アプリケーション固有の部分を変更する必要がありますが、まずは出発点として使用できます）。 こちらからご利用ください。
次のクラスがあるとしましょう。
皆さん、こんにちは。 今日は、Jupyter Notebook をインストールして、Apache Spark と InterSystems IRIS に接続したいと思います。
注記: 以下にお見せする作業は Ubuntu 18.04 で Python 3.6.5 を使って実行しました。
Apache Zeppelin の代わりに認知度が高く、よく普及していて、主に Python ユーザーの間で人気というノートブックをお探しの方は、 Jupyter notebookをおすすめします。 Jupyter notebook は、とてもパワフルで優れたデータサイエンスツールです。 大きなコミュニティが存在し、使用できるソフトウェアや連携がたくさんあります。 Jupyter Notebook では、ライブコード、数式、視覚化インターフェース、ナレーションテキストを含む文書を作成、共有できます。 機能としてデータクリーニングや変換、数値シミュレーション、統計モデリング、データの視覚化、機械学習などが含まれています。 最も重要なこととして、問題に直面したときにその解決を手伝ってくれる大きなコミュニティが存在します。
何かうまく行かないことがあれば、一番下の「考えられる問題と解決策」をご覧ください。
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。
ObjectScriptでは様々な型の変数定義が可能ですが、
実際に定義された変数(Object)から、その変数の型を逆引きする方法を
ご存じな方はいらっしゃいませんでしょうか？
理想としては、Java等で利用可能な『instanceof』演算子の
代替えとなるような仕組みが望ましいです。
力技で何とかなりそうなら、専用のメソッドみたいなものを
自作で作ってもよいかなとは考えておりますが、
現状その力技すら思いついていない状況です。。。
何か情報をお持ちの方がいらしたら、助言いただけますと幸いです。
InterSystems API Manager(IAM) バージョン1.5がリリースされました
以前のバージョンからアップグレードできるIAMコンテナはWRCソフトウェア配布サイトのComponents areaからダウンロードすることができます。
ビルド番号はIAM 1.5.0.9-4 です。
InterSystems API Manager 1.5 ではAPIトラフィックの管理や、環境とAPI利用者の統合がさらに簡単になりました。新機能は以下の通りです。
このリリースは、Kong Enterprise バージョン 1.5.0.9 をベースにしています。これまでのIAMリリースにはKong Enterpriseのホワイトラベルバージョンが入っていましたが、このリリースではホワイトラベルなしバージョンが入っています。この変更で、より頻繁にリリースすることができ、 Kongの提供するドキュメントやその他の資産を効果的に活用できるようになりました。
IAM 1.5のドキュメントはこちらです。このドキュメントはIAM固有の部分のみカバーしています。製品のドキュメントからユーザは直接 Kong Enterpriseのドキュメントを参照できます。
2020年に世界を襲ったパンデミックの影響で、COVID-19のニュースや数字をみんなでフォローするようになりました。
これを機に、世界の予防接種の数を追いかけて、シンプルで楽しいものを作ってみてはいかがでしょうか。
この課題に立ち向かうために、私はOur World in Dataで提供されたデータを利用しています。世界最大の問題を解決するための研究とデータ。
Github上にCOVID-19のデータで専用のリポジトリを用意してくれていて、そのワクチンのデータを持ってトラッカーを手伝ってくれました。
もしあなたが彼らを知らなかったら、それをチェックしてみてください、それはあなたにとって価値ある時間です。 Github repository
アプリケーション iris-vaccine-trackerには、3つの異なるページがあります。
メインダッシュボードでは、世界中の予防接種の状況を簡単に知ることができます。
最初のウィジェットは:
2つ目のウィジェットでは、最も重要な予防接種数の多いトップ10の国の予防接種を時系列で見ることができます。
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。
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。
この連載記事では、InterSystems IRIS で利用できるデータマイニング機能について説明します。最初の記事ではインフラストラクチャを構成し、作業を開始する準備をしました。2 番目の記事では、Apache Spark と Apache Zeppelin を使用して花の種を予測する最初の予測モデルを構築しました。 この記事では KMeans PMML モデルを構築し、InterSystems IRIS でテストします。
InterSystems IRIS 2019 では、新たに魅力的な機能が導入される予定です。 ぜひ知っておくべき魅力的な新機能の一つには、API 管理があります。
OpenAPI Initiative（https://www.openapis.org/）は、API を定義するための標準仕様（https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification）をサポートする組織です。 OpenAPI 仕様（OAS）は、REST API 向けのプログラミング言語に依存しない標準的なインターフェースの記述を定義するもので、人間とコンピューターの両方が、ソースコードへのアクセス、追加ドキュメント、またはネットワークトラフィックの検査を必要とせずに、サービスの機能を検出して理解できるようにしています。 OpenAPI を使用して適切に定義されている場合、消費者は最小限の実装ロジックでリモートサービスを理解して対話できます。 低レベルのプログラミングに対するインターフェース記述と同様に、OpenAPI 仕様によってサービスを呼び出す際の当て推量が排除されます。
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。＊
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。
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。＊
Set Directory="/CacheDB/AAA/"Setx=$ZF(-100, "/shell", "mkdir", Directory)
Set db=##Class(SYS.Database).%New()
Set db.Directory=Directory
Set status=db.%Save()
Set DBName="AAA"Set status=##class(Config.Configuration).AddDatabase(DBName,Directory)
Set NSName=DBName
Set status=##class(Config.Configuration).AddNamespace(NSName,DBName)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。
アイリスデータセットのK平均クラスタリング
みなさん、こんにちは。 今回はアイリスデータセットでk平均アルゴリズムを使用します。
注意：Ubuntu 18.04、Apache Zeppelin 0.8.0、python 3.6.5で以下を実行しました。
K平均法は、クラスタリングの問題を解決する最も単純な教師なし学習アルゴリズムの1つです。 このアルゴリズムは、同じグループ内のオブジェクト（グループはクラスターです）が他のグループ内のオブジェクトよりも（意味的に）互いに類似するようにすべてのオブジェクトをグループ化します。 例えば、緑の芝生に赤いボールのある画像があるとします。 K平均法はすべてのピクセルを2つのクラスターに分割します。 1番目のクラスターにはボールのピクセルが含まれ、2番目のクラスターには芝生のピクセルが含まれます。
アイリスデータセットは、3種のアイリスの花の特徴をいくつか含むテーブルです。 種には「Iris-setosa」、「Iris-versicolor」、「Iris-virginica」があります。 それぞれの花には5つの特徴（花びらの長さ、花びらの幅、がく片の長さ、がく片の幅、種 ）があります。
まず、すべての要件を確認しましょう。 次のように、ターミナルに「which python3」貼り付けてください。
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。
この投稿は、Dockerがインストールされた環境があることを前提としています。 そうでない場合は、今すぐお使いのプラットフォームにインストールしてください :)
「プレビューの配布」のダウンロード手順に従い、プレビューライセンスキーとIRISのDockerイメージをダウンロードします。 この例では、InterSystems IRIS for Health 2019.4を選択しています。
「機能紹介：Dockerコンテナ内のInterSystems製品について」の指示に従ってください。 すでにコンテナに精通している場合は、「InterSystems IRISのDockerイメージをダウンロードする」というタイトルのセクションに進んでください。
この記事では、REST API開発への仕様ファーストアプローチについて説明します。
従来のコードファーストREST API開発は次のようになります。
仕様ファーストのアプローチでは同じ手順を行いますが、順序が逆になります。 ドキュメントを兼ねた仕様書を作成し、そこからRESTアプリの定型文を生成して、最後にビジネスロジックを書きます。
これは、次の理由でメリットがあります。