この連載記事では、InterSystems IRIS をはじめて操作される方を対象に、IRIS のインストールから、開発環境作成、各種言語からのアクセス方法についてご紹介していきます。

以下3つのビデオは、基本操作をご紹介するビデオです。既にご存知の内容が多い場合は、各種アクセス方法をご紹介するビデオからぜひご参照ください。

基本操作編ビデオシリーズ

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インターシステムズ オンラインラーニングでは、InterSystems IRIS 概要や IRIS の各機能について 2～5分でご覧いただける QuickStart ページ（説明ビデオと操作方法を解説、サンプル用 Git の使い方をまとめたページ）をご用意しています。

この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

前回の記事では、コンポーネント間のデータ送受信に使用される メッセージ について、作成するときの考え方や定義方法を確認しました。

今回の記事では、コンポーネントの作成方法の中から、ビジネス・オペレーションの作成について解説します。

基本操作編ビデオシリーズ：その2

https://www.youtube.com/embed/ID6ImJTgJRk
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IRIS で開発を始めるために必要な準備について以下の内容をご説明します。

• 管理ポータルの起動方法
• ネームスペースの作成方法
• IDEからIRISへ接続する方法

もくじ

最初から　～　6:50　管理ポータルの開き方とメニューについて

7:03　～　12:50　ネームスペースとデータベースについて

12:50　～ 17:10　ネームスペース、データベースの作成実演

17:10　～　20:50　スタジオを使用する場合の設定内容

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品を利用した REST/JSON の操作方法を、簡単なサンプルを利用して解説します。

サンプルでは、REST クライアント、HTML、ターミナルからデータ（JSON）を送信し、サーバ（InterSystems製品）で JSON 形式のデータを返す REST ディスパッチクラスを使った簡単な流れになっています。

サンプルは、https://github.com/Intersystems-jp/FAQ-REST-SimpleSample からダウンロードいただけます。

IRIS でのクラス定義の作成、ObjectScript でインスタンスの生成と永続化（保存）の方法について解説します。

https://www.youtube.com/embed/kWJCzn9bndQ
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もくじ

最初～1:55　前回のビデオの学習

1:55～2:45　今回の説明内容解説

2:45～5:15　クラスの種類について

5:15～13:20　作成するクラスの説明、定義説明

13:20～18:44　スタジオでの作成実演

18:44～22:35　VS Codeでの作成実演

22:35～27:40　ObjectScriptでインスタンス生成

27:40～29:38　インスタンス生成～永続化の実演

29:38～34:54　データの確認

開発者の皆さん、こんにちは🌂 今年は早い梅雨入りでした ☔

さて、新しい✨ 実行／開発環境テンプレートを作成しました。 Docker 🐳、docker-compose 、git がインストールされていれば、すぐにお試しいただけます。ぜひご利用ください！

今回は、ご存知の方が多いと思われる（？）某アニメの登場人物を使った人物相関図をテーマに【キーバリュー形式で IRIS に登録してグラフ構造で表示してみた】を体験できるテンプレートです（テンプレートは、Python／Node.js／Java からお試しいただける環境をご用意しています）。

Python から InterSystems IRIS へ接続する方法の1つである「Native API」(※)の使用方法ご説明します。

開発者のみなさん、こんにちは！

2023/2/20追記

チュートリアルページが新しくなり「Developer Hub」に変わりました！

チュートリアルの種類や使い方については、「InterSystems Developer Hub：クリック1回で開始できるチュートリアル（4種）のご紹介」をご参照ください。

以下にご紹介しているチュートリアルページは、現在非公開となりますので、Developer Hub をご利用ください！

みなさん、こんにちは。
昨日、Apache Spark、Apache Zeppelin、そして InterSystems IRIS を接続しようとしたときに問題が発生したのですが、有用なガイドが見つからなかったので、自分で書くことにしました。

はじめに

Apache Spark と Apache Zeppelin とは何か、そしてどのように連携するのかを理解しましょう。

Apache Spark はオープンソースのクラスタコンピューティングフレームワークです。暗黙的なデータ並列化と耐障害性を備えるようにクラスタ全体をプログラミングするためのインターフェースを提供しています。そのため、ビッグデータを扱う必要のある場合に非常に役立ちます。
一方の Apache Zeppelin はノートブックです。分析や機械学習に役立つ UI を提供しています。組み合わせて使う場合、IRIS がデータを提供し、提供されたデータを Spark が読み取って、ノートブックでデータを処理する、というように機能します。

注意: 以下の内容は、Windows 10 で行っています。

開発者の皆さん、こんにちは。

前の記事では「機械学習を試せるチュートリアル：IntegratedML」で試せる内容をご紹介しましたが、この記事では Interoperability（相互運用性）チュートリアル の内容を少しご紹介します。

Interoperability（相互運用性）チュートリアルでは、Redditに新しく投稿された記事＝（https://www.reddit.com/new/）を一定間隔で取得し、全投稿の中から「猫（cat）」🐈について記載されている情報のみを抽出し、対象記事をファイル出力する流れをご体験いただけます。

インスタンスのデータに基づくビジネスインテリジェンスを実装しようと計画中です。 DeepSee を使うには、データベースと環境をどのようにセットアップするのがベストですか？

オンラインコース「Hands-On with InterSystems API Manager for Developers」のフィードバック

Docker コンテナと REST API の基本的な知識で、InterSystems API Manager による API とマイクロサービスの制御に挑戦したいと思い、 ホストにローカルの IRIS インスタンス（Windows OS）を使用し、Linux VM で IAM （ゲスト）を実行するこのオンラインコースを実行してみました。

まず InterSystems API Manger（IAM）を紹介してから、ローカル環境をセットアップするための手順を説明し、最後にコースの各章の内容を確認しましょう。

はじめに

今日では、API トラフィックの管理、監視、および保護が UI ポータルに集約される 簡単なデプロイのメリットを生かして、API を管理することが非常に重要となっています。

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。