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!

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IRIS で REST サーバを作成する際に準備する REST ディスパッチクラスを手動で作成する方法を解説します。

関連ビデオで、OpenAPI 2.0 で定義したアプリケーションの仕様を利用する手順を使った API ファーストで作成するディスパッチクラスの解説ビデオもあります。

https://www.youtube.com/embed/q3XVT98_05I
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このビデオには、以下の関連ビデオがあります。

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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。

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以下の記事では、DeepSee のより柔軟なアーキテクチャ設計の概要を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定、および同期グローバル用の個別のデータベースが含まれています。 この例では、DeepSee インデックスを保存するための新しいデータベースを紹介します。 DeepSee インデックスがファクトテーブルや次元テーブルとともにマッピングされないように、グローバルマッピングを再定義します。

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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)。

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以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

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以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。


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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Webアプリケーションの開発・運用には、高性能・高スケーラビリティ・開発生産性の良さが求められます。

IRIS Data Platformには、高性能で軽量なデータベースエンジンとそのエンジンの性能を最大限活用するアプリケーションサーバ機能、および、Webアプリケーションを迅速に開発するためのREST/JSON対応、API管理機能が用意されています。

さらに、マルチコア・マルチCPUシステムに最適化したアーキテクチャや、複数サーバでのスケールアウト手法による高スケーラビリティを提供するECP、シャーディングと呼ばれる技術を提供します。

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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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

アプリケーションに求められる要件は日々複雑化しています。

しかし、複雑化するからといって開発のスピードおよび実行時のスピードが遅くなることは許されません。

複雑な要件を満たすために現在主流の手法ではソフトウェアスタック上の様々な部品(ミドルウェア、ライブラリ、フレームワークなど)を組み合わせる方法を取ります。

この方法は、様々なものを学習するための時間、それらを連携する方法、経年で様々なものが進化していくことに伴って各部品間の関係性が変化するためにそれらを維持管理していくための手間など様々な付帯的な作業が必要です。

結果として本来行いたいことに集中して取り組む前に付随する作業に忙殺されることになり開発生産性があがりません。
しかも実行時にも様々な部分が連携するためのオーバーヘッドを避けることができず期待する性能を確保することも困難になります。

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デベロッパーの皆さん、こんにちは!

最近、当社は InterSystems Package Manager (ZPM) をリリースしました。 ZPM を開発した理由の 1 つは、ソリューションをパッケージ化して ZPM レジストリに提出することにより、そのデプロイを「install xxx package」のようなコマンドを実行するだけの単純な作業にするためです。

これを行うには、InterSystems IRIS パッケージの中身を説明する module.xml ファイルをリポジトリに導入する必要があります。

この記事では、module.xml ファイルの異なる構成要素を説明し、独自のファイルを作成する方法をご紹介します。

まずは、samples-objectscript パッケージから始めます。以下のコマンドを実行すれば、IRIS に ObjectScript のサンプルアプリケーションがインストールされます。

zpm: USER>install samples-objectscript

おそらく、これほどシンプルなパッケージはないと思います。以下は、パッケージの中身を説明する module.xml です。


<Export generator="Cache" version="25">
  <Document name="samples-objectscript.ZPM">
    <Module>
      <Name>samples-objectscript</Name>
      <Version>1.0.0</Version>
      <Packaging>module</Packaging>
      <SourcesRoot>src</SourcesRoot>
      <Resource Name="ObjectScript.PKG"/>
    </Module>
  </Document>
</Export>
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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems 開発者コミュニティでは、初めてIRIS を使われる方向けに、IRIS の概要をご紹介するウェビナーを開催致しました。そのウェビナーのアーカイブを公開致しました。

インターシステムズのデータプラットフォーム製品をご覧になるソフトウェアエンジニアの方向けに、弊社のエンジニアが 約 30分でその特徴をご紹介します。ぜひご覧ください。

アーカイブ配信はこちらから

ウェビナー(アーカイブ配信)「InterSystems IRIS データプラットフォーム 概要」

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems 開発者コミュニティでは、2021/2/5(金)に、ウェビナーを開催致します。
今回は、初めてインターシステムズのデータプラットフォーム製品をご覧になるソフトウェアエンジニアの方向けに、弊社のエンジニアが 30分でその特徴をご紹介します。

ウェビナー「InterSystems IRIS データプラットフォーム 概要」

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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。

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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?

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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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クラス、テーブル、グローバルとその仕組み

InterSystems IRIS を技術的知識を持つ人々に説明する際、私はいつもコアとしてマルチモデル DBMSであることから始めます。

個人的には、それが(DBMSとして)メインの長所であると考えています。 また、データが格納されるのは一度だけです。 ユーザーは単に使用するアクセス API を選択するだけです。

  • データのサマリをソートしたいですか?SQL を使用してください!
  • 1 つのレコードを手広く操作したいですか?オブジェクトを使用してください!
  • あなたが知っているキーに対して、1 つの値にアクセスしたりセットしたいですか? グローバルを使用してください!

これは短く簡潔なメッセージで、一見すると素晴らしく聞こえます。しかし、実際には intersystems IRIS を使い始めるたユーザーには クラス、テーブル、グローバルはそれぞれどのように関連しているのだろうか? 互いにどのような存在なのだろうか? データは実際にどのように格納されているのだろうか?といった疑問が生じます。

この記事では、これらの疑問に答えながら実際の動きを説明するつもりです。

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皆さん、こんにちは!

InterSystems IRIS には [Interoperability(相互運用性)]というメニューがあります。

このメニューには、システム統合を簡単に作成できる仕組み(アダプタ、レコードマップ、BPM、データ変換など)が用意されていて、異なるシステムを簡単に接続することができます。

例えば、普段繋がっていないシステムを繋げるために相手の仕様に合わせてデータを受信(または送信)したり、データ送信前に別システムから情報を取得して追加したり、データベース(IRIS でもそれ以外でも)から情報を取得したり更新したり、データ中継の流れの中に様々な処理を含むことができます。

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この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

この記事では、Interoperability(相互運用性)メニューを利用してシステム統合を行う際、どのような仕組みで動作しているのかについて解説します。

図の左側は、外部システムから送信される情報の受け入れ窓口です。

情報の受信方法としては、ファイルを読むために指定ディレクトリを一定間隔で監視したり、データベースへ定期的に問い合わせを行ったり、入力を待機したり、または他システムのアプリケーションから直接呼び出して渡してもらうなど、様々な方法を用意しています。

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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、Interoperability(相互運用性)メニューを利用してシステム統合を行う際、どのような仕組みで動作しているのかについて解説しました。

今回の記事では、Interoperability(相互運用性)メニューを利用してでシステム統合を行うためにどのような開発を行うのか、について解説します。

最初に、どんな流れを作りたいのか?を考えながら、以下の内容を作成していきます。

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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、プロダクションとは?について確認しました。また、サンプルコードを動かしながらプロダクションに流れるメッセージの中身をトレース画面で確認しました。

今回は記事では、システム統合を行うための必要な開発内容の中から、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ていきます。

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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。

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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、システム統合に必要なコンポーネントの中から、ビジネス・オペレーションの作成について解説しました。

今回の記事では、確認した2つのビジネス・オペレーションを順番を守って呼び出しを行うビジネス・プロセスの作成について解説します。

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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、システム統合に必要なコンポーネントの中から、プロダクション内の処理の調整役となるビジネス・プロセスの作成について解説しました。

今回の記事では、プロダクションの情報入力窓口である、ビジネス・サービスの作成について解説します。

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IRIS で REST サーバを作成する際に準備する REST ディスパッチクラスを API ファーストの手順で作成する方法を解説します。
(OpenAPI 2.0に基づいて作成したアプリケーション定義を使用してディスパッチクラスを作成する手順を解説します)

https://www.youtube.com/embed/SwquEq1fjTk
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このビデオには、以下の関連ビデオがあります。

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記事
· 2020年7月21日 10m read
Python Gateway パートIII:基本機能

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

  • 任意のPythonコードを実行する
  • InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
  • Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
  • InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です(変更される可能性があります)。

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