cAdvisor（Container Advisor）は、実行中のコンテナのリソースの使用率とパフォーマンスデータを分析して公開します。 cAdvisor は初期設定のままで Prometheus メトリクスを公開します。

https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/

Prometheus は SAM に統合されています。 このため、cAdvisor メトリクスと利用して Prometheus と Grafana で公開することが可能です。

cAdvisor はポート 8080 でリッスンしますが、これは Nginx のポートと競合するため、それに対応するように Nginx ポートを変更することができます。

構成手順:

1. nginx ポートを変更します。

nghix.conf を変更します。

Docker による Apache Web ゲートウェイ

コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、以下を使用して、Docker でプログラムによって Apache Web ゲートウェイを構成します。

• HTTPS プロトコル
• Web ゲートウェイと IRIS インスタンス間の安全な通信を確保する TLS/SSL

イメージには、Web ゲートウェイ用と IRIS インスタンス用の 2 つを使用します。

すべての必要なファイルは、こちらの GitHub リポジトリで入手可能です。

では、git clone から始めましょう。

Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり（出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/）、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか？ 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり（出典: https://pypi.org/）、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。

コミュニティの皆さん、こんにちは！

最近では、誰もが Github、GitLab、bitbucket などのリポジトリにプロジェクトのソースコードを保管していると思います。 InterSystems IRIS プロジェクトについても同様で、Open Exchange にチェックされています。

InterSystems Data Platform で特定のリポジトリの操作を開始または継続するたびに、何をしているでしょうか？

ローカルの InterSystems IRIS マシン、プロジェクト用の環境のセットアップ、ソースコードのインポートが必要です。

つまり、すべての開発者は以下を実行しています。

1. リポジトリからコードをチェックアウトする。
2. ローカル IRIS インストールをインストール/実行する。
3. プロジェクト用の新しいネームスペース/データベースを作成する
4. コードをこの新しいネームスペースにインポートする。
5. すべての残りの環境をセットアップする。
6. プロジェクトのコーディングを開始/継続する。

リポジトリを Docker 化すると、この手順は次の 3 つのステップに短縮できます。

1. リポジトリからコードをチェックアウトする。
2. docker-compose build を実行する。
3. プロジェクトのコーディングを開始/継続する。

メリット: 実行に数分かかる上、頭が痛くなるようなステップ 3、4、5 を行わなくて済みます。

次の数ステップで、（ほぼ）すべての InterSystems リポジトリを Dcoker 化できます。 では、やってみましょう！

今回は、「孤立メッセージ」について説明します。

孤立メッセージとは何ですか？

すべてのメッセージボディは、メタデータを保持するメッセージヘッダと関連付けらます。ヘッダーには、ソース構成名称、ターゲット構成名称、作成時刻、処理時刻、関連するメッセージボディ参照、セッション情報、メッセージボディのクラス名称、メッセージステータスなどの情報が格納されます。 メッセージボディに対応するヘッダーレコードが存在しない場合、そのメッセージボディは孤立メッセージボディと呼ばれます。ここでは、孤立メッセージボディの原因となる可能性があるものについて説明します。

RESTフレームワークの有用な機能の1つに、ディスパッチクラスがリクエストのプレフィックスを識別して別のディスパッチクラスに転送するという機能があります。 URLマップをモジュール化するこの手法により、コードの可読性が向上し、インターフェースの個別のバージョンが管理しやすくなります。また、特定のユーザーのみがアクセスできるように、API呼び出しを保護する手段も得ることができます。

概要

CachéインスタンスにRESTサービスをセットアップするには、専用のSCPアプリケーションを定義して、それに関連付けられた、受信リクエストを処理するディスパッチクラスを作成する必要があります。 ディスパッチクラスは、%CSP.RESTを拡張し、URLマップを含むXDataブロックを含めます。 こうすることで、システムに、特定のリクエストを受信したときにどのメソッドを呼び出すのかを指示します。

以下に、例を示します。

この記事では、syslogテーブルについて説明したいと思います。 syslogとは何か、どのように確認するのか、実際のエントリはどのようなものか、そしてなぜそれが重要であるのかについて説明します。 syslogテーブルには、重要な診断情報が含まれることがあります。 システムに何らかの問題が生じている場合に、このテーブルの確認方法とどのような情報が含まれているのかを理解しておくことが重要です。

以前、WRCケースのエスカレーションを受けました。お客様は、Cachéに、rawDEFLATE圧縮/解凍機能が組み込まれているかを尋ねていました。

DEFLATEについて話すには、Zlibについても話す必要があります。Zlibは、90年代半ばに開発された無料の圧縮/解凍ライブラリで、、デファクトスタンダードとなっているからです。

Zlibは特定のDEFLATE圧縮/解凍アルゴリズムと、ラッパー（gzip、zlibなど）内でのカプセル化するという考えの下で動作します。
https://en.wikipedia.org/wiki/Zlib

第2部: インデックス処理

クラスにどのようなインデックスが必要であるのか、それをどのように定義するのかについて理解できたので、 次に、どのように処理するのかについて確認しましょう。

ObjectScriptには、エラー（ステータスコード、例外、SQLCODEなど）を処理する方法が少なくとも3つあります。 ほとんどのシステムコードにはステータスが使用されていますが、例外は、いくつかの理由により、より簡単に処理することができます。 レガシーコードを使用している場合、さまざまな手法の変換にいくらか時間が掛かりますが、 参考として、次のスニペットをよく使用しています。 皆さんのお役にも立てればと思います。

<

はじめに

Webで行われるサーバーとクライアント間のほとんどの通信は、リクエストとレスポンスの構造に基づいており、 クライアントがサーバーにリクエストを送信すると、サーバーがそのリクエストに対するレスポンスを送信します。 WebSocketプロトコルは、サーバーとクライアント間の双方向通信チャンネルを提供するプロトコルで、サーバーがリクエストを受信しなくても、クライアントにメッセージを送信することができます。 WebSocketプロトコルと、InterSystems IRISでの実装についての詳細は、以下のリンクをご覧ください。

• WebSocketプロトコル

• InterSystems IRISでのWebSocketsに関するドキュメント

新しい動的 SQL クラス（%SQL.Statement および %StatementResult）のパフォーマンスは %ResultSet より優れてはいますが、%ResultSet の使用方法をせっかく学習したので、しばらくの間新しい方を使用せずにいましたが、 やっとチートシートを作ったので、新しいコードを書いたり古いコードを書き直す際に役立てています。 皆さんのお役に立てればいいなと思っています。

次に示すのは、私のチートシートの詳細版です。

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。