Caché と InterSystems IRIS データベースの整合性は、システム障害から完全に保護されてはいますが、物理ストレージデバイスが保管しているデータは、デバイスの障害によって破損してしまいます。 そのため、多くのサイトでは、データベースの整合性チェックを定期的に実行するように選択しており、特に特定のバックアップが災害時に信頼できるかどうかを検証するためにバックアップが行われています。 システム管理者がストレージの破損を伴う災害に対応するために、整合性チェックも緊急に必要となる場合もあります。 整合性チェックはチェックされているグローバルの各ブロック（すでにバッファーにない場合）を、グローバル構造で指示された順序で読み取る必要があります。 これには膨大な時間がかかりますが、整合性チェックは、ストレージサブシステムが維持できる限り高速に読み取ることができます。

このフォーメーションは私の GitHub にあり、30 分で csv ファイルと txt ファイルの読み取りと書き込み方法、Postgres を使ったIRIS データベースとリモートデータベースの挿入とアクセス方法、FLASK API の使用方法について説明します。これらすべてに、PEP8 命名規則に従った、Python のみのインターオペラビリティフレームワークを使用します。

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。

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

%Net.SSH.Session クラスを使用すると、SSH を使ってサーバーに接続することができます。 一般的にはSFTP、特に FTP インバウンドアダプタとFTPアウトバウンドアダプタで使用されています。

この記事では、簡単な例を示しながら、このクラスを使用して SSH サーバーに接続する方法、認証のオプションを記述する方法、そして問題が発生した場合のデバッグ方法について説明します。

次は接続を行う例です。

Set SSH = ##class(%Net.SSH.Session).%New()
Set return=SSH.Connect("ftp.intersystems.com")​

上記のコードは新しい接続を作成してから、ftp.intersystems.com の SFTP サーバーにデフォルトのポートで接続します。 この時点で、クライアントとサーバーは暗号化アルゴリズムとオプションを選択済みですが、ユーザーはまだログインしていません。

接続したら、認証方法を選択できます。 選択できるメソッドには次の 3 つがあります。

みなさん、こんにちは。

数日前、SOAP（Web）サービスを使用して、REST に基づく新しいアプリケーション API と同じ認証を使用できるように、既存のレガシーアプリケーションを拡張したい、とお客様から伺いました。 新しいアプリケーションは OAuth2 を使用しているため、課題は明らかでした。SOAP リクエストを含むアクセストークンをどのようにしてサーバーに渡すか、ということです。

Google でしばらく調べてみたところ、SOAP エンベロープにヘッダー要素を追加してから、アクセストークンを検証するために必要なことを Web サービス実装が実行できるようにするのが 1 つの実現方法であることがわかりました。

IRIS コンテナに VSCode を追加する

繰り返し利用できる開発環境をセットアップするには、環境用のコンテナを起動するのが最も簡単な方法の 1 つです。 素早く繰り返す際には、自分の開発コンテナ内に vscode インスタンスをホストするのが非常に便利なことが分かりました。 そこで、ブラウザベースの vscode を IRIS コンテナに追加するための簡易コンテナスクリプトを作成しました。 これは、ほとんどの 2021.1+ のコンテナで動作するはずです。 私のコードリポジトリはこちらにあります。

vscode を含み事前に接続された InterSystems IRIS コンテナ

この記事では、InterSystems Cachéにおけるマクロについて説明します。 マクロは、コンパイル中に一連の命令に置き換えられるシンボリック名です。 マクロは、渡されたパラメーターとアクティブ化したシナリオに応じて、呼び出されるたびに一連の命令セットに「展開」されます。 これは、静的コードの場合もあれば、ObjectScriptを実行して得られる結果である場合もあります。 それでは、アプリケーションでマクロをどのように使用できるのかを見てみましょう。

この記事は、GitHub Actions を使って GKE に InterSystems IRIS Solution をデプロイするの継続記事で、そこではGitHub Actions パイプラインを使って、 Terraform で作成された Google Kubernetes クラスタにzpm-registry をデプロイしています。 繰り返しにならないよう、次の項目を満たしたものを開始点とします。

訳者注) 上記の記事を読まれてから、本記事に進まれることをお勧めしますが、GKE上のサービスにドメイン名を紐づける方法を解説した単独記事としてもお読みいただけます。

はじめに

InterSystems IRIS 2020.1 には、Java または .NET で記述されたコンポーネントで IRIS 相互運用性プロダクションの開発を容易にする PEX（プロダクション拡張フレームワーク）が含まれています。

この PEX により、Java または .NET の知識を備える統合開発者は、InterSystems IRIS 相互運用性フレームワークの力、スケーラビリティ、および堅牢性を利用し、すぐに生産性を高めることができます。

IRIS 相互運用性フレームワークエキスパートに対し、PEX は既存の Java 言語または .NET 言語の外部コンポーネントとの統合を簡単にリッチ化することができます。

クラスのコンパイル時に、定義済みのプロパティ、クエリ、またはインデックスごとに対応する複数のメソッドが自動的に生成されます。 これらのメソッドは非常に便利です。 この記事では、その一部について説明します。

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。

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。

はじめに

多くのアプリケーションに共通する要件は、データベース内のデータ変更のログ記録です。どのデータが変更されたか、誰がいつ変更したかをログに記録する必要があります（監査ログ）。 このような質問について書かれた記事は多く存在し、Caché で行う方法の切り口もさまざまです。

そこで、データ変更を追跡して記録するためのフレームワークを実装しやすくする仕組みを説明することにします。 これは、永続クラスが「監査抽象クラス」（Sample.AuditBase）から継承すると「objectgenarator」メソッドを介してトリガーを作成する仕組みです。 永続クラスは Sample.AuditBase から継承されるため、永続クラスをコンパイルすると、変更を監査するためのトリガーが自動的に生成されます。

監査クラス

次は、変更が記録されるクラスです。