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クラウドコンピューティングは、構成可能なシステムリソースの共有プールへのユビキタスアクセスと多くの場合インターネットを経由した最小限の管理作業で迅速にプロビジョニングできる高レベルのサービスを可能にするパラダイムです。 詳細はこちら
新しい InterSystems IRIS® Cloud SQL と InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® クラウド製品のユーザーであり、デプロイメントのメトリクスにアクセスして独自の可観測性プラットフォームに送信しようと考えている方のために、メトリクスを Google Cloud Platform Monitoring（旧称 StackDriver）に送信して手っ取り早く行う方法をご紹介します。
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OMOP Odyssey - InterSystems OMOP、クラウドサービス（トロイ編）
InterSystems IRIS Cloud SQL と InterSystems IRIS Cloud IntegratedML がリリースされました。これらサービスは、実績やエンタープライズクラスのパフォーマンスおよび信頼性を兼ね備えた InterSystems IRIS テクノロジーをもとにした、クラウド環境におけるソリューション開発のベースとなるサービスです。
InterSystems IRIS Cloud SQL は、多くのエンタープライズのお客様にご利用いただいている InterSystems IRIS のリレーショナル・データベース機能を、アプリケーション開発者やデータ専門家など幅広いみなさまにお届けする、フルマネージドのクラウドサービスです。InterSystems IRIS Cloud IntegratedML は、DBaaS (database-as-a-service) であるこの InterSystems IRIS Cloud SQL のオプション機能であり、SQL ネイティブによる自動機械学習機能への容易なアクセスを提供します。このサービスを利用して、アプリケーション・コードに簡単に組み込めるシンプルなSQLコマンドセットを通じて、データに近いところで実行されるMLモデルを実装することが可能となり、アプリケーションをより強力なものにすることが出来ます
この記事では、EC2（ubuntu）に IAM をデプロイする手順を説明します。
IAM とは？
IAM は InterSystems API Manager です。
IAM の詳細については、以下のリンクをご覧ください。
https://docs.intersystems.com/components/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=PAGE_apimgr
IAM をデプロイする前に
API ホストのライセンスを確認する
ユーザー IAM を有効にする
IAM をデプロイする
参考情報
https://community.intersystems.com/post/introducing-intersystems-api-manager
以下のリンクからイメージをダウンロードする
https://wrc.intersystems.com/wrc/coDistGen.csp
以下のバージョンを PC にダウンロードしました。
イメージを EC2 にアップロードする
コマンド scp を使用して、イメージをクラウドにアップロードしています。
Docker と Docker Compose がインストールされていることを確認する
インストールされていない場合は、以下のリンクを参照してください。
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InterSystems は、IRIS 2023.3 から InterSystems Cloud Manager の開発を中止し、非推奨とすることを決定しました。InterSystems は本技術を利用しているお客様のサポートを続けますが、新規プロジェクトでの利用を推奨しません。
クラウド環境にて多くのシステムを IRIS 開発のデプロイおよび管理にご興味のあるお客様は、Kubernetes および ICM にたいへん似た機能をもつ InterSystems Kubernetes Operator を検討いただきますよう、よろしくお願いします。
ICM のご利用に関するご質問は、弊社担当アカウントチームにお問合せいただくか、 @Bob Kuszewski までご連絡ください。
この記事では、InterSystems IRIS の学習に関連したトピックについて、開発者コミュニティでの厳選された記事にアクセスすることができます。機械学習や Embedded Python、JSON、API と REST アプリ、InterSystems環境の構築と管理、DockerとCloud、VSCode、SQL、Analytics/BI、グローバル、セキュリティ、DevOps、インターオペラビリティNative API、それぞれでランク付けされたトップの記事を見ることができます。ぜひ、楽しみながら学んでください！
機械学習
機械学習は、高度なデータ分析を構築し、優れた効率で手動活動を自動化するための必須技術です。既存のデータから学習する認知モデルを作成し、自己調整されたアルゴリズムに基づいて予測、確率計算、分類、識別、「非創造的」な人間の活動の自動化を実行します。
すべてのシナリオにおいて、InterSystems IRISは、これらのマシンラーニングモデルを作成、実行、利用可能にし、使用するためのデータプラットフォームおよび環境として機能します。IRISは、SQLコマンドからのML利用（IntegratedML）、Embedded PythonやPMML（Predictive Model Markup Language）による機械学習が可能です。以下の記事でその機能
InterSystems IRIS Cloud SQL は、何千ものエンタープライズのお客様に利用いただいている InterSystems IRIS の優れたリレーショナルデータベース機能を実感いただける、幅広いアプリケーション開発者やデータ専門家のみなさまのためのフルマネージドサービスです。また InterSystems IRIS Cloud IntegratedML は、この DBaaS (Database-as-a-Service) のオプションであり、SQL ネイティブを通じて強力な自動機械学習機能を簡単にご利用いただけるサービスを提供します。シンプルな一連の SQL コマンドは簡単にアプリケーションコードに組み込むことができるため、データに近いところで動作する ML モデルにより、お客様のアプリケーションを拡張することができます。
本日は、これら2製品に関する 開発者アクセスプログラム を発表いたします。アプリケーション開発者は本サービスにみなさまご自身で登録いただくことで、デプロイメントの作成、構成可能なアプリケーションのビルド、そして本サービスによってプロビジョン、構成、システム管理が実行されるスマートデータべースを体験いただけます。
開発者のみなさまは、期間限定で完全無料の小さなデプロイを行うことで、すぐに InterSystems IRIS クラウドテクノロジ
InterSystems Kubernetes Operator (IKO) 3.5 が一般公開されました。 IKO 3.5では、多数のバグフィックスとともに、重要な新機能が追加されています。
主な内容は以下の通りです
- Web Gateway、ECP、Mirroring、Super Server、IAM間でのTLSのセットアップを簡素化。
- コンピュートノードやデータノードとともにサイドカーコンテナを実行する機能 - コンピュートノードとともにWebゲートウェイをスケーリングするのに最適な機能です。
- IRIS 2023.1以降、IKO 3.5を使用する場合、CPF configmapとIRIS 秘密鍵はIRISインスタンスによって自動的に処理されます。
- initContainerがUID/GIDとイメージの両方で設定できるようになりました。
- IKOがtopologySpreadConstraintsをサポートし、ポッドのスケジューリングをより簡単に制御できるようになりました。
- より幅広いIRISインスタンスに対応する互換性バージョン
- コンピュートノードの自動スケール化 (体験版)
- IKO は ARM でも実行可能
IKOのダウンロード、インストール、および使用方法については、インストールガイドに従ってください。 IKO 3.5の詳細なドキュメン
開発者の皆さん、こんにちは。
技術文書ライティングコンテストの受賞者が発表されたばかりですが、次のコンテスト：InterSystems IRIS Cloud SQL and IntegratedML コンテスト 2023 のテクノロジーボーナス詳細が決定しましたのでお知らせします📣
- IntegratedML の利用
- オンラインデモ
- コミュニティに記事を投稿する
- コミュニティに2つ目の記事を投稿する
- YouTubeにビデオを公開する
- はじめてチャレンジされた方
- InterSystems Idea 内 Community Opportunityの実装
獲得ポイントについて詳細は、以下ご参照ください。
開発者の皆さん、こんにちは！
次のプログラミングコンテストの詳細が決定し「IRIS Cloud SQLのデータを利用してAI/MLソリューションを作成する」がテーマとなりました。
🏆 InterSystems IRIS Cloud SQL and IntegratedML コンテスト 🏆
期間： 2023年4月3日～23日
賞金総額: $13,500
開発者の皆さん、こんにちは。
AWSのEC2インスタンス（Ubuntu 20.04を選択）にIRISをインストールした環境を事前に用意した状態からの流れですが、AWS Lambda 関数からPyODBC経由でIRISに接続するまでの流れを試してみました。
- Native APIを利用する流れについては、「AWS Lambda の IRIS Python Native API IRIS」をご参照ください。
- 参考にしたAWSドキュメント：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/lambda-python.html
以下の流れでご紹介します。
例で使用しているコード一式はこちらにあります👉https://github.com/Intersystems-jp/iris-pyodbc-lambda
FaaS（Function as a Service）は、アプリケーションの機能を開発、実行、および管理するプラットフォームを提供するクラウドコンピューティングサービスのカテゴリです。アプリの開発と起動に一般的に関連するインフラストラクチャの複雑な構築や保守がありません。 このモデルに従ったアプリケーションの構築は、「サーバーレス」アーキテクチャを実現する方法の 1 つであり、通常、マイクロサービスアプリケーションを構築する際に使用されています。
FaaS は、クラウドでワークロードを実行するための非常に一般的なアプローチで、開発者はコードを書くことに専念することができます。
この記事では、InterSystems IRIS のメソッドを FaaS 方式でデプロイする方法を説明します。
開発者のみなさん、こんにちは！
2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「ストレージの節約手法について」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。
（プレイリストはこちら）
データベースの構成要素であるデーターベースファイル、ジャーナルファイルに関するストレージ容量の増大を招く要因とその解決策、そしてこれら要素に関わる新機能についてもご説明します。
ストレージのコスト管理が重要なクラウド環境で特に有用な情報です。
ぜひ動画をご参照ください。
【目次】
00:58 ストレージコスト削減に成功されたお客様事例のご紹介
02:24 ディスクの使用状況を詳しく見る
04:57 ストレージコストの節約（＝ストレージの節約）のための方法
15:44 ジャーナルのコスト削減（＝ストレージの削減）
23:24 今後リリース予定の新機能について
@Evgeny.Shvarovの記事へのコメントとして書こうとしていましたが、 コメントが長すぎたため、別に投稿することにしました。
dockerがどのようにディスクスペースを使用し、クリーンアップするかについて、少し説明を加えたいと思います。 私はmacOSを使用しているため、以下に示すものは主にmacOSを対象としていますが、dockerコマンドはすべてのプラットフォームでも使用できます。
記事で使用されているすべてのソースコード: https://github.com/antonum/ha-iris-k8s
前の記事では、従来型のミラーリングではなく分散ストレージに基づいて、高可用性のあるk8sでIRISをセットアップする方法について説明しました。 その記事では例としてAzure AKSクラスタを使用しました。 この記事では引き続き、k8sで可用性の高い構成を詳しく見ていきますが、 今回は、Amazon EKS（AWSが管理するKubernetesサービス）に基づき、Kubernetes Snapshotに基づいてデータベースのバックアップと復元を行うためのオプションが含まれます。
インストール
早速作業に取り掛かりましょう。 まず、AWSアカウントが必要です。AWS CLI、kubectl、およびeksctlツールがインストールされている必要があります。 新しいクラスタを作成するために、次のコマンドを実行します。
eksctl create cluster \ --name my-cluster \ --node-type m5.2xlarge \ --nodes 3 \ --node-volume-size 500 \ --region us-east-1
このコマンドは約15分掛けてEKSクラスタをデプロイし、それをkubectlツールのデフォルト
PHP はその公開当初から、多くのライブラリや市場に出回っているほぼすべてのデータベースとの統合をサポートしていることでよく知られています（またそのことで批判を受けてもいます）。 にもかかわらず、何らかの不可解な理由により、グローバル変数については階層型データベースをサポートしませんでした。
グローバル変数は階層情報を格納するための構造です。 Key-Value型データベースにある程度似ていますが、キーを次のようにマルチレベルにできるという点で異なっています。
開発者の皆さん、こんにちは！
HL7v2メッセージをFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）に変換するニーズがあり、その変換プロセスが複雑で分かりにくいと感じたことはありませんか？インターシステムズは、HL7v2メッセージをFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）に変換するプロセスを簡単にする、HealthShareメッセージ変換サービス(HealthShare Message Transformation Services)と呼ばれる新しいクラウドベースのSaaSサービスを展開しています。 この新しいサービスの早期アクセス・プレビュー・プログラムを発表できることを嬉しく思います。 必要なのは、無料のAWSアカウントと、HL7v2メッセージをドロップするためのS3バケット、そしてFHIR出力を得るための別のS3バケットだけです。
この機能の簡単なデモをご覧ください。
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コンテナ
InterSystems IRIS Data Platformの公開により、Dockerコンテナでも製品を提供しています。 コンテナとは一体何でしょうか。
基本的なコンテナの定義は、プロセスのサンドボックスの定義です。
コンテナは、たとえば実行できるという点において、仮想マシン（VM）に似た部分を持つソフトウェア定義パッケージです。
コンテナは、完全なOSエミュレーションを使わずに分離することができるため、 VMよりもはるかに軽量です。
本質的に、コンテナは、どのようにアプリケーションをシステムから別のシステムに確実に移動し、それが動作することを保証できるのかという問題に対する答えと言えます。 アプリケーションのすべての依存関係をコンテナにカプセル化し、プロセス分離領域を作成することにより、アプリケーションソリューションがプラットフォーム間で移動した場合でも動作するという高い保証を得ることができます。
プロセスは、オペレーティングシステムによって実行が可能です。 これらのプロセスはアドレス領域、ネームスペース、cgroupなどを共有し、通常、OSの環境全体にアクセスすることができます。それらのスケジュールと管理は、OSが行います。 すべて良いことではありますが、特定のプロセスやいくつかのプロセスを分離して、特定のタスクや演算、またはサービスを実行したい場合はど
*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。
この動画では、クラウド環境下で利用可能な InterSystems 製品の様々なバックアップオプションと戦略、そしてサードパーティのバックアップ代替オプションについて紹介します。
今現在、クラウド環境をご利用でない方にも役立てて頂ける情報も紹介します。ぜひご覧ください。
関連動画として、こちらも公開しています。宜しければご覧下さい。
「クラウドストレージ戦略」（字幕付き動画）
++更新日：2018年8月1日
Cachéデータベースミラーリングに組み込まれているInterSystems仮想IP（VIP）アドレスの使用には、特定の制限があります。 具体的に言うと、ミラーメンバーが同じネットワークサブネットに存在する場合にのみ使用できるというところです。 複数のデータセンターを使用した場合は、ネットワークの複雑さが増すため、ネットワークサブネットが物理的なデータセンターを越えて「延伸」されることはさほどありません（より詳細な説明はこちらです）。 同様の理由で、データベースがクラウドでホストされている場合、仮想IPは使用できないことがよくあります。
ロードバランサー（物理的または仮想）などのネットワークトラフィック管理のアプライアンスを使用して、クライアントアプリケーションやデバイスに単一のアドレスを提示することで、同レベルの透過性を実現できます。 ネットワークトラフィックマネージャは、クライアントを現在のミラープライマリの実際のIPアドレスに自動的にリダイレクトします。 この自動化は、災害後のHAフェイルオーバーとDRプロモーションの両方のニーズを満たすことを目的としています。
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
以下ドキュメントは、IRIS 最新バージョンと Caché/Ensemble2018.1 でサポートしているクラウドプラットフォームの一覧です。
※Amazon EC2 は、2010.2.0以降でサポートしています。
Microsoft Azureは、2014.1.0以降でサポートしています。
Google クラウドプラットフォームは、IRIS2018.1以降でサポートしています。
Caché/Ensemble2018.1のサポートクラウドプラットフォーム
他バージョンの対応については、弊社サポートページからバージョン毎の説明ページをご参照ください。
クラウド環境を利用するにあたり、別途ライセンスの追加購入は必要はありません。
必要なライセンスは、InterSystems製品が稼働する仮想サーバのOSで必要なライセンス(Windows 64/32bit、Linux 64bit、Core数等に依存)となります。
クラウド上に環境構築するにあたり検討・考慮すべき点として、AWS では、2015.1 より前のバージョンをインストールする場合には制限があります。詳細は関連トピックをご覧ください。
構成については、以下の記事をご覧ください。
この記事では、従来のIRISミラーリング構成の代わりに、Kubernetesの Deploymentと分散永続ストレージを使って高可用性IRIS構成を構築します。 このデプロイでは、ノード、ストレージ、アベイラビリティーゾーンといったインフラストラクチャ関連の障害に耐えることが可能です。 以下に説明する方法を使用することで、RTOがわずかに延長されますが、デプロイの複雑さが大幅に軽減されます。
目的
CloudFormationの記事は、Linux系のものが多いですが、Windowsでも自動化したいという需要がありそうですので、オリジナル記事を元に、CloudFormationを使用してミラークラスターをWindowsサーバにデプロイする例を実装してみました。また、簡単な実行例も追加しました。
ソースコード一式はこちらのGitレポジトリにあります。
更新: 2021年3月1日 ワンライナーで踏み台ホスト経由でWindowsに公開鍵認証する方法を追記しました
更新: 2022年11月29日 QuickStartの形式に合わせて大幅に変更しました。以前の内容はこちらに保存してあります。
更新: 2022年12月21日 踏み台ホストの使用を止め、代わりにAWS System Manager(SSM)を有効化しました。プライベートサブネット上のインスタンスへのアクセスが簡素化されます。以前の内容はこちらに保存してあります。
InterSystems IRIS デプロイガイド - AWS CloudFormation テンプレート
注意: 本ガイド (特に前提条件のセクション) を理解するには、AWS に関する中級から上級レベルの知識が必要になります。 S3 バケット、EC2 インスタンスの IAM ロール、VPC、サブネットを作成する必要があります。 また、InterSystems バイナリへのアクセス (通常は WRC サイトからダウンロード可) および IRIS のライセンスキーも必要になります。
2020 年 8月 12日
Anton Umnikov
テンプレートのソースコードは、こちらから入手していただけます: https://github.com/antonum/AWSIRISDeployment
目次
InterSystems IRIS デプロイガイド – AWS パートナーネットワーク
2019年 10月 17日
Anton Umnikov
InterSystems シニアクラウドソリューションアーキテクト
AWS CSAA、GCP CACE
AWS Glue は、完全に管理された ETL (抽出、変換、読み込み) サービスです。データの分類、クリーンアップ、強化、そして様々なデータストア間でデータを確実に移動させるという作業を簡単にかつコスト効率の良いかたちで行えるようにするものです。
InterSystems IRIS の場合、AWS Glue を使用すれば、大規模なデータをクラウドとオンプレミスのデータソースの両方から IRIS に移動させることができます。 ここで考えられるデータソースは、オンプレミスのデータベース、CSV、JSON、S3 バケットに保管されている Parquet ファイルならびに Avro ファイル、AWS Redshift や Aurora といったクラウドネイティブのデータベースを含みますが、これらに限定されません。
本記事では、読者の皆さんが、AWS Glue について少なくとも AWS Glue の入門チュートリアル を完了している程度の基本的な知識をお持ちであるという前提で話を進めていきます。 InterSystems IRIS をデータターゲット、すなわち「データシンク」として使用するかたちで AWS Glu
データ分析のためにInterSystemsで何ができるかを確認したいとしましょう。 理論を学んだので今度は実践したいと考えた時、InterSystems には、役に立つ実例をいくつか取り入れた Samples BI というプロジェクトが用意されています。 まずは、README ファイルを開き、Docker に関する内容はすべてスキップして、手順に従ってインストールしてゆきます。 仮想インスタンスを起動し、そこに IRIS をインストールしたら、手順に従って Samples BI をインストールします。そして綺麗なチャートやテーブルを見せて上司に感心してもらいましょう。 ここまでは順調ですね。
必然的に、ここで変更を加えることになります。
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。
以前紹介した記事 (お読みいただいたでしょうか) では、GitHub とパーフェクトに統合する CircleCI のデプロイシステムについてカバーしました。 なのにどうしてさらに掘り下げる必要があるのか？ それは、GitHub には GitHub Actions という独自の CI/CD プラットフォームがあり、詳しく見ておく価値があるからです。 GitHub Actions を使えば、外部のサービスを使用する必要はありません。
この記事では、GitHub Actions を使って InterSystems Package Manager のサーバー部分である ZPM-registry を Google Kubernetes Engine (GKE) にデプロイする、ということを試したいと思います。
前回は GKE サービスを使用して IRIS アプリケーションを Google Cloud 上で起動しました。
また、クラスターを手動で（または gcloud を介して）作成するのは簡単ですが、最新の Infrastructure-as-Code（IaC）手法では、Kubernetesクラスターの説明もコードとしてリポジトリに格納する必要があります。 このコードの記述方法は、IaC に使用されるツールによって決まります。
Google Cloud の場合は複数のオプションが存在し、その中には Deployment Manager と Terraform があります。 どちらが優れているかにつては意見が分かれています。詳細を知りたい場合は、この Reddit のスレッド「Opinions on Terraform vs. Deployment Manager?」と Medium の記事「Comparing GCP Deployment Manager and Terraform」を参照してください。