#クラウド

私たちのほとんどは、多かれ少なかれDockerに慣れ親しんでいます。 Dockerを使用している人たちは、ほとんどのアプリケーションを簡単にデプロイし遊んで、何かを壊してしまってもDockerコンテナを再起動するだけでアプリケーションを復元できる点を気に入っています。  

InterSystems も Docker を気に入っています。

InterSystems OpenExchange プロジェクトには、InterSystems IRISのイメージを簡単にダウンロードして実行できるDockerコンテナで実行するサンプルが多数掲載されています。また、Visual Studio IRISプラグインなど、その他の便利なコンポーネントもあります 。

特定のユースケース用の追加コードを使ってDockerでIRISを実行するのは簡単ですが、ソリューションを他のユーザーと共有する場合は、コマンドを実行し、コードを更新するたびに繰り返し実行するための何らかの方法が必要になります。 この記事では、継続的インテグレーション／継続的デリバリー （CI / CD）を使ってそのプロセスを簡素化する方法を説明します。

セットアップ

まず、IRISをベースにしたシンプルなREST APIアプリケーションから紹介します。

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。

 https://docs.docker.

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。

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

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。 

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。

Google Cloud Platform（GCP）は、IaaS（サービスとしてのインフラストラクチャ）向けの機能性豊かな環境をクラウドとして提供しています。最新の InterSystems IRIS データプラットフォームなど、InterSystems の全製品に完全に対応していますが、 あらゆるプラットフォームやデプロイメントモデルと同様に、パフォーマンス、可用性、運用、管理手順などの環境に関わるすべての側面が正しく機能するように注意を払う必要があります。 この記事では、こういった各分野の詳細について説明しています。

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、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。

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。

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。

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.

本稿について

ICM(InterSystems Cloud Manager)のセットアップは難しいものではありませんが、様々な理由でそもそもDockerが使いづらいという状況があり得ます。
また、セキュリティ的に堅固な環境を得るために、既存VPC内のプライベートサブネット上にIRISクラスタをデプロイする方法のひとつに、同VPC内でICM実行する方法があります。
本稿では、ICMをAWSにデプロイする作業を、CloudFormationで自動化する方法をご紹介します。ICMに関しては、こちらの記事をご覧ください。

更新: 2020年11月24日  デフォルトVPC以外でも動作するよう変更しました。

OMOP Odyssey - InterSystems OMOP、クラウドサービス（トロイ編）

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。

IRIS 最新バージョンサポートクラウドプラットフォーム

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。

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.

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。

@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。

企業はグローバルコンピューティングインフラストラクチャを迅速かつ効率的に成長させて管理すると同時に、資本コストと費用を最適化して管理する必要があります。 Amazon Web Services（AWS）および Elastic Compute Cloud（EC2）コンピューティングおよびストレージサービスは、非常に堅牢なグローバルコンピューティングインフラストラクチャを提供することにより、最も要求の厳しいCachéベースのアプリケーションのニーズを満たします。

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。

++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。 

1. 初めに

IRISでは、複数ノードでクラスターを構成し、ワークロードのスケールアウト、データボリュームのスケールアウトやトランザクション処理と分析処理を異なるノードで処理するマルチワークロードを実現しています。
しかし、クラスターを構成するための設定は、ノード数が増えるにつれ煩雑になり、それらを人手の作業に全て委ねると設定ミス等を招きやすいといえます。
また、クラスタの構成を処理負荷の増加に基づいて拡張する、または逆に縮小する、あるいは、データ冗長性を追加するためにミラーリングの構成を追加するなど構成変更は、想定するより多いかもしれません。
しかもクラスタ毎に同様の設定を毎回行うとなると、人手による作業では、煩雑性だけでなく俊敏性に欠けると言わざるを得ません。

そこで、IRISには、クラスター構成作業を自動化する新しいツールICM（InterSystems Cloud Manager）が用意されました。

ここでは、ICMを使用したクラウド上でのIRIS構成の自動化の手順について説明します。

2.　事前に準備するもの

以下の作業を行うためには、InterSystemsが用意している２つのDocker Imageを事前に取得する必要があります。

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。

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。

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

本記事について

InterSystems IRISをモニタリングする方法はいくつかあります。

• SNMP
• システムモニターとemail通知機能
• 管理ポータルのシステムダッシュボード
• Prometheus+Grafanaを使用
• InterSystems SAM (System Alerting and Monitoring)

本記事では上記に加えてAWSにIRISをデプロイする場合に自然な選択子となりうる方法として、CloudWatchを使用する方法をご紹介します。

AWSネイティブの各種サービスとIRISを連携させる方法の典型のご紹介を兼ねています。

内容は、Open Exchangeで公開されています。日本語のREADMEがありますのでそちらをご覧ください。
README.MDからの引用

InterSystems IRISの各種メトリクスとログをAWS CloudWatchに簡単に公開することができます。
これらメトリクスとログがあれば、IRISのデータをダッシュボードやアラートなどに統合することができます。

Prometheus+Grafana,SAM,CloudWatchについては、共通点があります。いずれもIRIS 2019.4から利用可能となった監視APIを使用している点です。下記のREST要求を出すだけで、任意のIRISホストの各種メトリクスの取得が出来ます。

BroadSea - InterSystems OMOP を使用したコア OHDSI のウォークスルー

*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）

前回はシンプルなIRISアプリケーション をGoogleクラウドにデプロイしました。 今回は、同じプロジェクトを Amazon Web Services（アマゾンウェブサービス） のElastic Kubernetes Service （EKS）を使って、デプロイします。

IRISプロジェクトをあなた自身のプライベート・リポジトリにすでにFORKしていると想定します。この記事では<username>/my-objectscript-rest-docker-templateという名前にしています。 <root_repo_dir>は、そのルートディレクトリです。

開始する前に、 AWSコマンドラインインターフェースと、Kubernetesクラスタ作成用のシンプルなCLIユーティリティeksctlをインストールします。 AWSの場合 aws2 の使用を試すことができますが、ここで説明するようにkube設定ファイルでaws2の使用法を設定する必要があります 。  

AWS EKS 

一般的なAWSリソースと同様に、EKSは無料ではありません 。 ただし、無料利用枠のアカウントを作成して、AWSの機能を試すことができます。 ただし、試してみたい機能のすべてが無料枠に含まれているわけではないことに注意してください。

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。