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
@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。
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。
Amazon Web Services（AWS）クラウドは、コンピューティングリソース、ストレージオプション、ネットワークなどのインフラストラクチャサービスの幅広いセットをユーティリティとしてオンデマンドかつ秒単位の従量課金制で提供しています。 新しいサービスは、先行投資なしで迅速にプロビジョニングできます。 これにより、大企業、新興企業、中小企業、公営企業の顧客は、変化するビジネス要件に迅速に対応するために必要なビルディングブロックにアクセスすることができます。
更新: 2019年10月15日
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。
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。
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。
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
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。
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。
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のフォルダに設定します。
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。
この記事では、InterSystems Technologiesに基づく、堅牢なパフォーマンスと可用性の高いアプリケーションを提供するリファレンスアーキテクチャをサンプルとして提供します。Caché、Ensemble、HealthShare、TrakCare、およびDeepSee、iKnow、Zen、Zen Mojoといった関連する組み込みテクノロジーに適用可能です。
Azureには、リソースを作成して操作するための、Azure ClassicとAzure Resource Managerという2つのデプロイメントモデルがあります。 この記事で説明する情報は、Azure Resource Managerモデル（ARM）に基づきます。
Microsoft Azureクラウドプラットフォームは、InterSystems製品すべてを完全にサポートできるクラウドサービスとして、IaaS（サービスとしてのインフラストラクチャ）向けの機能の豊富な環境を提供しています。 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。
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。
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。
++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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
データベースシステムには非常に特殊なバックアップ要件があり、企業のデプロイメントでは、事前の検討と計画が必要です。 データベースシステムの場合、バックアップソリューションの運用上の目標は、アプリケーションが正常にシャットダウンされた時と同じ状態で、データのコピーを作成することにあります。 アプリケーションの整合性バックアップはこれらの要件を満たし、Cachéは、このレベルのバックアップ整合性を達成するために、外部ソリューションとの統合を容易にする一連のAPIを提供しています。
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。
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。
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、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。
InterSystems IRISをモニタリングする方法はいくつかあります。
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。
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。
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