CI/CD シリーズの新しい章へようこそ。ここでは、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。
今回も相互運用性について説明を続けますが、特に相互運用性デプロイの監視に焦点を当てます。 まだアラートをすべての相互運用性プロダクションにセットアップしていない場合は、それをセットアップしてエラーとプロダクションの状態についての一般的なアラートを取得できるようにしてください。

非活動タイムアウトは、すべての相互運用性ビジネスホストに共通する設定です。 ビジネスホストは、「Inactivity Timeout(非活動タイムアウト)」フィールドに指定された秒数以内にメッセージを受信しない場合に非アクティブステータスになります。 プロダクションの監視サービスはプロダクション内のビジネスサービスとビジネスオペレーションのステータスを定期的に確認し、非活動タイムアウト期間内にアクティビティがない場合にその項目を「非アクティブ」にマークします。
デフォルト値は 0(ゼロ)です。 この設定が 0 である場合、ビジネスホストはアイドル状態がどれほど続いても Inactive にマークされることはありません。

これはアラートを生成し、構成されたアラートと合わせてプロダクションの問題に関するリアルタイム通知を可能にするため、非常に便利な設定です。 ビジネスホストがアイドル状態である場合、プロダクション、統合、またはネットワーク接続に調べる価値のある問題がある可能性があります。
ただし、ビジネスホストには一定時間の非活動タイムアウトを 1 つしか設定できないため、夜間、週末、休日などのトラフィックの少ない既知の期間中に不要なアラートを生成する可能性があります。
この記事では、動的な非活動タイムアウトを実装するためのいくつかのアプローチを説明します。 機能する例(現在ある顧客サイトの本番環境で実行しているもの)を紹介していはいますが、この記事は独自の動的な非活動タイムアウトの実装を構築するためのガイドラインを紹介することを目的としているため、ここに提案するソリューションを唯一の代替手法と見なさないようにしてください。

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CI/CD シリーズの新しい章へようこそ。ここでは、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。

今回は、相互運用性についてご紹介しましょう。

問題

アクティブな相互運用性プロダクションがある場合、2 つの個別のプロセスフローが存在します。メッセージを処理する稼動中のプロダクションと、コード、プロダクションの構成、およびシステムデフォルト設定を更新する CI/CD プロセスフローです。

明らかに、CI/CD プロセスは相互運用性に影響しますが、 本題は次にあります。

  • 更新中には実際に何が起きているのか?
  • 更新中の本番停止を最小限に抑えるか失くしてしまうには、どうすればよいのか?
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約 4 年のギャップを経て、私の CI/CD シリーズが帰ってきました! 長年にわたり、InterSystems の数社のお客様と連携し、様々なユースケースに対応する CI/CD パイプラインを開発してきました。 この記事で紹介する情報が誰かのお役に立てられれば幸いです。

この連載記事では、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。

取り上げたいトピックは広範にありますが、今回は、コードを超えた内容についてお話ししましょう。構成とデータについてです。

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こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

技術文書ライティングコンテストという事で、私からはAWS環境を用いたCI/CDの仕組みについてご紹介します。

CI/CDとは「Continuous Integration(継続的インテグレーション)/ Continuous Delivery(継続的デリバリー)」の略称で、
詳細はネットをググると色々出てくると思いますが、私としてはリポジトリに格納されたものを自動で品質保証して、
問題なければ自動でデプロイしてくれる一連の仕組み
だと理解しています。

という事で、その第一歩はIRISのソースコードをgitで管理することです。
pythonで作成したテストプログラムを用意しました。

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キーワード: IRIS、IntegratedML、Flask、FastAPI、Tensorflow Serving、HAProxy、Docker、Covid-19

目的:

過去数か月に渡り、潜在的なICU入室を予測するための単純なCovid-19 X線画像分類器やCovid-19ラボ結果分類器など、ディープラーニングと機械学習の簡単なデモをいくつか見てきました。 また、ICU分類器のIntegratedMLデモ実装についても見てきました。 「データサイエンス」の旅路はまだ続いていますが、「データエンジニアリング」の観点から、AIサービスデプロイメントを試す時期が来たかもしれません。これまでに見てきたことすべてを、一式のサービスAPIにまとめることはできるでしょうか。 このようなサービススタックを最も単純なアプローチで達成するには、どういった一般的なツール、コンポーネント、およびインフラストラクチャを活用できるでしょうか。

対象範囲

対象:

ジャンプスタートとして、docker-composeを使用して、次のDocker化されたコンポーネントをAWS Ubuntuサーバーにデプロイできます。

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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

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​​​​​​この連載記事では、InterSystemsの技術とGitLabを使用したソフトウェア開発に向けていくつかの可能性のあるアプローチを紹介し、説明したいと思います。以下のようなトピックについて取り上げます。

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この連載記事では、InterSystemsの技術とGitLabを使用したソフトウェア開発に向けていくつかの可能性のあるアプローチをを紹介し、議論したいと思います。 今回は以下のようなトピックを取り上げます。

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この連載記事では、InterSystemsの技術とGitLabを使用したソフトウェア開発に向けて実現可能な複数の手法を紹介し、議論したいと思います。 次のようなトピックについて説明します。

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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

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