VMware vSphereで実行する大規模な本番データベースのCPUキャパシティプランニングについて、お客様やベンダー、または社内のチームから説明するように頼まれることが良くあります。

要約すると、大規模な本番データベースのCPUのサイジングには、いくつかの単純なベストプラクティスがあります。

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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。

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前回シンプルな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。

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この記事では、スナップショットを使用したソリューションとの統合の例を使って、外部バックアップによる Caché のバックアップ方法を紹介します。 このところ私が目にするソリューションの大半は、Linux の VMware にデプロイされているため、この記事の大半では、例として、ソリューションが VMware スナップショットテクノロジーをどのように統合しているかを説明しています。

Caché バックアップ - すぐ使えますか?

Caché をインストールすると、Caché データベースを中断せずにバックアップできる Caché オンラインバックアップが含まれています。 しかし、システムがスケールアップするにつれ、より効率的なバックアップソリューションを検討する必要があります。 Caché データベースを含み、システムをバックアップするには、スナップショットテクノロジーに統合された外部バックアップをお勧めします。

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InterSystems は自社が提供する InterSystems IRIS の Dockerイメージについて、Linux 環境での使用のみをサポートしています。 Docker for Windows は Linux プラットフォームのようにコンテナをネイティブプロセスとして実行するのではなく、Windows の仮想化機能である Hyper-V で実行される Linux VM を作成してコンテナをホストします。 このような追加レイヤーによって複雑度が増しているため、InterSystems は現時点で Docker for Windows をサポートすることができません。

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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。

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InterSystemsのテクノロジースタックを使用して独自のアプリを開発し、顧客側で複数のデプロイを実行したいとします。 開発プロセスでは、クラスをインポートするだけでなく、必要に応じて環境を微調整する必要があるため、アプリケーションの詳細なインストールガイドを作成しました。この特定のタスクに対処するために、インターシステムズは、%Installer(Caché/Ensemble)という特別なツールを作成しました 。 続きを読んでその使用方法を学んでください。

%Installer

このツールを使用すると、インストール手順ではなく、目的のCaché構成を記述するインストールマニフェストを定義できます。作成したい Caché 構成を記述します。必要な内容を記述するだけで、環境を変更するために必要なコードが自動的に生成されます。
したがって、マニフェストのみを配布する必要がありますが、インストール・コードはすべてコンパイル時に特定の Caché サーバ用に生成されます。

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インスタンスのデータに基づくビジネスインテリジェンスを実装しようと計画中です。 DeepSee を使うには、データベースと環境をどのようにセットアップするのがベストですか?

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ルーチン(*.mac)の場合

ソースプログラムのコンパイル後に生成される *.obj のみをエクスポート/インポートすることでソースの隠蔽化を実現できます。

コマンド実行例は、EX1Sample.mac と EX2Sample.mac のコンパイルで生成される EX1Sample.obj と EX2Sample.obj をエクスポート対象に指定し、第2引数のファイルにエクスポートしています。

別ネームスペースに移動したあと、エクスポートした XML ファイルを利用してインポートを実行しています。

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開発者の皆さん、こんにちは!

この記事では、IRIS Security Package 用 REST API をセットアップする方法を学習します。 簡単な HTTP リクエストによって、ユーザー、役割、アプリケーションの追加などを作成し、ObjectScript でクライアントアプリケーションを生成できるようになります。

必要条件

必要なのは:

  1. IRISインスタンス(インストールキットまたはDocker)
  2. ObjectScript package manager (ZPM)
  3. ObjectScriptクライアントを生成するための2つ目のIRISインスタンス(オプション)

OpenExchangeで既存のアプリケーションとライブラリのセットを使用する予定です。 package manager (ZPM)を使用すると、それらのインストールが非常に簡単になります。 インスタンスに ZPM がない場合は、IRIS ターミナルにこのラインをコピーすることで簡単にインストールすることができます。

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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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以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。


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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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以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

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以下の記事では、DeepSee のより柔軟なアーキテクチャ設計の概要を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定、および同期グローバル用の個別のデータベースが含まれています。 この例では、DeepSee インデックスを保存するための新しいデータベースを紹介します。 DeepSee インデックスがファクトテーブルや次元テーブルとともにマッピングされないように、グローバルマッピングを再定義します。

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コミュニティの皆さん、こんにちは!

DeepSee Web についてのパート 2 では、DSW のカスタマイズオプションについて説明します。

カスタマイズには、ウィジェットのカスタマイズとダッシュボードパネルのカスタマイズの 2 種類があります。

_開発者コミュニティ分析におけるダッシュボードのカスタマイズ例。_

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