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公式
Toshihiko Minamoto · 2021年4月24日
InterSystems Container Registryのご紹介

みなさん、こんにちは。
今回はInterSystems Container Registryを発表できることをうれしく思います。 これはコンテナベースのリリースやプレビューにアクセスする新たな配布チャンネルです。すべてのコミュニティエディションのイメージはログイン不要の公開リポジトリにあります。すべてのリリースイメージ(IRIS, IRIS for Health, Health Connect, System Alerting and Monitoring, InterSystems Cloud Manager) やユーティリティイメージ(アービター、 Web Gateway、PasswordHash等) にはWRCアカウントの認証情報から生成されるログイントークンが必要です。

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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。

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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。

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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。

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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 ManagerTerraform 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。 

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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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IRIS 2019.4以降の製品には、Prometheus形式でIRISのメトリックを公開する/api/monitorサービス機能が実装されています。 IRISのメトリックを監視・警告ソリューションの一部として使用したい人にとっては大きなニュースです。 このAPIは、IRISの次期バージョンでリリースされる予定の新しいIRIS System Alerting and Monitoring (SAM) ソリューションのコンポーネントです。 

ただし、IRISインスタンスを監視するためにSAMがこのAPIの計画と実証実験を開始するのを待つ必要はありません。 今後の投稿では利用可能なメトリックとその意味についてさらに掘り下げ、対話型ダッシュボードの例を示します。 しかし、まずは背景の説明といくつかの質問と回答から始めましょう。 

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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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