#InterSystems IRIS for Health

IRIS でのクラス定義の作成、ObjectScript でインスタンスの生成と永続化（保存）の方法について解説します。

もくじ

最初～1:55　前回のビデオの学習

1:55～2:45　今回の説明内容解説

2:45～5:15　クラスの種類について

5:15～13:20　作成するクラスの説明、定義説明

13:20～18:44　スタジオでの作成実演

18:44～22:35　VS Codeでの作成実演

22:35～27:40　ObjectScriptでインスタンス生成

27:40～29:38　インスタンス生成～永続化の実演

29:38～34:54　データの確認

34:54～40:13　マルチモデル（永続クラス＝テーブル）の確認

40:13～51:25　JSONとXMLアダプタの操作実演

51:25～57:36　クラスメソッドの定義と実行

57:36～最後まで　まとめ

※　YouTubeでご覧いただくと「もくじ」の秒数クリックでビデオをジャンプできます。

その他ビデオ一覧は索引ページをご参照ください。

クラス定義例

Python から InterSystems IRIS へ接続する方法の1つである「Native API」(※)の使用方法ご説明します。

※ Python からのアクセスは、Native API の他に、PyODBC を利用した接続方法もあります。PyODBC の利用については別の記事でご説明します。

応募期間は 2020年6月29日～7月12日 です！

優勝特典

１、審査員から多く票を集めたアプリケーションには、以下の賞金が贈られます。

🥇 1位 - $2,000 

🥈 2位 - $1,000 

🥉 3位 - $500

2、Developer Community で多く票を集めたソリューションには、以下の賞金が贈られます。

🥇 1位 - $1,000 

🥈 2位 - $500 

複数の参加者が同数の票を獲得した場合、全参加者が勝者となり賞金は勝者間で分配されます。

参加資格

どなたでもご参加いただけます。

コンテストのスケジュール

6月29日～7月12日 応募期間
7月13日～7月19日 投票
7月20日 優秀者発表

コンテストの課題

AI / ML
InterSystems IRIS を使った AI/ML ソリューションの開発。

InterSystems IRIS を使用して開発された AI/ML ソリューションの中から、優秀アプリケーションに賞が贈られます。
アプリケーションは、ライブラリ、パッケージ、ツール、または InterSystems IRIS を使用した AI/ML ソリューション等です。

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。 

• 物理CPUコア当たり1つのvCPUを計画する。 
• NUMAを考慮し、CPUとメモリをNUMAノードに対してローカルに維持できるようVMの理想的なサイズを決定する。 
• 仮想マシンを適正化する。 vCPUは必要な場合にのみ追加する。 

このことから、通常いくつかの一般的な疑問が生まれます。 

• ハイパースレッディングにより、VMwareでは物理CPUの2倍の数でVMを作成できます。 これはキャパシティが2倍になるということか？ できるだけ多くのCPUを使ってVMを作成すべきではないのか？ 
• NUMAノードとは？ NUMAに配慮する必要があるのか？ 
• VMを適正化する必要があるが、どうすれば適正化されたことがわかるのか？ 

こういった疑問につては、下の例を使って答えることにします。 ただし、ベストプラクティスは決定事項ではありません。 ときには妥協することも必要です。 たとえば、大規模なデータベースVMはNUMAノードに収まらない可能性が高く、それはそれでも良いのです。

前回の記事では、pButtonsを使って履歴パフォーマンスメトリックを収集する方法を説明しました。 すべてのデータプラットフォームインスタンス（Ensemble、Cachéなど）にはpButtonsがインストールされていることがわかっているため、私はpButtonsを使用する傾向にありますが、 Cachéパフォーマンスメトリックをリアルタイムで収集、処理、表示する方法はほかにもあり、単純な監視や、それよりもさらに重要な、より高度な運用分析とキャパシティプランニングに使用することができます。 データ収集の最も一般的な方法の1つは、SNMP（簡易ネットワーク管理プロトコル）を使用することです。 

SNMPは、Cachéが管理・監視情報をさまざまな管理ツールに提供するための標準的な方法です。 Cachéのオンラインドキュメンテーションには、CachéとSNMP間のインターフェースに関する詳細が説明されています。 SNMPはCachéと「単純に連携」するはずですが、構成にはいくつかの技と罠があります。 私自身、はじめに何度も過ちを繰り返し、InterSystemsの同僚から助けを得ながらCachéをオペレーティングシステムのSNMPマスターエージェントにやっと接続できた経験から、皆さんが同じような困難を避けられるようにこの記事を書くことにしました。

この記事では、InterSystemsデータプラットフォームで実行するデータベースアプリケーションにおけるグローバルバッファ、ルーチンバッファ、gmheap、locksizeなどの共有メモリ要件のサイジングアプローチを説明し、サーバー構成時およびCachéアプリケーションの仮想化時に検討すべきパフォーマンスのヒントをいくつか紹介します。 これまでと同じように、Cachéについて話すときは、すべてのデータプラットフォーム（Ensemble、HealthShare、iKnow、Caché）を指しています。 

このシリーズの他の記事のリストはこちら 

最初にCachéを使い始めたころ、ほとんどの顧客オペレーティングシステムは32ビットで、Cachéアプリケーションのメモリは少なく、高価なものでした。 一般的に展開されていたIntelサーバーにはコアが数個しかなく、スケールアップするには、大型のサーバーを使用するか、ECPを使って水平方向にスケールアウトするしかありませんでした。 今では、基本製品グレードのサーバーでさえも、マルチプロセッサ、数10個のコア、TBにまで増設できる可能性も備わった128GBまたは256GBの最低メモリが搭載されています。

今週は、ハードウェアの主な”食品群” (^_^)  の1つであるCPUに注目します。お客様から、次のようなシナリオについてのアドバイスを求められました。お客様の本番サーバーはサポート終了に近づいており、ハードウェアを交換する時期が来ています。 また、仮想化によってサーバーを一元的に管理できるようにし、ベアメタルか仮想化によりキャパシティを適正化したいとも考えています。 今日はCPUに焦点を当てますが、後日の記事では、メモリやIOといったほかの主要食品群を適正化するアプローチについて説明したいと思います。 

では、質問を整理しましょう。 

• 5年前のプロセッサをもとに作られたアプリケーション要件を今日のプロセッサに変換するには？ 
• 現在ではどのプロセッサが適しているのか？ 
• 仮想化はCPUキャパシティプランニングにどのような影響を及ぼすのか？ 

2017年6月追記: 
VMware CPUに関する考慮事項と計画の詳細、および一般的な質問と問題の詳細については、「大規模データベースの仮想化 - VMware CPUのキャパシティ計画」の記事も参照してください。 

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spec.

前回の投稿では、pButtonsを使用してパフォーマンスメトリックを24時間収集する処理をスケジュールしました。 この投稿では、収集対象の主なメトリックのいくつかと、それらの土台となるシステムハードウェアがどのように関連しているかを見ていきます。 また、Caché（または任意のInterSystemsデータプラットフォーム）メトリックとシステムメトリックの関係についても調べます。 さらに、これらのメトリックを使用してシステムの毎日の健全性を把握し、パフォーマンスの問題を診断する方法もご紹介します。 

このシリーズの他の記事のリストはこちら 

2016年10月に編集... 

pButtonsデータを .csv ファイルに抽出するスクリプトの例はこちらで確認できます。 

2018年3月に編集... 

画像が消えていましたが、元に戻しました。 

ハードウェア食品グループ 

この連載を読み進めていくと、パフォーマンスに影響を与えるサーバーコンポーネントを次のように分類できることが分かってきます。 

- CPU 

- メモリ 

- ストレージIO 

- ネットワークIO 

アプリケーションがデプロイされ、すべてが問題なく動作しています。 素晴らしいですね！ しかし、その後突然電話が鳴り止まなくなりました。アプリケーションが時々「遅くなる」というユーザーからの苦情の電話です。 これは一体どういうことなのでしょうか？ なぜ時々遅くなるのでしょうか？ このような速度低下を検出し、解決するにはどのようなツールと統計情報に注目すべきなのでしょうか？ お使いのシステムのインフラはユーザーの負荷に対応できていますか？ 本番環境を調べる前に、どのようなインフラ設計上の問題を問うべきなのでしょうか？ 新しいハードウェアのキャパシティプランニングを、必要以上の設備投資を行うことなく自信を持って行うにはどうすればよいのでしょうか？ どうすれば電話がかかってこなくなるのでしょうか？ そもそも電話がかかってこないようにするには、どうすればよかったのでしょうか？ 

このシリーズの他の記事のリストはこちら 

長い道のりの始まり 

これは、システムパフォーマンスの監視、確認、トラブルシューティングに使用できるツールとメトリック、およびパフォーマンスに影響を与えるシステムとアーキテクチャの設計上の考慮事項について説明する連載の最初の投稿です。

「データプラットフォームのキャパシティプランニングとパフォーマンス」シリーズの全記事をリストしました。 その下には私の一般的なその他の記事も記載しています。 このシリーズに新しい記事が追加されるたびに、このリストを更新する予定です。 

「キャパシティプランニングとパフォーマンス」シリーズ 

通常、各記事はその前の記事の続きとして書かれていますが、ほかの記事を飛び越して気になるものを読むこともできます。 

• パート1 - はじめの一歩、メトリックの収集 
• パート2 - 収集したメトリックの確認 
• パート3 - CPUに注目 
• パート4 - メモリの確認 
• パート5 - SNMPによる監視 
• パート6 - CachéストレージIOプロファイル 
• パート7 - パフォーマンス、スケーラビリティ、可用性のためのECP 
• パート8 - ハイパーコンバージドインフラストラクチャのキャパシティとパフォーマンス計画 
• パート9 - Caché VMwareのベストプラクティスガイド 
• パート10 - VMバックアップとCachéのFreeze/Thawスクリプト 
• パート11 - 大規模データベースの仮想化 - VMWareのCPUキャパシティプランニング 

その他の記事 

コミュニティに掲載中のアーキテクチャ全般の記事を集めたリストです。

次の手順で、/api/monitor サービスから利用可能なメトリックのサンプル一覧を表示することができます。 

前回の投稿では、IRISのメトリックをPrometheus形式で公開するサービスの概要を説明しました。 この投稿では、コンテナにIRISプレビューリリース2019.4 をセットアップして実行し、メトリックを一覧表示する方法をお伝えします。 

この投稿は、Dockerがインストールされた環境があることを前提としています。 そうでない場合は、今すぐお使いのプラットフォームにインストールしてください :) 

ステップ 1. dockerでIRISプレビューをダウンロードして実行する 

「プレビューの配布」のダウンロード手順に従い、プレビューライセンスキーとIRISのDockerイメージをダウンロードします。 この例では、InterSystems IRIS for Health 2019.4を選択しています。 

「機能紹介：Dockerコンテナ内のInterSystems製品について」の指示に従ってください。 すでにコンテナに精通している場合は、「InterSystems IRISのDockerイメージをダウンロードする」というタイトルのセクションに進んでください。 

次のターミナル出力は、私がDockerイメージの読み込みに使用している手順を示しています。

Cachéの優れた可用性とスケーリング機能の1つは、エンタープライズキャッシュプロトコル（ECP）です。 アプリケーション開発中に考慮することにより、ECPを使用した分散処理は、Cachéアプリケーションのスケールアウトアーキテクチャを可能にします。 アプリケーション処理は、アプリケーションを変更することなく、単一のアプリケーションサーバーから最大255台といった非常に高いレートにまで、アプリケーションサーバー処理能力を拡張できます。 

ECPは、私が関与していたTrakCareのデプロイメントで長年広く使用されていました。 10年前は、主要ベンダーの1つが提供する「大きな」x86サーバーは、合計で8つのコアしか備えていなかったかもしれません。 大規模なデプロイメントの場合、ECPは、高価な大型コンピュータを使う単一のエンタープライズサーバーではなく、コモディティサーバーでの処理をスケールアウトする方法でした。 コア数の多いエンタープライズサーバーでさえ制限があったため、ECPはそれらのサーバーへのデプロイメントのスケーリングにも使用されました。 

現在、ほとんどの新しいTrakCareのデプロイメントや主流ハードウェアへのアップグレードは、ECPでのスケーリングを必要としません。 現行の2ソケットx86プロダクションサーバーは、数十のコアと巨大なメモリを持つことができます。

私や他のテクノロジアーキテクトは、Caché IOの要件と、Cachéアプリケーションがストレージシステムを使用する方法を顧客とベンダーに説明しなければならないことがよくあります。以下の表は、一般的なCaché IOプロファイルと、トランザクションデータベースアプリケーションの要件を顧客やベンダーに説明するときに役立ちます。 オリジナルの表は、マーク・ボリンスキーが作成しました。 

今後の投稿ではストレージIOについて詳しく説明する予定なので、今後の記事の参考資料として、今回これらの表も公開します。 

このシリーズの他の記事のリストはこちら 

予測可能なディスクIOパフォーマンスを提供し、高可用性機能をサポートし、アプリケーションにストレージの冗長性、スケーラビリティ、および信頼性を提供するには、ストレージアレイなど、ストレージを適切に設定することが不可欠です。 

CachéストレージIOプロファイル 

選択したストレージアレイテクノロジーによっては、物理層のディスクストレージがプールまたはディスクグループに分離される場合があります。 可能であれば、可用性とパフォーマンスのために、予想されるIOプロファイルに基づいてストレージをパーティション化する必要があります。 たとえば、データとジャーナル（トランザクションログ）は別々の物理ディスクグループに存在する必要があります。