この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

この記事では、Interoperability（相互運用性）メニューを利用してシステム統合を行う際、どのような仕組みで動作しているのかについて解説します。

図の左側は、外部システムから送信される情報の受け入れ窓口です。

情報の受信方法としては、ファイルを読むために指定ディレクトリを一定間隔で監視したり、データベースへ定期的に問い合わせを行ったり、入力を待機したり、または他システムのアプリケーションから直接呼び出して渡してもらうなど、様々な方法を用意しています。

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。

開発者の皆さん、こんにちは。

この記事は、FHIRの関連技術として、FHIRプロファイル作成ツールであるSUSHIの使い方を紹介するシリーズの第2弾です。パート2である今回まで半年の期間が経ってしまいました。

前回のパート1では、FHIRとは？FHIRプロファイルとは？FHIR Shorthandとは？そしてSUSHIとはどのようなツールなのか？どのような物を作成できるのか？について、サンプルの成果物のスクリーンショットを交えながら説明しました。

今回の記事では、SUSHIで作成したプロファイルの実際の活用例として、SUSHIを使ってPatientリソースに Extension を追加し、さらにそのExtensionの項目に対する新しい SearchParameter を定義し、IRIS for HealthのFHIR Repositoyで新しいSearchParameterが使えるようになるまで、をご紹介します。

開発者の皆さん、こんにちは！

最近リリースされた InterSystems IRIS 2021.2 の目玉機能のひとつが Embedded Pythonです。Embedded Pythonは、PythonのランタイムをIRISに組み込むことによって、IRISのメソッドをPythonで記述したり、PythonのコードからIRISのクラスにアクセスしたりなどなど、IRISのObjectScriptとPythonとで相互に呼び出しを行なえる機能です。

しかも、Pythonのランタイムを埋め込んでいるため、ネットワークのオーバーヘッドがなく、パフォーマンスへの影響は最小限です。

IRISのプログラマの方には、Pythonの豊富なライブラリをストレスなく利用して頂けます。

Pythonのプログラマの方には、ObjectScriptを学ぶことなく、IRISの高速なデータベースやインターオペラビリティ機能などをストレスなく活用して頂けます。

今回の記事では、Embedded Pythonの機能をほんの一部だけ紹介します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ファイル入出力処理を行うには、ライブラリクラスを利用する方法が便利です。

ライブラリクラスを使用する以外には、Open／Use／Close コマンドを使用する方法もあります。<※1>

ファイル入出力処理には、%Library.Fileクラス、%Stream.FileCharacter／%Stream.FileBinary を使用します。

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。 

この記事ではVMware ESXi 5.5以降の環境にCaché 2015以降を導入する場合の構成、システムのサイジング、およびキャパシティ計画のガイドラインを示します。 

ここでは、皆さんがVMware vSphere仮想化プラットフォームについてすでに理解していることを前提としています。 このガイドの推奨事項は特定のハードウェアやサイト固有の実装に特化したものではなく、vSphereの導入を計画して構成するための完全なガイドとして意図されたものでもありません。これは、皆さんが選択可能なベストプラクティス構成をチェックリストにしたものです。 これらの推奨事項は、皆さんの熟練したVMware実装チームが特定のサイトのために評価することを想定しています。 

Python から InterSystems IRIS へ接続する方法の1つである「PyODBC」(※)の利用方法をご説明します。

※ Python からのアクセスは、PyODBCの他に、Native API を利用した接続方法もあります。Native APIを利用してIRISのグローバル変数にアクセスする方法については、別の記事でご説明します。

この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

前回の記事では、コンポーネント間のデータ送受信に使用される メッセージ について、作成するときの考え方や定義方法を確認しました。

今回の記事では、コンポーネントの作成方法の中から、ビジネス・オペレーションの作成について解説します。

開発者の皆さん、こんにちは。

今回の記事では前回の記事に引き続き、IRIS for Health上で、FHIRリポジトリ＋OAuth2認可サーバ/リソースサーバを構成する方法をご案内します。

(注意：2020.4以降のバージョンではこの記事に記載されているスコープ指定では正しくリソースが取得できません。詳細はこちらの記事をご覧ください。）

パート1では、事前準備と、OAuth2認可サーバを構成し、アクセストークンを取得するとこまでをご紹介しました。
このパート2では、FHIRリポジトリの構築方法と、OAuth2クライアント/リソースサーバの構成方法をご紹介していきます。

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。 

本稿について

本稿では、InterSystems IRISを使用してSQLベースのベンチマークを行う際に、実施していただきたい項目をご紹介します。
Linuxを念頭においていますが、Windowsでも考慮すべき点は同じです。

メモリ自動設定をやめる

パフォーマンスに直結する、データベースバッファサイズの自動設定はデフォルトで有効になっています。自動設定は、実メモリの搭載量にかかわらず、データベースバッファを最大で1GBしか確保しません。

更新: 2020年11月20日   バージョン2020.3から、確保を試みるデータベースバッファが実メモリの25%に変更されました。

搭載実メモリ64GB未満の場合は実メモリの50%程度、搭載実メモリ64GB以上の場合は実メモリの70%を目途に、明示的に設定を行ってください。

この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

前回の記事では、システム統合に必要なコンポーネントの中から、プロダクション内の処理の調整役となるビジネス・プロセスの作成について解説しました。

今回の記事では、プロダクションの情報入力窓口である、ビジネス・サービスの作成について解説します。

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。