これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

監視対象プロセスについては以下の表をご参照ください。

※利用環境によって、出現しないプロセスもあります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems製品のシステムモニタが色々なリソースの使用状況を監視しています。

そしてその使用状況に応じてアラートやワーニング情報をコンソールログ（message.log/cconsole.log）に出力します。

アラート情報が表示するCPUのリソースについては、以下のものが定義されています。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

<STORE> エラーは サーバ上のプロセスが使用しているプロセス個別メモリ容量が上限に達した場合に発生します。
このメモリはオブジェクトを開いたり、ローカル変数を使用することで消費されるものとなります。
このエラーは サーバ上のプロセスでメモリを大量に使用した場合に発生します。
Caché バージョン2012.2以降、プロセス個別のメモリ容量の最大値が大幅に拡張されました（約2TB）。

この変更により、ローカル変数の使用領域を大幅に増やすことができるようになったため 特別な状況が発生しない限り（プログラムのバグにより大量のローカル変数を作成し続ける等） エラーを回避できるようになりました。

但し、このためのメモリ領域は、プログラムが動作するハードウェアが提供する資源の一つですので物理的な制限は当然あります。
システム全体の資源管理を念頭に置き慎重な使用をお勧めします。

設定値詳細については以下ドキュメントをご参照ください。

キーワード: ディープラーニング、Grad-CAM、Ｘ線、COVID-19、HealthShare、IRIS

目的

イースターウィークエンド中に、Covid-19に感染した胸部Ｘ線画像分類とCT検出デモを実行するを触ってみました。 デモの結果は上出来で、このトピックに関するその頃の学術研究出版物に一致しているようでした。 でも、本当に「上出来」と言えるのでしょうか。

最近、「機械学習における説明可能性」に関するオンラインランチウェビナーを聴くことがあったのですが、たまたまその講演の最後でDonがこの分類結果について話していました。

開発者のみなさん、こんにちは！

2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「ミラーリングを使用した HA および DR の構成例」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。

（プレイリストはこちら）

ミラーリングは、IRIS インスタンス間のデータベースの複製およびフェイルオーバを行う機能です。

動画では、ミラーリングを利用した高可用（HA）なシステムおよびディザスタリカバリ（DR）に対応したシステムの構成例についてご紹介します。

ぜひご参照ください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Web 経由でのイメージファイルのアップロード／ダウンロードを行うサンプルをご紹介します。
サンプルでは、以下の手順でファイルの「アップロード／ダウンロード」を行っています。

1. Stream型のプロパティをもったクラスを用意する
2. upload ボタン押下でイメージファイルをIRISサーバにアップロードする
3. アップロードされたデータを %request.MimeData で受け取り CopyFromAndSave メソッドを使ってコピー＆1 のクラスに保存する
4. アップロードされたファイルを画面に表示する
5. download ボタンを押下し、1 のクラスに保存したファイルをローカルにダウンロードする。

サンプルプログラムの使い方は次のとおりです。

本番環境でのopenhl pythonモジュールの使用に関する作業の説明の続きです。

Embedded Pythonを搭載しているirisは、まだ最終リリースがされていません（原文投稿当時）が、現時点で本番で使用する必要があります。 そこで、リクエストをxlsxファイルにエクスポートするサービスは別サーバーにバックアップし、クエリ結果は別データベースのグローバルに保存することにしました。

このデータベースは、ネットワーク化され、サービスサーバーはローカル、本番サーバーはリモートとしています。本番サーバー、サービスサーバ間のコミュニケーションは、REST サービスを使って実装しています。

クライアントアプリケーション編

「IRISだけでoAuth2/OpenID ConnectのSSO/SLO環境を実現する/サーバ編」
のクライアントアプリケーション編です。サーバ編の構成が既に稼働していることを前提にしています。

既にサーバ編でgit clone実行された方(ありがとうございます)、若干の変更がありますのでgit pullと./build.shの実行をお願いします。

oAuth2クライアントアプリケーション(OICD用語ではRP。以下RPと称します)の形態として、5種類用意しています。

PythonやcurlがConfidential(client_secretの秘匿性を十分に保てる)か、というと微妙ですが、あくまで利用者は開発者のみ、という位置づけです。

2023.2 の開発者プレビュープログラムの一環として、4番目の開発者プレビューを公開いたします。今回リリースされたのは、InterSystems IRIS と InterSystems IRIS for Health です。

本リリースの注目点

2023.2では、多くの機能修正と改善に加えて、時間認識モデリングや 強化された外部テーブル、読み込み専用の FEDERATED テーブルといった新機能が含まれる予定です。これら新機能の一部は、今回の開発者プレビュー版にはまだ含まれていません。ご注意ください。