開発者の皆さん、こんにちは。

こちらの記事👉「Apache Webサーバ(プライベートWebサーバ: PWS)インストレーションの廃止」でご案内していましたが、コミュニティエディションを除くInterSystems製品のバージョン2023.2以降では、プライベートWebサーバ(*)を使用した管理ポータル／Webアクセスを非推奨に変更しました。

(*)プライベートWebサーバとは、バージョン2023.1以前のInterSystems製品をインストールすると自動でインストールされる簡易的なApacheで、52773番ポートで管理ポータルやWebアクセスのテストにご利用いただけるWebサーバです。（本番運用環境には適さない簡易的なWebサーバです）

新規インストール／アップグレードインストールによるプライベートWebサーバの利用可否やインストール時の選択項目の違いについての概要は以下表をご参照ください。

ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

CSPは非推奨機能となり、今後の新規アプリケーションの開発には使用しないことが推奨されています。

代わりに昨今のウェブアプリケーション開発に広く利用されているモダンなフレームワークの使用が推奨されています。

Webアプリケーション開発用のJava scriptフレームワークはたくさんあり、そのどれを選択するかは開発者の好みの問題です。

その中で比較的人気の高いReactを使って、CSPアプリケーションを書き換えた例について紹介します。

ちなみにCSPは機能的には２つの側面があり、今回非推奨となったのは、HTMLをサーバー側で生成するための拡張機能を使ったプログラミングに関連する部分です（.cspファイルを使用したHTMLとサーバーサイドプログラミング、Javascriptプログラミングによる開発）。

HTTP通信のインフラの部分（リクエストオブジェクトやセッション管理など）は引き続きIRISの根幹を支える機能として残ります。

実際、現在のIRISのREST関連機能は、このインフラ上で実装されています。

みなさんこんにちは！ 今回は、IRIS 2024.1で実験的機能として実装されたVector Search (ベクトル検索)について紹介します。ベクトル検索は、先日リリースされたIRIS 2024.1の早期アクセスプログラム(EAP)で使用できます。IRIS 2024.1については、こちらの記事をご覧ください。

ベクトル検索でどんなことができるの？

ChatGPTをきっかけに、大規模言語モデル(LLM)や生成AIに興味を持たれている方が増えていると思います。開発者の方々の中には、中はどうなっているのか気になっている方も多いのではないでしょうか。実は、LLMや生成AIの仕組みを理解したいと思えば、ベクトルの理解は不可欠な要素となります。

ベクトルとは？

ベクトルは、高校の数学で習う「あの」ベクトルのことです。が、今回は、複数の数値をまとめて扱うデータ型であるという理解で十分です。例えば、

開発者の皆さん、こんにちは！

IRISのInteroperability（相互運用性）機能（Ensembleのプロダクション）を使用してどのようなことができるか、コード例をご覧いただきながら／サンプルを動かしながらご確認いただける記事をまとめてみました。

ぜひご参照ください。

記事一覧：

• インストール環境をお持ちでない方でもお試しいただけるチュートリアル
• ファイル連携を試してみたい
• 常駐プロセスを作りたい
• レコードマップ機能を使いたい
• MQTTを使いたい
• FHIRサーバサイドアプリケーションを試したい
• Interoperabilityを学習したい
• システム連携の自動的な流れの中にユーザからの指示を介入できる「ワークフローコンポーネント」を試したい（2023/6/1 追記）

開発者の皆さん、こんにちは！

多くの方が、Open Exchange と GitHub で InterSystems ObjectScript ライブラリを公開しています。

でも、開発者がプロジェクトの使用とコラボレーションを簡単に行えるようにするにはどうしていますか？

この記事では、ファイルの標準セットをリポジトリにコピーするだけで、ObjectScript プロジェクトを簡単に起動して作業する方法をご紹介します。

では始めましょう！

はじめに

InterSystems は、最新の CPU 命令セット拡張機能を活用するために、IRIS を最適化したいと考えています。製品のパフォーマンスに対しては素晴らしいことですが、CPU が新しい IRIS ビルドにサポートされるかを知るにはどうすればよいでしょうか。ここでは、CPU のマイクロアーキテクチャファミリと CPU の特定の命令セット拡張機能を知る方法について説明します。

Docker による Apache Web ゲートウェイ

コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、以下を使用して、Docker でプログラムによって Apache Web ゲートウェイを構成します。

• HTTPS プロトコル
• Web ゲートウェイと IRIS インスタンス間の安全な通信を確保する TLS/SSL

イメージには、Web ゲートウェイ用と IRIS インスタンス用の 2 つを使用します。

すべての必要なファイルは、こちらの GitHub リポジトリで入手可能です。

では、git clone から始めましょう。

Caché と InterSystems IRIS データベースの整合性は、システム障害から完全に保護されてはいますが、物理ストレージデバイスが保管しているデータは、デバイスの障害によって破損してしまいます。 そのため、多くのサイトでは、データベースの整合性チェックを定期的に実行するように選択しており、特に特定のバックアップが災害時に信頼できるかどうかを検証するためにバックアップが行われています。 システム管理者がストレージの破損を伴う災害に対応するために、整合性チェックも緊急に必要となる場合もあります。 整合性チェックはチェックされているグローバルの各ブロック（すでにバッファーにない場合）を、グローバル構造で指示された順序で読み取る必要があります。 これには膨大な時間がかかりますが、整合性チェックは、ストレージサブシステムが維持できる限り高速に読み取ることができます。

Debeziumをご存じでしょうか？

グローバルサミット2023にて、Debeziumを題材としたセッション「Near Real Time Analytics with InterSystems IRIS & Debezium Change Data Capture」がありましたので、ご覧になられた方もおられるかと思います。

ご興味がありましたら、グローバルサミット2023の録画アーカイブをご覧ください。

FAQによると、"dee-BEE-zee-uhm"(ディビジウム..ですかね)と読むそうです。元素周期表のように複数のDB(s)を束ねる、というニュアンスみたいです。

CDC(Change data capture)という分野のソフトウェアです。

外部データベースでの変更を追跡して、IRISに反映したいという要望は、インターオペラビリティ機能導入の動機のひとつになっています。一般的には、定期的にSELECT文のポーリングをおこなって、変更対象となるレコード群(差分。対象が少なければ全件)を外部システムから取得する方法が、お手軽で汎用性も高いですが、タイムスタンプや更新の都度に増加するようなバージョンフィールドが元テーブルに存在しない場合、どうしても、各ポーリング間で重複や見落としがでないように、受信側で工夫する必要があります。また、この方法ではデータの削除を反映することはできませんので、代替案として削除フラグを採用するといったアプリケーションでの対応が必要になります。

CDCは、DBMSのトランザクションログをキャプチャすることで、この課題への解決策を提供しています。DebeziumはRedHatが中心となっているCDCのオープンソースプロジェクトです。

この記事では、InterSystems IRIS の学習に関連したトピックについて、開発者コミュニティでの厳選された記事にアクセスすることができます。機械学習や Embedded Python、JSON、API と REST アプリ、InterSystems環境の構築と管理、DockerとCloud、VSCode、SQL、Analytics/BI、グローバル、セキュリティ、DevOps、インターオペラビリティNative API、それぞれでランク付けされたトップの記事を見ることができます。ぜひ、楽しみながら学んでください！

機械学習

機械学習は、高度なデータ分析を構築し、優れた効率で手動活動を自動化するための必須技術です。既存のデータから学習する認知モデルを作成し、自己調整されたアルゴリズムに基づいて予測、確率計算、分類、識別、「非創造的」な人間の活動の自動化を実行します。

インターシステムズは、InterSystems Supply Chain Orchestrator と InterSystems IRIS for Supply Chain の2023.1リリースを一般提供開始（GA）したことを発表しました。

InterSystems Supply Chain Orchestratorは、InterSystems IRIS上に構築されており、スマートデータファブリックアーキテクチャを実現し、データとアプリケーションサイロを接続する高性能な機械学習対応アプリケーションの構築と展開を容易にする完全クラウドファーストデータプラットフォームです。
InterSystems IRISとサプライチェーンに特化したアクセラレータやフレームワークのパワーを結集し、サプライチェーンのオーケストレーション、需要の検知と予測、フルフィルメント、動きの速い消費財の再梱包に最適化したソリューションを提供しています。

開発者の皆さん、こんにちは。

この記事では、複雑なJSON形式の文書を「JSONテンプレートエンジン」を利用して生成させる方法をご紹介します。

「JSONテンプレートエンジン」については、6月のウェビナーで使用例をご紹介しましたが、JSON生成対象として医療情報交換標準規格であるFHIRリソースのJSON（例：Patientリソース）を例に解説しています。

このエンジンは、JSON形式の文書であればどのような種類のデータでもご利用いただけますので、一般的なJSON形式の文書を利用して使い方をご紹介します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。