本稿について

ICM(InterSystems Cloud Manager)のセットアップは難しいものではありませんが、様々な理由でそもそもDockerが使いづらいという状況があり得ます。
また、セキュリティ的に堅固な環境を得るために、既存VPC内のプライベートサブネット上にIRISクラスタをデプロイする方法のひとつに、同VPC内でICM実行する方法があります。
本稿では、ICMをAWSにデプロイする作業を、CloudFormationで自動化する方法をご紹介します。ICMに関しては、こちらの記事をご覧ください。

更新: 2020年11月24日  デフォルトVPC以外でも動作するよう変更しました。

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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。

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この記事と後続の2つの連載記事は、InterSystems製品ベースのアプリケーションでOAuth 2.0フレームワーク(簡略化のためにOAUTHとも呼ばれます)を使用する必要のある開発者またはシステム管理者向けのユーザーガイドを対象としています。 

作成者:Daniel Kutac(InterSystemsシニアセールスエンジニア) 

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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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この文書では、インターシステムズの製品の中で、InterSystems CachéおよびIRIS data platformに関するライセンスポリシーを説明します。


インターシステムズのライセンスポリシーは、ソリューション・パートナー契約の際の契約書一式あるいはエンドユーザーに直接販売する際の契約書一式に含まれる製品とライセンスタイプ(この文書は製品別に存在します)という文書で規定されています。

 

なおこの文書は一般には公開していません。

 

ここでは、CachéおよびIRIS data platformのライセンスポリシーについてこの文書に書かれていることを要約および補足して説明します。

 

まずCachéシステムおよびIRIS data platformはこの文書で規定されているライセンスポリシーにでき得る限り忠実にそうようにライセンスチェック機構を実装しています。

 

しかしながら様々な技術的な制約によりライセンスポリシーとこれら製品のライセンスシステムを完全に一致させることはできません。

 

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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。 

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皆さん、こんにちは。

InterSystems System Alerting and Monitoring (SAM)をご存知でしょうか。InterSystems IRIS 2020.1以降に対応し、IRISやそのアプリケーションの監視を行うソリューションです。といってもシステム監視を行うPrometheus、アラートを管理するAlertManager、ダッシュボードとしてグラフ等を表示させるGrafanaなどを組み合わせたものですが、IRISの利用者に合わせて設定しやすくなっています。

なお、これらのコンポーネントはDockerコンテナを使用しますので、Docker(19.3.098以降)ならびにDocker compose(1.25以降)をインストールいただく必要があります。

IRISの監視APIについてはこちらをご覧ください。

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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。

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記事
Mihoko Iijima · 2020年12月15日 2m read
IIS で REST を動かす場合の設定

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

REST のベース URL を /rest とした場合の IIS と Webゲートウェイの設定内容は以下の通りです。

 

IIS の設定内容

アプリケーション /rest を作成し、ハンドラーマッピングで * = CSPms を定義します。

ハンドラーマッピングの設定手順は以下の通りです。

IIS > Default Website > アプリケーション /rest > "ハンドラーマッピング" をダブルクリック > モジュールマップの追加

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初めに

Caché ActiveX Bindingは、Visual Basicでクライアント・サーバー型のアプリケーション開発を支援するためにInterSystemsが提供してきたツールです。

CacheActiveX.dllとCacheObject.dllの2種類のバージョンが存在します。

IRISでは、CacheActiveX.dllは動作可能です。

CacheObject.dllはサポートしていません。

いずれにしろ誕生から既に20年以上が経過した非常に古いテクノロジーでマイクロソフト社も非推奨の古い規格ですので、今後も使い続けるのは得策ではありません。

Caché ActiveX Bindingの機能はIRISに用意されている.Net Native APIと.Net Managed Providerの機能を使って書き換え可能です。

ここでは、Caché ActiveX Bindingを使って書かれていたサンプルアプリケーションをIRISで動作するように移植した作業内容について解説します。

このサンプルは、以下のgithubサイトから入手可能です。

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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。

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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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はじめに

システム開発では、集計作業や他システムとの連携など、数十秒ごとにバックグラウンドで処理を実行する、常駐プロセスが必要になるケースが多々あるかと思います。

Cachéでは、Jobコマンドを使って常駐プロセスを作成しますが、実際にシステムを安定稼働させるには、以下の監視の仕組みが必要でした。

  • 常駐プロセスの監視 常駐プロセス起動時にロックをかけ、二重起動を防止したり、プロセスが起動しているかどうかを監視する
  • ログ 常駐プロセスの処理状況や発生したエラーを記録し、処理が行われているどうかを監視する

IRISの場合、Interoperabilityにはこれらの機能が装備されています。したがって、Interoperabilityの機能を使えば、簡単に常駐プロセスを起動、監視することができます。

常駐プロセスの作り方

常駐プロセスの作成には以下の作業を行います。

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Config.Configurationクラス、SYS.Databaseクラスのメソッドを使用して、ネームスペース・データベースの作成及び登録をターミナルから実行することができます。

以下はデータベースファル/CacheDB/AAA/cache.datを作成し、構成ファイル(cache.cpf)にデータベース AAA、及び、ネームスペースAAAの登録を行う一連の実行例です。 *実行は、%SYSネームスペースで行って下さい。*
 

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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。 

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皆さん、こんにちは

前回のつづきとしてESP8266からMQTTブローカーに接続し、データを送信する部分の内容ついて説明したいと思います。

今回は温度湿度センサーのDHT11と気圧センサーのBME180を使って気温、湿度、気圧を計測し、1分に1回、MQTTブローカーに送信しています。

ハードウェア

回路図は以下のようにDHT11のDATAピンはGPIO、BMP180のSDA,SCLピンはそれぞれGPIO2,GPIO5に接続しました。
電源は紆余曲折の末、単純にmicro USBから供給し、NodeMCUのボードから出力されている3.3Vをそれぞれのセンサーで使用しています。

    

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皆さんこんにちは。

IRIS 2020.1からMQTTアダプタが新たに追加されました。MQTTはPublish/Subscribe型のシンプルで軽量なメッセージングプロトコルです。帯域が低いネットワーク環境やArduinoやRaspberry PIといったワンボードマイコンやシングルボードコンピュータなどでも動作できます。
今回はクラウド上のUbuntuサーバにIRISをインストールし、MQTTアダプタを使いEsp8266というマイコンで取得した温度、湿度、気圧データをIRIS上のデータベースに登録する方法について説明したいと思います。

アーキテクチャ

今回のアーキテクチャは以下の通りです。

 

 

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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。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です。
 

起動時に、 CTELNETD startup error: bind(sock) failed Telnet23ポートは別ソフトでは使用していません。というエラーが発生する場合の対処法です。

 

現在、InterSystems製品と以下のソフトの組み合わせで、この現象が発生することがわかっています。

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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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記事
Minoru Horita · 2020年7月21日 10m read
Python Gateway パートIII:基本機能

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

  • 任意のPythonコードを実行する
  • InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
  • Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
  • InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です(変更される可能性があります)。

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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。 

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「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。 

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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、ビジネス・オペレーションの作成について解説しました。

今回の記事では、確認した2つのビジネス・オペレーションを順番を守って呼び出しを行うビジネス・プロセスの作成について解説します。

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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。 

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