これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystemsでは、パフォーマンスの影響や動作不調を避けるために、データベースファイルを含む主要なコンポーネントをウイルススキャンの対象から除外していただくことを推奨しております。

具体的には、アンチウイルスソフトのスキャン対象から、以下のファイルを除外してください。

• データベースファイル（IRIS.DAT/CACHE.DAT）
• <インストールディレクトリ>/bin 内の実行可能ファイル(EXE) 
• ライトイメージジャーナル（WIJ）
• ジャーナルディレクトリ内のジャーナルファイル

上記ファイルが、アンチウイルスソフトで除外設定されていない場合、「SERIOUS DISK WRITE ERROR...」 のようなエラーが発生する場合があります。

このエラーは、実際にハード的なディスク障害が原因であることもありますが、それ以外にアンチウィルスソフトのウィルスチェックなどによって、ディスクへの書き込みが阻止された場合にも起こります。

詳細は、下記ドキュメントページをご参照ください。

インターシステムズ製品と連係して動作するようにサードパーティ・ソフトウェアを構成する方法【IRIS】
インターシステムズ製品と連係して動作するようにサードパーティ・ソフトウェアを構成する方法

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

サーバ側ロジックの記載に使用する ObjectScript でのエラーが発生した場合の対処方法については「ObjectScriptでエラーが発生したら」にまとめています。

ぜひご参照ください！
 

Cachéデータベースのオブジェクトおよびリレーショナルデータモデルは、標準、ビットマップ 、ビットスライスの3種類のインデックスをサポートします。 これら3つのネイティブタイプに加えて、開発者は独自のカスタムタイプのインデックスを宣言し、バージョン2013.1以降の任意のクラスで使用できます。 たとえば、iFindテキストインデックスは、そのメカニズムを使用しています。

カスタムインデックスタイプは、挿入、更新、削除を実行するための%Library.FunctionalIndexインターフェースのメソッドを実装するクラスです。 新しいインデックスを宣言するときに、そのようなクラスをインデックスタイプとして指定できます。

例：

 CustomPackage.CustomIndex クラスは、カスタムインデックスを実装するまさにそのクラスです。

たとえば、ハッカソン中に私たちのチーム（Andrey Rechitsky 、 Aleksander Pogrebnikov、そして私）が開発した空間データのクワッドツリーベースのインデックスの小さなプロトタイプを分析してみましょう。

開発者の皆さん、こんにちは！

Full Stack コンテストについての続報をお伝えします！

投票期間に追加ポイントを獲得できる「テクノロジーボーナス」について紹介します。

対象となる技術は、以下の通りです。

• InterSystems IRIS REST API の使用
• InterSystems Native API の使用
• InterSystems JDBC の使用
• ZPMパッケージによる公開
• Docker コンテナの使用

詳細は以下の通りです。

InterSystems IRIS REST API の使用 - 1 point

フルスタック・アプリケーションから、REST API 経由で InterSystems IRIS にアクセスるとボーナスポイントを獲得できます。REST API をご自身で開発されるか、組み込みのものを利用したり、ZPM 経由でインストールするなど、選択できます。

RESTサービス作成方法については、ドキュメントや IRIS で作成する REST サーバの仕組み をご参照ください。

InterSystems Native API の使用 - 1 point

InterSystems Native API（.NET、Java、Python、Node.

日付範囲クエリが極端に遅くなっていませんか？  SQLのパフォーマンスが低下していませんか？

日付範囲のサブクエリをまだご覧になっていない場合は、前回の投稿をご確認ください。
https://jp.community.intersystems.com/post/日付範囲クエリのsqlパフォーマンスを改善する

なぜ、こうも日付クエリに注目しているのでしょうか？ それは、日付クエリが重要だからです。 それは報告であり、統計であり、自分の素晴らしい仕事を上司に証明するための数字です（もちろん、あなたが実際にそうしていればの話ですが )。では、前回と同じようなテーブルを見てみましょう。ただし、実際には MAXLEN と MINLEN を次のように適切に定義します。

では、先月のすべてのデータを取得したい場合を見てみましょう。 次のようなクエリを書き、「良い仕事」を考えます。

アプリケーションに、効率的に検索したいフリーテキストを含むフィールドがありますか？これまで複数の方法を試してみたものの、顧客が要求するパフォーマンスを満たせなかった経験はありませんか？私は変わった手段を使ってあらゆる問題を解決できると思っていませんか。もうご存じですよね。私ができるのは、パフォーマンス低下に対処する優れたソリューションを提供することです。

いつものように、要約版が必要な場合は記事の最後まで飛ばしてください。ただ、それだと私はがっかりしてしまいますが。

最近の（2015.1以降の）バージョンのCaché/Ensemble/HealthShareのSAMPLESネームスペースでSample.Companyのバージョンを開くと、擬似ランダムに生成されたテキストであるMissionフィールドが表示されます。このテキストフィールドを検索してみましょう。 私はこの演習のために約256,246社データを生成しましたが、ご自身で必要な数の会社を生成してから同じ手順に従ってください。例えば、次のクエリを実行するとしましょう。

これはかなり合理的なクエリですが、どのように実行されるのでしょうか？

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。

インストール手順

1. アプリケーションのインストール

アプリケーション自体はDockerコンテナにて提供されますので、DockerComposeのファイルやシェルスクリプトを以下のGitHubリポジトリからダウンロードします。
https://github.com/intersystems-community/sam

以下のgzipファイルをダウンロードし、展開します。
sam-1.0.0.XXX-unix.tar.gz

$ tar zpxvf sam-1.0.0.

本記事について

InterSystems IRISをモニタリングする方法はいくつかあります。

• SNMP
• システムモニターとemail通知機能
• 管理ポータルのシステムダッシュボード
• Prometheus+Grafanaを使用
• InterSystems SAM (System Alerting and Monitoring)

本記事では上記に加えてAWSにIRISをデプロイする場合に自然な選択子となりうる方法として、CloudWatchを使用する方法をご紹介します。

AWSネイティブの各種サービスとIRISを連携させる方法の典型のご紹介を兼ねています。

内容は、Open Exchangeで公開されています。日本語のREADMEがありますのでそちらをご覧ください。
README.MDからの引用

InterSystems IRISの各種メトリクスとログをAWS CloudWatchに簡単に公開することができます。
これらメトリクスとログがあれば、IRISのデータをダッシュボードやアラートなどに統合することができます。

Prometheus+Grafana,SAM,CloudWatchについては、共通点があります。いずれもIRIS 2019.4から利用可能となった監視APIを使用している点です。下記のREST要求を出すだけで、任意のIRISホストの各種メトリクスの取得が出来ます。

NoSQLデータベースという言葉を聞かれたことがあると思います。色々な定義がありますが、簡単に言えば、文字通りSQLを使わない、つまりリレーショナルデータベース(RDB)以外のデータベースのことを指すのが一般的です。

InterSystems IRIS Data Platformでは、テーブルを定義してSQLでデータにアクセスできます。ですから、InterSystems IRIS Data Platformは厳密にNoSQLデータベースというわけではありません。しかし、InterSystems IRISの高パフォーマンスを支える「グローバル」は、40年も前からInterSystemsのコア技術として、現代で言うNoSQLデータベースを提供してきました。本稿では、InterSystems IRISの「グローバル」でグラフ構造を作り、それをPythonでアクセスする方法を紹介します。

本稿で説明する内容は動画でも公開しています。ぜひご覧ください。

NoSQL

NoSQLに分類されるデータベースには様々なデータモデルを扱うものがあります。以下に代表的なものを挙げます。

• Key-Value: キーと値の対応関係を保持する。代表的なデータベース: Redis
• Document: JSONやXMLをデータモデルとするもの。

ここで紹介するサンプルは、以下のGitHubから入手可能です。

.NETサンプル

Powershellから.NETインタフェースを呼び出すサンプル１

callclassmethod.ps1というファイル名です。

処理内容は、Caché （IRIS）のバージョン情報を表示するという非常に単純なものです。

Caché では.Net Bindingを使用していましたが、IRIS用に.Net Native APIで書き換えてみます。

以前のCaché のコードは以下の通りです。

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

パート 3. 付録

InterSystems IRIS OAUTH クラスの説明

この連載の前のパートでは、InterSystems IRIS を OAUTH クライアントおよび認可/認証サーバー（OpenID Connect を使用）として機能するように構成する方法について学びました。 この連載の最後のパートでは、InterSystems IRIS OAuth 2.0 フレームワークを実装するクラスについて説明します。 また、一部の API クラスのメソッドの使用例についても説明します。

OAuth 2.0 を実装する API クラスは、目的に応じて 3 種類のグループに分けることができます。 すべてのクラスは %SYS ネームスペースで実装されています。 これらの一部は（% package 経由で）公開されていますが、一部は非公開になっており、開発者が直接呼び出すことはできません。

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。

日本語ドキュメント公開

このたび、InterSystems IRIS 2020.1 の日本語ドキュメントが完成しました。それぞれ以下のWEBサイトで公開をしています。

• IRIS 2020.1
• IRIS for Health 2020.1
• Health Connect 2020.1

ページ内の「すべてのドキュメント」アイコンをクリックすることで、各技術コンテンツを参照いただけます。

キューブから日本語ドキュメントを参照する

IRIS for Windows では、以下の設定を行うことで、キューブの[ドキュメント]をクリックしたときに、上記の日本語ドキュメントページを表示させることが可能となります。

1. <IRIS installdir>\httpd\conf\httpd-doc.conf をエディタで開き、Redirect先のURL（右側）を、日本語ドキュメントのもに書き換える。 具体的には、URLの最後 docbook をdocbookj に変更する
2. IRISを再起動する

たとえば、IRIS 2020.1 の場合、以下のように httpd-doc.conf を編集することで、

キューブの[ドキュメント]をクリックすると、日本語ドキュメントページが表示されるようになります。

ぜひ日本語ドキュメントをご活用いただき、IRIS製品をお使いくださいませ！

作成者：Daniel Kutac（InterSystems セールスエンジニア） 注意: 使用されている URL に戸惑っている方のために。*元の連載記事では、dk-gs2016 と呼ばれるマシンの画面を使用していました。 新しいスクリーンショットは別のマシンから取得されています。 *WIN-U9J96QBJSAG という URL は dk-gs2016 であると見なしても構いません。

パート2. 認可サーバー、OpenID Connect サーバー

この短い連載の前のパートでは、OAUTH[1] クライアントとして機能する単純な使用事例について学びました。 今回は私たちの経験をまったく新しいレベルに引き上げましょう。 InterSystems IRIS がすべての OAUTH の役割を果たす、より複雑な環境を構築します。 クライアントの作成方法はすでに分かっていますので、認可サーバーだけでなく、OpenID Connect[2] プロバイダーにも注意を向けましょう。 前のパートと同様に、環境を準備する必要があります。 今回はより多くの変動要素があるため、より注意を要します。

具体例を見る前に、OpenID Connect について少し説明する必要があります。

IRISでは.Net Bindingは非推奨機能となりました。

.Net Bindingを使ったアプリケーションは、IRISで提供されている.Net Native APIを利用して書き換えることができます。

ここでは、実際に書き換えをおこなったサンプルコードを示しながら、具体的な方法を説明していきます。

CacheDirect(VisM)エミュレーター

OpenExchangeに登録しているVisMエミュレーターは、元々Cachéの.Net Bindingを使用して作成されました。

それをIRISの標準機能で動作可能にするために、.Net Native APIを使用して書き換えをおこないました。

以下にどのように書き換えを行ったかを順を追って説明します。

参照の変更

まず以前の参照を削除します。

Visual Studioのソリューションエクスプローラーの所で参照をクリックします。

表示されるInterSystems.Data.CacheClientを削除します。
（右クリックして削除を選ぶ）

次にプロジェクトメニューから参照の追加をクリックして、以下の２つのファイルを選択します。
（プロジェクトの.Net Frameworkバージョンに合わせて、それに対応するファイルを選択する
以下の例は、v4.5を選択）

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。

設定するにはiris停止状態で、iris.cpfファイル(IRISインストール先\mgr\iris.cpf)を変更します。下記はブロックサイズ8KB用(既定値です)のデータベースバッファサイズの自動構成を4096(MB)に変更する例です。

修正前

[config]
globals=0,0,0,0,0,0

修正後

[config]
globals=0,0,4096,0,0,0

詳細はこちらです。

また、Linuxの場合、ヒュージ・ページ有効化の設定を行ってください。

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。

外部バックアップに関して特別な考慮事項はありますか？

詳しい内容は外部バックアップのオンラインドキュメンテーションに説明されていますが、 主な考慮事項は次のとおりです。

「スナップショットの整合性を確保するために、スナップショットが作成される間、Caché はデータベースへの書き込みをfreezeする方法を提供しています。

本記事について

InterSystems IRISは、管理ポータルへのアクセス方法がデフォルトではhttpとなっており、クライアントが社内、サーバがクラウドという配置の場合、なんらかの方法でトラフィックを暗号化したいと考える方も多いかと思います。
そこで、AWS上にて稼働中のIRISの管理ポータル(あるいは各種RESTサービス)との通信を暗号化する方法をいくつかご紹介したいと思います。

本記事では、アクセスにIRIS組み込みのapacheサーバを使用しています。ベンチマーク目的や本番環境のアプリケーションからのアクセス方法としては使用しないでください。
短期間・少人数での開発・動作検証・管理目的でのアクセスを暗号化する事を想定しています。

ドメイン名とメジャーな認証局発行のSSLサーバ証明書を用意できればベストなのですが、上記のような用途の場合、コスト面でなかなか難しいと思います。
ですので、下記の証明書の使用を想定しています。
- 自己署名(いわゆるオレオレ証明書)
- 自分で建てた認証局で署名した証明書(いわゆるオレオレ認証局)

また、下記のような実行環境を想定しています。

Google Cloud Platform（GCP）は、IaaS（サービスとしてのインフラストラクチャ）向けの機能性豊かな環境をクラウドとして提供しています。最新の InterSystems IRIS データプラットフォームなど、InterSystems の全製品に完全に対応していますが、 あらゆるプラットフォームやデプロイメントモデルと同様に、パフォーマンス、可用性、運用、管理手順などの環境に関わるすべての側面が正しく機能するように注意を払う必要があります。 この記事では、こういった各分野の詳細について説明しています。

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）。

• パート I：概要、展望、紹介
• パート II：インストールとトラブルシューティング
• パート III：基本機能
• パート IV：相互運用アダプタ
• パート V：Execute関数
• パート VI: Jupyter Notebook <-- 現在、この記事を参照しています * パート VII：動的ゲートウェイ * パート VIII：プロキシゲートウェイ * パート IX：使用事例とML Toolkit

  はじめに

Jupyter Notebookは実コード、数式、図、説明文を含むドキュメントを作成および共有できるオープンソースのWebアプリケーションです。

この拡張機能を使用すると、InterSystems IRIS BPLのプロセスをJupyterノートブックとして参照および編集できます。

開発者のみなさん、こんにちは！

インターシステムズは、2020年7月21日（火）に オンラインにて開催された開発者向けイベント「Developers Summit 2020 Summer」（主催：翔泳社）に協賛し、セミナーで IRIS プログラミングコンテストについてご紹介しました。

ご紹介内容は、コンテストに限らず、コンテナを使用した開発環境の整備にも使えますので、セミナーを見逃された方もぜひご覧ください！

もくじ

※　YouTubeでご覧いただくと目次の秒数にジャンプできます。

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）。

• パート I：概要、展望、紹介
• パート II：インストールとトラブルシューティング
• パート III：基本機能
• パート IV：相互運用アダプタ
• パート V：Execute関数 <-- 現在、この記事を参照しています
• パート VI：動的ゲートウェイ
• パート VII：プロキシゲートウェイ
• パート VIII：使用事例とML Toolkit

はじめに

この記事と次の記事では、一般に（.Net/Java）ゲートウェイとして理解されているものに関する機能を説明します。 今回は、実行関数（Pythonコードを構造化されたプログラムで実行する機能）について説明します。

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。

ADBKサンプル
 

ADBKアプリケーション

このサンプルアプリケーションは、20年以上も前にVB6サンプルとして作成されました。
 

VB6プロジェクトを.Netプロジェクトに変換
 

この作業は、VisM.

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。

1. ビジネスサービスの作成 定期的に処理を行うビジネスサービスと呼ばれるクラスの作成
2. 常駐プロセスの処理の記述 作成したビジネスサービスに、実施したい処理を記述
3. プロダクションの作成 起動したい常駐プロセスを設定、監視するプロダクションの作成

１．ビジネスサービスの作成

スタジオを起動、常駐プロセスを実行するネームスペースに接続し、「ファイル」メニューの「新規作成.

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）。

• パート I：概要、展望、紹介
• パート II：インストールとトラブルシューティング
• パート III：基本機能
• パート IV：相互運用アダプタ <-- 現在、この記事を参照しています
• パート V：Execute関数
• パート VI：動的ゲートウェイ
• パート VII：プロキシゲートウェイ
• パート VIII：使用事例とML Toolkit

はじめに

前回はターミナルからPython Gatewayを試しましたが、今回は相互運用性プロダクションを介してPythonゲートウェイを使ってみましょう。

皆さんこんにちは。

第4回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト（AI／MLコンテスト） への応募は終了しました。コンテストへのご参加、またご興味をお持ちいただきありがとうございました。

この記事では、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します！

🏆 審査員賞　-特別に選ばれた審査員から最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。

🥇 1位 - $2,000 は iris-integratedml-monitor-example を開発された José Roberto Pereir さんに贈られました！

🥈 2位 - $1,000 は iris-ml-suite を開発された Renato Banza さんに贈られました！

🥉 3位 - $500 は ESKLP を開発された Aleksandr Kalinin さんに贈られました！

🏆 開発者コミュニティ賞　- 最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。

🥇 1位 - $1,000 は iris-ml-suite を開発された Renato Banza さんに贈られました！

🥈 2位 - $250 は iris-integratedml-monitor-example を開発された José Roberto Pereir さんに贈られました！

IRIS で REST サーバを作成する際に準備する REST ディスパッチクラスを API ファーストの手順で作成する方法を解説します。
（OpenAPI 2.0に基づいて作成したアプリケーション定義を使用してディスパッチクラスを作成する手順を解説します）

このビデオには、以下の関連ビデオがあります。

• IRISの基本操作についてのビデオ（索引ページ）
• InterSystems開発者コミュニティ biginnerタグ一覧

もくじ

最初～　復習ビデオ／関連ビデオについて など

• IRIS で 作成する REST サーバの仕組み
• IRISでのJSON操作について
• 手動によるRESTディスパッチクラスの作成

2:36～  作成するディスパッチクラスの内容

4:15～　RESTディスパッチクラス：APIファーストで作成する方法（手順説明）

5:55～　アプリケーションの仕様を定義する　（例）

6:19～　IRISにアプリケーション仕様を登録する（説明）など

7:40～　POST要求の実行　(例)

8:24～　実演

　↓実演で使用したURL↓
　http://localhost:52773/api/mgmnt/v2/user/crud2

10:32～　（POST要求の）実行結果

11:50～　ベースURLの設定（管理ポータルでの設定）＋　実演

13:23～  curd2.

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）。

• パート I：概要、展望、紹介
• パート II：インストールとトラブルシューティング
• パート III：基本機能 <-- 現在、この記事を参照しています - [パート IV：相互運用アダプタ](https://community.intersystems.

IRIS で作成する REST サーバの仕組みを解説します。

このビデオには、以下の関連ビデオがあります。

• IRISの基本操作についてのビデオ（索引ページ）
• InterSystems開発者コミュニティ biginnerタグ一覧

もくじ

0:55～　今回の説明内容解説と関連ビデオについて

• IRISでのJSON操作について
• 手動によるRESTディスパッチクラスの作成
• APIファーストによるRESTディスパッチクラスの作成

3:00～  RESTとは？

3:52～  動作の仕組み

6:23～　RESTディスパッチクラスとは

8:04～　RESTディスパッチクラスの実装方法

8:34～　RESTディスパッチクラス：全て手動で作成する方法　概要

9:30～　RESTディスパッチクラス：APIファーストで作成する方法　概要

11:12～　共通：ベースURLの設定（管理ポータルでの設定）

11:37～最後まで　確認できたこと

※YouTubeでご覧いただくと、もくじの秒数にジャンプできます。