コミュニティの皆さん、こんにちは。お元気ですか?

皆さんは、創造性をどのようにして発揮していますか? 新しいアイデアはどのようにしてテストしていますか?

数年にもわたって、私はずっと新しいものを作り出し、既存のものを改良し、実験、テスト、破壊(いつも壊れてしまいます)を経て作り直し、そしてこのプロセスを繰り返してきました。

InterSystems が推進するコンテストは、モチベーションを大きく持ち上げてくれます。もちろん、賞品に目が行ってしまうことは否定できませんが。 しかし、賞品や報酬だけでなく、こういったコンテストでは自分の創造性が試されますし、作成、改良、テスト、実験の機会が得られます。 さらに、最も素晴らしいのは、何をやるのも自由であるということです!

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InterSystems Kubernetes Operation (IKO) バージョン 3.3 が WRC ダウンロードページ やInterSystems Container Registry よりダウンロード可能となりました。

IKO は、使いやすい irisClusterリソース定義を提供することにより、Kubernetesにおける InterSystems IRIS やInterSystems IRIS for Health との連携を簡素化します。 簡単なシャーディング、ミラーリング、ECP構成などの機能一覧は ドキュメント をご覧ください。

IKO 3.3の主な修正点:

  • InterSystems IRIS 、 IRIS for Healthのバージョン 2021.2 、 2022.1 のサポート
  • Kuberentes 1.21のサポート
  • irisCluster の一部として共通のSystem Alerting and Monitoring (SAM) コンフィグレーションのデプロイ
  • irisCluster の一部として InterSystems API Manager (IAM) のデプロイや管理
  • ミラーリングのアクティブ側の自動タグ付けにより、サービスは常にアクティブなミラーメンバーを指すことができます。
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コミュニティの皆さん、こんにちは。

今までにミラーリング環境をセットアップされたことはありますか? プライベートネットワーク、仮想 IP アドレス、および SSL 構成を設定したことはありますか? この作業を何度か繰り返すと、証明書の生成や各 IRIS インスタンスの構成にはたくさんの手動による作業が必要で、時間がかかる作業であることに気づきました。 頻繁にこの作業を行わなければならない方にとっては、面倒な作業です。

たとえば、品質管理チームでは、新しいバージョンのアプリケーションをテストするたびに、新しい環境を作成しなければならないでしょう。 サポートチームであれば、複雑な問題を再現する環境を作成しなくてはならないかもしれません。

となれば、こういった環境を素早く作成できるツールが絶対に必要です。

この記事では、以下を使用するミラー環境のセットアップ例を紹介します。

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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「SQLでどこまでできる? ~データロードから機械学習まで~」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


データベースのテーブルにアクセスするためにSQLを利用するのは「ご飯を食べるときは箸を使います」と同じぐらい開発者にとって当たり前のことだと思いますが、SQLで分析や機械学習まで行えたらどうでしょうか。

便利ですよね?

本セッションではInterSystems IRISのSQLを使って、どこまでの操作ができるのかについて、デモを交えながらご紹介します。

ぜひ、動画をご参照ください。

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1. interoperability-embedded-python

この概念実証では、embedded PythonIRIS 相互運用フレームワークをどのように使用できるかについて示すことを目的としています。

1.1. 目次

1.2. 例

import grongier.pex
import iris
import MyResponse

class MyBusinessOperation(grongier.pex.BusinessOperation):

    def OnInit(self):
        print("[Python] ...MyBusinessOperation:OnInit() is called")
        self.LOGINFO("Operation OnInit")
        return

    def OnTeardown(self):
        print("[Python] ...MyBusinessOperation:OnTeardown() is called")
        return

    def OnMessage(self, messageInput):
        if hasattr(messageInput,"_IsA"):
            if messageInput._IsA("Ens.StringRequest"):
                self.LOGINFO(f"[Python] ...This iris class is a Ens.StringRequest with this message {messageInput.StringValue}")
        self.LOGINFO("Operation OnMessage")
        response = MyResponse.MyResponse("...MyBusinessOperation:OnMessage() echos")
        return response

1.3. コンポーネントの登録

ObjectScript は不要です

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開発者の皆さん、こんにちは!

Full Stackコンテスト 2022 のテクノロジーボーナスについてご紹介します!​​​​​

  • 気候変動問題に関係したもの - 5
  • isc.rest パッケージ - 2
  • isc.ipm.js パッケージ - 2
  • Embedded Python - 3
  • Adaptive Analytics (AtScale) キューブの使用 - 2
  • Docker コンテナの使用 - 2
  • ZPM パッケージのデプロイ - 2
  • オンラインデモの作成 - 2
  • ユニットテストの使用 - 2
  • コミュニティへの最初の記事の投稿 - 2
  • コミュニティへの2つ目の記事投稿 - 1
  • Code Quality をパスする - 1
  • YouTube にビデオを投稿する - 3<--break->

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IRIS 2022.1では Embedded Python が導入されました。Embedde Python によって、IRISの独自言語である ObjectScript と Python の親和性の良さをぜひ実感いただけると嬉しいです。今回の記事では、日本語PDFをPythonライブラリを利用して作成し、さらに ObjectScript と融合するところまで見ていただこうと思います。

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母体リスクは、医学界でよく知られているいくつかのパラメーターから測定できます。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム(特に AI)を支援すべく、科学者である Yasir Hussein Shakir は、母体リスクの検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています。

https://www.kaggle.com/code/yasserhessein/classification-maternal-health...

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これは、2022.2の開発者プレビュープログラムのリリース第6弾です。 プレビューリリースは、隔週で更新される予定で、準備が整い次第、機能を追加していく予定です。 2022.2では、SQL管理、クラウド統合、KafkaおよびJMSアダプタ、SQL Loaderなどにおいて、多くのアップデート、修正、機能強化が行われています。 製品改善のため、開発者コミュニティを通じてフィードバックをお寄せください。

列指向ストレージに関して、Early Access Program (EAP) を受け付けています。ご興味のある方はぜひ Early Access Program にご参加ください。

開発者向けプレビューでは、Ubuntu 22.04 LTSやLinux FHEL 9に対応しています。

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私が一番興味を持っているのは、組み込み Python におけるグローバルの使用についてです。
そこで、提供されている公式ドキュメントを確認しました。

#1 グローバルの導入
グローバルとは何かについての一般的な説明。 次の章につながっています。

#2 ObjectScript の詳細について
組み込み Python の記述はありません。
さらに先に進むと...

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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。

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これは、2022.3の開発者プレビュープログラムのさらなるプレビューリリースです。 2022.3では、多くのアップデートや機能強化が追加されており、新たな FHIR SQL Builder や、改良された Columnar Storage SUSE 15 SP4Oracle Linux 9 のサポートなど新機能があります。これらの機能や改良は現在の開発者プレビューで実現できていない場合があります。

今後のプレビューリリースは、隔週で更新される予定で、準備が整い次第、機能を追加していく予定です。 製品改善のため、開発者コミュニティを通じてフィードバックをお寄せください。

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この度、2023.1の開発者プレビュープログラムの一環として、最初の開発者プレビューをリリースしました。2023.1では、多くのアップデートと機能強化が行われ、Columnar Storageの製品版サポート、Bulk FHIRの使用、MacOS 13 Venturaへのサポートなど、新機能が追加されています。 これらの機能または改善点の一部は、今回の開発者向けプレビューで利用できない場合があります。

今後のプレビューリリースは隔週で更新される予定であり、準備が整い次第、機能を追加していく予定です。より良い製品を一緒に作り上げていくために、開発者コミュニティを通じてフィードバックをお願いします。

ドキュメントは、以下のリンクからご覧になれます。これらは、発売が正式に発表される(General Availability - GA)までの間、数週間にわたって更新される予定です。

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