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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応募期間は 2020年6月29日~7月12日 です!

優勝特典

1、審査員から多く票を集めたアプリケーションには、以下の賞金が贈られます。

🥇 1位 - $2,000

🥈 2位 - $1,000

🥉 3位 - $500

2、Developer Community で多く票を集めたソリューションには、以下の賞金が贈られます。

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VMware vSphereで実行する大規模な本番データベースのCPUキャパシティプランニングについて、お客様やベンダー、または社内のチームから説明するように頼まれることが良くあります。

要約すると、大規模な本番データベースのCPUのサイジングには、いくつかの単純なベストプラクティスがあります。

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前回の記事では、pButtonsを使って履歴パフォーマンスメトリックを収集する方法を説明しました。 すべてのデータプラットフォームインスタンス(Ensemble、Cachéなど)にはpButtonsがインストールされていることがわかっているため、私はpButtonsを使用する傾向にありますが、 Cachéパフォーマンスメトリックをリアルタイムで収集、処理、表示する方法はほかにもあり、単純な監視や、それよりもさらに重要な、より高度な運用分析とキャパシティプランニングに使用することができます。 データ収集の最も一般的な方法の1つは、SNMP(簡易ネットワーク管理プロトコル)を使用することです。

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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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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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前回の投稿では、pButtonsを使用してパフォーマンスメトリックを24時間収集する処理をスケジュールしました。 この投稿では、収集対象の主なメトリックのいくつかと、それらの土台となるシステムハードウェアがどのように関連しているかを見ていきます。 また、Caché(または任意のInterSystemsデータプラットフォーム)メトリックとシステムメトリックの関係についても調べます。 さらに、これらのメトリックを使用してシステムの毎日の健全性を把握し、パフォーマンスの問題を診断する方法もご紹介します。

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アプリケーションがデプロイされ、すべてが問題なく動作しています。 素晴らしいですね! しかし、その後突然電話が鳴り止まなくなりました。アプリケーションが時々「遅くなる」というユーザーからの苦情の電話です。 これは一体どういうことなのでしょうか? なぜ時々遅くなるのでしょうか? このような速度低下を検出し、解決するにはどのようなツールと統計情報に注目すべきなのでしょうか? お使いのシステムのインフラはユーザーの負荷に対応できていますか? 本番環境を調べる前に、どのようなインフラ設計上の問題を問うべきなのでしょうか? 新しいハードウェアのキャパシティプランニングを、必要以上の設備投資を行うことなく自信を持って行うにはどうすればよいのでしょうか? どうすれば電話がかかってこなくなるのでしょうか? そもそも電話がかかってこないようにするには、どうすればよかったのでしょうか?

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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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先週、私たちはInterSystems IRIS Data Platformを発表しました。これは、トランザクション、分析、またはその両方に関係なく、あらゆるデータの取り組みに対応する新しい包括的なプラットフォームです。 CachéとEnsembleでお客様が慣れ親しんでいる多くの機能が取り込まれていますが、この記事では、プラットフォームの新機能の1つであるSQLシャーディングについてもう少し詳しく説明します。これはスケーラビリティに関する強力な新機能です。

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次の手順で、/api/monitor サービスから利用可能なメトリックのサンプル一覧を表示することができます。

前回の投稿では、IRISのメトリックをPrometheus形式で公開するサービスの概要を説明しました。 この投稿では、コンテナにIRISプレビューリリース2019.4 をセットアップして実行し、メトリックを一覧表示する方法をお伝えします。

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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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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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Mirroring 101

Cachéミラーリングは、CachéおよびEnsembleベースのアプリケーションに適した信頼性が高く、安価で実装しやすい高可用性および災害復旧ソリューションです。 ミラーリングは幅広い計画停止シナリオや計画外停止シナリオで自動フェイルオーバーを提供するもので、通常はアプリケーションの回復時間を数秒に抑制します。 論理的にデータが複製されるため、単一障害点およびデータ破損の原因となるストレージが排除されます。 ほとんど、またはダウンタイムなしでアップグレードを実行できます。

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