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#InterSystems IRIS

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InterSystems IRISは総合データプラットフォームです

    InterSystems IRISは、企業にとって最も価値のある資産(データ)の取得、共有、理解、そしてデータに基づく行動のために必要なすべてのものを提供します。

    完全なプラットフォームである InterSystems IRIS は、複数の開発技術を統合する必要がありません。より少ないコードで開発が可能で、そのアプリケーションは、システムリソース、メンテナンスなども少なくて済みます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

コミュニティ版は1インスタンスでの利用を想定しているため、2インスタンス以上で設定する構成は利用できません。

製品版と異なる点は以下の通りです。

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Question:

Windows環境にて、新規サーバにWebゲートウェイ(Web Gateway)をインストールしたところ「HTTP Error 503. The service is unavailable.」エラーで接続ができません。
対処法を教えてください。

Answer:

IRIS2022.1以降のバージョンでは、Visual Studio 2015 Visual C++ 再頒布可能パッケージ(64bit) のインストールが必須となりました。
IRISをインストールされているお客様は、IRISのインストール時に VC++ 2015 再頒布可能パッケージもインストールされるため気にする必要はありませんが、Webゲートウェイのみインストールされる場合は別途インストールする必要があります。

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DockerコンテナでIRISサーバーを構築していた時に、Dockerのバージョンアップによって、IRISサーバーが消滅してしまう事がありました。
その経験から、IRISサーバーを復元する為の方法と、事前のバックアップについて共有したいと思います。

IRISのバックアップ手順

全ての構築が完了したら、事前にバックアップを取っておきます。
クラスやルーチン、グローバルのバックアップは別途、バックアップを取っておく事をお勧めします。

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糖尿病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 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、（米）国立糖尿病・消化器・腎疾病研究所（NIDDK）は、糖尿病の検出/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/datasets/mathchi/diabetes-data-set。

糖尿病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています（出典: https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set）:

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開発者の皆さん、こんにちは！

1つ前の記事では、VSCodeのObjectScriptエクステンションに追加されたRESTサービスのデバッグツールについてご紹介しましたが、この記事では、RESTクライアントなどからHTTP要求を実行し、処理中のIRIS内プロセスにアタッチしながらデバッグを行う方法についてご紹介します。

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IRIS 2023.1でのメソッドコードの生成と呼び出し方法の変更について、お知らせしたいと思います。

IRIS のクラスは、2 つの主要なランタイムコンポーネントで構成されています。

  1. クラスディスクリプタ - クラスを構成するメソッド、プロパティ、クラスパラメータ、およびこれらのそれぞれに関連する属性（パブリック/プライベート設定など）が最適化されたリストです。
  2. ObjectScriptコード - メソッドが呼び出されたときに実行される ObjectScript コードを含むルーチンのセットです。

クラス/オブジェクトのメソッドを呼び出すと、ディスパッチコードがクラス記述子からメソッドを探し、呼び出しが許可されているかどうかを確認し、正しいクラスコンテキストを設定し（その過程で $this を更新）、最後に関連するクラスルーチンにある ObjectScript コードを呼び出します。

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Visual Studio Code 用のエクステンション（拡張機能）には、その動作を構成するための多くの設定が用意されています。

設定可能な項目一覧は、こちらの VS Codeドキュメント でご紹介しています（英語のみ）。

今回は、これらの設定の中で「コンパイルフラグを変更したい場合」の例で、設定の変更方法をご案内します。
※コンパイルフラグの詳細については こちらの記事 をご覧ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

永続クラス定義では、データを格納するグローバル変数名を初回クラスコンパイル時に決定しています。
グローバル変数名は、コンパイル後に表示されるストレージ定義（Storage）で確認できます。

例）

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こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

私たちのシステムでは一部グローバルを利用しているものがあるのですが、
それをテーブル定義したものと同様にDbeaver等で参照できるようにしたいと考えております。

もともと定義していたグローバル(キーを二つ持つもの)に対して、対応するPersistentのクラスを作成し、
DataLocationをそのグローバルにすることで、Dbeaverからそのクラスの存在は見えるようになったのですが、
valueの値を参照することできず、困っています。
どなたか情報をお持ちでしたらご教示いただけないでしょうか…。

■グローバル
>zw ^Test
^Test(1,2)="A"
^Test(1,3)="B"
^Test(2,1)="C"
^Test(2,2)="D"

■永続クラス

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これは2023.1の開発者プレビュープログラムの第３弾となります。2023.1では多くのアップデートや機能強化が追加されており、カラムナーストレージの本番環境サポートや、Bulk FHIRの使用、MacOS 13 Venturaのサポートといった新機能が予定されています。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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記事
Yoichi Miyashita · 2023年3月3日 3m read
ジャーナル圧縮機能について

2022.1 及び 2021.2 から 新たにジャーナルファイルの自動圧縮機能がサポートされました。
この機能によって、わずかなCPUコストでジャーナルファイルが占有するDisk容量を大幅に削減する事が可能になります。
実際のお客様環境でジャーナル・ファイルの圧縮率85%という非常に高い効果が確認出来たケースもございます。
(圧縮効果はジャーナル・ファイルに記録される更新データの内容に依存します)
圧縮はミラージャーナル・ファイルに対しても行われます。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

^%GCMP ユーティリティにて２つのグローバルの内容を比較することができます。

例としてUSERとSAMPLESネームスペースにある、^testと^testを比較する場合は以下のようになります。
※以下の例では、2つのネームスペースに全く同じグローバルを700個作り、その中の一つの中身を変えて検出対象としています。

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Windowsクライアント環境に、スタンドアロンの IRIS ODBC ドライバをインストールする際、

　Error 1918. Error installing ODBC driver InterSystems
　IRIS ODBC.35, ODBC error 13: システム エラーコード
　126: 指定されたモジュールが見つかりません。

のエラーとなりインストールに失敗する場合の対処法をご案内します。

※インストール時に以下のようなエラーが出る場合です。


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こちらのエラーは、Windowsクライアント環境に必要なバージョンの Microsoft VC++ ランタイム ライブラリがインストールされていない場合に出力されます。

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開発者の皆さん、こんにちは。

AWSのEC2インスタンス（Ubuntu 20.04を選択）にIRISをインストールした環境を事前に用意した状態からの流れですが、AWS Lambda 関数からPyODBC経由でIRISに接続するまでの流れを試してみました。

以下の流れでご紹介します。

1. レイヤーを作成する

2. Lambda関数を作成する。

3. 1,2の流れをCloudformationで行う例

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開発者の皆さん、こんにちは！

前の記事では、開発者向け情報を集めた「Developer Hub」をご紹介しましたが、この記事では Developer Hub のチュートリアルの中から「機械学習」をテーマとしたチュートリアル：IntegratedML についてご紹介します

InterSystems IRISには、機械学習を行うために必要なプロセスのいくつかを自動化するAutoMLの機能が組み込まれていて、機能名として「IntegratedML」と呼んでいます。機能概要については、末尾のビデオをご参照さい。

チュートリアルを始めるための準備は不要で、 ボタンをクリックするだけでチュートリアルを開始できます。

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腎臓病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 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 Akshay Singh は、腎臓病の検出/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/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset

データセットについて

腎臓病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています（出典: https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset）

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