#InterSystems IRIS

開発者の皆さん、こんにちは🌂 今年は早い梅雨入りでした ☔

さて、新しい✨ 実行／開発環境テンプレートを作成しました。 Docker 🐳、docker-compose 、git がインストールされていれば、すぐにお試しいただけます。ぜひご利用ください！

今回は、ご存知の方が多いと思われる（？）某アニメの登場人物を使った人物相関図をテーマに【キーバリュー形式で IRIS に登録してグラフ構造で表示してみた】を体験できるテンプレートです（テンプレートは、Python／Node.js／Java からお試しいただける環境をご用意しています）。

ソリューションを Amazon Web Services エコシステム、サーバーレスアプリケーション、または boto3 を使用した Python スクリプトにスムーズに統合する方法を探している場合は、IRIS Python Native API を使用するのが最適です。 IRIS で何かを取得したり設定したりしてアプリケーションに素晴らしい機能を備える必要があるまで、本番の実装を大々的に構築する必要はありません。したがって、誰かにとって重要なものまたはあなた以外にはまったく重要でないもの（これも同じくらい重要なことです）を構築できるようにこの記事が役に立てればと思います。

対象バージョン
InterSystems IRIS および IRIS for Health: 2019.1.0 以降

対象プラットフォーム すべて

InterSystemsは、間違ったクエリ結果が返る問題を修正しました。この問題は上記の InterSystems 製品のバージョンで発生する可能性があります。

問題の詳細
以下のすべての条件をみたした場合、クエリ結果が不正確な可能性があります。

前の記事では、マクロの潜在的なユースケースををレビューしました。そこで、マクロの使用方法についてより包括的な例を見てみることにしましょう。 この記事では、ロギングシステムを設計して構築します。

ロギングシステム

ロギングシステムは、アプリケーションの作業を監視するための便利なツールで、デバッグや監視にかける時間を大幅に節約してくれます。 これから構築するシステムは2つの部分で構成されます。

• ストレージクラス（レコードをログ記録するためのクラス）
• 新しいレコードをログに自動的に追加する一連のマクロ

現在、Django（python）でWebアプリケーションを作成するための調査をしています。

DjangoからIRISのデータベースにODBCでアクセスできるのか、についてご教授頂けないでしょうか。

宜しくお願い致します。

この度、インターシステムズはSystem Alerting & Monitoring (SAM) バージョン 1.1 をリリースしました。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

デフォルトではテーブルのカラムの順番はシステムが自動的に決定します。

順番を変更するにはクラス定義を行う際にプロパティ・キーワード SqlColumnNumber でプロパティ毎に明示的に順番を設定してください。

例：

ドキュメントは以下をご参照ください。

開発者の皆さん、こんにちは！

サステナブルなソリューションの構築をテーマとした Interoperability プログラミングコンテストの投票が開始されました！

🔥 ベストアプリケーションはこれだ！ 🔥 と思う作品にぜひ投票お願いします！

投票方法は以下ご参照ください。

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 SP4 や Oracle 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。

開発者の皆さん、こんにちは。

前の記事では「機械学習を試せるチュートリアル：IntegratedML」で試せる内容をご紹介しましたが、この記事では Interoperability（相互運用性）チュートリアル の内容を少しご紹介します。

Interoperability（相互運用性）チュートリアルでは、Redditに新しく投稿された記事＝（https://www.reddit.com/new/）を一定間隔で取得し、全投稿の中から「猫（cat）」🐈について記載されている情報のみを抽出し、対象記事をファイル出力する流れをご体験いただけます。

cAdvisor（Container Advisor）は、実行中のコンテナのリソースの使用率とパフォーマンスデータを分析して公開します。 cAdvisor は初期設定のままで Prometheus メトリクスを公開します。

https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/

Prometheus は SAM に統合されています。 このため、cAdvisor メトリクスと利用して Prometheus と Grafana で公開することが可能です。

cAdvisor はポート 8080 でリッスンしますが、これは Nginx のポートと競合するため、それに対応するように Nginx ポートを変更することができます。

構成手順:

1. nginx ポートを変更します。

nghix.conf を変更します。

InterSystems IRIS Cloud SQL は、何千ものエンタープライズのお客様に利用いただいている InterSystems IRIS の優れたリレーショナルデータベース機能を実感いただける、幅広いアプリケーション開発者やデータ専門家のみなさまのためのフルマネージドサービスです。また InterSystems IRIS Cloud IntegratedML は、この DBaaS (Database-as-a-Service) のオプションであり、SQL ネイティブを通じて強力な自動機械学習機能を簡単にご利用いただけるサービスを提供します。シンプルな一連の SQL コマンドは簡単にアプリケーションコードに組み込むことができるため、データに近いところで動作する ML モデルにより、お客様のアプリケーションを拡張することができます。

本日は、これら2製品に関する 開発者アクセスプログラム を発表いたします。アプリケーション開発者は本サービスにみなさまご自身で登録いただくことで、デプロイメントの作成、構成可能なアプリケーションのビルド、そして本サービスによってプロビジョン、構成、システム管理が実行されるスマートデータべースを体験いただけます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

新しいインデックスを定義した後、インデックスの再構築が完了する前にクエリを実行するとデータが存在しているにもかかわらず「検索結果0件」や検索結果数が徐々に増えるような状況が発生します。

インデックスを永続クラス定義（またはテーブル定義）に追加しコンパイルすることで今まで使用していたクエリ実行経路が削除され、再度同じクエリを実行するタイミングで新しいインデックス定義を含めた実行経路が作成されるためです。（この時にインデックス再構築が完了していないとインデックスデータが存在しない、または不完全であるため0件や徐々に検索結果数が増えるような状況を起こします。）

これを起こさなために、新しいインデックスの再構築が終了するまでクエリオプティマイザにインデックスを使用させないように指定する方法が用意されています。

※インデックスの再構築が完了したら、必ず指定を元に戻してください。

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。