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。

技術文書ライティングコンテストという事で、私からはAWS環境を用いたCI/CDの仕組みについてご紹介します。

CI/CDとは「Continuous Integration（継続的インテグレーション）/ Continuous Delivery（継続的デリバリー）」の略称で、
詳細はネットをググると色々出てくると思いますが、私としてはリポジトリに格納されたものを自動で品質保証して、
問題なければ自動でデプロイしてくれる一連の仕組みだと理解しています。

という事で、その第一歩はIRISのソースコードをgitで管理することです。
pythonで作成したテストプログラムを用意しました。

中・上級トピックに進む前に、より一般的なポイントについてまとめておきたいと思います。 これはもちろん主観的な内容であるため、他の意見やさらに良い根拠をお持ちであれば、それについて喜んでお聞きします。

このリストは包括的ではありません。一部のトピックは今後の記事で対応するつもりなので、意図的にそうしています。

ヒント 1. 公式スタイルガイドに従う

Angular は、アプリケーションに使用可能なアーキテクチャを制限するという点で非常に厳格ですが、それでも独自の方法で行えることはたくさんあります。 開発者の想像力は無限ではありますが、そのために、あなたと、またはあなたを引き継いでプロジェクトに携わる人の作業が困難になってしまうことがあります。

Angular チームは、Angular アーキテクチャ自体とそのライブラリをうまく管理しているため、安定した対応可能なコードベースを作成する方法をよく理解しています。

したがって、公式スタイルガイドに従い、そのとおりに動作しない場合にのみ他の方法を取るようにすることをお勧めします。 こうすることで、新しいプロジェクトに参加する際や、他の人がプロジェクトに参加する際に、事がより簡単に進められるようになります。

PHP はその公開当初から、多くのライブラリや市場に出回っているほぼすべてのデータベースとの統合をサポートしていることでよく知られています（またそのことで批判を受けてもいます）。 にもかかわらず、何らかの不可解な理由により、グローバル変数については階層型データベースをサポートしませんでした。

グローバル変数は階層情報を格納するための構造です。 Key-Value型データベースにある程度似ていますが、キーを次のようにマルチレベルにできるという点で異なっています。

IRIS と Python でチャットボットを作成する

この記事では、InterSystems IRIS データベースを Python と統合して自然言語処理（NLP）の機械学習モデルを提供する方法を説明します。

Python を使用する理由

世界的に広く採用され使用されている Python には素晴らしいコミュニティがあり、様々なアプリケーションをデプロイするためのアクセラレータ/ライブラリが豊富に提供されています。 関心のある方は https://www.python.org/about/apps/ をご覧ください。

この連載記事では、InterSystemsの技術とGitLabを使用したソフトウェア開発に向けて実現可能な複数の手法を紹介し、議論したいと思います。 次のようなトピックについて説明します。

この連載記事では、InterSystemsの技術とGitLabを使用したソフトウェア開発に向けて実現可能な複数の手法を紹介し、議論したいと思います。 次のようなトピックについて説明します。

この連載記事では、InterSystemsの技術とGitLabを使用したソフトウェア開発に向けて実現可能な複数の手法を紹介し、議論したいと思います。 次のようなトピックについて説明します。