開発者の皆さん、こんにちは。

(2024/5/30:6月の日時、ウェビナー内容を更新しました)

InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Healthの新バージョン2024.1がリリースされました。

様々な機能の追加や実験的機能としての追加が行われましたが、その中から以下3種類の内容についてウェビナーを開催します!📣

✅4月23日(火)13時半~14時:IRIS 2024.1の管理用Webサーバ(PWS)廃止に備えて

YouTube公開しました👉https://youtu.be/bVwWZt1oNws?list=PLzSN_5VbNaxCeC_ibw2l-xneMCwCVf-Or

✅5月30日(木)13時半~14時:ベクトル検索機能のご紹介

オンデマンド配信申し込みは👉https://event.on24.com/wcc/r/4571564/A10293B27D767898A19C5B73188BF7DE

✅6月25日(火)13時半~14時:FHIR新機能のご紹介~2024.1~

お申し込みは👉https://event.on24.com/wcc/r/4597704/ADA161B6446E6BA01623C875CF596FD0

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[背景]

InterSystems IRIS 製品には、便利なツール ^SystemPerformance (Caché / Ensemble 時代は ^pButtons と呼ばれていました) があり、データベースのパフォーマンス情報を HTML 形式で出力してくれます。 IRIS for Windows で ^SystemPerformance を実行すると、 InterSystems 独自のパフォーマンスログ mgstat と Windows パフォーマンスログの両方を含んだ HTML が生成されます。

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Caché と InterSystems IRIS データベースの整合性は、システム障害から完全に保護されてはいますが、物理ストレージデバイスが保管しているデータは、デバイスの障害によって破損してしまいます。 そのため、多くのサイトでは、データベースの整合性チェックを定期的に実行するように選択しており、特に特定のバックアップが災害時に信頼できるかどうかを検証するためにバックアップが行われています。 システム管理者がストレージの破損を伴う災害に対応するために、整合性チェックも緊急に必要となる場合もあります。 整合性チェックはチェックされているグローバルの各ブロック(すでにバッファーにない場合)を、グローバル構造で指示された順序で読み取る必要があります。 これには膨大な時間がかかりますが、整合性チェックは、ストレージサブシステムが維持できる限り高速に読み取ることができます

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YASPEはYAPE(Yet Another pButtons Extractor)の後継機種です。YASPEは、メンテナンスと拡張を容易にするために、多くの内部変更を行い、一から書き直しました。

YASPEの機能は以下の通りです。

  • 「InterSystems Caché pButtons」 および 「InterSystems IRIS SystemPerformance」 ファイルを解析してグラフ化し、オペレーティング・システムおよび IRIS のメトリックを迅速にパフォーマンス解析します。
  • アドホックチャートを作成したり、「Pretty Performance」オプションでOperating SystemとIRISの指標を組み合わせたチャートを作成することで、より深く掘り下げることが可能です。
  • 「System Overview」 オプションを使用すると、システムの詳細や一般的な設定オプションについて SystemPerformance ファイルを検索する手間を省くことができます。

YASPEはPythonで書かれています。ソースコードはGitHubで公開されており、Dockerコンテナ用には以下で公開されています。


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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems IRIS Data Platform(以下IRISと表記)ではマルチモデルのサポートにより、データに対して様々なアクセス手法を使用することができます。

主だったアクセス手法としてダイレクトアクセスSQLアクセスオブジェクトアクセスがあります。

ダイレクトアクセス は、IRISのネイティブ構造であるグローバルと呼ばれるキーバリュー型のデータに直接アクセスする方法です。

SQLアクセス は、リレーショナルデータベースシステムにアクセスするための標準言語であるSQLを使用してデータにアクセスする方法です。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Question:

IRIS Data Platformは大量のトラフィック処理に耐えられますか?

Answer:

IRIS Data Platformは他のデータベースシステムに比較してデータの処理スピードおよび処理能力の面で優れています。

ESGという外部機関が実際に他社データベース製品とのベンチマークテストを実施した結果に関するレポートを公表しています。

またウルシステムズ社による検証結果も公開されています。

ご参考いただければ幸いです。

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この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

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これまでに何度もコードカバレッジとコードのパフォーマンス最適化について説明してきたため、ほとんどの方はすでにSYS.MONLBLユーティリティについてご存知かと思います。 コードを視覚的に見る方が通常は、純粋な数値を見るよりもはるかに直感的に理解できます。これが、このシリーズの記事の大きなポイントです。 今回は、Pythonとそのツールから少し離れて、^%SYS.MONLBLレポートからヒートマップを生成する方法を探りたいと思います。

簡単に言うと、ヒートマップは特定の値を色で表現してデータの要約を得ることに特化した視覚化ツールです。 このケースでは、データはコード行であり、コード行に掛けられた時間が色にマッピングされます。

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先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。

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はじめに

InterSystemsは最近、HL7バージョン2の相互運用性に焦点を当てた、IRIS for Health 2020.1のパフォーマンスとスケーラビリティのベンチマークを完了しました。 この記事では、さまざまなワークロードで観察されたスループットを説明し、IRIS for HealthをHL7v2メッセージングの相互運用性エンジンとして使用しているシステムの一般的な構成とサイジングのガイドラインを提供します。

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より産業向けのグローバルストレージスキーム

この連載の第1回では、リレーショナルデータベースにおけるEAV(Entity-Attribute-Value)モデルを取り上げ、テーブルにエンティティ、属性、および値を保存することのメリットとデメリットについて確認しました。 このアプローチには柔軟性という点でメリットがあるにもかかわらず、特にデータの論理構造と物理ストレージの基本的な不一致などによりさまざまな問題が引き起こされるという深刻なデメリットがあります。

こういった問題を解決するために、階層情報の保存向けに最適化されたグローバル変数を、EAVアプローチが通常処理するタスクに使用できるかどうかを確認することにしました。

パート1では、オンラインストア向けのカタログをテーブルを使って作成し、その後で1つのグローバル変数のみで作成しました。 それでは、複数のグローバル変数で同じ構造を実装してみることにしましょう。

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はじめに

この連載の最初の記事では、リレーショナルデータベースのEAV(Entity–Attribute–Value)モデルを見て、それがどのように使用されて、何に役立つのかを確認しましょう。 その上で、EAVモデルの概念とグローバル変数と比較します。

原則として検索する必要のある、フィールド数、または階層的にネストされたフィールドの数が不明なオブジェクトがある場合があります。

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まずはこの記事で手短にこの疑問に回答します。 この連載のパート2には、pButtonsから抽出されたパフォーマンスデータのグラフを含めました。 pButtonsの.htmlファイルからmgstatなどのメトリックを抽出してExcelで簡単にグラフ作成する方法として、カット&ペーストよりも素早く行える方法がないか、オフラインで尋ねられました。

参照: パート2: 収集したメトリックを確認する

pButtonsは、収集したデータをWRCに送信して確認しやすくするために、そのデータを1つのhtmlファイルにコンパイルするのですが、 特に24時間などの長い収集時間で実行されるpButtonsの場合は、mgstat、vmstatなどの時間ベースのデータをグラフィック表示にして確認できれば、トレンドやパターンが見やすくなります。

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記事
· 2021年8月30日 2m read
クエリをチューニングする方法

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品には、テーブルのコンテンツに関する統計を収集し、クエリの最適化に役立てる「テーブルチューニング機能」があります。

設定方法は、以下のドキュメントをご参照ください。

ターミナルでは次のコマンドを実行します。

Do $system.SQL.TuneTable("<テーブル名>",0,1)

また、以下の資料もご参照ください。

1) パフォーマンス調査の基礎知識として必要なグローバル構造の解説やSQLの動作の仕組みからクエリプランの見方の解説

インターシステムズ・シンポジア2011の資料

2) パフォーマンスチューニングの例(P13~)

インターシステムズ・シンポジア2012の資料

3) ビットマップ・インデックスの圧縮やオプティマイザ・ヒントなど、Caché SQLのパフォーマンスを最大限に引き出すための情報について

インターシステムズ・シンポジア2014の資料

4) パフォーマンスに困ったときにどこに着目し、どのツールで調べていくか、お客様から日々ご相談をいただくカスタマーサポートから、解決に向かうアプローチの「イロハ」をご紹介するビデオ

動画:Performance 101

5) 開発者コミュティのパフォーマンス関連情報(performanceタグ)

performanceタグ

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

以下のような情報収集ツールがあります。

1) 性能評価の為のツール

GLOSTAT グローバルアクセスのカウンター情報
mgstat グローバルアクセスのカウンター情報を連続してファイルに記録する
JOBEXAM 問題のあるプロセスをモニターする
SystemCheck または Buttons

内部情報の収集

使用方法詳細は以下の記事もご参照ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

<STORE> エラーは サーバ上のプロセスが使用しているプロセス個別メモリ容量が上限に達した場合に発生します。
このメモリはオブジェクトを開いたり、ローカル変数を使用することで消費されるものとなります。
このエラーは サーバ上のプロセスでメモリを大量に使用した場合に発生します。
Caché バージョン2012.2以降、プロセス個別のメモリ容量の最大値が大幅に拡張されました(約2TB)。

この変更により、ローカル変数の使用領域を大幅に増やすことができるようになったため 特別な状況が発生しない限り(プログラムのバグにより大量のローカル変数を作成し続ける等) エラーを回避できるようになりました。

但し、このためのメモリ領域は、プログラムが動作するハードウェアが提供する資源の一つですので物理的な制限は当然あります。
システム全体の資源管理を念頭に置き慎重な使用をお勧めします。

設定値詳細については以下ドキュメントをご参照ください。

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InterSystems および Intel は先日、InterSystems IRIS を「Cascade Late」としても知られる第 2 世代 Intel® Xeon® スケーラブルプロセッサおよび Intel® Optane™ DC パーシステントメモリ(DCPMM)と組み合わせて一連のベンチマークを実施しました。 さまざまなワークロード設定とサーバー構成で、Intel の最新のサーバーテクノロジーを使用した InterSystems IRIS のパフォーマンスとスケーラビリティ機能を実証するのがこのベンチマークの目的です。 このレポートには、さまざまなベンチマークの結果とともに、Intel DCPMM と InterSystems IRIS のユースケースが 3 つ示されています。

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目的

このツールは、データベース内からランダム読み出し入力/出力(IO)を生成するために使用されます。 このツールの目的は、目標IOPSを達成し、許容範囲内のディスク応答時間の維持を確保するために、可能な限り多くのジョブを駆動することです。 IOテストから収集された結果は、IOサブシステムに基づいて構成ごとに異なります。 これらのテストを実行する前に、対応するオペレーティングシステムとストレージレベルの監視が、今後の分析のためにIOパフォーマンスの測定データーを保存するように設定されていることを確認してください。

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記事
· 2021年7月6日 1m read
動画:Performance 101

*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

稼働後のシステムで、お客様から「パフォーマンスが思ったように出ない」と問い合わせを受けることが良くあります。漠然とした「遅い」状況をどのように解決すればいいのでしょう?

https://www.youtube.com/embed/ul3j2ljUE3Y
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パフォーマンスに困ったときにどこに着目し、どのツールで調べていくか、お客様から日々ご相談をいただくカスタマーサポートから、解決に向かうアプローチの「イロハ」をご紹介します。

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注記(2019年6月): 多くの変更がありました。最新の情報についてはこちらをご覧ください
注記(2018年9月): この記事が最初に投稿されて以来、多くの変更がありました。Dockerコンテナバージョンを使用することをお勧めします。コンテナとして実行するためのプロジェクトと説明は、以前と同じGitHubの公開場所に残っていますので、ダウンロードして実行し、必要に応じて変更してください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ローカル変数の容量は、プロセスに許可する最大メモリ割り当て容量によって制限されます。

この値は、システム構成パラメータの bbsiz で設定します(設定方法は記事の後半にあります)。

既定値は、1プロセスあたり、262,144 KB です。
※IRIS 2022.1 以降は、既定値が -1(最大値:制限なし) になりました。
※Caché/Ensemble 2012.1以前では 16,384 KB でした。

値は 256KB からスタートし、プロセスがより大きな領域を必要とする場合は、bbsiz で設定した値まで拡張します。
(バージョン2012.1以前では 128KB~49,536KB の範囲で設定できます。)

この値を超えるようなローカル変数の使用があると、 エラーが発生します。

現在のプロセスに残っている使用可能なメモリ量は、$STORAGE 変数で確認できます(バイト単位)。
詳細は以下ドキュメントページをご参照ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems Data Platformは、データベースキャッシュやルーチンキャッシュなどの共有メモリを、起動時に割り当てます。

バージョン2007.1以降をWindows上で動作させる際、Windows特有の共有メモリに関する問題が生じることが判明しています。

詳細については、以下の技術資料をご参照ください。

Windows上での共有メモリの割り当てについて

また、以下の記事もあわせてご覧ください。

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数年ほど前、Caché Foundationsの講座(現「Developing Using InterSystems Objects and SQL」)において、%UnitTestフレームワークの基礎を講義していたことがあります。 その時、ある受講者から、ユニットテストを実行している間に、パフォーマンス統計を収集できるかどうかを尋ねられました。 それから数週間後、この質問に答えるために、%UnitTestの例にコードを追加したのですが、 ようやく、このコミュニティでも共有することにしました。

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(1NF/2NF/3NF) からの引用

行と列で特定される位置には、それぞれアプリケーションドメインの値が 1 つだけあります (それ以外は何もない)。
その目的によって、同じ値がアトミックであったり、なかったりします。 例えば、「4286」という値は、
  • 「クレジットカードの PIN コード」を意味するのであれば、アトミックとなります (破損している場合や並び替えられている場合は、使用できません)。
  • 単に「連続する番号」であれば、非アトミックとなります (いくつかに分割されていたり、並び替えられていても、値は意味を成します)。

この記事では、文字列や日付、($LB 形式の) 単純なリスト、「list of <...>」、「array of <...>」といったフィールドの型を伴う SQL クエリのパフォーマンスを向上させる標準的な方法にして検証します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

データベースキャッシュおよびルーチンキャッシュをモニターし、最適値を調べる方法をご紹介します。

(1) データベースキャッシュ

現状の設定値で問題ないかは、^GLOSTAT ユーティリティ のCache Efficency値(キャッシュ効率)でモニターします。

Cache Efficiency 値は大きければ大きいほど良いですが、目安として100 以上であれば、設定サイズは問題ありません。

実行例)

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

システムのパフォーマンスが低下した場合、OSやインターシステムズ製品の様々なツールを使用して情報収集を行い
  ”通常時と比較して、どこがどの程度変わっているか”
を確認することで、問題のある箇所を特定できます。
(逆に、通常時の状況が不明な場合、パフォーマンス問題点の切り分けが非常に困難となる場合もあります。)

いざ という時に備え、通常時のパフォーマンスを確認することは、大変重要な情報となります。


収集情報詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。

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HealthShare の理想的な Apache HTTPD Web サーバー構成に関するお問い合わせをよくいただいています。 この記事では、真っ先に推奨される HealthShare 製品の Web サーバー構成について概要を説明します。

何よりもまず第一に、Apache HTTPD バージョン 2.4.x(64ビット)を使用することをお勧めします。 2.2.x のような旧バージョンも使用できますが、HealthShare のパフォーマンスとスケーラビリティを確保するにはバージョン 2.2 はお勧めできません。

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