記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月29日 3m read Apache Zeppelin + IRIS のクイックスタート Apache Zeppelin は以下を行えるようにする多目的ノートブックです。 データの取り込み データ検出 データ分析 データの可視化とコラボレーション Apache Zeppelin インタープリターの概念に基づき、あらゆる言語/データ処理バックエンドを Zeppelin にプラグインすることができます。 現在、Apache Zeppelin は、Apache Spark、Apache Flink、Python、R、JDBC、Markcown、およびシェルなど、多くのインタープリターに対応しています。 データの洞察を得るための安全な環境を得られます。 Zeppelin のハイライト機能は、JDBC と Spark IRIS のネイティブコネクタを使用して利用することができます。 これは、あなたを軌道に乗せるためのクイックスタートガイドです。 #InterSystems IRIS 0 0 0 86
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月24日 4m read Web アプリケーションからのコードによる OAuth2 と基本認証、承認、および監査 この記事では、CSP Web アプリケーションを使用して、コードで認証、承認、および監査を行う方法と、Web アプリケーションを有効化/無効化および認証/認証解除する方法について説明します。 オンラインデモは、クラウド(https://dappsecurity.demo.community.intersystems.com/csp/user/index.csp)にあります(SuperUser | SYS)。 先に進む前に、動画をご覧になることをお勧めします(https://www.youtube.com/watch?v=qFRa3njqDcA)。 アプリケーションのレイアウト #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 200
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月21日 2m read GitHub の VSCode-ObjectScript 少し前に GitHub が導入されてから、そこにホストされているあらゆるリポジトリの VSCode をブラウザで非常に素早く実行できるようになりました。 リポジトリで . キーかプルリクエストを押すか、URL で .com を .dev に置き換えることで、ブラウザ内で VSCode 環境に直接移動することができます。 この VSCode はデスクトップバージョンのライトバージョンではありますが、完全にブラウザ内で動作します。 このため、このような動作を可能にする拡張機能には制限があります。 そこで、VSCode-ObjectScript 拡張機能の新しい 1.2.1 バージョンをご紹介します。ブラウザモードでの実行がサポートされています。 #開発環境 #InterSystems IRIS #VSCode 0 0 0 130
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月17日 4m read IRIS Web アプリケーションからの GitHub アカウントによる OAuth2 認証 この記事では、以下のオンラインデモを通じ、GitHub アカウントを使用した OAuth2 認証の基本を説明します。 https://dappsecurity.demo.community.intersystems.com/csp/user/index.csp(SuperUser | SYS) #GitHub #OAuth2 #認証 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 201
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月15日 13m read InterSystems IRIS で Python を使って IMAPクライアントを実装する これまでの記事では、メールサーバーのメールボックスからのメッセージを処理する IMAP プロトコルの基本的な使用方法を学習しました。 とても興味深いものではありましたが、他の人が作成してすぐに利用できるようにライブラリに提供されている実装を利用することも可能です。 IRIS データプラットフォームの改善の 1 つに、同じ IRIS プロセスで ObjectScript に並行して Python コードを記述できる機能があります。 この新機能は、組み込み Python と呼ばれます。 組み込み Python を使用すると、ObjectScript コードに巨大な Python エコシステムのライブラリの力を取り込むことができます。 #Embedded Python #Python #相互運用性 #InterSystems IRIS 2 0 0 295
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月10日 4m read ストレージ定義の変更による危険性 背景 先日、ObjectScript の永続(Persistent)クラスのプロパティを編集していたところ、ストレージ定義が最後の変更を反映するように更新されていないことに気づきました。 この場合、クラス定義に不要となったプロパティを削除した上で保存し、再コンパイルしましたが、それでもストレージ定義に残ったままになっていました。 それでも焦ることはありませんでした。 ストレージ定義がコンパイル時に自動生成されるのであれば、それを削除して、クラスを再コンパイルすればよいからです。 もちろん、この後、削除されたプロパティはストレージ定義に表示されなくなりました。 問題解決... ですよね? (ブブー、間違いです) 後になって、このアプローチはクラスにデータが保存されていないときに機能することがわかりました。 ただし、既存のデータがあるのであれば、重大なデータ参照の問題が発生する可能性があります。 そもそもストレージ定義とは? #ObjectScript #オブジェクトデータモデル #Caché 0 0 0 78
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月8日 8m read Caché ObjectScriptによるExcelドキュメントの生成 InterSystemsを使用してExcelファイルを生成する方法はたくさんあります。ZENレポートやIRISレポート(Logiレポートまたは正式にはJReportsと呼ばれるレポート)のほか、サードパーティのJavaライブラリを使用するなど、可能性はほぼ無限です。 しかし、Caché ObjectScriptだけで単純なスプレッドシートを作成したい場合はどうでしょうか。 (サードパーティアプリケーションを使用せずに、です) 私の場合、大量の生データを含むレポート(金融関係の人たちが好むレポート)を生成する必要がありますが、私のZEN/IRISでは対応できません。私が呼ぶところの「ゼロバイトファイル」が生成され、基本的にJavaのメモリ不足となり、レポーティングサーバーに大きな負荷を生じてしまいます。 これは、Office Open XML(OOXML)を使って実現できます。 Office Open XML形式は、多数のXMLファイルで構成されるZIPパケージです。 つまり基本的には、これらのXMLファイルを生成してZIP圧縮し、.xslxに名前を変更すればよいのです。 それくらい単純です。 #ObjectScript #Caché #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health 0 0 0 324
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月2日 5m read 2021.2 SQL 機能スポットライト - 高度なテーブル統計 これは、IRIS でリレーショナルデータをクエリするアナリストとアプリケーションに、さらに優れた適応性とパフォーマンスによるエクスペリエンスを提供する IRIS SQL のイノベーションをトピックとした短い連載の 3 つ目の記事です。 2021.2 では連載の最後の記事になるかもしれませんが、この分野ではさらにいくつかの機能強化が行われています。 この記事では、このリリースで収集し始めたヒストグラムという追加のテーブル統計について、もう少し詳しく説明します。 #SQL #リレーショナルテーブル #InterSystems IRIS 0 0 0 61
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年3月1日 5m read 2021.2 SQL 機能スポットライト - スマートサンプリング & テーブル統計の自動化 これは、適応性とパフォーマンスに優れた SQL エクスペリエンスを提供する 2021.2 SQL 強化機能に関する連載第 2 回目の記事です。 この記事では、前の記事で説明したランタイムプランの選択機能の主要な入力であるテーブル統計の収集におけるイノベーションに焦点を当てます。 #SQL #リレーショナルテーブル #InterSystems IRIS 0 0 1 129
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年2月24日 5m read 2021.2 SQL 機能スポットライト - ランタイムプランの選択 InterSystems IRIS Data Platform の 2021.2 リリースには、ミッションクリティカルなアプリケーションを高速で柔軟性に優れ、セキュアに開発するための刺激的な新機能が多数含まれています。 Embedded Python は間違いなく脚光を浴びています(正当な理由で!)が、SQL の分野でも、テーブルデータに関する詳細な統計情報を収集し、それを最適なクエリプランに提供する、より適応性の高いエンジンに向けて大きな一歩を踏み出しました。 この短い連載記事では、2021.2 で新しく追加された 3 つの要素について詳しく説明し、ランタイムプランの選択(RTPC)を手始めに、この目標に向かって進みます。 これらについて適切な順序で話していくのは困難です(この記事を書く上で、私がどれだけ順序を入れ替えたか想像できないほどです!) というのも、これらが相互に非常にうまく機能するためです。 そのため、ご自由に順序を変えてお読みください。 #SQL #リレーショナルテーブル #InterSystems IRIS 0 0 1 129
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年2月22日 14m read InterSystems IRIS で IMAP クライアントを実装する - パート II 最初のパートでは、IMAP プロトコルコマンドについて簡単に説明しました。このパートでは、IRIS を使用してこれらのコマンドを実装し、独自の IMAP クライアントを作成してみましょう! #InterSystems IRIS 0 0 0 85
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年2月16日 8m read InterSystems IRIS で IMAP クライアントを実装する - パート I この記事では、InterSystems IRIS プラットフォームを使用して基本的な IMAP クライアントを記述する方法を説明します。 はじめに IMAP の概要を確認してから、本題の IMAP コマンドとクライアント実装について説明します。 最後に、IRIS 相互運用性アプリケーションでこの IMAP クライアントを簡単に使用します。 #InterSystems IRIS 0 0 0 301
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年2月14日 19m read 統合AIデモサービススタックにML/DLモデルをデプロイする キーワード: IRIS、IntegratedML、Flask、FastAPI、Tensorflow Serving、HAProxy、Docker、Covid-19 目的: 過去数か月に渡り、潜在的なICU入室を予測するための単純なCovid-19 X線画像分類器やCovid-19ラボ結果分類器など、ディープラーニングと機械学習の簡単なデモをいくつか見てきました。 また、ICU分類器のIntegratedMLデモ実装についても見てきました。 「データサイエンス」の旅路はまだ続いていますが、「データエンジニアリング」の観点から、AIサービスデプロイメントを試す時期が来たかもしれません。これまでに見てきたことすべてを、一式のサービスAPIにまとめることはできるでしょうか。 このようなサービススタックを最も単純なアプローチで達成するには、どういった一般的なツール、コンポーネント、およびインフラストラクチャを活用できるでしょうか。 対象範囲 対象: ジャンプスタートとして、docker-composeを使用して、次のDocker化されたコンポーネントをAWS Ubuntuサーバーにデプロイできます。 #AI #IntegratedML #コンテナ化 #機械学習 #継続的インテグレーション #継続的デリバリー #開発者コミュニティ公式 Open Exchange app 1 0 0 384
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年2月9日 2m read IRIS-NativeAPI-Nodejs-compact (jp) これは、前回の「DockerマイクロサーバーとしてのIRIS Native APIを使用するWebSocketクライアントJS」のフォローアップです。 すべてのピースが1つのDockerイメージにまとめられたため、インストールがはるかに簡単になりました。 作業が楽になります。 ただしもちろん、マイクロサービスの原則はわかりにくくなくなっています。 オールインワンのバンドルパッケージであるため、 コンパクトになっています。 #Docker #JavaScript #Microservices #Node.js #ObjectScript #コンテスト #コンテナ化 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 214
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年2月3日 12m read PandasデータフレームをIRISに保存する - 簡易メモ キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS 目的 PandasデータフレームはEDA(探索的データ分析)に一般的に使用されるツールです。 MLタスクは通常、データをもう少し理解することから始まります。 先週、私はKaggleにあるこちらのCovid19データセットを試していました。 基本的に、このデータは1925件の遭遇の行と231列で構成されており、タスクは、患者(1つ以上の遭遇レコードにリンク)がICUに入室するかどうかを予測するものです。 つまりこれは、いつものようにpandas.DataFrameを使用して、まず簡単にデータを確認する、通常の分類タスクです。 #JDBC #Python #機械学習 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 222
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年2月1日 5m read DockerマイクロサーバーとしてIRIS Native APIを使用したWebSocketクライアントJS これはIRIS 2020.2で動作するコーディングの例です 最新バージョンとは同期していません。 また、InterSystemsのサポートによるサービスはありません動作中のデモを確認できるデモビデオを以下で公開しています。https://youtu.be/dSV-0RJ5Olg 皆さんこんにちは 完全に新しいIRISイメージとたった4行のDockerコマンドを使って実行するイメージを使ってマイクロサービスのデモを行いましょう。 2020年6月1日 - rcc すべてのパーツを1つのコンテナイメージにまとめたコンパクトなオールインワンバージョンが公開されました。 詳細はこちら: IRIS-NativeAPI-Nodejs-compact 2020年5月24日 - rcc Dockerを使った簡易インストールを追加しました。コンテキストを参照 2020年5月25日 - rcc Linux & Windowsに最適な検証済みの強化スクリプトはこちら https://github.com/rcemper/WSockClientMicroSV/blob/master/READMEwindows.MD 2020年5月26日 - rcc このデモは、Caché用にすでに存在するNode.jsに基づくWebSocketクライアントを再設計したものです。 主に以下のような変更点があります。 新しいIRIS Native API for Node.jsの使用。特にグローバル配列を操作する場合 直接トリガーされたクライアントからサーバー設計への変更 マイクロサービス/マイクロサーバーの例として、結果を別のdockerイメージに配置 マイクロサービスの実行を制御するための単純なインターフェースをIRISに追加 #Docker #JavaScript #Microservices #Node.js #ObjectScript #グローバル #コンテスト #コンテナ化 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 222
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年1月27日 11m read Python用IRISネイティブAPI はじめに バージョン2019.2より、InterSystems IRISは、高性能データアクセス手法としてPython用のネイティブAPIを提供してきました。 ネイティブAPIを使用すると、ネイティブのIRISデータ構造と直接対話することができます。 #API #Python #InterSystems IRIS 0 0 0 321
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年1月25日 9m read IRISデータベースへのPython ODBC接続 - 2つ目の簡易メモ キーワード: PyODBC、unixODBC、IRIS、IntegratedML、Jupyterノートブック、Python 3 目的 数か月前、私は「IRISデータベースへのPython JDBC接続」という簡易メモを書きました。以来、PCの奥深くに埋められたスクラッチパッドよりも、その記事を頻繁に参照しています。 そこで今回は、もう一つの簡易メモで「IRISデータベースへのPython ODBC接続」を作成する方法を説明します。 ODBCとPyODCBをWindowsクライアントでセットアップするのは非常に簡単なようですが、Linux/Unix系サーバーでunixODBCとPyODBCクライアントをセットアップする際には毎回、どこかで躓いてしまいます。 バニラLinuxクライアントで、IRISをインストールせずに、リモートIRISサーバーに対してPyODBC/unixODBCの配管をうまく行うための単純で一貫したアプローチがあるのでしょうか。 #AI #分析 #機械学習 #InterSystems IRIS 0 0 0 890
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年1月18日 3m read データジャングルの視覚化 -- パート4: YapeをDockerイメージで実行する 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。 #Docker #Python #ツール #パフォーマンス #視覚化 #Caché 0 0 0 84
記事 Toshihiko Minamoto · 2022年1月11日 3m read データジャングルの視覚化 -- パート3: %SYS.MONLBLに基づくヒートマップの作成 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。 #ツール #パフォーマンス #視覚化 #Caché 1 0 0 101