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。

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。

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。

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

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。

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。

皆さん、こんにちは。私の最新のプロジェクトの1つをご紹介します。 Grafana用データソースプラグインです。これは、InterSystems IRISに直接接続して（将来的に）あらゆるデータを収集できるプラグインです。

あるお客様の問題から、この短い記事を書くことにしました。 お客様はEnsembleを使用して、多数のシステムを統合しています。一部のシステムではプレーンファイルのみが使用されています。

そのため、ターゲットファイルへの書き込みには、自然とFile Outbound Adapter を選択しました。 数年もの間すべてが順調に稼働していましたが、最近になって、ファイルに書き込まれるデータが数十メガバイトという大きなサイズに達するようになり問題が出てきました。オペレーションが完了するまでに約30分かかるようになり、プロセス内の後続の処理を待たせなければならないタイミングの問題が発生し始めたのです。当然、連携先のシステムはそれほど長く待つことを良しとしません。

お客様のコードは、以下の疑似コードのようなものでした。

キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle

前のパート1の続き... パート1では、Kaggleに掲載されているこのCovid-19データセットにおける従来型MLのアプローチを説明しました。

今回のパート2では、IRISのIntegratedMLを使用して、可能な限り単純な形態で同じデータとタスクを実行しましょう。IntegratedMLは、バックエンドAutoMLオプション用に洗練された優れたSQLインターフェースです。 同じ環境を使用します。