新しい投稿

コミュニティの皆さん、こんにちは！

最近では、誰もが Github、GitLab、bitbucket などのリポジトリにプロジェクトのソースコードを保管していると思います。 InterSystems IRIS プロジェクトについても同様で、Open Exchange にチェックされています。

InterSystems Data Platform で特定のリポジトリの操作を開始または継続するたびに、何をしているでしょうか？

ローカルの InterSystems IRIS マシン、プロジェクト用の環境のセットアップ、ソースコードのインポートが必要です。

つまり、すべての開発者は以下を実行しています。

  1. リポジトリからコードをチェックアウトする。
  2. ローカル IRIS インストールをインストール/実行する。
  3. プロジェクト用の新しいネームスペース/データベースを作成する
  4. コードをこの新しいネームスペースにインポートする。
  5. すべての残りの環境をセットアップする。
  6. プロジェクトのコーディングを開始/継続する。

リポジトリを Docker 化すると、この手順は次の 3 つのステップに短縮できます。

  1. リポジトリからコードをチェックアウトする。
  2. docker-compose build を実行する。
  3. プロジェクトのコーディングを開始/継続する。

メリット: 実行に数分かかる上、頭が痛くなるようなステップ 3、4、5 を行わなくて済みます。

次の数ステップで、（ほぼ）すべての InterSystems リポジトリを Dcoker 化できます。 では、やってみましょう！

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Intersystems IRISおよびIRIS for Health 2025.1より、Zen レポートのメンテナンスが終了することをお知らせします。 これは、2018年のInterSystems IRIS発表時に非推奨となり、その後、2020年のInterSystems Reportsの搭載により、代替のレポート機能を提供したためです。 時系列の概要は以下の通りです。

2018年3月 InterSystems IRIS 2018.1導入 Zen Reportsの非推奨を発表、既存アプリケーションの継続性を確保するため出荷を継続

2020年4月 InterSystems IRIS 2020.1発表 InterSystems IRISおよびIRIS for Healthのユーザライセンス、Advanced ServerライセンスにIntersystems Reportsを組み入れる。

2023年5月 Zen レポートのメンテナンス終了のお知らせ

2024年の2H Zen レポートがipmモジュールとして利用可能

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Web スクレイピングとは:

簡単に言えば、Web スクレイピング、Web ハーベスティング、または Web データ抽出とは、Web サイトから大量のデータ（非構造化）を収集する自動プロセスです。 ユーザーは特定のサイトのすべてのデータまたは要件に従う特定のデータを抽出できます。 収集されたデータは、さらに分析するために、構造化された形式で保存することができます。

Web スクレイピングとは? — James Le

Web スクレイピングの手順:

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請求、支払いや領収、アイテムの配送や在庫を処理するアプリケーションでは、バーコードや QR コードの使用が必要となるのが一般的です。 単純なバーコードよりも多くの情報を格納できる QR コードは、さらに幅広いシナリオで使用されています。 したがって、バーコードと QR コードを生成する機能、またはそれらに格納されたデータを画像または PDF から読み取る機能が重要となります。 この記事では、Python と無料のライブラリを使用してこれを行う方法を説明します。

Pyzbar ライブラリ

pyzbar ライブラリは、zbar ライブラリを使って、Python 2 と 3 から 1 次元バーコードと QR コードを読み取ります。 以下の特徴が備わっています。

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はじめに

データ分析は、急速に展開するこの時代において、ビジネス上の意思決定を行う上で欠かせない側面です。 組織はデータ分析に大きく依存して、十分な情報に基づく意思決定と競合優位の維持を行っています。 この記事では、Pandas と InterSystems Embedded Python を使ってデータ分析を実行する方法について説明します。 Pandas の基本、InterSystems Embedded Python を使用するメリット、および両方を組み合わせて有効なデータ分析を実行する方法について説明します。

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InterSystems 2022.2 では、IRIS SQL テーブルを永続化する新しいオプションとして、分析クエリを桁違いに向上させられるカラムナーストレージを導入しました。 2022.2 と 2022.3 ではこの機能は実験的としてマークされていますが、次の 2023.1 リリースでは、完全にサポートされた本番機能に「卒業」する予定です。

製品ドキュメントとこの紹介動画では、IRIS では現在でもデフォルトであり、全顧客ベースで使用されている行ストレージと、このカラムナーストレージの違いがすでに説明されており、ユースケースに適切なストレージレイアウトの選択方法に関する大まかなガイダンスが提供されています。 この記事では、このテーマについて詳しく説明し、業界で実践されているモデリング原則、内部テスト、および早期アクセスプログラム参加者からのフィードバックに基づく推奨事項をいくつか紹介します。

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開発者のみなさん、こんにちは。

vscode上で動作するObjectScriptエクステンションがリリースされ、vscodeを開発環境として使用できるようになり、GitHubリポジトリと連携できるようになりました。その一方で、使い慣れたIRISやCacheのスタジオからGitHubを扱いたいという要望は根強くあり、GitHubと連携するツールがOpen Exchange上にいくつか公開されています。

そこで、Open exchangeに収録されているツールの中で新しい「git for shared development environment」を使い、環境を作成してみましたので、その手順をお伝えします。

ご利用される際のご参考になれば幸いです。

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本番環境でのopenhl pythonモジュールの使用に関する作業の説明の続きです。

Embedded Pythonを搭載しているirisは、まだ最終リリースがされていません（原文投稿当時）が、現時点で本番で使用する必要があります。 そこで、リクエストをxlsxファイルにエクスポートするサービスは別サーバーにバックアップし、クエリ結果は別データベースのグローバルに保存することにしました。

このデータベースは、ネットワーク化され、サービスサーバーはローカル、本番サーバーはリモートとしています。本番サーバー、サービスサーバ間のコミュニケーションは、REST サービスを使って実装しています。

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Global Summit 2022 または 2022.2 ローンチウェビナーの内容からよく覚えていると思いますが、InterSystems IRIS の分析ソリューションに組み込むための目覚ましい新機能をリリースしようとしています。 分析クエリを桁違いに高速化する、代替の SQL テーブルデータ格納手法であるカラムナー(列指向)ストレージです。 もともと 2022.2 の実験的機能としてリリースされましたが、最新の 2022.3 開発者プレビューには多数の更新が含まれているため、別途ここで簡単に説明したいと思います。

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インターシステムズは、InterSystems IRIS Data Platform、InterSystems IRIS for Health、HealthShare Health Connect、InterSystems IRIS Studio の 2023.1 リリースを一般提供開始（GA）したことを発表しました。

2023.1 は、拡張メンテナンス（EM）リリースです。2023.1では、多くのアップデートと機能拡張が追加されました。

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インターシステムズは、InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Health、HealthShare Health Connect 2022.1.3 のメンテナンスリリースを公開しましたのでお知らせします。このリリースでは、これまでの2022.1.xリリースに対して厳選された機能とバグフィックスが提供されます。

変更点についての追加情報は、これらのページでご覧いただけます

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InterSystems公式
· 2023年4月18日
IAM 3.2 リリースのお知らせ

InterSystems API Manager (IAM) バージョン 3.2.1 が公開されました。 IAM 3.2.1では、バグフィックスや細かな改良に加え、IRISのお客様にとって興味深い新しいプラグインが追加されています。

  • OAS バリデーション (oas-validation)
    • OpenAPI 3.0やSwagger API仕様を元にした HTTPリクエストや応答を検証します。
  • SAML (saml)
    • サービスプロバイダー (Kong Gateway)、IDプロバイダー(IdP)間のSAML v2.0 認証を提供します。
  • XML 脅威保護 (xml-threat-protection)
    • このプラグインは、XMLペイロードの構造をチェックすることで、XML攻撃のリスクを低減することができます。これにより、最大複雑度（ツリーの深さ）や要素、属性の最大サイズが検証されます。
  • AppDynamics (app-dynamics)
    • Kong GatewayをAppDynamics APM Platformと統合
  • JWE Decrypt (jwe-decrypt)
    • リクエストに含まれるインバウンドトークン（JWE）の復号化

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テクノロジー分野で 19 年間働いてきた中、様々な分野でいくつかのプロジェクトに参加することができましたが、健康分野は私が一番惹かれている分野の 1 つです。

健康に焦点があてられたものを作成するチャンスを得るたびに、FHIR プロトコルを使用することにワクワクしています。

とは言え、テック系の 3 人の IT 男子で構成されるチームでは、本当に利用価値のあるものを作り出すのは困難であるため、女性の健康のように重要なトピックにおいては、この主題を非常によく理解している人をチームに招きました。

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腎臓病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム（特に AI）を支援すべく、科学者である Akshay Singh は、腎臓病の検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています。https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset

データセットについて

腎臓病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています（出典: https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset）

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