前の記事では、マクロの潜在的なユースケースををレビューしました。そこで、マクロの使用方法についてより包括的な例を見てみることにしましょう。 この記事では、ロギングシステムを設計して構築します。

ロギングシステム

ロギングシステムは、アプリケーションの作業を監視するための便利なツールで、デバッグや監視にかける時間を大幅に節約してくれます。 これから構築するシステムは2つの部分で構成されます。

  • ストレージクラス(レコードをログ記録するためのクラス)
  • 新しいレコードをログに自動的に追加する一連のマクロ
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· 2021年10月7日 5m read
ローカル変数スコープの概要

これは、オンラインドキュメントのさまざまな場所に表示される主題に関する概要であり、主に注釈として表示され、専用の章として表示されることはありません。

むかしむかし、ある所に... おっと、おとぎ話ではありません。
Cachéの初めの頃(それからその前にも)、自分のコードを実行するためのパーティションを用意していたことがあるでしょう。 そのパーティションの一部は、すべてのローカル変数が%、A~Z、a~zでうまくソートされていた領域でした。

また、ローカルに保存する値や情報が何であれ、すべてはそこに保存されており、パーティションでどんなコードを実行する場合でも、可視状態であり、利用することができました。 完全なドキュメントと優良な規律をもって共同作業できている開発者チームであれば、問題はありません。
[残念ながら、これをおとぎ話にしてはいけません]。

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はじめに

Caché 2016.2のフィールドテストはかなり前から利用可能ですので、このバージョンで新しく追加されたドキュメントデータモデルという重要な機能に焦点を当てたいと思います。 このモデルは、オブジェクト、テーブル、および多次元配列など、データ処理をサポートするさまざまな方法として自然に追加されました。 プラットフォームがより柔軟になるため、さらに多くのユースケースに適したものになります。

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· 2021年9月28日 3m read
DSTIMEでデータを同期する

Cachéでのデータ同期については、オブジェクトとテーブルを同期させるさまざまな方法があります。
データベースレベルでは、シャドーイングまたはミラーリングを使用できます。

これは非常によく機能し、データの一部分だけを同期する必要がある場合には、
グローバルマッピングを使用してより小さなピースにデータを分割することができます。
または、クラス/テーブルレベルで双方向の同期が必要な場合には、オブジェクト同期機能を使用することができます。


これらすべての優れた機能には次のような制限があります。
Caché/IRISからCaché/IRISにしか機能しません。

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この記事は、視覚化ツールと時系列データの分析を説明する連載の最初の記事です。 当然ながら、Caché製品ファミリーから収集できるパフォーマンス関連のデータを見ることに焦点を当てますが、 説明の途中で、他の内容についても解説していきます。 まずは、Pythonとそのエコシステムで提供されているライブラリ/ツールを探りましょう。

この連載は、Murrayが投稿したCachéのパフォーマンスと監視に関する優れた連載(こちらから参照)、より具体的にはこちらの記事と密接に関係しています。

免責事項1: 確認しているデータの解釈について話すつもりですが、それを詳しく話すと実際の目標から外れてしまう可能性があります。 そのため、Murrayの連載を先に読んで、主題の基本的な理解を得ておくことを強くお勧めします。

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開発者の皆さん、こんにちは!

CSVまたはURLからCSVデータをプログラムでInterSystems IRISにインポートしなければならない場合があります。 そして、適切なデータ型でクラスが作成され、そのデータがインポートされることを期待するでしょう。

それを実現するcsvgenモジュールをOpen Exchangeに公開しました。

IRISにCSVファイルをインポートするだけであれば、次のようにすることができます。

USER>do ##class(community.csvgen).Generate("/usr/data/titanic.csv",,"Data.Titanic")

Class name: Data.Titanic
Header: PassengerId INTEGER,Survived INTEGER,Pclass INTEGER,Name VARCHAR(250),Sex VARCHAR(250),Age INTEGER,SibSp INTEGER,Parch INTEGER,Ticket VARCHAR(250),Fare MONEY,Cabin VARCHAR(250),Embarked VARCHAR(250)
Records imported: 891
USER>

または、GitHubのCOVID-19 Dataのように、インターネット上にCSVがある場合は、次のようにしてデータを取得できます。

USER>d ##class(community.csvgen).GenerateFromURL("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/05-29-2020.csv",",","Data.Covid19")

Class name: Data.Covid19
Header: FIPS INTEGER,Admin2 VARCHAR(250),Province_State VARCHAR(250),Country_Region VARCHAR(250),Last_Update DATE,Lat MONEY,Long_ DOUBLE,Confirmed INTEGER,Deaths INTEGER,Recovered INTEGER,Active INTEGER,Combined_Key VARCHAR(250),Incidence_Rate DOUBLE,Case-Fatality_Ratio DOUBLE
Records imported: 3522
USER>

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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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記事で使用されているすべてのソースコード: https://github.com/antonum/ha-iris-k8s

前の記事では、従来型のミラーリングではなく分散ストレージに基づいて、高可用性のあるk8sでIRISをセットアップする方法について説明しました。 その記事では例としてAzure AKSクラスタを使用しました。 この記事では引き続き、k8sで可用性の高い構成を詳しく見ていきますが、 今回は、Amazon EKS(AWSが管理するKubernetesサービス)に基づき、Kubernetes Snapshotに基づいてデータベースのバックアップと復元を行うためのオプションが含まれます。

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· 2021年8月31日 12m read
Webをデバッグする - パート2

最初の記事では、Caché Webアプリケーションのテストとデバッグを外部ツールを用いて行うことについて説明しました。 2回目となるこの記事では、Cachéツールの使用について説明します。

以下について説明します。

  • CSP GatewayとWebappの構成
  • CSP Gatewayのロギング
  • CSP Gatewayのトレース
  • ISCLOG
  • カスタムロギング
  • セッションイベント
  • デバイスへの出力
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· 2021年8月25日 7m read
Webをデバッグする

この記事では、Caché Webアプリケーション(主にREST)のテストとデバッグを外部ツールを用いて行うことについて説明します。 パート2では、Cachéツールの使用について説明します。

サーバー側のコードを作成したのでクライアントからテストしたい、またはすでにWebアプリケーションが存在するが機能していない― そういったときに使用できるのがデバッグです。 この記事では、最も使いやすいツール(ブラウザ)から最も包括的なツール(パケットアナライザー)までを説明しますが、まずは、最も一般的なエラーとその解決方法について少し説明します。

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ソリューションを Amazon Web Services エコシステム、サーバーレスアプリケーション、または boto3 を使用した Python スクリプトにスムーズに統合する方法を探している場合は、IRIS Python Native API を使用するのが最適です。 IRIS で何かを取得したり設定したりしてアプリケーションに素晴らしい機能を備える必要があるまで、本番の実装を大々的に構築する必要はありません。したがって、誰かにとって重要なものまたはあなた以外にはまったく重要でないもの(これも同じくらい重要なことです)を構築できるようにこの記事が役に立てればと思います。

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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。

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· 2021年8月16日 22m read
XSLT を使った docx の解析

Office ドキュメント(docx ドキュメント、xlsx 表計算、pptx プレゼンテーション)を処理するタスクは非常に複雑です。 この記事では、XSLT と ZIP のみを使用してドキュメントを解析、作成、および編集する方法を紹介します。

このトピックを記事にしたのは、 docx が最も一般的に使用されているドキュメント形式であり、この形式を生成して解析する機能は必ず役に立つからです。 「既製ライブラリ」によるソリューションでは、次の理由により面倒になる可能性があります。

  • ライブラリが存在しない
  • プロジェクトに別のブラックボックスは必要ない
  • ライブラリの制限: プラットフォーム、機能など
  • ライセンス
  • 処理速度

この記事では、基本ツールのみを使用して、docx ドキュメントを操作します。

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不在時に、セキュリティとプライバシーを維持しながら、コンピューターを相互に信頼させるにはどうすればよいでしょうか?

「ドライマルティーニを」と彼は言った。 「1 杯。 深いシャンパングラスで。」
「承知いたしました。」
「気が変わった。 ゴードンを 3、ヴォッカを 1、キナリレを半量。 キンキンに冷えるまでよくシェイクしてから、大きめの薄いレモンピールを 1 つ加えてくれ。 わかったかい?」
「お承りいたしました。」 バーテンダーはその考えが気に入ったようだった。
イアン・フレミング著『カジノ・ロワイヤル』(1953 年)より

OAuth は、ユーザーログイン情報を伴うサービスを「運用中」のデータベースから、物理的にも地理的にも分離する上で役立ちます。 このように分離すると、ID データの保護が強化され、必要であれば、諸国のデータ保護法の要件に準拠しやすくしてくれます。

OAuth を使用すると、ユーザーは、最小限の個人データをさまざまなサービスやアプリケーションに「公開」しながら、一度に複数のデバイスから安全に作業することができるようになります。 また、サービスのユーザーに関する「過剰な」データを操作しなくてよくなります(データはパーソナル化されていない形態で処理することができます)。

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皆さん、こんにちは。

インターシステムズ・パートナーディレクトリの登録手順を紹介したビデオを作成しました!

パートナーディレクトリの登録方法

https://www.youtube.com/embed/WaDUc5dSHhQ
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開発者の皆さん、こんにちは。

今回、インターシステムズ・パートナーディレクトリをオープンさせていただくことになりました!

このサイトではインターシステムズ製品で構築された商用のサービスソリューションを見つけることができます。

インターシステムズ・パートナーディレクトリとは?

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