前回の記事では、データの変更を簡単に記録できる方法をお見せしました。 今回は、監査ログが記録されるデータ構造と監査データを記録する「Audit Abstract クラス」を変更しました。

また、データ構造は親構造と子構造に変更し、それぞれに「トランザクション」とそのトランザクションで「その値によって変更されたフィールド」を記録するテーブルが 2 つ設けられます。

新しいデータモデルをご覧ください。

「監査クラス」から変更したコードをご覧ください。

コミュニティの皆さん、こんにちは！

Open Exchange にアプリケーションが掲載されるたびに、グローバルマスターズのポイントを獲得できるのはご存知でしたでしょうか。 つい最近、ZPM アプリケーションに対するボーナスポイントを導入いたしました。 これで各 ZPM アプリケーションにつき 400 ポイントをゲットできるようになりました！ ポイントは自動的に調整されます。
ポイントと利用可能なリワードについては、グローバルマスターズでご確認ください。今すぐアクセスしましょう！

皆さん、こんにちは

前回のつづきとしてESP8266からMQTTブローカーに接続し、データを送信する部分の内容ついて説明したいと思います。

今回は温度湿度センサーのDHT11と気圧センサーのBME180を使って気温、湿度、気圧を計測し、1分に1回、MQTTブローカーに送信しています。

ハードウェア

回路図は以下のようにDHT11のDATAピンはGPIO、BMP180のSDA,SCLピンはそれぞれGPIO2,GPIO5に接続しました。
電源は紆余曲折の末、単純にmicro USBから供給し、NodeMCUのボードから出力されている3.3Vをそれぞれのセンサーで使用しています。

InterSystems は自社が提供する InterSystems IRIS の Dockerイメージについて、Linux 環境での使用のみをサポートしています。 Docker for Windows は Linux プラットフォームのようにコンテナをネイティブプロセスとして実行するのではなく、Windows の仮想化機能である Hyper-V で実行される Linux VM を作成してコンテナをホストします。 このような追加レイヤーによって複雑度が増しているため、InterSystems は現時点で Docker for Windows をサポートすることができません。

新しい動的 SQL クラス（%SQL.Statement および %StatementResult）のパフォーマンスは %ResultSet より優れてはいますが、%ResultSet の使用方法をせっかく学習したので、しばらくの間新しい方を使用せずにいましたが、 やっとチートシートを作ったので、新しいコードを書いたり古いコードを書き直す際に役立てています。 皆さんのお役に立てればいいなと思っています。

次に示すのは、私のチートシートの詳細版です。

$LIST のフォーマットと%DynamicArray、%DynamicObject クラス

IRIS には、様々なデータ値を含むシーケンスを作成する方法がいくつかあります (以前は Cache にもありました)。 長年に渡り使用されているデータシーケンスの 1 つに $LIST の文字列があります。 より最近のデータシーケンスには %DynamicArray クラスと %DynamicObject クラスがあり、両者ともに JSON の文字列表現に対応する IRIS サポートの一部となっています。 これら 2 つのシーケンスにはそれぞれ非常に異なるトレードオフがあります。

$LIST の文字列形式

$LIST 形式は、かつてメモリアドレスのスペースが小さいだけでなく、ディスクドライブも小さく、読み取り速度が遅かった時代に考案されました。 $LIST の形式は、複数の異なるデータ型で構成されるシーケンスをバイト数を可能な限り抑えながら 8 ビットの一般的な文字列にパッキングするためにデザインされました。

$LIST のシーケンスは、ObjectScript の $LISTBUILD 関数を使って作成します。

コミュニティの皆さん、こんにちは！

この記事では、開発者コミュニティと InterSystems Global Mastersアドボケート・ハブのレベルに関する情報を掲載しています。

お知らせ：現在、これらのバッジの多くは変更中です。この表も近日中に更新される予定です。

すべての Global Masters メンバー（アドボケイト）は、開発者コミュニティへの貢献と Global Masters での活動に応じてさまざまなレベルのアドボカシーを達成できます。

新しいレベルに移行するたびに、新しいタイプのチャレンジ/タスクと新しいタイプの報酬が開始されます。

レベルアップするには、次のレベルからいくつかのバッジを獲得する必要があります。 バッジは Global Master でさまざまなチャレンジを完了すると獲得できます。

現在は 6 つのレベルがあります。

1. インサイダー
2. アドボケイト
3. スペシャリスト
4. エキスパート
5. アンバサダー
6. VIP

➡ バッジの上にマウスカーソルを移動すると、獲得方法を確認できます。

今回は、InterSystems IRIS に特有のことではなく、職場で Windows 10 Pro または Enterprise を搭載した PC またはノートパソコンがサーバーとして使用されている環境で Docker を使用する場合に重要と思われる点について触れたいと思います。

ご存知かと思いますが、コンテナテクノロジーは基本的に Linux の世界で生まれ、最近では Linux のホストで使用されており、その最大のポテンシャルを伺わせています。 Windows を普段から使用するユーザーの間では、Microsoft と Docker 両社によるここ数年の重大な試みにより、Windows のシステムで Linux イメージを基にコンテナを実行することがとても簡単になったと理解されています。しかし、生産システムでの使用がサポートされておらず、それが大きな問題となっています。特に、Windows と Linux のファイルシステムに大きな違いがあるため、安心してホストシステム内でコンテナの外に持続データを保管するということができないのです。 ついには、コンテナを実行するために、Docker for Windows 自体で Linux の小さな仮想マシン (MobiLinux) が使用されるようになり、Windows ユーザーに対しては透過的に実行されます。また、先ほど述べたように、データベースの存続がコンテナよりも短くて構わないのであれば、パーフェクトに動作します。

では、何が言いたいかというと、問題を回避して処理を単純化するには、完全な Linux システムが必要になるが、Windows ベースのサーバーを使用していると、仮想マシンを使用する以外に方法がない場合が多い、ということです。 少なくとも、Windows の WSL2 がリリースされるまでの話ですが、それはまた別の機会に触れたいと思います。もちろん、十分堅牢に動作するまでは時間がかかるでしょう。

この記事では、必要に応じて、Windows サーバーの Ubuntu システムで Docker コンテナを使用できる環境をインストールする方法について分かりやすく説明します。 それでは、始めましょう。

インスタンスのデータに基づくビジネスインテリジェンスを実装しようと計画中です。 DeepSee を使うには、データベースと環境をどのようにセットアップするのがベストですか？