約 4 年のギャップを経て、私の CI/CD シリーズが帰ってきました！ 長年にわたり、InterSystems の数社のお客様と連携し、様々なユースケースに対応する CI/CD パイプラインを開発してきました。 この記事で紹介する情報が誰かのお役に立てられれば幸いです。

この連載記事では、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。

取り上げたいトピックは広範にありますが、今回は、コードを超えた内容についてお話ししましょう。構成とデータについてです。

問題

前回はコードの昇格について話しました。ある意味ステートレスで、常に、（おそらく）空のインスタンスから完全なコードベースへと進めます。 ただし、時にはデータまたは状態を提供することも必要です。 データには様々なタイプがあります。

• 構成: ユーザー、ウェブアプリ、LUT、カスタムスキーマ、タスク、ビジネスパートナーなど
• 設定: 環境固有の key-value ペア
• データ: 参照テーブルとアプリが機能するために提供しなければならない場合があるテーブル

これらすべてのデータタイプについて、およびソース管理にコミットしてからデプロイする方法について説明します。

Git を使用してIRIS でソリューションを構築することは、素晴らしいことです！ 単にローカルの git リポジトリにVSCodeを使用し、サーバーに変更をプッシュする... それは非常に簡単です。

でも、次の場合はどうでしょうか。

• 共有リモート開発環境で他の開発者と共同作業を行い、同じファイルの同時編集を回避したい場合
• BPL、DTL、ピボット、ダッシュボードなどにおいて管理ポータルに基づくエディターを使用しており、 作業に簡潔なソース管理を使用したい場合
• 一部の作業においては引き続き Studio を使用しているかたまに VSCode から Studio に戻っているか、チームがまだ VSCode を完全に採用しておらず、一部のチームメンバーが Studio の使用を希望している場合
• 同じネームスペースで同時に多数の独立したプロジェクト（InterSystems Package Manager を使って定義された複数のパッケージなど）に取り組んでおり、（多数の個別のプロジェクトではなく）1 つの isfs 編集ビューからすべてのプロジェクトの作業を行い、適切な git リポジトリで変更を自動的に追跡する場合

このような状況では、あまり簡単なオペレーションとは言えませんでし

Visual Studio Code（VSCode）は、市場で最も一般的なコードエディターです。 Microsoft によって制作され、無料 IDE として配布されています。 VSCode は ObjectScript などの多数のプログラミング言語をサポートしており、2018 年までは Atelier（Eclipse ベース）もサポートしていました。 InterSystems 製品開発の主なオプションの 1 つとして考えられていましたが、 2018 年、InterSystems 開発者コミュニティが VSCode のサポートを発表した際に、関連する InterSystems のプロユーザーらが実際にこのエディターを使用し始め、以来、特に新しいテクノロジー（Docker、Kubernetes、NodeJS、Angular、React、DevOps、GitLab など）を使用する開発者の間でその使用が続いています。 VSCode の一番の機能の中にはデバッグ機能が挙げられます。 そこで、この記事では、クラスコードや %CSP.REST コードなどの ObjectScript コードをデバッグする方法を詳しく紹介します。

デバッグとは？

デバッグとは、ObjectScript コードに含まれる「バグ」と呼ばれるエラーを検出して解決するプロセスを指します。

%UnitTest framework を使用してユニットテストを構築したことがある場合、またはこれから構築しようとお考えの場合は、InterSystems Testing Manager をご覧ください。

VS Code を離れることなく、ユニットテストの閲覧、実行またはデバッグ、過去の実行結果の表示が可能になりました。

InterSystems Testing Manager は、ObjectScript 拡張機能がサポートするソースコード場所のパラダイムに対応しています。 ユニットテストクラスは、VS Code のローカルファイルシステム（'client-side editing' パラダイム）またはサーバーネームスペース（'server-side editing'）のいずれかでマスターできます。 いずれの場合でも、実際のテストの実行は、サーバーネームスペースで発生します。

フィードバックをぜひお送りください。

前回の記事でSMART On FHIRプロジェクトのアーキテクチャを紹介したので、いよいよ本題に入り、必要となる全ての要素の設定を始めましょう。

まずはAuth0から始めます。

Auth0の設定

登録が完了したら、左側のメニューから最初のアプリケーションを作成します

この例では、Angular 16で開発されたアプリケーションなので、Single Page Web Applicationタイプとなります。このオプションを選択し、Createをクリックします。

次の画面では以下のフィールドを定義する必要があります。

• 許可されるコールバックURL：https://localhost
• 許可されるログアウトURL：https://localhost
• 許可されるWebオリジン：https://localhost
• クロスオリジン認証を許可する：チェック済
• 許可されたオリジン(CORS)：https://localhost

注意： URLはすべてHTTPSでなければなりません。これはOAuth2接続要件の1つです。

これはOAuth2接続の要件の1つです。これでAuth0が認証と認可プロセスの後にユーザーをリダイレクトするために必要なURLを設定しました。

コミュニティの皆さん
こんにちは!

ご存知かもしれませんが、Developer Community AIがリリースされて1ヶ月以上が経ちました🎉 興味を持たれた方は、ぜひ試してみてください😁 まだの方は、ぜひお試しください！いずれにせよ、まだベータ版であるため、私たちは皆さんがこのAIについてどのように考えているかを知りたいと思っています。

皆さんの時間と労力を大切にしているので、感想をシェアしてくれたメンバーに、抽選でキュートな賞品をプレゼントします。この懸賞に参加するには、以下のガイドラインに従ってください。

Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標（KPI）やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。
 
データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。
 

• データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

• Pandas による一般的なデータ分析タスクのソリューション:

Pandas には、単純なデータ集計から複雑な変換まで、日常的なデータ分析タスクを処理できる十分な汎用性が備わっています。

近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

なぜベクトルなのでしょうか？

• 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
• 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト（Word2Vec、BERT などの埋め込み経由）や画像（ディープラーニングモデル経由）などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
• クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

理由は他にも多数あります。

そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。

（この記事は 2021 年 2 月にレビューされたものです。現在でも Caché ベースのインストールに関連性があり、同様に IRIS ベースのインストールに適用されます。）

この記事では、停電やオペレーティングシステムのクラッシュが発生した場合にシステムをデータ損失または破損の危険にさらす可能性のある Windows の書き込みキャッシュ設定について説明しています。この設定は一部の Windows 構成においてデフォルトでオンになっています。

はじめに

先日、@Patrick Jamieson が開催した素晴らしいハンズオンに参加してきました。そこでは、SMART On FHIR が定義したプロトコルに従って Angular アプリケーションを IRIS FHIR サーバーとともに構成したセッションでした。非常に深い興味を得たため、独自に Andular アプリケーションを開発し、そこから学んだことを活用してコミュニティに共有することにしました。

SMART On FHIR

SMART On FHIR について Google ではどのように説明しているのか見てみましょう。

SMART On FHIR は電子健康記録（EHR）システムの情報にアプリケーションがアクセスできるようにするためのデータ規格です。 アプリケーション開発者は、その規格を採用した EHR システムに接続する単一のアプリケーションを作成できます。

SMART On FHIR では、以下の主な概念を処理します。

• OAuth2 または OpenID による代理認証と承認。
• 定義されたコンテキストにおける FHIR リソースの操作。
• HTTPS 通信。

プロジェクトのアーキテクチャ

この演習では、Docker と Auth0 サービスの両方で以下の要素を構成しました。

• フロントエンドとして機能する Angular で開発されたアプリケーション。

前回の記事では特定の HIS のデータベースに格納されたリソースを取得する方法を確認したので、今回は、HIS に、システムで受け取る FHIR リソースを起点とする新しいレコードを追加する方法を説明します。

FHIR の CRUD 操作

FHIR の主な機能の 1 つに、Rest API による CRUD 操作のサポートがあります。つまり、FHIR と連携するすべてのシステムには、GET、POST、PUT、および DELETE タイプの HTTP 呼び出しがサポートされていなければなりません。 この記事では、FHIR アダプターをインストールした際に自動的に構成されたエンドポイントへの POST 呼び出しを処理する方法を見てみましょう。

FHIR のリソースストレージ呼び出しに関する仕様を確認すると、呼び出しに使用する URL は、以下のフォーマットを使用している必要があります。

http(s)://server_url/{endpoint}/{Resource}

この記事の例では、セキュリティで保護された呼び出しは行わないため、以下のような URL になります。

http://localhost:52774/Adapter/r4/Patient

ここで行いたいのは新しい患者を記録することであるため、呼び出しの本文に患者のデータを含めた POST 呼び出しを行う必要があります。

HealthShare、HealthConnect、および InterSystems IRIS ユーザーが使用できる FHIR アダプターツールに関する連載記事を再開しましょう。

前回の記事では、ワークショップをセットアップした小さなアプリケーションを紹介し、FHIR アダプターをインストールした後に IRIS インスタンスにデプロイされたアーキテクチャを説明しました。 この記事では、最も一般的な CRUD（作成、読み取り、更新、削除）操作の 1 つである読み取り操作を実行する方法の例を確認します。ここではリソースの取得によって行います。

リソースとは？

FHIR のリソースはある種の臨床情報です。この情報は、患者（Patient）、臨床検査へのリクエスト（ServiceRequest）、または診断（Condition）などです。 各リソースはそれを構成するデータのタイプのほか、データの制約や他のリソースタイプとの関係を定義します。 リソースごとに、それが格納する情報の拡張が可能であるため、FHIR ポリシーの範囲外のニーズに 80% 対応できます（ユーザーの 80% が使用する要件に対応）。

この記事の例では、最も一般的なリソースである Patient を使用します。 その定義を確認しましょう。

さて、FHIR アダプターの使用例に戻り、この記事では、IRIS インスタンスでの構成方法とインストールの結果を確認したいと思います。

プロジェクトの構成手順は公式ドキュメントで指示されているものと同じなので、直接こちらで確認できます。 では作業に移りましょう！

インストール

この記事に関連するプロジェクトでわかるように、IRIS インスタンスを Docker でデプロイしています。そのため最初の構成の主な部分は Dockerfile で行います。 Docker 構成については詳しく確認しないため、気にする必要はありません。

FHIR アダプターをインストールする手順は、たったこれだけです。

1. 相互運用性機能を備えた IRIS インスタンスに ADAPTER というネームスペースを作成します。
2. IRIS ターミナルで、そのネームスペースにアクセスして以下のコマンドを実行します。

set status = ##class(HS.FHIRServer.Installer).InteropAdapterConfig("/Adapter/r4")

ここでは、REST リクエストを受信する IRIS エンドポイントの URL を /Adapter/r4 と定義しました。

インストール結果

FHIR アダプターのインストールが完了したら、IRIS インスタンスで何が起きたかを確認できます。

FHIR がシステム間の相互運用性と互換性に関するあらゆる問題に対する万能薬であり、ソリューションであることはご存知のことでしょう。 これは、FHIR リソースを手に掲げてそれに興じる戦士の画像です。

ですが、戦士ではない私たちのために、少しだけ紹介したいと思います。

FHIR とは？

早速定義を述べると、FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resource; 高速ヘルスケア相互運用性リソース）とは、ヘルスケア産業において医療データを様々なシステム間で電子的にやり取りできるようにするために、HL7（Health Level 7） 規格化組織が作成した相互運用性の規格です。

FHIR の基盤テクノロジー

REST API や JSON 形式による HTTP 呼び出しの組み合わせを主としています（使用方法に応じて XML やその他の通信も可能）。

FHIR の操作方法

一般に、GET （サーバーからデータを取得）、PUT （データの更新）、POST （データの保存）、および DELETE （削除）などの HTTP 呼び出しを使用して通信する FHIR サーバーを使用するのが最も簡単です。 .

FHIR はサーバーとクライアント間でデータの送受信に使用されるリソースの概念を処理します。

「30 秒も経ってるのにサービスを受けられないなんて、 あり得ない！ もう結構！」

「大変申し訳ございません。 次回からはご予約なさってはいかがでしょうか。」

お気に入りのレストランでこんなコメントを聞いたら、そんな発言はばかばかしいと思うのではないでしょうか。 でも、API のコンテキストでは、まったく合理的な意見です。 お気に入りのレストランと同じように、API にも常連客がいます。よく訪問するユーザーのことです。 同じように繰り返し予約が可能であればよいと思いませんか？

これには、IRIS の基本機能がいくつか関わってきます。 まず、%SYSTEM.License インターフェースを理解する必要があります。 これは、IRIS インスタンスのライセンス使用状況に関する情報を取得するために提供されているインターフェースです。 次に、%CSP.SessionEvents クラスについて学ぶ必要があります。 このクラスを使うと、CSP セッションのライフサイクル全体で呼び出される様々なメソッドをオーバーライドできます。

まずは、%SYSTEM.License インターフェースから見ていきましょう。 このクラスには、$SYSTEM.License を使って呼び出せるメソッドもあれば、##class(%SYSTEM.License) で呼び出す必要のあるメソッドもあります。

VS Code でファイルを編集しているときに、グローバル値のチェックやいくつかの ObjectScript コマンドの実行が必要だったことはありませんか？ これが可能になりました。しかもセットアップは不要です！ vscode-objectscript 拡張機能バージョン 2.10.0 以上を持っており、InterSystems IRIS 2023.3 以降に接続している場合は、サーバーの場所に関係なくサーバーへのターミナル接続を開けるようになりました。

この新しいターミナルを開く方法には 3 つあります。

• コマンドパレットの「Launch WebSocket Terminal」（WebSocket ターミナルを起動）コマンド（Windows では Ctrl-Shift-P、Mac では Cmd-Shift-P）:

• VS Code が統合されたターミナルの Profiles（プロファイル）メニュー:

• Server Manager 拡張機能のサーバーツリー:

WebSocket ターミナルは、読み取り、ネームスペースの切り替え、中断、カスタムターミナルプロンプトなど、標準 ObjectScript シェルの多数の機能をサポートしていますが、 この記事では、これに特有の 3 つの機能に焦点を当てたいと思います。

VS Code に焦点を当てた 2 つの現地ウェビナー（ヘブライ語による「Intro」および「Beyond Basics」）に続き、フォローアップとして参加者向けに送信した関連リソースのリンクを用意しました。 コミュニティのために、ここでもそれを共有しています。
便利なリソースをぜひさらに追加してください。

インターシステムズでは、すべてにおいて最高の品質を提供するよう努めています。グローバル・マスターズ・プログラムの実現もその一つです。

このプラットフォームのベンダーが他社に買収され、残念ながら、グローバル・マスターズ・プログラムをこのプラットフォームでサービスし続けることができなくなりました。現在、グローバル・マスターズ・アドボケート・ハブの移行を行うべく、新しいプラットフォーム・プロバイダーを評価中です。

4月26日より、新しいプラットフォームへの移行に伴い、グローバル・マスターズ・プログラムへのアクセスを一時的に停止させていただきます。

FAQ:

VS Code を使ってコードを編集する場合、設定モデルでは、ワークスペースルートフォルダの .vscode サブフォルダにある settings.json ファイルを使用して、一部の設定にフォルダ固有の値を指定できます。 ワークスペースのルートフォルダ内で作業している場合、ここで設定した値は個人設定の値よりも優先されます。

isfs-type ワークスペースを使用してサーバー上のネームスペースで直接操作している場合は、現在および将来のネームスペースごとに特別な .vscode フォルダをサポートするようにそのサーバーを構成しておく必要があります。 このフォルダはフォルダ固有のコードスニペットとデバッグ起動構成も提供できます。

この機能をセットアップしておくと、設定（またはスニペット、またはデバッグ構成）をサーバーに配置することで、そのサーバーで作業するすべての VS Code ユーザーがすぐにそれを使用できるようになるというメリットがあります。

たとえば、Deltanji ソース管理は、機能拡張を使って VS Code に統合されます。 サーバー側の設定ストレージを使用すれば、結果が設定に依存する場合に、特定のネームスペースに接続するすべての開発者が Deltanji 拡張機能から同じ結果を得ることができるようになります。

サーバーがネームスペースごとに .

我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

これを実現するにはさまざまな方法があります。たとえばCSVレコードマッパーを相互運用性プロダクションで使用したり csvgenのようなすばらしい OpenExchange アプリケーションを使用することもできます。

今回、外部テーブルを使用します。これは物理的に別の場所に保存されているデータをIRIS SQLで統合する非常に便利な機能です。

まずは外部サーバ(Foreign Server)を作成します。

CREATE FOREIGN SERVER dataset FOREIGN DATA WRAPPER CSV HOST '/app/data/'

その上でCSVファイルに接続する外部テーブルを作成します。

CREATE FOREIGN TABLE dataset.

人工知能は、命令によってテキストから画像を生成したり、単純な指示によって物語を差作成したりすることだけに限られていません。

多様な写真を作成したり、既存の写真に特殊な背景を含めたりすることもできます。

また、話者の言語や速度に関係なく、音声のトランスクリプションを取得することも可能です。

では、ファイル管理の仕組みを調べてみましょう。

皆さんもご存知のように、人工知能の世界はもう生活の中に存在しており、誰もが利用従っています。

多数のプラットフォームが、無料、サブスクリプション、または非公開の形式で、人工知能サービスを提供していますが、 コンピューティングの世界で「話題」となったことから、特に注目されているサービスは OpenAI です。最も有名な ChatGPT および DALL-E が主な原因と言えます。

OpenAI とは？

OpenAI は、人類全体にメリットのあるフレンドリーな人工知能の促進と開発を目指して、Sam Altman、Ilya Sutskever、Greg Brockman、Wojciech Zaremba、Elon Musk、John Schulman、および Andrej Karpathy によって 2015 年に設立された非営利の AI 研究所です。

設立以来、適切な目的のために使用されれば非常に強力なツールとなりうる素晴らしい製品をいくつかリリースしてきました。 とは言え、ほかのどの新しいテクノロジーと同様に、犯罪や悪行に使用される可能性があるという脅威があります。

そこで、ChatGPT サービスをテストして人工知能の定義が何かを尋ねてみました。 受け取った回答は、インターネット上で見つかった概念を蓄積して人間が回答するような方法で要約したものでした。

大規模言語モデル（OpenAI の GPT-4 など）の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索（検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください）、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

この記事では、IRIS テーブルに挿入するレコードに自動的にキーワードを割り当てる単純なデータタグ付けアプリケーションの構築を通じて、IRIS の Embedded Python 機能を使って、Python OpenAI ライブラリに直接インターフェース接続する方法をご紹介します。 これらのキーワードをデータの検索と分類だけでなく、データ分析の目的に使用できるる単純なデータタグ付けアプリケーションを構築します。ユースケースの例として、製品の顧客レビューを使用します。

要件

• IRIS の実行インスタンス
• OpenAPI API キー（こちらで作成できます）
• 構成済みの開発環境（この記事では VS Code を使用します）

Review クラス

顧客レビューのデータモデルを定義する ObjectScript クラスの作成から始めましょう。

ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

ステップ 1 - データモデルの定義

クリーンなネームスペースを新規に定義することから始めましょう。CODE と DATA データベースを使用します。

バージョン 2023.3（InterSystems IRIS for Health）の新機能は、FHIR プロファイル基準の検証を実行する機能です。

（*）

この記事では、この機能の基本的な概要を説明します。

FHIR が重要な場合は、この新機能を絶対にお試しになることをお勧めします。このままお読みください。

この記事では、FHIR を理解し、FHIR アーティファクトを使用するアプリケーションを開発できるようにするために clinFHIR アプリケーションを使用する方法を説明しています。 FHIR の紹介を意図したものではなく、学習 / 開発の過程で clinFHIR がどのように役立てられるかを説明しています。 相応に概要レベルでの説明となっています。その他の情報は、特に私の個人ブログで提供しています。

FHIR を使用している方は、FHIR チャットに参加することをお勧めしています。ほとんどのエキスパートが参加しているため、FHIR コミュニティに質問するのに最適な手段です。 また、アプリ固有の質問には clinfhir ストリームもあります。

まずは、背景から少し説明します。

10 年前に初めて FHIR を開発していた頃、FHIR が一体何であるかを可視化できる必要性があることが明確になりました。 リソースとは何か、どのように使用して特定のユースケースを表現できるのか、用語はどのように機能するのかといったことです。 これは特に、臨床分野のオーディエンスにおいて必要であったため、「clinical FHIR」を短縮して「clinFHIR」という名前になりました。

それ以来、clinFHIR は FHIR の数々のバージョンを重ね、モジュールの追加や削除を繰り返し進化してきました。

はじめに

InterSystems は先日、Visual Studio Code（VSC）IDE 用の拡張機能は InterSystems Studio に比べてより優れたエクスペリエンスを提供するという考えから、VSC IDE 用の拡張機能を独占的に開発するためにバージョン 2023.2 より InterSystems Studio のサポートを終了すると発表しました。それ以来、VSC に切り替えた開発者や、VSC を使用し始めた開発者が大勢います。 VSC には Studio のような出力パネルがなく、InterSystems が開発したプラグインをダウンロードする以外に IRIS ターミナルを開く統合機能もないため、多くの人は演算を実行する際にターミナルの開き方に迷ったことでしょう。

概要

• はじめに 
• 解決策
  • 少なくとも IRIS 2020.1 または IRIS 2021.1.2 を使用するユーザー: Web ターミナルを使用
  • 少なくとも least IRIS 2023.2 を使用するユーザー: WebSocket ターミナルを使用
  • Docker ベースの IRIS を使用するユーザー
  • ローカルマシンでバージョン 2023.

コミュニティの皆さん、こんにちは！

この記事では、私の最新のアプリケーションである Journal File Indexer をご紹介します。 このアプリケーションの開発は、ポータルアイデアの DPI-I-270 に基づいています。

簡単に言えば、このアプリケーションではデータベースでログファイルを読み込んでインデックス作成できます。

製作理由

管理ポータルでログファイルの検索機能を使用したことがあるなら、タイムアウトエラーになったり、ページが空になったりしたことがあるのではないでしょうか。 この問題は通常、大規模なジャーナルファイルを検索する場合に発生します。 Journal File Indexer は、ファイルをデータベースに読み込んで、検索速度を大幅に高めることで、この問題を解決します。

復元プロセス中にはもう 1 つの問題が発生します。 ログファイルでグローバルエントリを検索し、古い値または新しい値を復元したくても、管理ポータルにはこの特定の機能がありません。 そのため、これを達成するにはルーチンをコーディングする必要があります。 Journal File Indexer を使うと、この復元機能を統合できます！

Hello, community!

IrisApiTester アプリを作成した後、それにもっと可能性があることに気付き、いくつか調整することで強力なコラボレーションツールになるのではないかと考えました。

そこで、以下の事について検討してみました。

• API コレクションをチーム全体で共有できるか？
• ユニットテストの実行に使用できるか？
• 統合テストにはメリットがあるか？
• CI/CD 継続的インテグレーションレイヤーを追加するとどうなるか？

可能な答えを考えた末、試してみることにしました。 作業を終えると、すべての回答が（ある程度）肯定であることがわかりました。 最終的には、この記事を書いて、この経験を皆さんと共有することに決めました。 知識の交換に役立ち、できればアプリケーションを一緒に改善していければと思います。

この記事は役に立つと思います。 新しいアプリケーションを検討するきっかけになるかもしれませんし、アジャイルな方法で実行できることを知らなかったテストを、このヒントでやっと実行できるようになることに気付くでしょう。

簡潔にするために、この記事を複数のセクションに分けています。 そのため、直接必要な箇所を読むことも、全文を読むこともできるように構成されています。

コミュニティの皆さん、こんにちは！

IrisApiTester の新しいバージョンを公開しました。以下のようないくつかの新機能が含まれています。

• 外部リポジトリ: コレクションのファイルをウェブページに手動でドラッグする代わりに、リポジトリ（GitHub または Bitbucket）のコレクションを使用できる機能を追加しました。
• プルして実行: リポジトリの変更を自動的にプルしてテストを実行する新しいエンドポイントを作成しました。
• ユニットテスト / 統合テスト: ユニットテストと統合テストで IrisApiTester を使用する例を追加しました。
• CI/CD: GitHub などのワークフローでコミットの完了ごとにコレクションのリポジトリの変更を自動的にプルし、テストを実行して Google Chat に結果を送信するための新しいエンドポイントを追加しました。

外部リポジトリ:

Postman のコレクションテストが格納される外部リポジトリを構成できるようになりました。