コミュニティの皆さん、こんにちは！！

Open Exchange に最新の「IRIS Api Tester」アプリケーションをアップロードしました。

InterSystems IRIS と Newman を使用した Docker プロジェクトで、素早く簡単に Postman コレクションをテストできます。

リポジトリをクローンするだけで、初期状態で使用できるようになっています: https://github.com/daniel-aguilar-garcia/irisapitester

docker-compose ファイルを実行します。

この URL をブラウザで開きます。

http://localhost:52773/csp/user/index.html

テストを Postman コレクションに追加します。

この例では、テストをコレクションの Test セクションに追加することでコレクションのすべてのエントリにグローバルテストを追加していますが、個別のテストを項目ごとに追加することもできます。

ここでは、リクエストのステータスコードが 200 になることをテストしています。ステータスコードが 200 でない場合には、レポートにエラーとして表示されます。

テストを追加したら、コレクションを JSON

はじめに

InterSystems は、最新の CPU 命令セット拡張機能を活用するために、IRIS を最適化したいと考えています。製品のパフォーマンスに対しては素晴らしいことですが、CPU が新しい IRIS ビルドにサポートされるかを知るにはどうすればよいでしょうか。ここでは、CPU のマイクロアーキテクチャファミリと CPU の特定の命令セット拡張機能を知る方法について説明します。

DeepSee で階層を設計する場合、子メンバーに 1 つの親しか指定できません。 子が 2 つの親に対応する場合には、信頼性のない結果が得られることになります。 類似する 2 つのメンバーが存在する場合、そのキーがそれぞれ一意になるように変更する必要があります。 これが起きる場合とそれを回避する方法について、2 つの例を見ながら説明します。

例 1

（アメリカには）Boston と言う都市がある州がたくさんあります。 私のサンプルデータでは、Boston, MA（マサチューセッツ州ボストン）と Boston, NY（ニューヨーク州ボストン）のレコードがあります。 次元は次のように定義されています。

私の場合、City（都市）と State（州）は単純な文字列です。 キューブにビルドすると、"MA" と "NY" の2 つの州メンバー、"Boston" と "Boston" の 2 つの都市メンバーが得られます。 Boston が 1 つではなく 2 つあるのはなぜでしょうか。 メンバーには 2 つの親メンバーを指定できないため、親ごとに異なるメンバーを作成する必要があります。 残念ながら、1 つのキーが 2 つの異なるメンバーを持っているため、この時点で「不適切な階層」状態になっています。

これを修正するには、キーを一意にしなければなりません。

はじめに {#Webinar:ImplementingIntegrationswith.NetorJava-Introduction}

InterSystems IRIS 2020.1 には、Java または .NET で記述されたコンポーネントで IRIS 相互運用性プロダクションの開発を容易にする PEX（プロダクション拡張フレームワーク）が含まれています。

この PEX により、Java または .NET の知識を備える統合開発者は、InterSystems IRIS 相互運用性フレームワークの力、スケーラビリティ、および堅牢性を利用し、すぐに生産性を高めることができます。

IRIS 相互運用性フレームワークエキスパートに対し、PEX は既存の Java 言語または .NET 言語の外部コンポーネントとの統合を簡単にリッチ化することができます。

このチュートリアルでは、PEX を詳しく見ながら、.NET 開発者による PEX のはじめての使用を説明します。 コードは、https://github.com/es-comunidad-intersystems/webinar-PE にあります。

このチュートリアルは、https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?

開発者の皆さん、こんにちは！

多くの方が、Open Exchange と GitHub で InterSystems ObjectScript ライブラリを公開しています。

でも、開発者がプロジェクトの使用とコラボレーションを簡単に行えるようにするにはどうしていますか？

この記事では、ファイルの標準セットをリポジトリにコピーするだけで、ObjectScript プロジェクトを簡単に起動して作業する方法をご紹介します。

では始めましょう！

IRIS コンテナに VSCode を追加する

繰り返し利用できる開発環境をセットアップするには、環境用のコンテナを起動するのが最も簡単な方法の 1 つです。 素早く繰り返す際には、自分の開発コンテナ内に vscode インスタンスをホストするのが非常に便利なことが分かりました。 そこで、ブラウザベースの vscode を IRIS コンテナに追加するための簡易コンテナスクリプトを作成しました。 これは、ほとんどの 2021.1+ のコンテナで動作するはずです。 私のコードリポジトリはこちらにあります。

vscode を含み事前に接続された InterSystems IRIS コンテナ

概要

このプロジェクトでは、ホストされた（Web ベース）バージョンの vscode を同じコンテナ内で利用できる IRIS コンテナを作成します。 これには、以下が含まれます。

• 同じコンテナコードの編集
• コンテナの IRIS インスタンスへの事前接続
• 管理ポータルからのリンク
• コンテナによる IDE の自動起動

クイックスタート

1. ダウンロードするか、git clone https://github.com/nickmitchko/Hosting-vscode-in-a-container.git を実行します。

質問:

特定のフォルダ/ディレクトリにあるファイルをワイルドカード/フィルターによってリスト表示するにはどうすればよいか。

例えば、'C:\Temp' 内にあるすべての '*.txt' をリスト表示する場合です。

回答:

CACHE :

%Library.File の FileSet クラスクエリを使用できます。

以下に、これを使用したサンプルコードを示します（添付されています）。

run(pDir,pFileSpec)

      Set tRS=##class(%ResultSet).%New("%Library.File:FileSet")
      Set tSC=tRS.Execute(pDir,pFileSpec)

      Write "Name",?30,"Date Modified",?53,"Type",!
      Write "--------------------------------------------------------------------------",!

      While tRS.Next() {
            Write tRS.Get("Name"),?30,tRS.Get("DateModified"),?53,tRS.Get("Type"),!

      }

以下は、これを実行した例です。

前の記事 - AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化

この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。

似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。

Vue.js の録音データ

Vue.js アプリのボイスレコーダーは、完全にネイティブであり、Mediarecorder インターフェースを使って JavaScript で記述されています。 これは、アプリケーションを軽量に維持しながら、録音オプションを完全に制御できるようにすることを目的としています。 以下は、録音入力の開始と停止を行うスニペットです。

この記事では、EC2（ubuntu）に IAM をデプロイする手順を説明します。

IAM とは？

IAM は InterSystems API Manager です。
IAM の詳細については、以下のリンクをご覧ください。

https://docs.intersystems.com/components/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=PAGE_apimgr

IAM をデプロイする前に

API ホストのライセンスを確認する

ユーザー IAM を有効にする

IAM をデプロイする

参考情報 

https://community.intersystems.com/post/introducing-intersystems-api-manager

以下のリンクからイメージをダウンロードする

https://wrc.intersystems.com/wrc/coDistGen.csp

以下のバージョンを PC にダウンロードしました。

イメージを EC2 にアップロードする

コマンド scp を使用して、イメージをクラウドにアップロードしています。

Docker と Docker Compose がインストールされていることを確認する

インストールされていない場合は、以下のリンクを参照してください。

 https://docs.docker.

開発者の皆さん
こんにちは。

この度、アイデアポータルで皆様から寄せられたアイデアの実施例を紹介する、全く新しいアナウンスを開始することになり、大変嬉しく思っております。このシリーズでは、現実世界のソリューションに生まれ変わった素晴らしいアイデアにスポットライトを当てます。

問題

あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが（FHIR など）、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。

動機

AI により、文書の検索が非常に強力になりました。 Chroma や Langchain のようなオープンソースツールを使用して、ベクトル埋め込みを保存して使用し、生成 AI API 全体でクエリを実行することで、ドキュメント上での質疑応答がかつてないほど簡単になっています。 より献身的に取り組む組織は、既存のドキュメントにインデックスを作成し、エンタープライズ用に微調整されたバージョンの GPT を構築しています。 GPT の現状に関する Andrej Karpathy の講演では、このトピックに関する素晴らしい概要が提供されています。

このプロジェクトは、医療関係者が文書を操作するあらゆるタッチポイントにおいて発生する摩擦を緩和する試みです。 医療関係者が情報を保管し、必要な情報を難なく検索できるように、入力と処理から保管と検索まで、IRIS FHIR と AI を活用しました。

ソリューション

医療関係者が音声メモを記録できるフルスタックのウェブアプリを構築しました。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

パート 1 では、すべてのパッケージ、使用されているライブラリ、および REST サービスについて説明しました。

次は、コンバーターサービスとバリデーターサービスについて詳しく説明したいと思います。

OpenAPI-Suite はデフォルトで、仕様バージョンが 3.0 未満である場合に HTTP リクエストを converter.swagger.io に送信し、別の HTTP リクエストを validator.swagger.io に送信して仕様ドキュメントの構造を単純化します。  

オンラインユーティリティの使用は便利ではありますが、場合によっては独自のコンバーターとバリデーターのインスタンスを使用する方が便利な場合もあります。  たとえば、OpenAPI-Suite が ObjectScript 開発者向けに組織のサーバーに提供されている場合、外部サービスへのリクエストを回避する方が好ましいことがあります（プライバシーやリクエストレートの制限を回避するため）。 

以下を実行してください。 

docker run -d -p 8085:8080 --name swagger-converter swaggerapi/swagger-converter:latest
docker run -d -p 8086:8080 --name swagger-validator-v2 swaggerapi/swagger-validator-v2:latest

コミュニティの皆さん、こんにちは！

InterSystems アイデアニュース第8号へようこそ！ここでは以下の内容が掲載されています。

Welcome to the 8th edition of the InterSystems Ideas news bulletin! Here's what you can expect from it:

​​​​✓ アイデアポータルの全ページを説明する新たなビデオ   

✓ 前回のニュース以降に実装されたアイデア

⏯ビデオ: 殿堂入り

コミュニティの皆さん、こんにちは！

DeepSee Web についてのパート 2 では、DSW のカスタマイズオプションについて説明します。  

カスタマイズには、ウィジェットのカスタマイズとダッシュボードパネルのカスタマイズの 2 種類があります。

開発者コミュニティ分析におけるダッシュボードのカスタマイズ例。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

私が作成した OpenAPI-Suite という最新のパッケージをご紹介します。これは、OpenAPI 仕様バージョン 3.0 から ObjectScript コードを生成するツールセットです。  簡単に言うと、これらのパッケージでは以下を行うことができます。

主流となっているソフトウェア開発手法では、必ずテスト専用の項目が用意されています。 これは、デリバリーの品質を持続的に達成する上では欠かせないアプローチです。

テストには、以下の 2 種類があります。

1. ホワイトボックステスト: これらは、ソースコードとアプリケーションの機能の品質を調べるテストです。 この種のテストには、以下のようなテストがあります。
   1. 静的解析: 静的解析ソリューションは、ソースコードの解析に使用されます（テスト時に機能は実行されません）。命名パターン、インデント、宣言された未使用の変数、コンポーネント間のインデックスの結合など、定義された条件が解析ソリューション内で評価されます。 一般に、開発環境内では、品質に問題のあるソースコードの行が指摘されるため、開発者は問題の解決に取り組むことができます。
   2. ユニットテスト: テストクラス（テストユニット）が作成されます。機能トピック（顧客の維持、トランザクションの収集など）ごとに 1 つのテストクラス（テストユニット）が作成され、テストスイート（一連のテストユニット）にまとめられます。アプリケーションモジュールごと（登録モジュール、販売モジュールなど）、またはアプリケーション全体に 1 つのスイートがあります。 一般に、検出された結果を含む HTML レポートが発行されます。

DeepSee BI ソリューションのユーザーインターフェース（UI）を配布するにはいくつかのオプションがあります。 最も一般的には以下の手法があります。

• ネイティブの DeepSee ダッシュボードを使用し、Zen で Web UI を取得して、Web アプリに配布する。
• DeepSee REST API を使用して、独自の UI ウィジェットとダッシュボードを取得・構築する。

最初の手法はコーディングを行わずに比較的素早く BI ダッシュボードを構築できるためお勧めですが、事前設定のウィジェットライブラリに限られます。これを拡張することはできますが、大きな開発の手間がかかります。

2 つ目の手法には、任意の総合 js フレームワーク（D3，Highcharts など）を使用して DeepSee データを可視化する手段がありますが、ウィジェットとダッシュボードを独自にコーディングする必要があります。

今日は、上の 2 つを組み合わせて Angular ベースの DeepSee ダッシュボード用 Web UI を提供するもう 1 つの手法をご紹介します。DeepSee Web ライブラリです。

Caché と InterSystems IRIS データベースの整合性は、システム障害から完全に保護されてはいますが、物理ストレージデバイスが保管しているデータは、デバイスの障害によって破損してしまいます。  そのため、多くのサイトでは、データベースの整合性チェックを定期的に実行するように選択しており、特に特定のバックアップが災害時に信頼できるかどうかを検証するためにバックアップが行われています。  システム管理者がストレージの破損を伴う災害に対応するために、整合性チェックも緊急に必要となる場合もあります。  整合性チェックはチェックされているグローバルの各ブロック（すでにバッファーにない場合）を、グローバル構造で指示された順序で読み取る必要があります。 これには膨大な時間がかかりますが、整合性チェックは、ストレージサブシステムが維持できる限り高速に読み取ることができます。  一部の状況においては、できる限り迅速に結果を取得するために、そのように実行することが望ましい場合がありますが、  他の状況においては、ストレージサブシステムの帯域幅の過剰な消費を避けるために、整合性チェックをより保守的に行う必要があります。 

攻撃への対応計画

以下の概要は、ほとんどの状況に対応します。

以下は、InterSystems IRIS で使用するデータベース、ネームスペース、および Web アプリケーションを作成できる ObjectScript スニペットです。

    set currentNS = $namespace

    zn "%SYS"

    write "Create DB ...",!
    set dbName="testDB"
    set dbProperties("Directory") = "/InterSystems/IRIS/mgr/testDB"
    set status=##Class(Config.Databases).Create(dbName,.dbProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "DB """_dbName_""" was created!",!!


    write "Create namespace ...",!
    set nsName="testNS"
    //グローバルの DB
    set nsProperties("Globals") = dbName
    //ルーチンの DB
    set nsProperties("Routines") = dbName
    set status=##Class(Config.Namespaces).Create(nsName,.nsProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "Namespace """_nsName_""" was created!",!!


    write "Create web application ...",!
    set webName = "/csp/testApplication"
    set webProperties("NameSpace") = nsName
    set webProperties("Enabled") = $$$YES
    set webProperties("IsNameSpaceDefault") = $$$YES
    set webProperties("CSPZENEnabled") = $$$YES
    set webProperties("DeepSeeEnabled") = $$$YES
    set webProperties("AutheEnabled") = $$$AutheCache
    set status = ##class(Security.Applications).Create(webName, .webProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "Web application """webName""" was created!",!

    zn currentNS

cAdvisor（Container Advisor）は、実行中のコンテナのリソースの使用率とパフォーマンスデータを分析して公開します。 cAdvisor は初期設定のままで Prometheus メトリクスを公開します。 

https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/

Prometheus は SAM に統合されています。 このため、cAdvisor メトリクスと利用して Prometheus と Grafana で公開することが可能です。

cAdvisor はポート 8080 でリッスンしますが、これは Nginx のポートと競合するため、それに対応するように Nginx ポートを変更することができます。

構成手順:

1. nginx ポートを変更します。

nghix.conf を変更します。

    server {
        listen 9991; 

これにより、http://server:8080/ 経由で多数のサンプルダッシュボードが含まれる cAdvisor UI にアクセスできるようになります。

2. cAdvisor コンテナを追加するように docker-compose を構成します。

docker-compose.yml に以下を追加します。

この「DeepSee トラブルシューティングガイド」は、DeepSee プロジェクトの問題を追跡して修正する支援を提供することを目的としています。

このガイドラインに従って問題を修正できない場合でも、少なくとも DeepSee サポートに WRC の問題を提出し、すべての証拠を提供するのに十分な情報を得ることができます。この情報によって、一緒に調査を続け、より迅速に解決することが可能となります。

ご注意ください: 特定のアクションやコマンドによってどのような結果がもたらされるかがよくわからない場合は、実行しないでください。本番システムに影響を与える可能性があります。  この場合は、サポートセンターにお問い合わせください。 

左から右の操作列に進むと、このガイドを最も簡単に活用できます。

<th>
  発生事項
</th>

<th>
  分析
</th>

<th>
  解決方法
</th>

<td>
  ビルド中のエラー
</td>

<td>
  エラーメッセージを確認<br>ビルドでエラーが表示されなかった場合は $System.OBJ.DisplayError() を実行<br>^DeepSee.BuildErrors/ run ##class(%DeepSee.

Docker による Apache Web ゲートウェイ

コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、以下を使用して、Docker でプログラムによって Apache Web ゲートウェイを構成します。

• HTTPS プロトコル
• Web ゲートウェイと IRIS インスタンス間の安全な通信を確保する TLS/SSL

イメージには、Web ゲートウェイ用と IRIS インスタンス用の 2 つを使用します。

すべての必要なファイルは、こちらの GitHub リポジトリで入手可能です。

では、git clone から始めましょう。

git clone https://github.com/lscalese/docker-webgateway-sample.git
cd docker-webgateway-sample

システムの準備

権限に関する問題を回避するために、システムにユーザーとグループが必要です。

• www-data
• irisowner

コンテナと証明書ファイルの共有に必要です。 これらがシステムに存在しない場合は、以下を実行します。

この記事では、.Net/Java ゲートウェイを簡単にコンテナ化する方法を説明します。

この例では、Apache Kafka との統合を開発します。

Java/.Net と相互運用するために、PEX を使用しています。

アーキテクチャ

このソリューションは完全に docker で実行し、以下のように構成されます。

Java ゲートウェイ

まず、メッセージを Kafka に送信する Java オペレーションを開発しましょう。 このコードはお好きな IDE で書くことができ、こちらのようになります。

要約すると:

• 新しい PEX ビジネスオペレーションを開発するには、抽象型の com.intersystems.enslib.pex.BusinessOperation クラスを実装する必要があります。
• public プロパティはビジネスホスト設定です。
• OnInit メソッドは Kafka への接続を初期化し、InterSystems IRIS へのポインターを取得するために使用されます。
• OnTearDown は、（プロセスのシャットダウン時に）Kafka から切断するために使用されます。
• OnMessage は dc.KafkaRequest メッセージを受け取って、Kafka に送信します。

では、これを Docker にパックしましょう！

これがこの例の dockerfile です。

ターミナルにライセンス期限切れの警告メッセージ（「*\* Warning: This Cache license will expire in 3 days **」）が表示されており、そのメッセージを表示したくない場合は、以下のコマンドを実行すると、メッセージの表示を無効（または有効）にできます。

Do ExpirationMessageOff^%SYS.LICENSE - Disable

Do ExpirationMessageOn^%SYS.LICENSE - Enable

Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり（出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/）、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか？ 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり（出典: https://pypi.org/）、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。 

Geopy は、ジオコーディング（住所と地理座標の修飾）を住所データに適用するために使用するライブラリです。 これを使用すると、通りの名前から郵便番号と完全な住所を郵便局の形式で取得することができます。 多くのレコードには住所が含まれるため、非常に便利です。

Power BI

データソースへの接続

AtScale に接続するために、SQL Server Analysis Services データベースを使用します。 Power Query エディターで開いてみましょう。 これを行うには、 Home から Transform Data を選択します。

表示されたウィンドウで、Home を選択し、New Source を展開して Analysis Services を選択します。

開発者の皆さん、こんにちは！

ご存知のように、InterSystems IRIS インターオペラビリティソリューションには、プロダクション、ビジネスルール、ビジネスプロセス、データ変換、レコードマッパーなどの様々なエレメントが含まれています。 また、UI ツールを使用してこれらの要素を作成し、変更することもあります。  もちろん、UI ツールで行った変更をソース管理する便利で堅牢な方法も必要です。

長い間、これは手動（クラス、エレメント、グローバルなどのエクスポート）か面倒な設定作業手順によって行われてきました。そのため、ソース管理 UI の自動化で節約された時間は、設定のセットアップとメンテナンスの時間で相殺されていました。

現在では、この問題はなくなりました。 パッケージファースト開発と @Timothy Leavitt の git-source-control という IPM パッケージの使用という 2 つのアプローチによる結果です。

詳細は以下のとおりです！

この記事では、InterSystems IRIS の学習に関連したトピックについて、開発者コミュニティでの厳選された記事にアクセスすることができます。機械学習や Embedded Python、JSON、API と REST アプリ、InterSystems環境の構築と管理、DockerとCloud、VSCode、SQL、Analytics/BI、グローバル、セキュリティ、DevOps、インターオペラビリティNative API、それぞれでランク付けされたトップの記事を見ることができます。ぜひ、楽しみながら学んでください！  

機械学習

機械学習は、高度なデータ分析を構築し、優れた効率で手動活動を自動化するための必須技術です。既存のデータから学習する認知モデルを作成し、自己調整されたアルゴリズムに基づいて予測、確率計算、分類、識別、「非創造的」な人間の活動の自動化を実行します。

すべてのシナリオにおいて、InterSystems IRISは、これらのマシンラーニングモデルを作成、実行、利用可能にし、使用するためのデータプラットフォームおよび環境として機能します。IRISは、SQLコマンドからのML利用（IntegratedML）、Embedded PythonやPMML（Predictive Model Markup Language）による機械学習が可能です。

コミュニティの皆さん、こんにちは。
この記事では、InterSystems Embedded Python の使用方法を説明します。以下のトピックが含まれます。

• 1- Embedded Python の概要
• 2- Embedded Python の使用方法
  • 2.1- ObjectScript から Python ライブラリを使用する
  • 2.2- Python から InterSystems API を呼び出す
  • 2.3- ObjectScript と Python を同時に使用する
• 3- Python 組み込み関数の使用
• 4- Python モジュール/ライブラリ 
• 5- Embedded Python のユースケース
  • 5.1- Python **Reportlab ライブラリ**を使った PDF の印刷
  • 5.2- Python **Qrcode ライブラリ**を使った QR コードの生成
  • 5.3- Python **Folium ライブラリ**を使った地理的位置情報の取得
  • 5.4- Python **Folium ライブラリ**を使ったインタラクティブ地図への場所の生成とマーキング
  • 5.5- Python **Pandas ライブラリ**を使ったデータ分析 **
• 6- まとめ

では、概要から始めましょう。

はじめに

今日の相互運用性分野に従事する多くの人にとって、REST は最高峰にあります。 REST API 開発用のツールとアプローチが溢れかえる中、コードを書き始める前に、どのツールを選び、何を計画する必要があるでしょうか？ この記事では、堅牢性、適応性、および一貫性に優れた REST API を構築できるようにする設計パターンと考慮事項を焦点としています。 CORS サポートと認証管理の課題に他する実行可能なアプローチについて、REST API 開発の全段階に適用できる様々なヒントとテクニック、最適なツールを織り交ぜながら説明します。 InterSystems IRIS Data Platform で利用できるオープンソース REST API と複雑化し続ける API の課題にどのように取り組むかについてお読みください。 これは、同じトピックに関する最近のウェビナーを記事にしたものです。