由于这是一个预览版，我们渴望在下个月的通用版发布之前了解您对这个新版本的经验。请通过开发者社区分享您的反馈，以便我们能够共同打造一个更好的产品。

InterSystems IRIS数据平台2021.1是一个扩展维护（EM）版本。自2020.1（上一个EM版本）以来，在持续交付（CD）版本中增加了许多重要的新功能和改进。请参考2020.2、2020.3和2020.4的发布说明，了解这些内容的概况。

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· 五月 20, 2021 阅读大约需 7 分钟
互操作消息统一管理系列：SearchTable加速检索

在上一篇文章《互操作消息统一管理系列：Message Bank》中，我们了解到在Message Bank中，消息均以半结构化（XML）或非结构化（Stream）的形式保存，因此无法与客户端的结构化消息一样，直接支持基于索引的检索。为此，需要在Message Bank中定义Search Table以支持查询。关于Search Table的定义和作用，请查阅https://docs.intersystems.com/healthconnectlatest/csp/docbook/DocBook.UI...。

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· 五月 20, 2021 阅读大约需 7 分钟
互操作消息统一管理系列：MessageBank

一. 企业信息库简介

企业信息库（MessageBank）是一个可选的远程归档设施，可以从多个来自不同实例的互操作性Production中收集信息、事件日志项目和搜索表项。如下图所示：
image

这套环境由两种角色的实例构成：
企业信息库服务器，它本身也是一个Production，完全由Message Bank服务组成，接收来自任何数量的客户Production提交的消息、日志等。

客户端Operation（Message Bank Operation），将其添加到一个正在运行的Production中，并用企业信息库服务器的地址进行配置。如连接通畅，消息和日志即可自动转发到Message Bank并在其中存储。

为了使你能方便地看到信息库中的信息，InterSystems IRIS®提供了以下附加选项。

对于企业信息库实例，管理门户自动包括企业监控器页面，在那里你可以监控客户端Production的状态，浏览消息库，并对被监控客户的消息进行检索。

对于每个客户端实例，你在消息库实例中配置一个到企业监控器的链接。

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FHIR 术语服务规范描述了一组对 CodeSystem、ValueSet 和 ConceptMap 资源的操作。 在这些操作中，以下四种操作似乎是最为广泛采用的：

CodeSystem ValueSet
$lookup
$validate-code		 $expand
$validate-code

开发该规范的部分实现一直是探索 IRIS for Health 2020.1 中引入的全新 FHIR 框架的有效途径。 本实现包括上述四种操作，并支持与 CodeSystem 和 ValueSet 资源的读取和搜索交互。

需要注意的是，本实现使用普通 ObjectScript 持久化类作为源术语表。

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· 五月 16, 2021 阅读大约需 6 分钟
第二章 使用%UnitTest进行单元测试

第二章 使用%UnitTest进行单元测试

本教程的第二部分介绍了如何使用%UnitTest包对InterSystems IRIS代码进行单元测试。完成本教程的这一部分后，将能够：

  • 解释%UnitTest包中三个主要类的角色。
  • 列出基于%UnitTest包的单元测试类和方法的要求。
  • 创建并执行方法的单元测试。
  • 浏览%UnitTest.Manager创建的测试报告。
  • 执行单元测试时，使用%UnitTest.TestCase方法初始化和还原数据库数据。

什么是%UnitTest？

%UnitTest包是一组为IRIS提供测试框架的类。在结构上，它类似于xUnit测试框架。%UnitTest为创建和执行以下各项的单元测试提供类和工具：

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· 五月 15, 2021 阅读大约需 4 分钟
第一章 单元测试概述

第一章 单元测试概述

本教程的第一部分概述了单元测试。完成本教程的这一部分后，将能够：
- 定义单元测试并区分单元测试和集成测试
- 列出单元测试的几个好处
- 描述InterSystems IRIS %UnitTest包和xUnit测试框架之间的相似性。
- 列出软件开发中测试优先方法经常声称的几个好处。

什么是单元测试?

单元测试是对单个代码模块的正确性的测试，例如，方法或类的测试。通常，开发人员在开发代码时为其代码创建单元测试。典型的单元测试是一种执行方法的方法，该方法测试并验证该方法是否为给定的一组输入生成了正确的输出。

单元测试不同于集成测试。集成测试验证了一组代码模块交互的正确性。单元测试仅单独验证代码模块的正确性。一组代码模块的集成测试可能会失败，即使每个模块都通过了单元测试。

为什么要进行单元测试？

单元测试提供了许多好处，包括：

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· 五月 14, 2021 阅读大约需 3 分钟
第六章 临时全局变量和IRISTEMP数据库

第六章 临时全局变量和IRISTEMP数据库

对于某些操作，可能需要全局变量的功能，而不需要无限期保存数据。例如，可能希望使用全局对某些不需要存储到磁盘的数据进行排序。对于这些操作，InterSystems IRIS提供了临时全局机制。该机制的工作方式如下：

  • 对于应用程序名称空间，可以定义一个全局映射，以便将具有特定命名约定的全局变量映射到IRISTEMP数据库，该数据库是一个特殊的数据库，如下所述。

例如，可以定义一个全局映射，以便将名称为^AcmeTemp*的所有全局变量映射到IRISTEMP数据库。
- 当代码需要临时存储数据并再次读取它时，代码将向使用该命名约定的全局变量写入数据，并从全局变量读取数据。

例如，要保存值，代码可能会执行以下操作：

 set ^AcmeTempOrderApp("sortedarray")=some value

然后，稍后代码可能会执行以下操作：

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· 五月 13, 2021 阅读大约需 2 分钟
使用 IRIS 跟踪全球疫苗接种情况

2020 年席卷全球的新冠疫情使每个人都在关注与 COVID-19 有关的新闻和数字。

为什么不趁这个机会去创造一些简单直观的东西，来帮助关注全球的疫苗接种数量呢？

为了应对这一挑战，我使用了 Our World in Data 提供的数据，他们的使命是提供解决全球最大问题所需的研究和数据。

他们在 Github 上有一个专门的 COVID-19 数据仓库，我采用了疫苗接种数据来完善我的跟踪器。

如果你不了解他们，去调查一下吧，这值得你花上一些时间。 Github 仓库

应用程序 iris-vaccine-tracker 有三个不同页面。

  1. 主仪表板
  2. 数据表，其中包含仪表板中呈现的数据的详细信息。
  3. 热图

仪表板

主仪表板提供全球疫苗接种情况的快速概览。

第一个小组件提供以下信息：

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· 五月 13, 2021 阅读大约需 4 分钟
第五章 管理全局变量（二）

第五章 管理全局变量（二）

在全局变量中查找值

“查找全局变量字符串”页使可以在下标或选定全局变量的值中查找给定的字符串。

要访问和使用此页，请执行以下操作：

  1. 显示“全局变量”页。
  2. 选择要使用的全局变量。为此，请参阅“全局页简介”一节中的步骤2和3。
  3. 单击查找按钮。
  4. 对于查找内容，输入要搜索的字符串。
  5. (可选)清除大小写匹配。默认情况下，搜索区分大小写。
  6. 单击Find First或Find All。

然后，页面显示选定全局变量中下标或值包含给定字符串的第一个节点或所有节点。该表左侧显示了节点下标，右侧显示了相应的值。

  1. 如果使用的是Find First，请根据需要单击Find Next以查看下一个节点。
  2. 完成后，单击关闭窗口。

执行批量更换

注意:在进行任何编辑之前，请确保知道IRIS使用哪个全局系统，以及应用程序使用哪个全局系统；参见“一般建议”此选项会永久更改数据。不建议在生产系统中使用。

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· 五月 13, 2021 阅读大约需 4 分钟
第五章 管理全局变量（二）

第五章 管理全局变量（二）

在全局变量中查找值

“查找全局变量字符串”页使可以在下标或选定全局变量的值中查找给定的字符串。

要访问和使用此页，请执行以下操作：

  1. 显示“全局变量”页。
  2. 选择要使用的全局变量。为此，请参阅“全局页简介”一节中的步骤2和3。
  3. 单击查找按钮。
  4. 对于查找内容，输入要搜索的字符串。
  5. (可选)清除大小写匹配。默认情况下，搜索区分大小写。
  6. 单击Find First或Find All。

然后，页面显示选定全局变量中下标或值包含给定字符串的第一个节点或所有节点。该表左侧显示了节点下标，右侧显示了相应的值。

  1. 如果使用的是Find First，请根据需要单击Find Next以查看下一个节点。
  2. 完成后，单击关闭窗口。

执行批量更换

注意:在进行任何编辑之前，请确保知道IRIS使用哪个全局系统，以及应用程序使用哪个全局系统；参见“一般建议”此选项会永久更改数据。不建议在生产系统中使用。

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大家好！
目前产品应用MIRROR来保证医院业务正常运行，但是其中MIRROR同步信息不包含（web应用配置信息、任务计划、sql网关等等），关于这些信息同步我们有没有更好的处理解决这个问题？其中，如果想要将代码等关键信息（可以作为业务恢复）进行跨服务器备份，比如：突发状况双机服务器无法恢复并提供服务，需要恢复生产业务，可利用这些备份信息可以快速恢复业务，应对这一类场景有没有好的解决方案？

期待解惑.

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关键字：IRIS, IntegratedML, 机器学习, Covid-19, Kaggle

目的

最近，我注意到一个用于预测 Covid-19 患者是否将转入 ICU 的 Kaggle 数据集。 它是一个包含 1925 条病患记录的电子表格，其中有 231 列生命体征和观察结果，最后一列“ICU”为 1（表示是）或 0（表示否）。 任务是根据已知数据预测患者是否将转入 ICU。

这个数据集看起来是所谓的“传统 ML”任务的一个好例子。数据看上去数量合适，质量也相对合适。它可能更适合在 IntegratedML 演示套件上直接应用，那么，基于普通 ML 管道与可能的 IntegratedML 方法进行快速测试，最简单的方法是什么？

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本贴提供了在 VMware ESXi 5.5 及更高版本的环境中部署 Caché 2015 及更高版本时，关于配置、系统规模调整和容量规划等方面的指南。

我假定您已经了解 VMware vSphere 虚拟化平台，所以直接给出推荐。 本指南中的推荐不特定于任何具体硬件或站点特定的实现，也不应作为规划和配置 vSphere 部署的全面指南，而是一份您可以做出选择的最佳实践配置清单。 我希望您的 VMware 专家实施团队能针对具体站点对这些推荐进行评估。

这里是 InterSystems 数据平台和性能系列的其他帖子的列表。

注：本帖更新于 2017 年 1 月 3 日，强调必须为生产数据库实例设置虚拟机内存预留，以保证 Caché 有足够内存可用，并且不会出现内存交换或膨胀而对数据库性能产生负面影响。 更多详细信息，请参见下面的内存部分。

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在本帖中，我将展示使用外部备份来备份 Caché 的策略，以及与基于快照的解决方案集成的示例。 如今，大多数解决方案部署在基于 VMware 的 Linux 上，因此许多帖子都以展示解决方案如何集成 VMware 快照技术为例。

Caché 备份 - 包括电池？

Caché 安装后即包含 Caché 在线备份，可提供不间断的 Caché 数据库备份。 但随着系统规模的扩大，您应该考虑更高效的备份解决方案。 集成了快照技术的外部备份是推荐的系统（包括 Caché 数据库）备份解决方案。

外部备份有特殊注意事项吗？

外部备份的在线文档包含了全部详细信息。 一个关键考虑事项是：

“为确保快照的完整性，Caché 提供了在创建快照时冻结数据库写操作的方法。 在创建快照期间，只冻结对数据库文件的物理写入，从而允许用户进程继续在内存中不间断地执行更新。”

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· 五月 12, 2021 阅读大约需 7 分钟
InterSystems 数据平台和性能 – 第 2篇

部分 在上个帖子中，我们安排了使用 pButtons 进行 24 小时的性能指标收集。 在本帖中，我们将研究几个收集到的关键指标，以及它们与底层系统硬件的关系。 我们还将开始探索 Caché（或任一 InterSystems 数据平台）指标与系统指标之间的关系。 以及如何使用这些指标来了解系统的每日节拍率并诊断性能问题。

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· 五月 12, 2021 阅读大约需 13 分钟
InterSystems 数据平台和性能 – 第 3 篇：聚焦 CPU

本周，我将关注 CPU - 主要硬件食物群之一 :) 一位客户请我就以下情况提供建议：他们的生产服务器已接近使用寿命终止，是时候更新硬件了。 他们还考虑通过虚拟化来整合服务器，并希望适当调整裸机或虚拟机的容量规模。 今天我们将关注 CPU，在后面的帖子中，我将介绍适当调整其他主要食物群（内存和 IO）规模的方法。

所以问题是：

  • 如何将五年多以前对处理器的应用要求转换成针对当今的处理器？
  • 目前的处理器有哪些是合适的？
  • 虚拟化如何影响 CPU 容量计划？
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· 五月 12, 2021 阅读大约需 15 分钟
InterSystems 数据平台和性能 - 第 4 篇 - 关注内存

本帖将展示为 InterSystems 数据平台上运行的数据库应用调整共享内存需求（包括 global 和例程缓冲区、gmheap 以及 locksize）的方法，以及在配置服务器和虚拟化 Caché 应用程序时应考虑的一些性能提示。 和以往一样，当我谈到 Caché 时，我指的是所有数据平台（Ensemble、HealthShare、iKnow 和 Caché）。

本系列其他帖子的列表

当我最初开始使用 Caché 时，大多数客户的操作系统是 32 位的，Caché 应用程序的内存有限且昂贵。 通常部署的英特尔服务器只有几个核心，唯一的扩展方式是选择大型服务器，或者使用 ECP 横向扩展。 现在，即使是基本的生产级服务器也具有多个处理器、几十个核心，并且最小内存为 128 或 256 GB，可能达到 TB。 对于大多数数据库安装，ECP 已被遗忘，我们现在可以在单台服务器上大幅提高应用事务处理速率。

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· 五月 10, 2021 阅读大约需 10 分钟
通过深度学习解释和研究 Covid-19 X 射线分类器

关键字：深度学习，Grad-CAM，X 射线，Covid-19，HealthShare，IRIS

目的

在复活节周末，我谈到了一些针对 Covid-19 肺的深度学习分类器。 演示结果还算不错，似乎与当时有关该主题的一些学术研究刊物相吻合。 但它真的足够“好”吗？

最近，我偶然收听了一个关于“机器学习中的可解释性”的在线午餐网络讲座，Don 在演讲的最后谈到了这个分类结果：

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