第六章 镜像架构和规划 - 镜像组件

镜像是物理上独立的 IRIS实例的逻辑分组，同时维护生产数据库的精确副本，以便在提供对数据库的访问的实例变得不可用时，另一个实例可以接管。镜像可以通过自动故障转移提供高可用性，在自动故障转移中，提供数据库访问的 IRIS实例(或其主机系统)发生故障会导致另一个实例立即自动接管。

本章介绍镜像的组件和机制，并解释镜像规划中的问题，包括网络要求、故障切换后重定向应用程序连接以及在虚拟环境中进行镜像。

镜像组件

托管配置为镜像一部分的 IRIS 实例的系统称为镜像成员。 （IRIS 实例本身有时称为镜像成员。）镜像成员有两种类型：

• 故障转移镜像成员
• 异步镜像成员

两个附加组件支持从一个故障转移成员到另一个的自动故障转移：

• ISCAgent

• Arbiter

第五章 镜像概述

传统的高可用性和数据复制解决方案通常需要在基础架构、部署、配置、软件许可和规划方面进行大量资本投资。 IRIS® 数据库镜像旨在为两个 IRIS 实例之间快速、可靠、强大的自动故障转移提供经济的解决方案，从而提供有效的企业高可用性解决方案。

依赖共享资源（如共享磁盘）的传统可用性解决方案通常容易出现与该共享资源相关的单点故障。镜像通过在主镜像成员和备份镜像成员上维护独立的资源来降低这种风险。此外，通过利用逻辑数据复制，镜像避免了与基于 SAN 的复制等物理复制技术相关的风险，包括无序更新和结转损坏。

将分布式缓存与镜像相结合可提供更高级别的可用性；具有镜像数据服务器的分布式缓存集群中的应用程序服务器将镜像故障转移视为数据服务器重启，允许处理在新的主服务器上继续不间断，这大大减少了工作流和用户中断。在不同的数据中心配置两个故障转移镜像成员可提供额外的冗余并防止发生灾难性事件。

注意：请投递时，发送英文简历！

工作概述

第四章 高可用性的故障转移策略

IRIS 镜像

具有自动故障转移功能的 IRIS 数据库镜像为计划内和计划外停机提供了一种有效且经济的高可用性解决方案。镜像依赖于数据复制而不是共享存储，避免了由于存储故障导致的重大服务中断。

IRIS 镜像由两个物理上独立的 IRIS 系统组成，称为故障转移成员。每个故障转移成员在镜像中维护每个镜像数据库的副本；应用程序更新在主要故障转移成员上进行，而备份故障转移成员的数据库通过应用来自主要的日志文件与主要保持同步。

镜像自动将主要角色分配给两个故障转移成员之一，而另一个故障转移成员自动成为备份系统。当主要的 IRIS 实例出现故障或不可用时，备份会自动快速接管并成为主要实例。

添加凭据以登录 FHIR REST 接口 - 在这例子仅考虑基本身份验证

添加服务注册表 - 在这例子仅考虑基本身份验证

- 设置 HTTP 服务

- 输入 FHIR 服务器的路径

- 输入 FHIR 服务的 URL

- 使用配置的凭证

第一章 高可用性解决方案 - HA 解决方案中的问题

高可用性(HA)指的是使系统或应用程序在长时间内保持正常运行并可供用户使用的目标，从而最大限度地减少计划内和计划外停机时间。 IRIS提供自己的HA解决方案，并轻松与操作系统提供商提供的常见HA解决方案集成。

维护高系统可用性的主要机制称为故障转移。在这种方法下，故障的主系统由备用系统代替；也就是说，生产故障转移到备份系统。许多HA配置还提供了灾难恢复(DR)机制，即当HA机制无法保持系统可用时，恢复系统可用性。

本页简要讨论可与基于 IRIS 的应用程序一起使用的一般 HA 策略，然后涵盖 IRIS HA 解决方案中的问题，提供 HA 解决方案功能比较，并讨论使用分布式缓存和故障转移策略

介绍

在最近几篇文章中的一些文章中，我谈到了 IRIS 和 Python 之间的类型，很明显，从一侧到另一侧访问对象并不是那么容易。

幸运的是，已经完成了创建SQLAlchemy-iris 的工作（点击链接在 Open Exchange 上查看它），这使得 Python 访问 IRIS 对象的一切变得更加容易，我将展示它的启动器。

谢谢@Dmitry.Maslennikov ！

安装中

要安装，只需打开具有管理员权限的终端并输入

pip install sqlalchemy-iris

如果需要，这还将为您安装先决条件。

数字化转型已经颠覆了很多行业，相信医疗卫生信息行业也不会例外。我们希望通过InterSystems IRIS医疗版互联互通套件，以互联互通为基础，让医院信息平台成为医疗卫生行业数字化转型的智能核心。

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自定义更多的Production组件的设置

本示例会在Production的组件BO（业务操作）中增加自定义的配置信息，例如添加目标系统信息，当然此类信息也可以放在已有的配置”注释“中。

正式名称为Class Query 的意思可以追溯到 Caché 的早期。
使用CLASS是因为它嵌入在 COS 类中。
尽管官方文档中有精确的描述，但它仍然相当抽象。
我的教程应该通过 COS 中的一个简单示例逐步指导您，使您有直观的体会

尽管作为一个没有资金支持的医科专业学生，Case Western Reserve大学的Jane Hinkle最近在不到一周的时间里利用EHR供应商Epic的去识别化病人数据库Cosmos进行了临床研究，还得了奖。

Cosmos是一个HIPAA限定的数据集，整合了超过1.22亿名患者的Epic EHR数据。

"我们围绕Cosmos建立的概念就是我们所说的自助分析，这意味着Cosmos中的大数据被设置为Cosmos的任何用户都可以访问，"Epic的临床信息学家Dave Little博士在采访中告诉EHRIntelligence。"在简的案例中，我们看到一个医科学生能够带着一个有针对性的问题，从1.22亿的患者数据中找到她所需要的数据来回答这个问题。这在研究界历来是闻所未闻的。"

Hinkle的研究发现，儿科病人从COVID-19引发心肌炎的可能性是COVID-19疫苗的三到五倍。她告诉EHRIntelligence，她最初关注的是一项使用大数据工具来分析阻塞性睡眠呼吸暂停的研究。然而，当关于心肌炎是否是COVID-19疫苗接种的不良反应的问题出现时，Hinkle和她的研究导师、公共卫生硕士、医学博士、MetroHealth 公司的首席医疗信息官David Kaelber转移了他们的重点。

这是InterSystems 2022年全球峰会上来自客户 Cognetivity Neuroscience 的分享。InterSystems IRIS 数据平台助力 Cognetivity Neurosciences 打造脑健康管理评估工具CognlCA。CognlCA 能够在正确的时间将数据提供给正确的人，推动脑健康评估、筛查和管理的节点前置，从而促进脑健康管理的普惠化。

物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络，实现任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通