在这个由三个部分组成的系列文章中，介绍了如何在OAuth 2.0标准下使用IAM简单地为IRIS中的未经验证的服务添加安全性。

第一部分介绍了一些OAuth 2.0背景知识，以及IRIS和IAM的一些初始定义和配置，以帮助读者理解确保服务安全的整个过程。

大型语言模型（例如 OpenAI 的 GPT-4）的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮，这些解决方案可以利用大量非结构化数据，在此之前，人工处理这些数据是不切实际的，甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索（请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程，了解检索增强生成的精彩介绍）、情感分析，甚至完全自主的 AI 代理等！

在本文中，我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互，方法是构建一个简单的数据标记应用程序，该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后，这些关键字可用于搜索和分类数据，以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。

第十三章 SQL命令 CREATE ROLE

创建角色

大纲

CREATE ROLE role-name

参数

• role-name - 要创建的角色的名称，它是一个标识符。角色名称不区分大小写。

描述

CREATE ROLE命令可创建角色。角色是可以分配给多个用户的一组命名权限。一个角色可以分配给多个用户，一个用户可以分配多个角色。角色在系统范围内可用，它不限于特定的命名空间。

本文解释了如何使用 InterSystems IRIS Native 从 .NET 应用程序访问 InterSystems IRIS®数据平台 globals。IRIS Native 还允许您运行ObjectScript 方法、函数和Routine。在本文中，您首先将连接到 InterSystems IRIS。然后您将在 InterSystems IRIS 中设置和检索一个global 节点的值，并在另一个 global 节点上进行迭代。您还将调用 InterSystems IRIS 类方法。所有这些活动都将在 .NET 应用程序中执行。

为了让您体验 IRIS Native，而又不陷入细节困境，本次探索特意设计得很简洁。这些活动被设计成只使用默认设置和功能，这样您就可以熟悉功能的基本原理，而不必处理那些离题或过于复杂的细节。当您把 IRIS Native 引入您的生产系统时，您可能需要做一些不同的事情。请确保不要把这种对 IRIS Native 的探索与真实的情况相混淆!

我们不必等待SAM发布才开始规划和试用该API来监控IRIS实例。在以后的文章中，我将更深入地探讨可用的指标及其意义，并提供一些交互式仪表板的示例。首先，我将介绍一下相关背景和一些问题及答案。

IRIS（和Caché）一直在收集自身及其运行平台的数十个指标。收集这些指标来监控Caché和IRIS的方法向来有很多。我发现，很少有安装软件使用IRIS和Caché的内置解决方案。譬如，History Monitor作为性能和系统使用指标的历史数据库，已经推出很长时间了，但它没有简便方法可实时显示这些指标和仪表系统。

IRIS平台解决方案（以及整个业界）正在从仅在一些本地实例上运行的单体式应用程序过渡到“随处”部署的分布式解决方案。在许多用例中，原有的IRIS监控方案并不适用于这些新的模式。InterSystems没有做重复工作，而是将目光投向当前流行的、经过验证的监控和告警开源解决方案。