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#持续集成

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在软件工程中，持续集成 (CI) 是一天多次将所有开发者的工作副本合并到共享主线上的实践。

关键字：IRIS，IntegratedML，Flask，FastAPI，TensorFlow Serving，HAProxy，Docker，Covid-19

目的：

过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示，包括一个简单的 Covid-19 X 射线图像分类器和一个用于可能的 ICU 入院的 Covid-19 实验室结果分类器。 我们还介绍了 ICU 分类器的 IntegratedML 演示实现。 虽然“数据科学”远足仍在继续，但从“数据工程”的角度来看，或许也是尝试一些 AI 服务部署的好时机 - 我们能否将目前所接触到的一切都封装成一套服务 API？ 我们可以利用哪些常用的工具、组件和基础架构，以最简单的方式实现这样的服务堆栈？

范围

范围内：

作为快速入门，我们可以使用 docker-compose 将以下 docker 化组件部署到 AWS Ubuntu 服务器中

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文章
Qiao Peng · 十二月 18, 2021 阅读大约需 12 分钟
精华文章--从软件架构发展谈业务集成技术演进与展望

应用集成技术是市场上被广泛使用的，也是充斥着术语和概念的一个技术领域。集成平台、消息引擎、消息中间件、集成引擎、集成中间件、企业服务总线(ESB)、API网关、API管理… 很多概念与名词。到底它们是什么意思？有什么区别？哪种技术适合解决哪种集成问题？

业务集成的需求和技术的演进是紧随业务系统的软件架构发展而发展的。通过小结软件架构的发展，我们更容易梳理业务集成技术的演进、更容易看清楚各种集成架构的优势和未来发展方向。

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Qiao Peng · 九月 22 阅读大约需 25 分钟
精华文章--漫谈应用集成的现在与未来

关注FHIR的大侠们估计都注意到了，FHIR更新了它支持的互操作范式，除了消息、文档、服务、API这4种，增加了2个：资源仓库、订阅。前面4个好理解，为什么资源仓库和订阅会成为FHIR的新的互操作范式？互操作与应用集成是什么关系？

这里借FHIR的新互操作范式，聊聊应用集成，看看集成平台是什么？有什么样的集成方案？以及怎么评价不同的方案。

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在软件开发和业务集成中，规则无处不在：会员折扣的计算规则、根据消息类型和内容将其路由到不同目标系统的路由规则。还有一个规则发挥重要作用的地方- 辅助决策规则，例如临床知识库和医疗质量指标规则。

规则经常需要随业务调整和知识积累进行调整，而规则的调整是业务和行业专家定的。如果规则是以代码硬编码的，这些调整需要程序员改动，一来不直观、需要业务专家与程序员大量的沟通成本，二来硬编码改动会对应用伤筋动骨，甚至带来风险，三来没法控制新规则生效的时间 – 总不能让程序员在新规则生效的那一刻去编译和部署吧。

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Nicky Zhu · 一月 11, 2021 阅读大约需 5 分钟
ObjectScript包管理器中的单元测试和测试覆盖率

本文将描述通过ObjectScript包管理器（见https://openexchange.intersystems.com/package/ObjectScript-Package-Manag...）运行单元测试的过程，包括测试覆盖率测量（见https://openexchange.intersystems.com/package/Test-Coverage-Tool）。

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jieliang liu · 一月 7, 2021 阅读大约需 5 分钟
InterSystems 容器注册表介绍

我非常高兴地宣布，InterSystems 容器注册表现在可以使用了。 这为客户访问基于容器的版本及预览提供了新的渠道。 所有的社区版镜像都可在公共存储库中找到，且无需登录。 所有完整发布的镜像（IRIS、IRIS for Health、Health Connect、System Alerting and Monitoring、InterSystems Cloud Manager）和实用程序镜像（例如，仲裁器、Web 网关和 PasswordHash）都需要登录令牌，该令牌从 WRC 帐户生成。

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当我和加州大学戴维斯分校健康中心的同事着手简化提供者对基因组数据报告的访问时，我们希望这些信息能帮助临床医生提供更好、更个性化的护理。 我们的基因组数据没有操作界面，既不可搜索，也不与患者图表相关联。 如果我们可以在 FHIR（快速医疗互操作性资源）连接器上利用SMART原则在平台之间实现单点登录，我们的护理团队就可以更早地获得数据，患者将能够更好地得到照顾，并在与癌症的斗争中取得积极成果。

而这也是正在实现的事情。 我们支持基因组数据报告的工作为临床医生带来了 50 个离散数据点，这意味着医生用于搜索报告的时间更少，也拥有了更多具有重要洞察力的离散数据，简化了对临床试验信息的访问，最终患者也得到了及时的护理。

但我们并没有停下脚步，这不过是迈向更广阔数字领域的第一步。在 InterSystems 的帮助下，我们拥有了规模越来越大、类型更多样的数据集。

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