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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:
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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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· 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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· 六月 23, 2021 阅读大约需 15 分钟
最低限度的监控和警报解决方案

InterSystems 数据平台包括了用于系统监视和警报的实用程序及工具,但对于不熟悉构建于 InterSystems 数据平台(又名 Caché)的解决方案的系统管理员来说,他们需要知道从何处下手以及需要配置什么。

本指南以在线文档和开发者社区帖子为参考,介绍了实现最低限度的监视和警报解决方案的途径,以及如何启用和配置以下组件:

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· 五月 24, 2021 阅读大约需 7 分钟
InterSystems 数据平台和性能 – 第 1 篇

您的应用程序已部署,一切运行正常。 很好,击个掌! 然后电话突然响个不停 – 用户投诉应用程序有时很“慢”。 这是什么意思? 有时? 您有哪些工具,查找和解决这个缓慢问题应查看哪些统计数据? 您的系统基础架构是否能承担用户负载的任务? 在投入生产之前,应该询问哪些基础架构设计问题? 如何自信地为新硬件规划容量,而不会过度规定? 如何停止电话铃声? 如何一开始就不让它响?

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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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· 九月 24, 2022 阅读大约需 2 分钟
使用Global进行数据可视化---商业智能(BI)

在医院但凡接触“数据”和“指标”的人,对以下场景应该是深有感触。同样的指标、同样的时间,有可能是同一个部门出的,最后“数据不一致”。除了“匪夷所思”,更有“深恶痛绝”。那么,如何解决这个问题?我的答案是商业智能(BI)。随着技术和市场的发展,有很多公司开始研发直接面向业务用户的敏捷BI工具,FineBI就是这样的一款BI工具。这个也是我接触的第一款国产BI。

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以下步骤展示如何显示 /api/monitor 服务提供的指标列表示例。

在上个帖子中,我概述了以 Prometheus 格式显示 IRIS 指标的服务。 该贴介绍了如何在容器中设置和运行 IRIS 预览版 2019.4,然后列出了指标。


本帖假定您已安装 Docker。 如果未安装,现在就为您的平台安装吧 :)


步骤 1. 下载并运行 docker 形式的 IRIS 预览版

按照预览发行版的下载说明下载预览版许可证密钥IRIS Docker 映像。 例如,我选择了 InterSystems IRIS for Health 2019.4

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这是一个我开发的名为NiPaRobotica Pharmacy的小应用。 从附件可以看到一个界面,能够接收药房配药请求,并将订单上的行项目转换为发送给机器人的配药对话 。我在3家医院的药房部署了这个接口,其中两家药房有6个机器人被安排来将药物从分配槽配送到药剂师的窗口,每天能服务1200个病人。这些机器人能够将病人平均等待时间从2小时减少一半到1小时.接下来我把这个接口部署到专门为慢病病人建的6个配送点,例如如结核病、艾滋病毒、糖尿病、癫痫、高血压和哮喘等等。这个项目的目标是“把药物带给病人”。 这些点有六个6 ATM形式的药房配药设备 (Pharmacy Dispense Units ,PDU),可以让病人直接与呼叫中心的药剂师沟通。在每个PDU 背后是一个存放上千种药物的大型的机器人。我的应用可以发送指令给机器人,机器人将药物分配到传送带上,送到一个打印机下面。这个打印机已经收到药房标签的内容,包括病人姓名、剂量说明和其他信息等。然后打印机把标签放下并贴在药品包装上。这包药再往前走一点就有一块海绵压住标签,使其更牢固地贴在包装上。然后,传送带将物品传送到PDU中的一个盒子里,一旦所有药物都被分发出去,病人就能打开PDU上的一个盖子,取出他的药品。这个项目最重要的意义是让病人少跑腿,不需要请假,还要长途跋涉到他们平时看病的医院,再取药回家。

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· 一月 30, 2022 阅读大约需 4 分钟
统一技术的高效数据架构能帮助客户节约大量成本

我的几个孩子都很喜欢手工艺品,您可能会觉得作为一个父亲我会用夸张的表情表扬他们很有创意然后还拍照片发到Pinterest(世界上最大的图片社交分享网站)上去,但是我从来都没这么做过。我肯定爱我的孩子,我也确实认为他们有创意,但老实讲如果你有一个正上小学的孩子,你肯定很清楚他们实际的水平。

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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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· 一月 8, 2021 阅读大约需 2 分钟
ECP 魔术

我最近看到有人称 ECP 为魔术。 它似乎确实如此,并且它在许多工程中发挥了相当有趣的作用。 下列各图表简单显示了分布式架构中检索和使用数据的方式。

有关 ECP(包括容量计划)的更多信息,请单击以下链接:数据平台及性能 - 第 7 部分 性能、可伸缩性和可用性 ECP

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正如德勤最近的一份报告所强调的,数字孪生的设计和部署是为了实现虚拟协作,吸收和处理大数据,以及协助我们以更有效和安全的方式管理物理世界。

有几个行业在使用数字孪生能力方面取得了重大进展,如汽车、飞机、能源、城市规划和医疗保健等,仅举几例。疫情的影响和对全球经济造成的破坏只会加速全球数字孪生的发展速度和采用。因此,预计到2026年,全球数字孪生市场将达到482亿美元,年复合增长率为58%。虽然目前北美市场拥有最大的份额,但预计亚太市场将在未来几年经历最快的增长。

按照Gartner的说法,数字孪生是现实世界实体或系统的数字代表。数字孪生体的实现是一个封装的软件对象或模型,它反映了一个独特的物理对象、过程、组织、人或其他抽象概念。

数字孪生的设计和部署是复杂的,与其他数字技术密切相关,如云计算、人工智能、物联网、5G网络、区块链和虚拟、增强或混合现实。预计所有这些技术的采用率将对数字孪生产业产生深远影响。迄今为止,系统数字孪生体已经在所有行业中占主导地位,但专家们一致认为,产品和流程数字孪生体类型将在未来几年内上升。

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· 五月 24, 2021 阅读大约需 1 分钟
大数据平台的五个等级

作为一个软件架构师,如果要设计一个企业级的架构来满足当前的业务需求时,你需要达到5级的水平,这是一个巨大的挑战。有了InterSystems IRIS。
这是有可能的。通过1个产品,你可以得到SQL + NoSQL + ESB + BI + Open Analytics + Real Time Virtual cubes + NLP + AutoML + ML(使用Python)和高级云支持 + Sharding支持。

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现代医疗有无数来自数字技术的机会,包括优化流程的指挥中心、支持洞察力和决策的人工智能和机器学习、提供实时数据的物联网和连接设备,以及管理和保护大型数据流的强大数字基础设施。创建数字孪生和使用虚拟技术来推动医疗行业的真实世界价值将这一切结合起来。

数字孪生在医疗领域的真实世界价值

数字孪生是一个物理对象或过程的虚拟副本,通过模拟和反馈物理对应物来学习和发展。它在动态系统建模的同时部署了人工智能和机器学习,并适用于医疗保健和生命科学环境。数字孪生创造了一个机会,在实施干预措施、路径变化和操作改进之前,对系统的影响进行建模和预测,以实现效益最大化和风险最小化。

这种模拟创造了以下机会:测试情景以预测影响和帮助决策(例如,在系统设计和病人治疗中);识别低效、瓶颈和机会,并模拟效益/副作用(例如,在流程优化中);自动化反应和决策(例如,在环境控制中);以及越来越多地在虚拟环境中进行测试(例如,硅研究 - 美国和欧洲监管机构都在探索在新医疗药物和技术的审批中使用此类 "数字证据")。

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我本人和其他技术架构师经常需要向客户和供应商说明 Caché IO 要求以及 Caché 应用程序使用存储系统的方式。 在向客户和供应商说明典型的 Caché IO 配置文件和事务性数据库应用程序的要求时,下面的表格很有用。 原始表格由 Mark Bolinsky 创建。

在以后的帖子中,我将讨论更多关于存储 IO 的内容,所以现在贴上这些表格也作为将来文章的参考。

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· 二月 26, 2021 阅读大约需 1 分钟
为什么从Cache迁移到IRIS?

不少客户问我关于从Cache迁移到IRIS的问题。为什么要迁移到IRIS?Cache是优秀的,稳定的,有很好的性能,为什么要迁移到IRIS呢?这些客户是对的,但在过去几年,数字化转型提出了不少新问题、新需求和新挑战,客户需要更灵活、更完整、更前瞻的解决方案,InterSystems公司很有远见地洞察到了这一点,推出了IRIS。
一句话,IRIS是一套数据平台解决方案,它帮助客户和合作伙伴为迎接数字化转型的挑战提供了充足的弹药。

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· 十一月 21, 2021 阅读大约需 3 分钟
适合工作的工具:我们聆听了医疗行业开发人员的声音

在医疗领域,开发创新可以挽救更多的生命。

这也是为什么我们更需要去倾听负责构建未来的人:开发人员。 他们需要什么工具才能更有效地使应用程序更加高效? 他们面对着什么样的障碍?

InterSystems 不想去做无用的猜测,因此我们推动进行了一项研究,该研究综合了 200 名医疗行业开发者的反馈,深入了解了他们的最大需求。我们认为,这些研究结果为医疗单位和医疗技术公司提供了一个机会,可以帮助他们的开发团队为业务带来新机遇,同样也为临床医生和患者带来更光明的未来。

以下是三个关键要点:

1. 开发人员想要一个统一的医疗平台。

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· 三月 12, 2022 阅读大约需 1 分钟
Linux TZ环境变量未被设置以及对Caché的影响

在最近的大规模基准测试活动中,我们看到过多的%sys CPU时间,对应用程序的扩展产生了负面影响。

问题

我们发现,由于TZ环境变量没有被设置,很多时间都花在了localtime()系统调用上。 我们创建了一个简单的测试程序来证实这一观察结果,设置了TZ与未设置TZ的时间差和所需的CPU资源都是惊人的。 我们发现,当TZ没有设置时,从localtime()继承使用stat()系统调用到/etc/local_time是成本很高。

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· 十二月 30, 2021 阅读大约需 1 分钟
翻译--在ECP架构下部署多个IRIS 实例 - 例子

对于那些在某种程度上需要测试ECP的水平可扩展性(计算能力和/或用户和进程的并发性),但又懒得建立环境、配置服务器节点等的人来说,我刚刚在Open Exchange上发布了OPNEx-ECP部署的应用/示例。

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· 二月 21, 2023 阅读大约需 4 分钟
Linux Transparent HugePages 及其对 InterSystems IRIS 的影响

** 2018 年 2 月 12 日修订

虽然本文是关于 InterSystems IRIS 的,但它也适用于 Caché、Ensemble 和 HealthShare 发行版。

介绍

内存以页为单位进行管理。 Linux 系统上的默认页面大小为 4KB。 Red Hat Enterprise Linux 6、SUSE Linux Enterprise Server 11 和 Oracle Linux 6 引入了一种根据系统配置提供 2MB 或 1GB 大小的增加页面大小的方法,称为 HugePages。

起初 HugePages 需要在启动时分配,如果管理或计算不当可能会导致资源浪费。因此,各种 Linux 发行版引入了默认启用 2.6.38 内核的Transparent HugePages。这是一种自动创建、管理和使用 HugePages 的方法。以前的内核版本也可能具有此功能,但可能未标记为 [always] 而是设置为 [madvise]。

Transparent Huge Pages (THP) 是一种 Linux 内存管理系统,它通过使用更大的内存页面来减少在具有大量内存的机器上进行Translation Lookaside Buffer (TLB) 查找的开销。然而,在当前的 Linux 版本中,THP 只能映射单个进程的堆栈空间。

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· 六月 23, 2021 阅读大约需 3 分钟
加密一个数据库需要多久?

一位客户请求估计使用 cvencrypt 实用工具加密一个数据库需要多久。

这个问题有点像问一根绳子有多长 — 视情况而定。 但这是一个有趣的问题。 答案主要取决于客户使用的目标平台上的 CPU 和存储的性能,因此答案更关乎的是提出一个简单方法,可以在运行 cvencrypt 时使用该方法对 CPU 和存储进行基准测试。

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临床研究必须与健康数据相连

就在不久以前,临床科研人员还需要依靠三联的纸质NCR表格,手工收集从堆积如山的手写电子病历中提炼出来的病人数据。从又大又重的《医师案头参考》(PDR)撕下几页,通过传真机发送给FDA,用于药物安全报告。业内专业人士接受了大量的培训,以确保数据经过源文件验证、双键处理,并在经过看似无休止的查询以纠正错误之后,保证其符合目的。

值得庆幸的是,随着电子健康档案的广泛采用,健康数据的数字化,这一过程得到了极大的改善。但是,鉴于临床研究进展缓慢,特别是精美的Excel表格仍由人工数据摘要完成,该领域早该有更多的技术变革,特别是围绕释放医疗互操作性的全部好处。如果我们能做到这一点,生命科学公司将有机会利用宝贵的健康数据来确保病人的安全,优化新药的疗效,并使临床开发过程更加高效,减少错误。

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· 三月 26, 2021 阅读大约需 1 分钟
使用 InterSystems IRIS 创建认知数字服务

Intersystems IRIS 是开发、运行和消耗数据科学服务的绝佳平台。 IRIS 可以使用适配器从任何类型、格式、协议和时间提取数据。 这些数据集可以通过 BPL、DTL 和 Object Script 准备,并存储为 SQL 或 NoSQL 数据。 最后,它可以被 IRIS 内部的开放 ML 算法所消耗,并在 IRIS 仪表板中可视化。 了解详情:https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=PAGE_data_science

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· 五月 10, 2022 阅读大约需 2 分钟
关于自适应分析Adaptive Analytics 示例模式操作!

InterSystems IRIS 2021.1 的发布引入了自适应分析(Adaptive Analytics)的介绍。 为了开始使用和熟悉 InterSystems IRIS BI cube示例,我们创建了一个用于自适应分析的 HoleFoods 应用程序示例模版。 此示例应用程序可在 Open Exchange 上获得, 还有一个学习服务课程learning services course 可用于了解有关自适应分析的更多信息。

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我们继续使用FHIR适配器的示例,在本文中,我们将回顾如何在我们的IRIS实例中进行配置以及安装的结果。

配置项目的步骤与官方文档中所示的相同,您可以直接在此处查看。好吧,让我们开始工作吧!

安装

正如您在与本文相关的项目中看到的,我们将 IRIS 实例部署在 Docker 中,因此初始配置的主要部分将在 Dockerfile 中完成。别担心,我们不会详细介绍 Docker 配置。

要安装 FHIR 适配器,我们只需:

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#Open Exchange

您可能已经看到邀请分享您的 Open Exchange 应用程序的演示:Share a Demo of Your Open Exchange Application

它背后的服务——InterSystems Online Demo Server (ODS)——这不是什么新事物

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