InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 部分 使用 SNMP 进行监控

在之前的帖子中，我展示了如何使用 pButtons 收集历史性能指标。 我首选 pButtons 是因为我知道它随每个数据平台实例（Ensemble、Caché、...）一起安装。 不过，还有其他方法可以实时收集、处理和显示 Caché 性能指标，以进行简单的监视，或进行更重要的并且复杂得多的运营分析和容量计划。 最常见的数据收集方法之一是使用 SNMP（简单网络管理协议）。

SNMP 是 Caché 向各种管理工具提供管理和监控信息的标准方式。 Caché 在线文档包含了 Caché 和 SNMP 之间接口的详细信息。 虽然 SNMP 应该可以直接与 Caché 配合工作，但仍有一些配置技巧和陷阱。 我经历了很多次错误的开始，并且在 InterSystems 其他同事的帮助下，才让 Caché 与操作系统 SNMP 主代理建立对话，所以我写了这篇帖子，希望您可以避免同样的痛苦。

在本帖中，我将介绍如何为 Red Hat Linux 上的 Caché 设置和配置 SNMP，您应该能够对其他 *nix 版本使用相同步骤。 我使用 Red Hat 写这篇文章是因为在 Linux 上进行设置更棘手一些；在 Windows 上，Caché 会自动安装一个 DLL 来与标准 Windows SNMP 服务连接，所以应该更容易配置。

简介

最近完成了针对IRIS医疗版2020.1版本的性能及可扩展性基准测试，重点关注HL7v2的互操作性。本文介绍了在各种工作负载下观察到的吞吐量，并提供了IRIS医疗版用作HL7v2消息传输互操作性引擎时的系统常规配置和调整准则。

基准测试模拟了与实际环境接近的工作负载（详细信息请参见“工作负载说明和方法”部分）。本次测试的工作负载包括HL7v2患者管理（ADT）和生命体征结果（ORU）数据，并包含数据内容转换和路由。

IRIS医疗版2020.1版本可以表明，采用第二代Intel®Xeon®可扩展处理器和Intel®Optane™SSD DC P4800X系列SSD存储的商用服务器，每天的持续消息吞吐量超过23亿条（入站和出站总量），与此前的Ensemble 2017.1 HL7v2吞吐量基准测试相比，扩展性提高了一倍多。

大家应该都已经很熟悉 InterSystems Ensemble（一个集成和应用程序开发平台），每个人都知道 Ensemble Workflow 子系统是什么以及它对于自动化人类交互的作用。 对于那些不了解 Ensemble Workflow 的人，我将简要介绍它的功能（已经熟悉的朋友可以直接跳过这一部分并学习如何使用 Angular.js 中的 Workflow 接口）。

InterSystems Ensemble

InterSystems Ensemble 是一个集成和应用程序开发平台，旨在集成异构系统、自动化业务流程和创建新的复杂应用程序，这些应用程序通过新的业务逻辑或新的用户界面增强集成应用程序的功能：EAI、SOA、BPM、BAM 甚至 BI （感谢 InterSystems DeepSee：一种用于开发分析应用程序的内置技术）。

Ensemble 具有以下关键功能：

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。

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"）。

什么是 Data Fabric？

“这是一套用于在公司中实施、管控、管理和执行数据操作的硬件基础架构、软件、工具和资源，功能包括跨所有数据存储平台的数据采集、转换、存储、分发、整合、复制、可用性、安全性、保护、灾难恢复、演示、分析、保存、保留、备份、恢复、归档、召回、删除、监视和容量规划，并可使应用程序的使用满足公司的数据需求”。 
(Alan McSweeney)

InterSystems IRIS 元素周期表

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。

本帖概述了通过为 InterSystems 数据平台（InterSystems IRIS、Caché 和 Ensemble）上的数据库磁盘创建 LVM 物理盘区 (PE) 条带来实现低延迟存储 IO 的最佳实践配置，并提供了有用链接。

一致的低延迟存储是获得最佳数据库应用程序性能的关键。 例如，对于在 Linux 上运行的应用程序，经常在数据库磁盘中使用逻辑卷管理器 (LVM) ，因为它能够扩展卷和文件系统，或者为在线备份创建快照。 对于数据库应用程序，在使用 LVM PE 条带化逻辑卷的情况下，并行写入还可提高数据 I/O 的效率，从而有助于提高大规模连续读取和写入的性能。

众说周知，EPIC 是电子病历厂商中当之无愧的领导者，本文让我们看看EPIC是如何玩转FHIR的，并进一步了解其互操作性方法、资源和API工具。

几十年来，EPIC和其他主要的EHR供应商一直在围绕着互操作性作斗争，有时候互相容忍，有时也得接受（开放接口）。

今天，大多数电子病历厂商已经针对市场和监管的压力采取了行动，采用FHIR API标准，扩大病人对医疗记录的访问。

但在早期，EPIC和其他竞争对手争先恐后地抢占市场份额，为了成为院内系统的主导者，与其他厂商分享数据、给别人提供数据访问似乎是自我毁灭。

那么今天，EPIC在FHIR API、SMART on FHIR 应用市场、患者访问和互操作性战略方面的立场如何？ 以下是关于EPIC在FHIR API和互操作性上提供的简单介绍和链接。

EPIC 在FHIR API和互操作性上的战略和资源

EPIC互操作性的方法和选择

大多数EPIC集成的重点是通过EPIC系统提供扩展访问，但不一定与其他厂商共享。

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：

门为医疗行业打造，深度整合国内外医疗行业标准，专有技术服务医疗行业44年，可能是全球最早从事医疗信息化的公司；

耕细做打磨数十年的稳定、可靠、易用、可扩展的数据平台；

色鲜明，不唯技术、终生负责、以解决客户问题为核心的特色企业文化；

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。

国务院于2022年12月19日发布了《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（后简称《数据二十条》），如何有效利用数据已经成为下一步的趋势。另一方面，无论是基于数据中台还是数据编织理念，两者也都对如何利用数据提出了构想。因此医疗行业数字化建设的目标已不能再局限于如何收集数据，建立医疗行业数据的流通机制将会是为越来越普遍的需求。

时钟拨回几年前，数据中台概念开始火爆。人们对数据中台的定义、诠释尽管有诸多差异，通过数据中台降低数据共享和利用的成本则是共同的期望。但经过这几年的探索之后，中台已死的观点也在涌现。究其原因，除去中台概念在技术上的不确定，数据流通过程中的责权益的不清晰也是严重的制约因素。毕竟，数据中台自身作为一套技术框架并不能代替法律法规与市场自动将数据转变为商品从而创造出流通价值。

那么，如何能够使数据的流通合规合法，使数据能够如货币和商品一般自由流动，则是我们需要思考和探索的主题，这次《数据二十条》的出现，无疑为医疗信息技术工作者提供了一个明确的思考方向。