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。

关于 "智慧医院 "的真正内涵，有很多误解在流传。术语 "智慧Smart "已经成为 "自动化 "或 "数字设备 "的同义词。然而，事实是，增加技术、设备和传感器并不一定能使建筑或者医院变得'智慧'。而且，在某些情况下，数字创新被强加于医院，而没有真正考虑到其效果。

这种情况导致了一系列的复杂性和矛盾。例如，一方面，人们对医院采用数字技术的期望越来越高，但另一方面，人们越来越担心数字医疗解决方案正在创造更多离散的、孤岛的生态系统。同样，尽管医院面临着实现实时医疗系统的更大压力，但往往受制于其运营模式的孤岛性质或围绕各种医疗信息系统的互操作性问题。

这些相互冲突的压力表明，需要一种更协同、更集成、更综合、更全面的数字化转型方法--一种将系统整合在一起并从各个角度考虑影响的方法。

智慧医院数字孪生的出现，证明了这一技术为解决这些日益严峻的挑战提供了可行的手段。

在过去的几年里，数字孪生已经有了很大的发展，成为一项值得期待的技术。然而，尽管数字孪生被炒得沸沸扬扬，但对于数字孪生是什么（不是什么）以及它是否能实现其承诺，仍然存在相当大的困惑。像许多新技术一样，数字孪生正在 "幻觉破灭 "中挣扎并且在某些情况下被错误地描述。

在本文中，我们将通过回答这六个关键问题来正面解决这种困惑。

什么是智慧医院？

本文是上一篇关于如何从流行数据库（如 PostgreSQL 和 MySQL）迁移到 IRIS 的后续文章。

我们将使用与从 PostgreSQL 迁移相同的过程。 但是，您会发现它更容易，因为 MySQL 中的数据类型与 IRIS 非常相似。 这就是为什么我们不需要在列中创建转换规则。

获取示例数据到迁移过程

在 GitHub 中，可以下载 docker-compose 项目来构建和运行 2 个数据库：

• 源数据库：带有示例数据库的 MySQL 数据库 Docker 实例。
• 目标数据库：InterSystems IRIS 数据平台 Docker 实例，具有用于接收源数据库的现成模式。

要获取示例并运行它，请执行以下步骤：

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：

我们为什么要关注医疗领域的数字孪生？

环顾四周，你会看到无数的设备监测和收集我们身体状态数据的例子。可穿戴智能手表和健身追踪器、医疗成像设备、数字健康应用程序、温度计等。同样，这些设备本身也在产生关于其当前运行环境和状况的大量数据。但是，我们如何才能理解所有这些数据，并从中获得有意义的洞察？一种可能性是对这些数据进行动态展示，即所谓的数字孪生。

数字孪生是一个物理对象或系统在其生命周期内的虚拟表达。这意味着，数字孪生包含了关于其现实世界对应物状态的最新和历史数据。将这些动态数据纳入不同医疗应用的虚拟表示中，可以实现主动决策、流程优化和医疗领域的完整生命周期管理。

背景

作为集成平台厂商，在医院同其它系统联调的时候所做的事情中，多的不是开发代码而是查消息。我先演示一下目前我正在使用的IRIS查消息的方式：

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。

本贴提供了在 VMware ESXi 5.5 及更高版本的环境中部署 Caché 2015 及更高版本时，关于配置、系统规模调整和容量规划等方面的指南。

我假定您已经了解 VMware vSphere 虚拟化平台，所以直接给出推荐。 本指南中的推荐不特定于任何具体硬件或站点特定的实现，也不应作为规划和配置 vSphere 部署的全面指南，而是一份您可以做出选择的最佳实践配置清单。 我希望您的 VMware 专家实施团队能针对具体站点对这些推荐进行评估。

这里是 InterSystems 数据平台和性能系列的其他帖子的列表。

注：本帖更新于 2017 年 1 月 3 日，强调必须为生产数据库实例设置虚拟机内存预留，以保证 Caché 有足够内存可用，并且不会出现内存交换或膨胀而对数据库性能产生负面影响。 更多详细信息，请参见下面的内存部分。

Amazon Web Services (AWS) 云提供广泛的云基础设施服务，例如计算资源、存储选项和网络，这些都非常实用：按需提供，几秒内就可用，采用即付即用定价的模式。 新服务可得到快速配置，且前期无需支出大量资金。 这使得大企业、初创公司、中小型企业以及公共部门的客户可以访问他们所需的基础设施，从而快速响应不断变化的业务需求。

更新日期：2019 年 10 月 15 日

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。

(ECP) Caché 出色的可用性和扩展特性之一是企业缓存协议 (ECP)。 在应用程序开发过程中，如对使用 ECP 的分布式处理加以考虑，可以横向扩展 Caché 应用程序的架构。 应用程序处理可以调整为非常高的速率，处理能力从单个应用程序服务器扩展到最多 255 个应用程序服务器，并且不需要任何应用程序更改。

在我参与的 TrakCare 部署中，ECP 已广泛使用多年。 十年前，主要供应商之一的一台“大型”x86 服务器可能总共只有八个核心。 对于大型部署来说，ECP 是横向扩展商业服务器处理能力的方式，不适合单台昂贵的大型企业服务器。 即使是高核心数的企业服务器也有限制，因此 ECP 也用于扩展这些服务器上的部署。

如今，大多数的新 TrakCare 部署或升级到当前硬件不需要 ECP 即可扩展。 目前的双插槽 x86 生产服务器可以拥有数十个核心和巨大容量的内存。 我们看到，在最近的 Caché 版本中，TrakCare 以及许多其他 Caché 应用程序具有可预测的线性扩展能力，能够随着单台服务器中 CPU 核心数量和内存的增加而支持逐渐增多的用户和事务。 在现场，我看到大多数的新部署都是虚拟化的，即使如此，虚拟机也可以根据需要扩展到主机服务器的规模。 如果资源需求超过单个物理主机可以提供的资源，则使用 ECP 进行横向扩展。

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