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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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· 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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· 六月 1, 2021 阅读大约需 4 分钟
使用 InterSystems IRIS 实现 Data Fabric 架构

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)
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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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· 二月 6, 2022 阅读大约需 5 分钟
翻译文章-数据迁移工具 - 第二部分:从My SQL到IRIS

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:

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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。

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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。

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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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· 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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· 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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· 十一月 2, 2022 阅读大约需 1 分钟
InterSystems IRIS医疗版的“专精特新”

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;

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· 五月 12, 2021 阅读大约需 15 分钟
InterSystems 数据平台和性能 - 第 4 篇 - 关注内存

本帖将展示为 InterSystems 数据平台上运行的数据库应用调整共享内存需求(包括 global 和例程缓冲区、gmheap 以及 locksize)的方法,以及在配置服务器和虚拟化 Caché 应用程序时应考虑的一些性能提示。 和以往一样,当我谈到 Caché 时,我指的是所有数据平台(Ensemble、HealthShare、iKnow 和 Caché)。


本系列其他帖子的列表


当我最初开始使用 Caché 时,大多数客户的操作系统是 32 位的,Caché 应用程序的内存有限且昂贵。 通常部署的英特尔服务器只有几个核心,唯一的扩展方式是选择大型服务器,或者使用 ECP 横向扩展。 现在,即使是基本的生产级服务器也具有多个处理器、几十个核心,并且最小内存为 128 或 256 GB,可能达到 TB。 对于大多数数据库安装,ECP 已被遗忘,我们现在可以在单台服务器上大幅提高应用事务处理速率。

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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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· 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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(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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· 四月 17, 2022 阅读大约需 3 分钟
翻译博客文章--浏览医疗保健的未来

在最近一次探索马里兰小镇的 "度假 "期间,我偶然发现了一家非常令人愉快的书店,在那里我愉快地消磨了一下午。我和我的家人都是读者,喜欢各种类型的书--新的、二手的、印刷的、电子的。我们尽量在当地购物,以帮助零售店保持运营。

这次访问促使我思考图书行业所发生的事情与我们的医疗保健系统所发生的事情之间的一些相似之处。

医疗保健行业与图书行业的趋势


数字化


我们阅读内容的格式已经发生了根本性的变化。在2020年,电子书几乎占美国市场的四分之一。音频书占美国图书收入的10亿美元。许多印刷书籍是按需出版的,而不是保存在库存中。同样,医疗保健早已不再是一个“伸出舌头说啊 ”的行业,基因组测试、由人工智能算法读取的X射线、可植入设备和远程医疗访问已经改变了医疗的面貌。

虚拟服务

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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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· 七月 6, 2021 阅读大约需 16 分钟
精华文章--虚拟化大型数据库 - VMware CPU 容量规划

供应商或内部团队要求说明如何为 VMware vSphere 上运行的大型生产数据库进行 CPU 容量规划。

总的来说,在调整大型生产数据库的 CPU 规模时,有几个简单的最佳做法可以遵循:

  • 为每个物理 CPU 核心规划一个 vCPU。
  • 考虑 NUMA 并按理想情况调整虚拟机规模,以使 CPU 和内存对于 NUMA 节点是本地的。
  • 合理调整虚拟机规模。 仅在需要时才添加 vCPU。

通常,这会引出几个常见问题:

  • 由于使用超线程技术,VMware 创建的虚拟机的 CPU 数量可以是物理 CPU 数量的两倍。 那不就是双倍容量吗? 创建的虚拟机不应该有尽可能多的 CPU 吗?
  • 什么是 NUMA 节点? 我应该在意 NUMA 吗?
  • 虚拟机应该合理调整规模,但我如何知道什么时候合理?

我以下面的示例回答这些问题。 但也要记住,最佳做法并不是一成不变的。 有时需要做出妥协。 例如,大型生产数据库虚拟机很可能不适合 NUMA 节点,但我们会看到,其实是没问题的。 最佳做法是指必须针对应用程序和环境进行评估和验证的准则。

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尽管作为一个没有资金支持的医科专业学生,Case Western Reserve大学的Jane Hinkle最近在不到一周的时间里利用EHR供应商Epic的去识别化病人数据库Cosmos进行了临床研究,还得了奖。

Cosmos是一个HIPAA限定的数据集,整合了超过1.22亿名患者的Epic EHR数据。

"我们围绕Cosmos建立的概念就是我们所说的自助分析,这意味着Cosmos中的大数据被设置为Cosmos的任何用户都可以访问,"Epic的临床信息学家Dave Little博士在采访中告诉EHRIntelligence。"在简的案例中,我们看到一个医科学生能够带着一个有针对性的问题,从1.22亿的患者数据中找到她所需要的数据来回答这个问题。这在研究界历来是闻所未闻的。"

Hinkle的研究发现,儿科病人从COVID-19引发心肌炎的可能性是COVID-19疫苗的三到五倍。她告诉EHRIntelligence,她最初关注的是一项使用大数据工具来分析阻塞性睡眠呼吸暂停的研究。然而,当关于心肌炎是否是COVID-19疫苗接种的不良反应的问题出现时,Hinkle和她的研究导师、公共卫生硕士、医学博士、MetroHealth 公司的首席医疗信息官David Kaelber转移了他们的重点。

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Google Cloud Platform (GCP) 为基础架构即服务 (IaaS) 提供功能丰富的环境,其作为云提供完备的功能,支持所有的 InterSystems 产品,包括最新的 InterSystems IRIS 数据平台。 与任何平台或部署模型一样,必须留心以确保考虑到环境的各个方面,例如性能、可用性、操作和管理程序。 本文将详细阐述所有这些方面。

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· 五月 12, 2021 阅读大约需 11 分钟
InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 篇 使用 SNMP 进行监控

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。

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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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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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