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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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· 九月 22, 2022 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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· 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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· 一月 6, 2023 阅读大约需 8 分钟
《数据二十条》的号角声

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。

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· 六月 8, 2023 阅读大约需 7 分钟
没有虚拟 IP 地址的数据库镜像

++ 更新:2018 年 8 月 1 日

使用内置于 Caché 数据库镜像的 InterSystems 虚拟 IP (VIP) 地址有一定的局限性。特别是,它只能在镜像成员驻留在同一网络子网时使用。当使用多个数据中心时,由于增加了网络复杂性( 此处有更详细的讨论),网络子网通常不会“延伸”到物理数据中心之外。出于类似的原因,当数据库托管在云端时,虚拟 IP 通常无法使用。

负载均衡器(物理或虚拟)等网络流量管理设备可用于实现相同级别的透明度,为客户端应用程序或设备提供单一地址。网络流量管理器自动将客户端重定向到当前镜像主服务器的真实 IP 地址。自动化旨在满足灾难后 HA 故障转移和 DR 升级的需求。

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各位领导、老师大家好。非常荣幸有机会参加这次由中国数字医学杂志社组织的陕西省医院数字化转型研讨会。

IT这个行业很有意思,就是大家都很喜欢造词。这几年有一个词特别火,叫做数智化底座,很多厂商都先后推出了自己的数智化底座解决方案。结合最近对整个行业的一些观察,今天借这个机会,跟各位领导和老师探讨一下,医疗行业的数字化有什么特点,到底什么样的底座或者平台比较符合我们医疗行业,以及我们在建设数智化底座的时候需要考虑哪些问题。结合我们最近的一些观察和思考,有不当之处,欢迎各位老师批评、指正。

首先一点就是我们做任何工作,首先要解决“为什么”的问题?第一个核心思路,我想数字化转型是为智慧医院服务的,归根结底,还是要通过数字化的手段,来实现医院的高质量发展。针对这一目标,国家卫健委制定了智慧医院发展的三大目标,就是智慧医疗、智慧管理和智慧服务,我想说白了,无非就是让医院、医护人员以及我们的患者过的更好,提高我们治疗和护理水平、降本增效,同时能够让我们的患者得到更好的服务。所有的数字化建设,不管是平台还是应用,都应该围绕这一核心目标。

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· 四月 25, 2022 阅读大约需 39 分钟
Angular 中 Ensemble 工作流的 UI

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:

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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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· 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 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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· 十一月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
精华翻译文章:什么是智慧医院数字孪生?

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 " "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。

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· 一月 20, 2021 阅读大约需 6 分钟
InterSystems IRIS医疗版2020.1 HL7基准测试

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。

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想必大家都听说过 FHIR 是解决系统间所有互操作性和兼容性问题的灵丹妙药和解决方案。就在这里,我们可以看到他手持一份 FHIR 资源,愉快地享受其中:

但对于我们这些普通人,我们将做一个小小的介绍。

什么是 FHIR?

让我们直接进入定义:FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resource)是由HL7(Health Level 7标准组)开发的一种互操作性标准,旨在实现医疗行业中不同系统之间的电子医疗数据交换。

FHIR 从根本上基于哪些技术?

主要是通过 REST API 和 JSON 格式进行 HTTP 调用的结合(尽管它可以是 XML 以及我们可用的任何其他通信,具体根据我们的使用情况)。

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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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· 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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· 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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· 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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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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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 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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· 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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· 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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