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。

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。

(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。

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。

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。

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

索引

下文按顺序列出了数据平台上容量计划和性能系列中的所有帖子。 也列出了我的其他帖子。 我将随着该系列中新帖子的增加进行更新。

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和 IRIS Docker 映像。 例如，我选择了 InterSystems IRIS for Health 2019.4。

在本帖中，我将展示使用外部备份来备份 Caché 的策略，以及与基于快照的解决方案集成的示例。 如今，大多数解决方案部署在基于 VMware 的 Linux 上，因此许多帖子都以展示解决方案如何集成 VMware 快照技术为例。

Caché 备份 - 包括电池？

Caché 安装后即包含 Caché 在线备份，可提供不间断的 Caché 数据库备份。 但随着系统规模的扩大，您应该考虑更高效的备份解决方案。 集成了快照技术的外部备份是推荐的系统（包括 Caché 数据库）备份解决方案。

外部备份有特殊注意事项吗？

外部备份的在线文档包含了全部详细信息。 一个关键考虑事项是：

“为确保快照的完整性，Caché 提供了在创建快照时冻结数据库写操作的方法。 在创建快照期间，只冻结对数据库文件的物理写入，从而允许用户进程继续在内存中不间断地执行更新。”

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。

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。

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。

本报告介绍了ESG 集团对多个数据库管理软件产品进行的并发数据摄取和实时查询性能验证测试。测试结果表明，InterSystems IRIS 数据平台可在摄取上亿条记录的同时执行数百万条查询，响应时间达到微秒级，其性能优于其他传统产品和内存产品。

#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