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· 十月 8 阅读大约需 5 分钟
FHIR Object Model 简介

挑战

在使用FHIR进行开发的过程中,我们会面对海量的FHIR规范中定义的数据结构,具体来说在FHIR规范中定义了超过150个资源、700多个资源内元素。每个定义里都包括了对自身结构的描述以及数据约束、数据绑定值集等。对于一个开发人员要记住这些内容非常困难。

同时FHIR数据,特别是Json格式的FHIR数据是典型的“有向图”结构,它的资源中嵌套元素定义、集合以及复杂的资源间“关系”,在这些复杂结构的数据间导航并操作,非常困难。

解决方案

在InterSystems IRIS for Health 2024.1之前,我们会将FHIR数据以Json文档的方式载入 %DynamicAbstractObject,例如下面的代码

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· 十月 4 阅读大约需 3 分钟
第三十九章 创建安全对话

第三十九章 创建安全对话

IRIS 支持安全对话,遵循 WS-SecureConversation 1.3 规范。本页介绍如何手动创建安全对话。

概述

在安全对话中,Web 客户端向 Web 服务发出初始请求并接收包含 <SecurityContextToken> 的消息。此元素包含双方都可以使用的对称密钥的信息。此信息指的是只有双方知道的共享密钥。然后双方可以在后续交换中使用对称密钥,直到令牌过期或客户端取消令牌。

双方不应该直接使用 <SecurityContextToken> 执行这些任务(不推荐),而应该从中生成一个 <SecurityContextToken>,然后使用它进行加密、签名、解密和签名验证。

共享密钥可以通过以下任一方式指定:

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第三十八章 验证和解密入站消息 - 实例身份验证和 WS-Security

实例身份验证和 WS-Security

了解 IRIS 网络服务有两个独立的机制在起作用是很有用的:IRIS 服务器和网络服务代码。

  • 在管理门户中,您可以为 Web 应用程序指定允许的身份验证模式,从而控制对 %Service_WebGateway 服务的访问。(有关详细信息,请参阅时间戳和用户名令牌示例。有关更多背景信息,请参阅 Web 应用程序。)如果您选择密码选项,则 Web 应用程序可以接受 IRIS 用户名/密码对;这称为实例身份验证。
  • 除此之外,Web 服务还可以要求 IRIS 用户名/密码对。

这些机制协同工作如下:

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第四十章 创建安全对话 - 启用 IRIS Web 服务以支持 WS-SecureConversation

启用 IRIS Web 服务以支持 WS-SecureConversation

Web 客户端向 Web 服务发送请求安全对话的消息时,安全对话就开始了。作为响应,Web 服务发送双方都可以使用的 <SecurityContextToken>

要使 IRIS Web 服务能够使用此令牌进行响应,请重写 Web 服务的 OnStartSecureConversation() 方法。此方法具有以下签名:

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· 十月 9 阅读大约需 2 分钟
在 IRIS 中使用 Foreign Table(外部表)

Foreign Table 的概念

Foreign Table 是 IRIS SQL 中一种特殊类型的表。它不代表 IRIS 本地全局管理的数据,而是投射出来的,由 “外部服务器 ”管理的外部数据。从 SQL 的角度来看,外部表与普通表一样,可以在查询中使用,没有任何特定限制。

在数据编织中可以帮助整合不同的来源的数据,以支持各种应用、分析并提供智能洞察力。

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· 十月 8 阅读大约需 2 分钟
第四十二章 使用 WS-ReliableMessaging

第四十二章 使用 WS-ReliableMessaging

IRIS 支持 WS-ReliableMessaging 规范的部分内容,如简介中所述。此规范提供了一种按顺序可靠地传递一系列消息的机制。本页介绍如何手动使用可靠消息传递。

Web 客户端发送一系列消息

要将一系列消息从 IRIS Web 客户端可靠地发送到支持 WS-ReliableMessagingWeb 服务,请执行以下操作:

  1. 根据需要指定 Web 客户端的安全标头元素。

如果正在使用 WS-SecureConversation,请启动安全对话。

  1. 调用 %SOAP.RM.CreateSequenceCreate() 类方法。这将返回该类的一个实例。

此方法具有以下签名:

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我们最近在向量搜索抢险体验计划中提供了新版的 InterSystems IRIS,新版本采用了新的基于分层可导航小世界 (HNSW) 索引算法的近似最近邻索引。 这一新增功能可对大型向量数据集进行高效的近似最近邻搜索,从而显著提高查询性能和可扩缩性。

HNSW 算法旨在通过构建基于图形的结构来优化高维数据的向量搜索,从而更快地在大型向量集合中找到近似邻。 无论您使用的是推荐系统、自然语言处理,还是其他机器学习应用,HNSW 都能显著缩短搜索时间,同时允许您调整准确度水平,但准确度提高的代价是查询时间变慢。

HNSW 的主要优点包括:

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第四十一章 创建安全对话 - 使用

Web 服务使用 <SecurityContextToken>, 做出响应后,客户端实例和服务实例可以访问相同的对称密钥。有关此密钥的信息包含在两个实例的 SecurityContextToken 属性中。建议的程序如下:

  1. 在客户端中,将 SecurityOut 属性设置为 null,以删除请求消息中使用的安全标头。

Web 服务中不需要这样做,因为 Web 服务会在每次调用后自动清除安全标头。

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第四十三章 使用 WS-ReliableMessaging - 对 WS-ReliableMessaging 标头进行签名

WS-ReliableMessaging 标头进行签名

可以通过以下任一方式签署 WS-ReliableMessaging 标头。

使用 SecurityContextToken 对标头进行签名

如果还使用 WS-SecureConversation,则 Web 客户端的 SecurityContextToken 属性包含一个对称密钥,可以使用该密钥对 WS-ReliableMessaging 标头元素进行签名。为此,请在调用 %SOAP.RM.CreateSequence实例的 AddSTR() 方法,并将 SecurityContextToken 属性作为参数传递:

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