第三十四章 配置镜像 - 在镜像中激活日志加密

在镜像中激活日志加密

在镜像成员上激活日志加密时，请记住三个重要的注意事项：

• 不能在故障转移成员和 DR 异步上激活日志文件加密，除非镜像需要 TLS 安全性。
• 如果在主服务器上激活了日志加密，则必须在属于镜像的任何报告异步上激活它。此外，最佳做法是在备份和任何 DR 异步上激活日志加密，以便在发生故障转移或 DR 升级时日志加密将继续有效。

• 故障转移成员和 DR 异步之间的日志加密要求在一个成员上用于日志加密的加密密钥在其他成员上被激活（尽管不一定用于日志加密），以便根据需要用于解密收到的日志文件。具体来说，

第三章 执行测试

示例：执行测试

现在使用%UnitTest.Manager.RunTest执行单元测试。以下是方法：

#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

Hi 我在线部署了一个demo演示:

大家好！

以下是 InterSystems编程大奖赛 的技术奖励，这些奖励会让您在投票中获得加分。

每秒插入大量记录，同时同步进行实时查询的能力称为混合事务分析处理 (HTAP)。 它也被称为 Transactional analytics 或 Transanalytics 或 Translytics，当存在来自工业物联网传感器的持续实时数据流或股票市场的波动数据时，它是非常有用的技术，并且允许实时或接近实时地查询这些数据集。

在本文中我将分享我在不同平台上运行带有测试流数据的演示，同时进行持续插入和持续查询，看看每个平台上有何不同反应，如在每个平台上输入和输出数据的速度以及它们的性能。 我在本演示中试验的平台包括：InterSystems IRIS、MariaDB 和 MySQL。

试验结果

20秒的测试时间里：

通过持续进行云投资，InterSystems能够提供礼宾级的云服务。

第五十二章 管理镜像 - 使用^DATABASE例程重新创建现有镜像数据库

使用^DATABASE例程重新创建现有镜像数据库

^DATABASE 例程的 10) Recreate a database 选项使可以在不更改数据库名称或大小的情况下清除现有数据库中的数据。 （有关例程的信息，请参阅 ^DATABASE。）可以将此选项用于镜像数据库，但必须在出现数据库的每个镜像成员上使用它，并且顺序与使用创建数据库选项的顺序相同创建一个新的镜像数据库——首先在主数据库上，然后是备份数据库，然后是数据库作为镜像一部分的任何异步数据库。

注意：如果使用 10) 重新创建数据库选项在主数据库上重新创建数据库，则必须对备份和镜像中的任何 DR 异步操作重复该操作；如果不这样做，数据库可能会在发生故障转移或灾难恢复时变得过时。强烈建议也对报告异步重复重新创建操作。

数据收集

这篇分步说明指南将讲解如何创建任务来收集 InterSystems 数据库及其全局变量的相关数据（如关联的 Open Exchange App 所示，其中包含所有相关代码）

免责声明：此软件仅用于测试/演示目的。 InterSystems 不支持将此代码作为任何发布产品的一部分。 它由 InterSystems 提供，作为特定产品和版本的演示/测试工具。 用户或客户全权负责此软件交付后的维护和测试，InterSystems 对此代码的错误或误用不承担任何责任。

1) 首先，通过管理门户导入文件“DataCollection.xml”，并确保没有错误。 如果存在错误，则可能是版本问题，请发送电子邮件至 ari.glikman@intersystems.com 联系 Ari Glikman 获取适合你的版本的支持。 另外，确保将数据导入到你想要收集其内部数据以供后续检查的命名空间中。

亲爱的社区开发者们，大家好！

我们真诚邀请您参加 Online Meetup：InterSystems 开发者竞赛（人工智能与机器学习）!

时间: 2021年7月30日（周五） 11:00 AM （美东时间）23:00 （北京时间）

在这场在线Meetup，您将了解到：

• 此次优胜者的个人履历；
• 获奖Application的简短Demo；
• 有关应用技术的开放探讨、问答，以及下次竞赛的一些计划。

有时，InterSystems 必须重新发布版本以纠正 1-2 个问题。此过程会生成称为“小数点版本”的新套件。

关键字：IRIS, IntegratedML, 机器学习, Covid-19, Kaggle

目的

最近，我注意到一个用于预测 Covid-19 患者是否将转入 ICU 的 Kaggle 数据集。 它是一个包含 1925 条病患记录的电子表格，其中有 231 列生命体征和观察结果，最后一列“ICU”为 1（表示是）或 0（表示否）。 任务是根据已知数据预测患者是否将转入 ICU。

这个数据集看起来是所谓的“传统 ML”任务的一个好例子。数据看上去数量合适，质量也相对合适。它可能更适合在 IntegratedML 演示套件上直接应用，那么，基于普通 ML 管道与可能的 IntegratedML 方法进行快速测试，最简单的方法是什么？

第八章 Other Options of the Writer

Other Options of the Writer

Canonicalize()

方法的作用是：以规范化的形式编写XML节点。此方法具有以下签名：