这次我想谈一谈不专门针对 InterSystems IRIS 的东西,不过如果你想使用 Docker,并且你工作环境是安装了 Windows 10 专业版或企业版的 PC 或笔记本电脑,那么我认为这个很重要。

你可能知道,容器技术基本上来自于 Linux 世界,如今在 Linux 主机上发挥出最大潜能。 那些平常使用 Windows 的人会看到,Microsoft 和 Docker 在过去的几年做出了重要的努力,让我们可以在 Windows 系统上以非常简单的方式运行基于 Linux 映像的容器... 但是生产系统不支持这种方式,这是个大问题,如果我们要将持久性数据保留在主机系统中的容器之外,这样做非常不可靠... 这主要是由于 Windows 和 Linux 文件系统之间的巨大差异导致的。 最终,Docker for Windows 自身使用了一个小型 linux 虚拟机 (_MobiLinux) 来运行容器... 此操作对于 Windows 用户是透明的,而且效果完美,只要你不需要你的数据库比容器存活的时间更长...

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假设你想了解 InterSystems 在数据分析方面能提供什么。 你研究了理论,现在想要进行一些实践。 幸运的是,InterSystems 提供了一个项目:Samples BI,其中包含了一些很好的示例。 从 README 文件开始,跳过任何与 Docker 相关的内容,直接进行分步安装。 启动虚拟实例 安装 IRIS,按照说明安装 Samples BI,然后用漂亮的图表和表格让老板眼前一亮。 到目前为止还不错。

但是不可避免地,你需要进行更改。

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 4 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险?(Part I)

几个月前,我在 MIT Technology Review 读到一篇很有意思的文章,作者解释了新冠疫情如何给全球 IT 团队带来关乎机器学习 (ML) 系统的难题。

这篇文章引起我对 ML 模型部署后如何处理性能问题的思考。

我在一个 Open Exchange 技术示例应用 (iris-integratedml-monitor-example) 中模拟了一个简单的性能问题场景,并提交到 InterSystems IRIS AI Contest。 读完这篇文章后您可以去看看,如果喜欢,就请投我一票吧! :)

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· 一月 5, 2021 阅读大约需 4 分钟
增强型日志监视器

各位开发者们大家好!

此前,我向各位介绍了一个非常好用的运行分析监控面板,它能使消息处理过程中的关键指标可视化,例如入站/出站消息的数量和平均处理时间等。

现在,我想用一项许多人已熟悉的工作流程,来展示一个增强型日志监视器——将警告信息作为Production中的消息来处理。我们可以通过创建路由规则来实现对告警消息的过滤和路由,并运用预先构建的组件(例如电子邮件适配器等)来发送粒度级别的通知。

如你所知,监视和管理警告信息是确保任何应用程序平稳运行的关键。对诸如HealthShare和IRIS医疗版这样支撑医疗系统运转的一级应用程序和集成引擎来说对告警信息的处理更显得尤为重要。

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介绍

在最近几篇文章中的一些文章中,我谈到了 IRIS 和 Python 之间的类型,很明显,从一侧到另一侧访问对象并不是那么容易。

幸运的是,已经完成了创建SQLAlchemy-iris 的工作(点击链接在 Open Exchange 上查看它),这使得 Python 访问 IRIS 对象的一切变得更加容易,我将展示它的启动器。

谢谢@Dmitry.Maslennikov

安装中

要安装,只需打开具有管理员权限的终端并输入

pip install sqlalchemy-iris

如果需要,这还将为您安装先决条件。

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· 四月 13, 2022 阅读大约需 7 分钟
用Globals 作为图数据库来存储和抽取图结构数据

image

这篇文章是对我的  iris-globals-graphDB 应用的介绍。
在这篇文章中,我将演示如何在Python Flask Web 框架和PYVIS交互式网络可视化库的帮助下,将图形数据保存和抽取到InterSystems Globals中。

建议

 

第一步 : 通过使用Python 原生SDK建立与IRIS Globals的链接

 #create and establish connection
  if not self.iris_connection:
         self.iris_connection = irisnative.createConnection("localhost", 1972, "USER", "superuser", "SYS")
                                     
  # Create an iris object
  self.iris_native = irisnative.createIris(self.iris_connection)
  return self.iris_native

 

第二步 : 使用 iris_native.set( ) 功能把数据保存到Globals 里     

#import nodes data from csv file
isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1nodes")
if isdefined == 0:
    with open("/opt/irisapp/misc/g1nodes.csv", newline='') as csvfile:

 reader = csv.DictReader(csvfile)
 for row in reader:
    self.iris_native.set(row["name"], "^g1nodes", row["id"])

 #import edges data from csv file
 isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1edges")
 if isdefined == 0:
    with open("/opt/irisapp/misc/g1edges.csv", newline='') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile)
 counter = 0                
 for row in reader:
    counter = counter + 1
    #Save data to globals
    self.iris_native.set(row["source"]+'-'+row["target"], "^g1edges", counter)  

 

第三步: 使用iris_native.get() 功能把节点和边缘数据从Globals传递给PYVIS

 #Get nodes data for basic graph    
  def get_g1nodes(self):
        iris = self.get_iris_native()
        leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1nodes")
        result = []
        # Iterate over all nodes forwards
        for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
            #Get data from globals
            val = iris.get("^g1nodes",level1_subscript)
            element = {"id": level1_subscript, "label": val, "shape":"circle"}
            result.append(element)            
        return result

    #Get edges data for basic graph  
    def get_g1edges(self):
        iris = self.get_iris_native()
        leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1edges")
        result = []
        # Iterate over all nodes forwards
        for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
            #Get data from globals
            val = iris.get("^g1edges",level1_subscript)
            element = {"from": int(val.rpartition('-')[0]), "to": int(val.rpartition('-')[2])}
            result.append(element)            
        return result

 

Step4: Use PYVIS Javascript to generate graph data

<script type="text/javascript">
    // initialize global variables.
    var edges;
    var nodes;
    var network;
    var container;
    var options, data;
  
    // This method is responsible for drawing the graph, returns the drawn network
    function drawGraph() {
        var container = document.getElementById('mynetwork');
        let node = JSON.parse('{{ nodes | tojson }}');
        let edge = JSON.parse('{{ edges | tojson }}');
     
        // parsing and collecting nodes and edges from the python
        nodes = new vis.DataSet(node);
        edges = new vis.DataSet(edge);

        // adding nodes and edges to the graph
        data = {nodes: nodes, edges: edges};

        var options = {
            "configure": {
                "enabled": true,
                "filter": [
                "physics","nodes"
            ]
            },
            "nodes": {
                "color": {
                  "border": "rgba(233,180,56,1)",
                  "background": "rgba(252,175,41,1)",
                  "highlight": {
                    "border": "rgba(38,137,233,1)",
                    "background": "rgba(40,138,255,1)"
                  },
                  "hover": {
                    "border": "rgba(42,127,233,1)",
                    "background": "rgba(42,126,255,1)"
                 }
                },

                "font": {
                  "color": "rgba(255,255,255,1)"
                }
              },
            "edges": {
                "color": {
                    "inherit": true
                },
                "smooth": {
                    "enabled": false,
                    "type": "continuous"
                }
            },
            "interaction": {
                "dragNodes": true,
                "hideEdgesOnDrag": false,
                "hideNodesOnDrag": false,
                "navigationButtons": true,
                "hover": true
            },

            "physics": {
                "barnesHut": {
                    "avoidOverlap": 0,
                    "centralGravity": 0.3,
                    "damping": 0.09,
                    "gravitationalConstant": -80000,
                    "springConstant": 0.001,
                    "springLength": 250
                },

                "enabled": true,
                "stabilization": {
                    "enabled": true,
                    "fit": true,
                    "iterations": 1000,
                    "onlyDynamicEdges": false,
                    "updateInterval": 50
                }
            }
        }
        // if this network requires displaying the configure window,
        // put it in its div
        options.configure["container"] = document.getElementById("config");
        network = new vis.Network(container, data, options);
        return network;
    }
    drawGraph();
</script>

 

第五步: 从app.py 主文件调用上面的代码

#Mian route. (index)
@app.route("/")
def index():
    #Establish connection and import data to globals
    irisglobal = IRISGLOBAL()
    irisglobal.import_g1_nodes_edges()
    irisglobal.import_g2_nodes_edges()

    #getting nodes data from globals
    nodes = irisglobal.get_g1nodes()
    #getting edges data from globals
    edges = irisglobal.get_g1edges()

    #To display graph with configuration
    pyvis = True
    return render_template('index.html', nodes = nodes,edges=edges,pyvis=pyvis)    

下面是关于此项目的 介绍视频:

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你好,开发者!

你们中的许多人在 Open Exchange 和 Github 上发布了 InterSystems ObjectScript 库。

但对于开发者来说,如何简化项目的使用和协作呢?

在本文中,我想介绍一种简单方法,只需将一组标准文件复制到你的仓库中,就可以启动任何 ObjectScript 项目和对其做出贡献。

我们开始吧!

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许多使用InterSystems IRIS的用户在调试代码的时候习惯使用命令行的方式,比如运行一个函数查看输出或者查看代码运行过程中保存在global中的数据等等。

对于将 InterSystems IRIS 安装在 Windows 操作系统的用户,只需要点击右下角图标选择Terminal 就可以很方便的使用。

但是对于将其安装到 Linux 或者Docker 容器中的用户,要使用命令行却不那么方便,下面我将会介绍在我们 Openexchange 中的一个应用 -- Web Terminal。

也就是说可以在网页中直接执行Terminal中的命令。

2016-09-18_212035

或者查看SQL执行结果:

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· 七月 12, 2023 阅读大约需 4 分钟
当 GPT 与 FHIR 碰撞出火花:利用Open API 的规范力量

FHIR 通过提供标准化数据模型来构建医疗保健应用程序并促进不同医疗保健系统之间的数据交换,彻底改变了医疗保健行业。由于 FHIR 标准基于现代 API 驱动的方法,因此移动和 Web 开发人员更容易使用它。然而,与 FHIR API 交互仍然具有挑战性,尤其是在使用自然语言查询数据时。

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· 七月 6, 2021 阅读大约需 2 分钟
使用 Yape 解包 pButtons - 更新说明和快速指南

如果一张图片胜过千言万语,那么一段视频又价值几何? 当然胜过敲一个帖子。

请在 InterSystems Developers YouTube 观看我的“Coding talks”:

1. 使用 Yape 分析 InterSystems IRIS 系统性能。 第 1 部分:安装 Yape

在容器中运行 Yape。

2. Yape 容器 SQLite iostat InterSystems

提取和绘制 pButtons 数据,包括时间范围和 iostat。

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· 二月 3, 2023 阅读大约需 5 分钟
PerfTools IO 测试套件

目的

这两个工具(RanRead 和 RanWrite)用于在数据库(或一对数据库)内生成随机读写事件,以测试每秒输入/输出的操作数 (IOPS)。它们可以一起使用或分开单独使用,以测试 IO 硬件容量、验证目标 IOPS 并确保系统拥有可接受的磁盘响应时间。从 IO 测试中收集的结果将因配置而异,具体取决于 IO 子系统。在运行这些测试之前,请确保相应的操作系统监控和存储级别监控已配置,这些捕获的 IO 性能指标可以为以后的分析提供帮助。我们推荐使用 IRIS 中捆绑的系统性能工具,例如^SystemPerformance。

请注意,这里使用的工具是对先前版本的更新。之前的版本可在这里找到。

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· 二月 5, 2023 阅读大约需 1 分钟
IRIS小工具--如何以最简单的方式部署生产系统

通常,如果你想部署一个解决方案,你需要手动添加项目、配置你的查找表和默认配置。
如果您拥有执行这些操作的所有权限,那也没关系。如果您想部署到客户的生产服务器,但您没有权限,则需要在文档中指明系统部署必须执行的所有步骤。

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· 一月 19, 2023 阅读大约需 4 分钟
在globals中序列化 Python 对象

动机

这个项目是在我考虑如何通过Embedded Python让Python代码自然地处理IRIS globals所提供的可扩展的存储和高效的检索机制时想到的。

我最初的想法是使用globals创建一种Python字典的实现,但很快我就意识到,我应该首先处理对象的抽象问题。

所以,我开始创建一些可以包装Python对象的Python类,在globals中存储和检索它们的数据,也就是说,在IRIS globals中序列化和反序列化Python对象。

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· 一月 15, 2021 阅读大约需 2 分钟
npm-iris概览

什么是npm-iris?

NPM是“No Project Mess(项目不乱)”的缩写。

NPM是使用Intersystems IRIS和Bootstrp 4建成的项目和任务管理应用程序。

NPM的创建初衷是通过一个简单直观的项目和任务管理软件,帮助开发者和小型商业公司降低日常问题的复杂度。

它能提供不同的任务视图,包括电子表格、看板、日历,甚至甘特图!

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· 九月 5, 2023 阅读大约需 11 分钟
HTTP请求监控响应时间

嗨,开发者们!

今天我想谈谈一个让我感到困难的话题。我相信你们中的很多人一定已经遇到过这种情况(所谓的“瓶颈”)。由于这是一个广泛的主题,因此本文将仅重点关注识别可能导致缓慢问题的传入 HTTP 请求。我还将向您提供我开发的一个小工具来帮助识别它们。

我们的软件变得越来越复杂,处理来自不同来源的大量请求,无论是前端还是第三方后端应用程序。为了确保最佳性能,必须有一个能够记录一些关键测量的日志系统,例如响应时间、global引用的数量以及每个 HTTP 响应执行的代码行数。作为工作的一部分,我参与了 EMR 软件的开发以及事件分析。由于用户负载主要来自 HTTP 请求(REST API 或 CSP 应用程序),因此在发生普遍缓慢问题时进行此类测量的需求变得显而易见。

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 7 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险? (Part II)

上一部分,现在要利用 IntegratedML VALIDATION MODEL 语句提供信息以监视您的 ML 模型。 您可以在此处观看实际运作。

此处所示代码衍生自 InterSystems IntegragedML 模板IRIS 文档提供的示例,我主要是把代码混合了起来。 这是一个简单的示例,目的是为进一步讨论和未来工作提供一个起点。

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IRIS Interoperability互操作性/HealthConnect(前身是Ensemble)有许多内置的适配器。但是没有一个接收邮件的服务或适配器。我洗的了一个电子邮件服务,通过SMTP接收邮件,这些邮件可以被传递到电子邮件操作。

现在我想对一个使用电子邮件操作向外部邮件服务器发送邮件的Production进行负载测试。邮件服务器团队不希望我向他们发送成千上万的信息。

我创建了iris-mail应用程序来替代邮件服务器。我更新了电子邮件操作中的服务器和端口设置。外发的邮件被发送到替代的邮件服务器,我能够计算出iris-mail中收到的邮件数量,并将其与邮件操作发送的邮件数量进行比较。

应用程序的源代码:https://openexchange.intersystems.com/package/iris-mail

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嗨社区,

这篇文章公开介绍我的 iris-fhir-client 客户端应用。

iris-fhir-client 可以可以借助嵌入式 python 连接到任何开放的 FHIR 服务器 fhirpy 图书馆.

通过终端和使用 CSP Web 应用程序获取资源信息。

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· 一月 21, 2021 阅读大约需 3 分钟
InterSystems IRIS History Monitor仪表盘界面展示

大家好!

我想跟大家分享一个个人项目,该项目始于工作中的一个简单需求:“能否知道我们使用了多少个Caché许可证?”

在阅读社区的其他文章时,我发现了一篇David Loveluck写的非常棒的文章:APM——使用Caché History Monitor

我根据David的这篇文章,开始使用Caché History Monitor并显示所有这些信息。

在面临“选择哪种很酷的技术”这个问题时,我决定使用简单而强大的CSP,这样我的客户可以认识到Caché不仅仅是MUMPS/终端。

在创建了页面以显示许可、数据库增长和CSP会话的历史记录后,我决定为System Dashboard和进程页面创建一个新设计。

我的Caché实例运行得良好。

但是,如果使用IRIS呢?

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· 七月 12, 2023 阅读大约需 4 分钟
如何利用 InterSystems 开放交换工具进行快速 API 开发

在本文中,我将分享我们在 2023 年全球峰会技术交流室中提出的主题。我和@Rochael.Ribeiro

借此机会,我们就以下话题进行探讨:

  • 用于快速 API 的开放交换工具
  • 开放API规范
  • 传统与快速 Api 开发
  • 复合 API(互操作性)
  • 规范优先或 API 优先方法
  • API 治理和监控
  • 演示(视频)

用于快速 API 的开放交换工具

当我们谈论快速现代 API 开发(Rest / json)时,我们将使用两个 Intersystems Open Exchange 工具:

第一个是用于快速开发 API 的框架,我们将在本文中详细介绍。

https://openexchange.intersystems.com/package/IRIS-apiPub

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下载网址:

https://hub.docker.com/r/yape/yape/

$ docker container run --rm -v "$(pwd)":/data yape/yape --version
yape 2.2.6
 

在以下网址查看自述文件:

https://github.com/murrayo/yape

更改包括:

  • 恢复配置文件,进行了更多更改使 x 和 y 轴更智能。
  • 更新了配置文件中的线条样式选择。
  • 解决了 yyyy 日期和 yy 日期或退出的问题。 使窗口标题的日期字符串一致(去掉小数位),在标题中添加短日期。
  • 提高了 y 轴上小于 10 的值的小数精度,例如 Windows 每次读取时间为秒,而不是 linux 中的毫秒
  • 更新 Python 库后的一些小错误修复。

现在,GitHub 和容器保持同步。

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· 九月 14, 2023 阅读大约需 2 分钟
容器中的 InterSystems IRIS

InterSystems 还发布了容器化部署的IRIS。这篇文章旨在演示 InterSystems IRIS 和依赖 IRIS 后端的应用程序如何打包到镜像中并在容器中的其他计算机中运行,以及这样做有多么简单。

容器运行包含所有必需的可执行文件、二进制代码、库和配置文件的镜像。镜像可以从一台机器移动到另一台机器,像 Docker Hub 这样的镜像存储库可以简化这个过程。

我在本演示中使用了 Open Exchange 的应用程序。

演示视频: https://www.loom.com/share/93f9a760b5f54c0a8811b7a212387b9d

IRIS 数据平台社区版的镜像(image)可以在 InterSystems 容器注册表中找到:

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