在医院信息化领域,中日联谊医院最近一次站在行业瞩目的聚光灯下,是在2021年7月。在国家卫生健康委统计信息中心发布的《关于2020年度国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评结果公示的通知》中,9家医院获评五级乙等,中日联谊医院名列其中。这也是目前为数不多的“通关”互联互通五乙的医院之一。

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InterSystems 产品支持的平台 - 版本更新 (2023 年 2 月

我们经常收到有关 InterSystems IRIS 数据平台支持的平台和框架的问题。此更新旨在分享最近的更改以及我们对即将发生的更改的当前决策。(预测未来是一项棘手的工作,不应将此视为我们对未来支持平台和框架的承诺。)

我们计划大约每 3 个月发布一次此类更新,然后在一年内重新评估。如果您觉得此更新有用,请告诉我们!我们很感激您的建议。

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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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文章
· 一月 11, 2021 阅读大约需 27 分钟
面向 Amazon Web Services (AWS) 的 InterSystems IRIS 示例参考架构

Amazon Web Services (AWS) 云提供广泛的云基础设施服务,例如计算资源、存储选项和网络,这些都非常实用:按需提供,几秒内就可用,采用即付即用定价的模式。 新服务可得到快速配置,且前期无需支出大量资金。 这使得大企业、初创公司、中小型企业以及公共部门的客户可以访问他们所需的基础设施,从而快速响应不断变化的业务需求。

更新日期:2019 年 10 月 15 日

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去年,AWS推出了基于ARM架构的AWS Graviton处理器第一代Amazon EC2 A1实例。在2019年AWS re:Invent 大会上,亚马逊宣布了第二代AWS Graviton2处理器和相关的Amazon EC2 M6g实例。相比前一代基于Intel Xeon的M5实例,Amazon EC2 M6g实例的性价比提升幅度高达40%。

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本帖概述了通过为 InterSystems 数据平台(InterSystems IRIS、Caché 和 Ensemble)上的数据库磁盘创建 LVM 物理盘区 (PE) 条带来实现低延迟存储 IO 的最佳实践配置,并提供了有用链接。

一致的低延迟存储是获得最佳数据库应用程序性能的关键。 例如,对于在 Linux 上运行的应用程序,经常在数据库磁盘中使用逻辑卷管理器 (LVM) ,因为它能够扩展卷和文件系统,或者为在线备份创建快照。 对于数据库应用程序,在使用 LVM PE 条带化逻辑卷的情况下,并行写入还可提高数据 I/O 的效率,从而有助于提高大规模连续读取和写入的性能。

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问题
· 九月 13, 2021
怎么获取Caché的CDC数据?

1.Caché数据库有没有办法配置然后用sql读取数据库实时变化的数据,类似于mssql那样?我看了可以写类去读取global获取journal的值,但是怎么用sql读呢?

2.不行的话,那用什么方式可以读取到journal日志文件,并输出日志文件的内容?

先谢谢大家了!!!

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为什么要连接系统?

连接系统可以让一个系统处理来自非本系统的信息。例如,以下场景需要连接系统:

  • 为了提高效率,最初设计为执行单一功能的系统需要集成。例如,您可以通过集成跟踪库存、订购材料、记录销售和控制运输的各个系统来提高效率。
  • 系统合并后,在不同机构中执行相同功能的系统需要协同工作才能使统一的机构有效。

将系统连接在一起时,您可能会面临一些挑战,例如:

  • 不同系统使用不同的通信协议:一个系统可能使用TCP,另一个系统使用SOAP,第三个系统使用REST。
  • 不同系统使用不同格式或基于不同标准的不同消息。
  • 需要保证消息成功传递到正确的系统,并能够检测和纠正故障。
  • 必须监控传输消息的系统,如果一次消息过多,则为消息提供一个队列,并监控整体系统性能以确保没有任何障碍。

虽然可以编写自定义应用程序来连接系统,但开发一款InterSystems IRIS® 产品要容易得多,也快得多。

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InterSystems很高兴地宣布一个全新的 开发者下载网站 提供InterSystems IRIS社区版和InterSystems IRIS for Health社区版的完整配套版本。 这些都是免费提供给应用开发者使用的。

你可以选择直接从 InterSystems开发者社区 直接 下载 InterSystems IRIS.

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实时人工智能/机器学习计算的挑战

我们将从我们在 InterSystems 数据科学实践中遇到的示例开始讲起:

  • “高负载”客户门户与在线推荐系统相集成。 计划是在整个零售网络层面重新配置促销活动(我们将假设使用“细分策略”矩阵而非“平面”促销活动母版)。 推荐机制会有哪些变化? 推荐机制内的数据馈送和数据更新会有哪些变化(输入数据量增加了 25000 倍)? 推荐规则生成设置会有哪些变化(生成规则的总量和“分类”呈千倍增加,因此需要将推荐规则筛选阈值缩小千倍)?
  • 设备健康监控系统使用“手动”方式馈送数据样本。 现在,它将连接到每秒可传输数千个过程参数读数的 SCADA 系统。 监控系统会有哪些变化(它能否应对以秒为单位的设备健康监控)? 当输入数据接收到包含数百列最近在 SCADA 系统中实现的数据传感器读数的新块时,会发生什么(是否有必要关闭监控系统以将新的传感器数据整合到分析当中,以及要关闭多久)?
  • 复杂的人工智能/机器学习机制(推荐、监控、预测)依赖于彼此的结果。 要调整这些人工智能/机器学习机制的功能以适应输入数据的变化,每月需要多少人工工时? 人工智能/机器学习机制在支持制定业务决策方面的总体“延迟”是多少(支持信息的刷新频率对比新输入数据的馈送频率)?
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