開発者のみなさん、こんにちは。

vscode上で動作するObjectScriptエクステンションがリリースされ、vscodeを開発環境として使用できるようになり、GitHubリポジトリと連携できるようになりました。その一方で、使い慣れたIRISやCacheのスタジオからGitHubを扱いたいという要望は根強くあり、GitHubと連携するツールがOpen Exchange上にいくつか公開されています。

そこで、Open exchangeに収録されているツールの中で新しい「git for shared development environment」を使い、環境を作成してみましたので、その手順をお伝えします。

ご利用される際のご参考になれば幸いです。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SELinuxの機能が有効になっているとファイルアクセス時にセキュリティコンテキストのチェックで permission エラーになります。

CSP のページについても同様に permission エラーになっているため、Apache にて 403 Forbidden エラーになります。

以下の設定でSELinuxの機能を無効にすることで回避できます。

設定ファイル /etc/selinux/config の SELINUX=disableに設定し、OS の再起動を行います。

例：

前の記事では、マクロの潜在的なユースケースををレビューしました。そこで、マクロの使用方法についてより包括的な例を見てみることにしましょう。 この記事では、ロギングシステムを設計して構築します。

ロギングシステム

ロギングシステムは、アプリケーションの作業を監視するための便利なツールで、デバッグや監視にかける時間を大幅に節約してくれます。 これから構築するシステムは2つの部分で構成されます。

• ストレージクラス（レコードをログ記録するためのクラス）
• 新しいレコードをログに自動的に追加する一連のマクロ

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ご希望の場合は、カスタマーサポートセンターまでお問い合わせください。

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

選択性（または Selectivity）の数値とは、カラムに対するユニークデータの割合を示す数値です。

例） Person テーブルの個別値である PID カラム、住所のうち都道府県名が入る Pref カラム
　Pref カラムの選択性 = 約 2%
　PID カラム（ユニーク属性のカラム）の選択性 = 1

InterSystems製品のクエリオプティマイザは、クエリ実行経路（プラン）とインデックスの選択を決定するため、エクステントサイズ（テーブル内のレコード数）と選択性の数値を使用します。

詳細は下記ドキュメントページをご参照ください。

テーブルの最適化【IRIS】

開発者の皆さん、こんにちは。

Python Native APIを利用すると、IRISにあるグローバル変数の参照／更新をPythonから行えたり、メソッドやルーチンをPythonから実行することができます。

この記事では「AWS Lambda の IRIS Python Native API IRIS」の記事を参考に、NativeAPIを利用してPythonからIRISに接続するAWS Lambda関数を作成する流れで必要となる、レイヤー作成と関数用コードの作成例をご紹介します。

※ 事前にAWSのEC2インスタンス（Ubuntu 20.04を選択）にIRISをインストールした環境を用意した状態からの例でご紹介します。

開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、【GettingStarted with IRIS】シリーズの MQTT アダプタを簡単に試せるサンプルの利用方法についてご紹介します！

（MQTTブローカーはインターネット上に公開されているテスト用ブローカーを利用しています）​​

サンプルは、こちら👉https://github.com/Intersystems-jp/Samples-MQTT-EKG-Devices　（コンテナで動作します）

IRIS／IRIS for Health のバージョン2020.1から、IoT の世界でよく利用される MQTT プロトコルに対応できる MQTT アダプタが追加されました。

MQTTインバウンドアダプタでは、メッセージの Subscribe が行え、MQTTアウトバンドアダプタでは、メッセージの Publish が行えます。

サンプルでは、MQTT を使った遠隔モニタリングをテーマに、患者さんに装着した心電図から心拍数（BPM）をリアルタイムに近い状態で取得し、モニタ画面に患者さん毎の心拍数を表示します（IRIS の MQTT インバウンドアダプタを利用したメッセージの Subscribe をご体験いただけます）。

Publish されるトピックについて

サンプルでは、演習環境毎にユニークになるようにコンテナ開始時に以下の形式でトピックを作成しています（末尾の # はワイルドカードの指定です）。

/Student_4629/acmeHospital/EKG/#

実際に Publish されるトピックは患者さんに装着した心電図のデータになるので、# の部分は、Patient-1 や Patient-2 などのように患者さんを特定できる文字列が入ります。

サンプルのシナリオは、1つの医療機関の患者情報を取得する流れにしています（本来であれば複数の医療機関の患者情報をモニタできるようにしたほうが良いのですがシンプルに試すため、1つの医療機関の患者情報を取得する流れにしています）。

トピックの流れ

サンプルには1つHTMLファイルが用意されています。このファイルをブラウザで開くと MQTT ブローカーに接続し、データ（心拍数）を1秒ごとにブローカーへ Publish します。

IRIS は、MQTTブローカーから指定のトピックを Subscribe します。

​​​

MQTT ブローカーを Subscribe する設定を行った IRIS のサービスは、ブローカーからトピックを取得します。

実際の設定は以下の通りです。

受信したトピックは IRIS の中では​​​メッセージ（EnsLib.MQTT.Message）として扱われ、次のコンポーネントであるプロセス（図では Process_MQTT_Request）に渡します。

プロセスでは、受信した MQTT 用メッセージからモニタ表示に利用するデータ（Solution.HeartRate）に変換するため、データ変換を呼び出します。

プロセスエディタの開き方と、中で行われているデータ変換の呼び出しの設定を確認する方法は以下の通りです。

患者ごとの測定値を参照する流れ

MQTT ブローカーから Subscribe した心拍数をリアルタイムに近い状態で画面表示するため、データ変換で作成された Solution.HeartRate から1秒ごとに患者ごとの心拍数を収集し、画面に表示しています。

この表示を行うため、1秒間隔で Solution.HeartRate に対するSELECT文が実行されています。

このクエリを実行しているのが、メトリックと呼ぶクラスです。プロダクションでは以下の場所に設定されています。

メトリックでは、指定の呼び出し間隔で Solution.HeartRate から患者ごとの BPM を収集しています。詳細はソースコードをご参照ください。

InterSystems IRISを初めて使用し始める際には、最低限のセキュリティレベルでのみシステムをインストールするのが通例です。 パスワードを入力する回数が少なくて済むため、初めて作業を始めるときに、開発サービスやWebアプリケーションの操作がより簡単になるからです。 また、開発済みのプロジェクトまたはソリューションをデプロイする際には、最小限のセキュリティを適用している方が便利な場合があります。 それでも、プロジェクトを開発環境から非常に敵対的な可能性のあるインターネット環境に移行する時が来れば、本番環境にデプロイされる前に、最大限のセキュリティ設定（つまり、完全なロックダウン状態）でテストしなければなりません。 これがこの記事の論点です。
InterSystems Caché、Ensemble、およびIRISにおけるDBMSセキュリティ問題をさらに包括的に説明した記事については、私の別の記事、「Recommendations on installing the InterSystems Caché DBMS for a production environment」（本番環境向けにInterSystems Caché DBMS をインストールするための推奨事項）をご覧ください。 InterSystems IRISのセキュリティシステムは、さまざまなカテゴリ（ユーザー、サービス、リソース、特権、およびアプリケーション）に異なるセキュリティ設定を適用する概念に基づいています。
ユーザーにはロールを割り当てることができます。 ユーザーとロールには、データベース、サービス、およびアプリケーションといったリソースに対し、さまざまな読み取り、書き込み、および使用の権限を付与することができます。 ユーザーとロールには、データベースのSQLテーブルに対するSQL特権も与えられます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

引数名の後ろに ... をつけることで可変の引数を渡すことができます。

ObjectScript では、配列を使って任意の数の引数を渡すことができます。

例文は以下の通りです。
例文では、メソッド実行後に確認しやすいように、グローバル変数（＝データベースに格納される変数）に引数の情報を設定しています。

Class TEST.ARGTEST1 Extends %RegisteredObject
{
ClassMethod NewMethod1(Arg... As %String) As %Boolean
{
 kill ^a
 merge ^a = Arg
}
}

ターミナルで実行した結果は以下の通りです。

作成者：Daniel Kutac（InterSystems セールスエンジニア）

パート 3. 付録

InterSystems IRIS OAUTH クラスの説明

この連載の前のパートでは、InterSystems IRIS を OAUTH クライアントおよび認可/認証サーバー（OpenID Connect を使用）として機能するように構成する方法について学びました。 この連載の最後のパートでは、InterSystems IRIS OAuth 2.0 フレームワークを実装するクラスについて説明します。 また、一部の API クラスのメソッドの使用例についても説明します。

OAuth 2.0 を実装する API クラスは、目的に応じて 3 種類のグループに分けることができます。 すべてのクラスは %SYS ネームスペースで実装されています。 これらの一部は（% package 経由で）公開されていますが、一部は非公開になっており、開発者が直接呼び出すことはできません。

糖尿病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム（特に AI）を支援すべく、（米）国立糖尿病・消化器・腎疾病研究所（NIDDK）は、糖尿病の検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています: https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set。

糖尿病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています（出典: https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set）:

Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり（出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/）、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか？ 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり（出典: https://pypi.org/）、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。

本番環境でのopenhl pythonモジュールの使用に関する作業の説明の続きです。

Embedded Pythonを搭載しているirisは、まだ最終リリースがされていません（原文投稿当時）が、現時点で本番で使用する必要があります。 そこで、リクエストをxlsxファイルにエクスポートするサービスは別サーバーにバックアップし、クエリ結果は別データベースのグローバルに保存することにしました。

このデータベースは、ネットワーク化され、サービスサーバーはローカル、本番サーバーはリモートとしています。本番サーバー、サービスサーバ間のコミュニケーションは、REST サービスを使って実装しています。

開発者コミュニティのメンバー、インターシステムズパートナー、そしてインターシステムズ製品に興味を持つ多くの人々が、待ち望んでいた時がやってきました。ついに、長い間お待たせしていたGlobal Summitが今年開催することができました。今回は、シアトルでの開催です。 急な坂道、エリオット湾の絶景、そして地元の人に言わせれば、常に天候の悪い美しい都市