データベースシステムには非常に特殊なバックアップ要件があり、企業のデプロイメントでは、事前の検討と計画が必要です。 データベースシステムの場合、バックアップソリューションの運用上の目標は、アプリケーションが正常にシャットダウンされた時と同じ状態で、データのコピーを作成することにあります。 アプリケーションの整合性バックアップはこれらの要件を満たし、Cachéは、このレベルのバックアップ整合性を達成するために、外部ソリューションとの統合を容易にする一連のAPIを提供しています。

IRIS ベースのアプリケーションを GCP Kubernetes で実行する方法については、すでに「InterSystems IRIS ソリューションを CircleCI を使用して GCP Kubernetes Cluster GKE へデプロイする」で検討しました。 また、IRIS ベースのアプリケーションを AWS Kubernetes で実行する方法については、「Amazon EKS を使用したシンプルな IRIS ベースの Web アプリケーションのデプロイ」で確認しました。 そこで今回は、アプリケーションを Azure Kubernetes Service（AKS）にデプロイする方法を説明することにします。

IRIS で REST サーバを作成する際に準備する REST ディスパッチクラスを API ファーストの手順で作成する方法を解説します。
（OpenAPI 2.0に基づいて作成したアプリケーション定義を使用してディスパッチクラスを作成する手順を解説します）

https://www.youtube.com/embed/SwquEq1fjTk
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このビデオには、以下の関連ビデオがあります。

開発者の皆さんこんにちは！IRIS プログラミングコンテストも 6 回目を迎えました！

今回のコンテストのテーマは

「InterSystems IRIS をバックエンドとし Web またはモバイル・ソリューションをフロントエンドとして使用する⚡️フル・スタック・アプリケーション⚡️」

です。日本からのご応募お待ちしております！

Open Exchange（アプリケーション登録／参考となる開発テンプレート）のページはこちら➡　⚡️ InterSystems Full Stack Contest ⚡️

応募期間は 2020年6月29日～7月12日 です！

優勝特典

１、審査員から多く票を集めたアプリケーションには、以下の賞金が贈られます。

🥇 1位 - $2,000

🥈 2位 - $1,000

🥉 3位 - $500

2、Developer Community で多く票を集めたソリューションには、以下の賞金が贈られます。

最近、InterSystems 内で PHP から Caché ベースの Web サービスに接続が必要になる事例がいくつかありました。 これらの最初の事例とは、実はこの開発者コミュニティそのものであり、他の InterSystems サイト/アプリケーションとのシングルサインオンに Web サービスを使用しています。 次の例は、パスワード認証を使用して PHP から Caché ベースの Web サービス（具体的には SAMPLES ネームスペースの Web サービス）に接続する方法を示しています。

（注意: この例は、/csp/samples に対してパスワード認証が有効になっていることを前提としています。）

IRIS における Python サポートの最近の改善と、InterSystems による Python DB-API サポートへの継続的な作業により、 Django プロジェクトに IRIS サポートを実装しました。Python DB-API の使用により、他のデータベースと連携することが可能です。

Django で、IRIS にデータを保存する単純なアプリケーションを試してみましょう。

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

1変数に最大 3,641,144 文字まで格納できます。

この制限は、InterSystems IRIS上で取り扱う全ての文字列が対象となるため、ローカル変数やメソッドの引数・戻り値も対象となります。

最大文字について詳しくは、以下ドキュメントをご参照ください。

最大文字列長について

2022.1 及び 2021.2 から 新たにジャーナルファイルの自動圧縮機能がサポートされました。
この機能によって、わずかなCPUコストでジャーナルファイルが占有するDisk容量を大幅に削減する事が可能になります。
実際のお客様環境でジャーナル・ファイルの圧縮率85%という非常に高い効果が確認出来たケースもございます。
(圧縮効果はジャーナル・ファイルに記録される更新データの内容に依存します)
圧縮はミラージャーナル・ファイルに対しても行われます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

復旧を優先される場合を除き 【トラブル発生状態のまま】弊社サポートセンターまでご連絡ください。

その際、専用ツールを利用して情報収集いただくことで（所要時間約 5分）、サポートセンターによる状況確認がスムーズに行えます。

ツール使用方法については、PDF または以下ビデオでご紹介しています。

この記事では、RESTFormsプロジェクト（モダンなWebアプリケーション用の汎用REST APIバックエンド）を紹介します。

プロジェクトの背後にあるアイデアは単純です。私はいくつかのREST APIを書いた後、REST APIが一般的に次の2つの部分で構成されていることに気付きました。

• 永続クラスの操作
• カスタムビジネスロジック

また、独自のカスタムビジネスロジックを書く必要はありますが、RESTFormsには永続クラスの操作に関連するすべての機能を提供しています。

使用例

• Cachéにすでにデータモデルがあり、REST API形式で情報の一部（またはすべて）を公開したい
• 新しいCachéアプリケーションを開発しており、REST APIを提供したい

キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS

目的

PandasデータフレームはEDA（探索的データ分析）に一般的に使用されるツールです。 MLタスクは通常、データをもう少し理解することから始まります。 先週、私はKaggleにあるこちらのCovid19データセットを試していました。 基本的に、このデータは1925件の遭遇の行と231列で構成されており、タスクは、患者（1つ以上の遭遇レコードにリンク）がICUに入室するかどうかを予測するものです。 つまりこれは、いつものようにpandas.DataFrameを使用して、まず簡単にデータを確認する、通常の分類タスクです。

コミュニティの皆さん、こんにちは！

最近では、誰もが Github、GitLab、bitbucket などのリポジトリにプロジェクトのソースコードを保管していると思います。 InterSystems IRIS プロジェクトについても同様で、Open Exchange にチェックされています。

InterSystems Data Platform で特定のリポジトリの操作を開始または継続するたびに、何をしているでしょうか？

ローカルの InterSystems IRIS マシン、プロジェクト用の環境のセットアップ、ソースコードのインポートが必要です。

つまり、すべての開発者は以下を実行しています。

1. リポジトリからコードをチェックアウトする。
2. ローカル IRIS インストールをインストール/実行する。
3. プロジェクト用の新しいネームスペース/データベースを作成する
4. コードをこの新しいネームスペースにインポートする。
5. すべての残りの環境をセットアップする。
6. プロジェクトのコーディングを開始/継続する。

リポジトリを Docker 化すると、この手順は次の 3 つのステップに短縮できます。

1. リポジトリからコードをチェックアウトする。
2. docker-compose build を実行する。
3. プロジェクトのコーディングを開始/継続する。

メリット: 実行に数分かかる上、頭が痛くなるようなステップ 3、4、5 を行わなくて済みます。

次の数ステップで、（ほぼ）すべての InterSystems リポジトリを Dcoker 化できます。 では、やってみましょう！

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ドキュメント上は明確に記述されていませんが、エクスポートの追加ボタンを押した時に表示されるファイルダイアログのファイル名にグローバル名　＋　.GBLと入力することでグローバルをエクスポートの対象にすることができます。
（例：　^aaaの場合、^aaa.gblと指定）

この機能はクラス、ルーチン等と一緒にグローバルデータを一括してエクスポート／インポートする際に、便利な機能ですが、XMLで表現されるため、データ容量は実データに比較し大きくなりますので、大量データを処理する場合には必要な容量に注意が必要です。