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@Robert Cemper 我们全球(几乎是)最资深最活跃粉丝最多的社区成员 (最畅销!). Robert 老师从1970年代就开始从事软件行业,从1978年就开始从事MUMPS, DSM, ... Caché, ...IRIS等等直到今天还在活越地写代码。所以跟着Robert老师超过100篇的社区文章中学习 InterSystems 技术是最好不过的选择了。我们按照主题精选了一些文章,后面会陆续翻译,大家希望优先翻译哪一篇,欢迎在评论区留言。
DB Migration using SQLgateway IRIS 使用 SQLgateway 迁移到IRIS.
Dataset Lightweight M:N 和 M:N Relationship 高级SQL 关系
Using ClassQueries() as Tables 把ClassQueries 当成表来使用 (就像使用objectscript的视图 )
Effective use of Collection Indexing and Querying Collections through SQL SQL 查询采集索引
Show Global by SQL SELECT 看 globals的SQL 语句
SQL for ^ERROR Global get ^ERROR global 的SQL 语句
有时需要将数据和数据模型Schema从Postgres转移或迁移到IRIS。目前有几个选择可以做到这一点,但最流行的两个选项是使用DBeaver(https://openexchange.intersystems.com/package/DBeaver)或SQLGateway。第一种方法将在本文中演示,第二种方法在Robert Cemper的一篇优秀文章中介绍,使用 SQLgateway 迁移数据库(https://community.intersystems.com/post/db-migration-using-sqlgateway),请看本文中如何使用DBeaver执行这种迁移。
在Github上可以下载一个docker compose项目来构建和运行两个数据库。:
要获得样本并运行它,请遵循以下步骤:
现代医疗有无数来自数字技术的机会,包括优化流程的指挥中心、支持洞察力和决策的人工智能和机器学习、提供实时数据的物联网和连接设备,以及管理和保护大型数据流的强大数字基础设施。创建数字孪生和使用虚拟技术来推动医疗行业的真实世界价值将这一切结合起来。
数字孪生是一个物理对象或过程的虚拟副本,通过模拟和反馈物理对应物来学习和发展。它在动态系统建模的同时部署了人工智能和机器学习,并适用于医疗保健和生命科学环境。数字孪生创造了一个机会,在实施干预措施、路径变化和操作改进之前,对系统的影响进行建模和预测,以实现效益最大化和风险最小化。
这种模拟创造了以下机会:测试情景以预测影响和帮助决策(例如,在系统设计和病人治疗中);识别低效、瓶颈和机会,并模拟效益/副作用(例如,在流程优化中);自动化反应和决策(例如,在环境控制中);以及越来越多地在虚拟环境中进行测试(例如,硅研究 - 美国和欧洲监管机构都在探索在新医疗药物和技术的审批中使用此类 "数字证据")。
我们为什么要关注医疗领域的数字孪生?
环顾四周,你会看到无数的设备监测和收集我们身体状态数据的例子。可穿戴智能手表和健身追踪器、医疗成像设备、数字健康应用程序、温度计等。同样,这些设备本身也在产生关于其当前运行环境和状况的大量数据。但是,我们如何才能理解所有这些数据,并从中获得有意义的洞察?一种可能性是对这些数据进行动态展示,即所谓的数字孪生。
数字孪生是一个物理对象或系统在其生命周期内的虚拟表达。这意味着,数字孪生包含了关于其现实世界对应物状态的最新和历史数据。将这些动态数据纳入不同医疗应用的虚拟表示中,可以实现主动决策、流程优化和医疗领域的完整生命周期管理。
正如德勤最近的一份报告所强调的,数字孪生的设计和部署是为了实现虚拟协作,吸收和处理大数据,以及协助我们以更有效和安全的方式管理物理世界。
有几个行业在使用数字孪生能力方面取得了重大进展,如汽车、飞机、能源、城市规划和医疗保健等,仅举几例。疫情的影响和对全球经济造成的破坏只会加速全球数字孪生的发展速度和采用。因此,预计到2026年,全球数字孪生市场将达到482亿美元,年复合增长率为58%。虽然目前北美市场拥有最大的份额,但预计亚太市场将在未来几年经历最快的增长。
按照Gartner的说法,数字孪生是现实世界实体或系统的数字代表。数字孪生体的实现是一个封装的软件对象或模型,它反映了一个独特的物理对象、过程、组织、人或其他抽象概念。
数字孪生的设计和部署是复杂的,与其他数字技术密切相关,如云计算、人工智能、物联网、5G网络、区块链和虚拟、增强或混合现实。预计所有这些技术的采用率将对数字孪生产业产生深远影响。迄今为止,系统数字孪生体已经在所有行业中占主导地位,但专家们一致认为,产品和流程数字孪生体类型将在未来几年内上升。
医疗数据集应用(这个应用主要目的是获得医疗数据样本来进行自动化机器学习和其他应用)现在有了6个真实世界的医疗数据集(更多数据集在路上,敬请期待!)
赶快来下载吧: https://openexchange.intersystems.com/package/Health-Dataset
对于那些在某种程度上需要测试ECP的水平可扩展性(计算能力和/或用户和进程的并发性),但又懒得建立环境、配置服务器节点等的人来说,我刚刚在Open Exchange上发布了OPNEx-ECP部署的应用/示例。
亲爱的女士们和先生们,在上个月,我改进了我的工具Caché监视器......但首先:名字
选择Caché Monitor这个名字是为了反映该工具与Caché数据库的紧密结合。我想,在可预见的未来,Intersystems Caché这个既定名称很可能会被InterSystems IRIS数据平台完全取代。因此,重塑品牌的步骤成为必要。为了在未来不那么紧密地与一个产品名称联系在一起,我们选择了一个更加中立的新名字: SQL Data Lens
不管叫什么名字,实现与Intersystems产品最紧密的整合仍然是我们的目标。持续的发展也反映在版本号的延续上。上一个版本是Caché Monitor 2.96,下一个版本是SQL Data Lens 3.0。
但这不仅仅是重新命名,而且还集成了许多新的功能,例如
首先,什么是数据匿名化?
根据维基百科 Wikipedia:
数据匿名化 是一类以隐私保护为目的的 信息清洁 . 是从数据集中去除可确定个人的信息 , 使得该数据描述的个人保持匿名.
换句话讲, 数据匿名化是保留数据但同时要确保数据源的匿名. 基于所采用的匿名技术,数据被编辑、屏蔽或替换。 这就是IRIS-Disguise的目的,提供一套匿名化工具。 您可以使用两种不同的方式,通过方法执行或在持久类定义本身内部指定匿名化策略。
当前版本的IRIS-Disguise提供了6种匿名化数据的策略
让我解释每种策略,我将用一个例子展示一个方法执行,正如前面提到的,我还将展示如何在持久类定义中应用。
要以这种方式使用IRIS-Disguise,您需要“戴上伪装眼镜”。
在持久类中,可以扩展dc.Disguise.Glasses 类,并根据您选择的策略更改数据类型的任何属性。
之后,在任何时候,只需调用类上的congoverProcess方法。将使用数据类型的策略替换所有值。
让我们开始吧。
###销毁 Destruction
此策略将用一个单词(默认为“机密”)替换整个列。
包含各种Python代码的项目模版,可用于InterSystems IRIS 社区容器版Community Edition with container。
特性 :
我想与您分享一些在 Caché 中同样存在但几乎不为人知且大多未使用的存储功能。 它们当然可以在 IRIS 中使用,并且在大型分布式存储架构中变得越来越重要。
Everyone
There is a setQueryTimeout method in the% Net.Remote.Java.JDBCGateway class of IRIS, how to use Ensemble2016 to achieve this function?
关于 "智慧医院 "的真正内涵,有很多误解在流传。术语 "智慧Smart "已经成为 "自动化 "或 "数字设备 "的同义词。然而,事实是,增加技术、设备和传感器并不一定能使建筑或者医院变得'智慧'。而且,在某些情况下,数字创新被强加于医院,而没有真正考虑到其效果。
这种情况导致了一系列的复杂性和矛盾。例如,一方面,人们对医院采用数字技术的期望越来越高,但另一方面,人们越来越担心数字医疗解决方案正在创造更多离散的、孤岛的生态系统。同样,尽管医院面临着实现实时医疗系统的更大压力,但往往受制于其运营模式的孤岛性质或围绕各种医疗信息系统的互操作性问题。
这些相互冲突的压力表明,需要一种更协同、更集成、更综合、更全面的数字化转型方法--一种将系统整合在一起并从各个角度考虑影响的方法。
智慧医院数字孪生的出现,证明了这一技术为解决这些日益严峻的挑战提供了可行的手段。
在过去的几年里,数字孪生已经有了很大的发展,成为一项值得期待的技术。然而,尽管数字孪生被炒得沸沸扬扬,但对于数字孪生是什么(不是什么)以及它是否能实现其承诺,仍然存在相当大的困惑。像许多新技术一样,数字孪生正在 "幻觉破灭 "中挣扎并且在某些情况下被错误地描述。
在本文中,我们将通过回答这六个关键问题来正面解决这种困惑。
Gartner Peer Insight 一直持续公开对各类第三方软硬件的对比,是IT行业的“大众点评“。综合转载如下,仅供参考。
原文链接:https://www.gartner.com/reviews/market/cloud-database-management-system…
Gartner Peer Insights 是Gartner 提供的由专业最终用户用来对企业级技术解决方案进行打分和评估供企业使用的平台。Gartner 会将用户意见和他们的专业意见综合起来形成魔力象限。
分析
其他
开发
服务
系统管理
照顾好我们的客户并打造伟大的产品。这是我们InterSystems自从1978年成立以来的座右铭。40多年很快过去,这始终驱动着我们前进。过去是,未来也将一直是我们的基因。
追求卓越和持续提升的价值观是我们的“客户至上”方法取得成功的关键。这也是过去三年我们一直积极参与Gartner及其Peer Insights项目的原因,该项目主要征求最终用户的反馈意见和对厂商的打分。InterSystems连续两年荣膺Peer Insights运营数据库管理系统(ODBMS)客户选择奖,而且是该类别评分最高的供应商之一。
此外,InterSystems还入选Gartner目前推出的Gartner“客户至上”计划,并获得相应标识(上图),这一计划认可了我们为客户提供的坦诚分享、公正反馈的环境,根据用户反馈,我们不断改善产品和服务,从而最大程度地满足不断变化的客户需求。简言之,我们没有人为影响客户在Gartner网站上对我们的评价。这体现了我们对客户的承诺以及开放沟通渠道的重要性。InterSystems IRIS®数据平台是Gartner最新的云数据库管理系统魔力象限(Cloud Database Management Systems Magic Quadrant)中唯一获得此标识的产品,我们对此深感自豪。
以客户为中心的基因DNA
https://www.appeon.com/products/powerbuilder
Appeon PowerBuilder 是一个企业级开发工具,可以用来建立数据驱动的商业应用程序和组件。它是Appeon产品套件之一,同时提供了开发C/S、Web、移动和分布式应用程序的工具。
在这篇文章中,我将展示通过使用ODBC用Appeon PowerBuilder连接Caché的步骤。
步骤1 :
确保在安装IRIS时选择ODBC驱动程序选项。.png)
步骤2:
通过使用ODBC数据源管理器配置ODBC IRIS数据源 .png)
步骤 3: 配置InterSystems ODBC 数据源
步骤 4: 测试连接 (确保 IRIS 实例在运行).png)
步骤 5:
从 PowerBuilder 打开数据库Profiles, 在列表选中ODB ODBC并单击“新建 New”... 按钮.png)
步骤 6:
选择我们已经用ODBC管理器创建的 "IRISHealth User"数据源.png)
步骤 7: 点击“测试连接Test Connection” 按钮,在Preview页面下测试连接.png)
恭喜! 我们已经成功建立了IRIS链接。现在我们可以用PowerBuilder database painter来看表和数据了
.png)
谢谢
作为一个12岁的书呆子,我最喜欢的书是斯蒂芬-皮尔写的《英雄失败之书》,这是一本关于人类不足之处的纪事。对我来说,这本书的亮点是佩德罗-卡罗莱纳的故事,一个努力开发葡语-英语短语手册的人。这是一项崇高的事业,但由于他缺乏说英语的能力,也没有一本葡英字典,因此受到阻碍。
然而,他确实拥有一本法英词典,一本葡法词典和一种真正能干的态度。他的劳动成果对葡萄牙度假者毫无益处,却让12岁的我笑得歇斯底里。我经常愉快地回忆起这个故事,但直到我开始工作时,我才开始把自己和卡洛琳娜先生进行比较。
我的工作是一名信息建模师。信息建模师的工作可以轻描淡写地概括为把现实变成可以存储在数据库中的东西。这是通过设计信息模型来完成的。在传统的软件设计中,有三种类型的信息模型。概念性、逻辑性和物理性。你从概念模型开始,它是对我们想要数字化的东西以及它们之间的关系的一个高级描述。然后你转到逻辑模型,描述这些对象如何在数据库中理想地创建。最后,你在物理模型中实现这一点,物理模型是由用户维护数据的数据库的实际实现。
"这是信息建模的传统智慧。但这种方法是否能实现目的有待商榷"。
这是信息建模的传统智慧。但这种方法是否能实现目的有待商榷。佩德罗的短语书的故事之所以有趣,是因为其方法明显不合适,而且客观上结果很差。这在语言学上相当于用叉子喝汤。但是,当主题比较模糊时,就很难推断方法是如何以及何时有缺陷的。
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.
通过本课程可以:
亲爱的社区开发者们,大家好!
欢迎积极参与新一轮InterSystems系联开发者竞赛!
时间: 2021年10月4日--24日
总奖金池高达 9,450美金!
热烈祝贺中国参赛者John Pan 获得IRIS Analytics 开发者大赛第二名!!!
挑战一:缺乏一个统一的技术体系?
InterSystems IRIS 医疗版通过统一的数据库、互操作性/中间件、机器学习和FHIR等医疗行业特有的功能来简化开发,开箱即用。
挑战二:需要高性能的解决方案,可以定制适合医疗行业使用的案例
InterSystems IRIS for Health医疗版由医疗行业开发人员创建并为医疗服务服务,具有所需的性能、可扩展性和灵活性,大量的全球、全国大型顶级医院案例。全美排名前20医院,全国客户数百家,百强医院30余家;
挑战三:开源和专有软件缺乏灵活性,无法为医疗行业应用提供高可靠性。
InterSystems IRIS医疗版实现一套平台兼容专有和开源模块,同时开发人员可以选择自己喜欢的开发语言和灵活性,支持多种开发语言(ObjectScript,.net, Java, Sql, 等等)
挑战四:缺乏具有医疗卫生领域专业知识的供应商,也没有为开发人员提供持续的支持。
InterSystems IRIS 医疗版的产品开发能力、屡获殊荣的支持和长期深耕医疗的企业文化,确保开发人员持续成功。
这是一个我开发的名为NiPaRobotica Pharmacy的小应用。 从附件可以看到一个界面,能够接收药房配药请求,并将订单上的行项目转换为发送给机器人的配药对话 。我在3家医院的药房部署了这个接口,其中两家药房有6个机器人被安排来将药物从分配槽配送到药剂师的窗口,每天能服务1200个病人。这些机器人能够将病人平均等待时间从2小时减少一半到1小时.接下来我把这个接口部署到专门为慢病病人建的6个配送点,例如如结核病、艾滋病毒、糖尿病、癫痫、高血压和哮喘等等。这个项目的目标是“把药物带给病人”。 这些点有六个6 ATM形式的药房配药设备 (Pharmacy Dispense Units ,PDU),可以让病人直接与呼叫中心的药剂师沟通。在每个PDU
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参赛作品:AlertDashboard
Use DeepSee to create a dashboard to show abnormal conditions of Production operation.
InterSystemsIRIS® 数据平台在性能、分析/搜索和事务等标准中获得最高分
转载自Forester 报告:
InterSystems是一个高性能的数据平台,具有强大的支持和可靠性。InterSystems的IRIS数据平台支持关系型、对象型、文档型、键值型、立方体和多维数组,但它没有原生的图形功能。该平台不需要整合多种技术栈,从而减少了代码、系统资源和维护。客户用它来支持客户分析、物联网、支持AI/ML的应用程序、风险分析和垂直特定的用例,如医疗保健应用程序和洞察力。InterSystems的愿景侧重于一个统一的平台,以支持各种应用和洞察力。该解决方案在性能、分析、搜索和交易方面得分很高。参考客户对InterSystems很满意;一个客户说:"他们的客户支持总是超级好。"另一个客户说他们 "在一个关键任务的应用中使用了10多年,对性能和功能以及可靠性总体上很满意。"
Forester 报告原文下载:https://reprints2.forrester.com/#/assets/2/1735/RES161621/report
SAM(系统警报和监视)以“功能齐全”的 docker-compose 容器集的形式提供,只要启动就可以开始以默认的仪表板监视 IRIS 实例。 使用初始配置就可以很好地了解 SAM 功能并开始对 IRIS 系统进行基本监视。 但是,当开始监视多个系统并收集大量指标数据时,需要更改一些默认设置。 为了从 SAM 获取更多价值,您还会想要添加来自其他数据源(目标)的指标。 以下技巧将帮助您在生产环境中部署 SAM,从多个目标收集指标并将这些指标组合到您自己的仪表板和图表中。 此外,您还将看到一些可能有助于探索 SAM 容器和应用程序的命令。
*注意:*我应该指出,其中一些技巧和提示可能不是最佳做法;这更像是一个日志,记录了我第一次如何配置 SAM 来监视相同系统上的多个服务器和非 IRIS 目标的基准。 如果您有建议,请在评论中指教 ;) 所以,记住本帖可能会随着时间的推移而有所变化,让我们开始吧;
在下面的技巧中,有重启 docker 以及启动和停止 SAM 的操作。 请通读这些技巧,确定哪些适合您,然后按照下面的相同顺序执行。
默认情况下,docker 容器将文件存储在根 (/) 文件系统。 SAM 不需要很多 CPU 或内存资源;但是,指标收集将占用空间。