目录

1. 本文目的
2. 什么是容器，它们为什么对 IRIS 有意义
    2.1 容器和镜像简介
    2.2 为什么容器对开发者很有用
    2.3 为什么 IRIS 可以很好地与 Docker 配合使用
3. 先决条件
4. 安装 InterSystems IRIS 镜像
    4.1 使用 Docker Hub
    4.2 拉取镜像
5. 运行 InterSystems IRIS 镜像
    5.1 启动 IRIS 容器
    5.2 检查容器状态
    5.3 在容器终端执行代码
    5.4 访问 IRIS 管理门户
    5.5 将容器连接到 VS Code
    5.6 停止或移除容器
    5.7 使用绑定挂载设置特定密码
    5.8 使用持久化 %SYS 卷
     5.8.1 可以使用持久化 %SYS 存储什么
     5.8.2 如何启用持久化 %SYS
6. 使用 Docker Compose
    6.1 Docker Compose 示例
    6.2 运行 Docker Compose
7. 使用 Dockerfile 运行自定义源代码
    7.1 Dockerfile 示例
    7.2 Docker Compose 示例
    7.3 了解层、镜像标记和构建与 运行时
    7.4 源代码和初始化脚本
    7.5 使用 Dockerfile 构建镜像
    7.6 在容器化 IRIS 终端中运行指令
8. 结语和未来计划

简介

在现代应用程序中，尤其是那些涉及大型数据、文档、日志或多媒体的应用程序，高效地处理大型或非结构化内容变得至关重要。 InterSystems IRIS 提供了一种强大、可扩缩的方式来使用流对象管理此类数据。

流对象可以让开发者在处理大型文本或二进制数据时不受字符串大小上限或内存效率低下的影响。 在本文中，我们将探讨如何使用 ObjectScript 在 IRIS 中创建、读取、写入、存储和操作流对象。

IRIS 中的流对象是什么？

InterSystems IRIS 在 %Stream 软件包下提供了内置流类，用于表示可以增量读取或写入的字符或字节序列。 这些流在处理以下内容时特别有用：

• 文本文档（日志、报告等）
• 二进制文件（图像、PDF）
• 大型 API 有效负载（文件上传/下载）
• 超出字符串上限 (~3.6MB) 的持久类属性

流类型

创建并写入流

下面介绍了如何创建和写入全局字符流：

技术文档 — Quarkus IRIS Monitor System

1. 目的与范围

此模块支持在基于 Quarkus 的 Java 应用程序与 InterSystems IRIS 的原生性能监控功能之间进行集成。
它使开发者可以通过 @PerfmonReport 对方法添加注释，这样可以在执行方法时自动触发 IRIS 的 ^PERFMON 例程，以生成性能报告，而无需人工干预。

2. 系统组件

2.1 注释：@PerfmonReport

• 定义为 CDI InterceptorBinding。
• 可应用于方法或类。
• 指示使用 IRIS 监控逻辑包装方法执行的框架。

2.2 拦截器：PerfmonReportInterceptor

• 拦截对带注释的方法的调用。

• 执行流程：

  1. 记录启动事件 (LOG.infof("INIT: …"))
  2. 调用 monitorSystem.startPerfmon()
  3. 继续执行 context.proceed()
  4. 在 finally 块中：
     • 调用 monitorSystem.generateReportPerfmon(...)
     • 调用 monitorSystem.stopPerfmon()
     • 记录结束事件及执行时间

• 确保即使抛出异常，监控也始终结束。

2.3 DAO Bean：MonitorSystem

InterSystems 常见问题解答标题

^%GCMP 实用工具可用于比较两个全局变量的内容。

例如，要比较 USER 和 SAMPLES 命名空间中的 ^test 和 ^test，过程将与下面类似：
*以下示例在这两个命名空间中创建了 700 个相同的全局变量，并更改了其中一个的内容，使其成为检测目标。

近期有些小伙伴需要查询某张特定的表所占用的磁盘大小，可能其他小伙伴也有类似的需求。

给大家一个例子供参考。

应当考虑到IRIS的表底层使用global存储数据，包括表数据、索引数据和流数据（如果表中有流属性的话），因此一张表的完整占用应当包含至少上述三种global的求和，如下所示：

本演示程序用于展示如何采用自定义FHIR profile来验证数据合规性。自定义FHIR实施指南基于FHIR R4版本开发，在本例中实现了对Organization资源的扩展并用于验证数据的合规性。

安装

1. 通过Git clone下载本项目。
2. 执行docker-compose up -d构建并启动容器，初次执行时需执行需10～15分钟（视配置变化）。将构建InterSystems IRIS for Health镜像，安装FHIR服务器，导入自定义FHIR规范，使自定义FHIR 规范可用于验证数据。
3. 在Postman中导入TestCases中的测试用例文件，查看各类FHIR约束的测试效果
4. 容器启动后可查看自定义IG内容

项目代码结构

演示程序

使用向量搜索在 IRIS for Health 上运行的病人相似性比较演示。 使用向量搜索计算相似度，在向量基础上比较不同病人之间的个人属性，如姓名、出生日期、地址等。得分越高，被比较的病人越有可能是同一个人。 本演示程序使用 sentence-transformers model 将文本转换为向量，然后使用 IRIS 向量函数来存储、读取和比较向量。

流程原理

安装

1. 使用Git克隆存储库
2. 演示程序将使用text2vec-base-chinese。你也可以下载任何你想要的transformer模型，并将其存储到一个 本地路径中，如 D:\Coding\EMPIDemo\image-iris\llm\text2vec-base-chinese ，然后在 docker-compose.yml 文件的 volumes 部分更改目录指向本地模型根目录。
3. 启动Docker容器 请注意，程序将下载并安装 Python sentence-transformers模块，并安装 FHIR 存储库以存储患者信息，因此将占用大约 15~16GB 磁盘存储空间。

运行演示

通过 REST API 将前端 React 应用程序与 IRIS 数据库等后端服务集成，是构建健壮网络应用程序的强大方法。但是，开发人员经常遇到的一个障碍是跨源资源共享（CORS）问题，由于网络浏览器强制执行的安全限制，该问题可能会阻止前端访问后端的资源。在本文中，我们将探讨在将 React Web 应用程序与 IRIS 后端服务集成时如何解决 CORS 问题。

创建Schema

我们首先定义一个名为 Patients 的简单Schema：

Class Prototype.DB.Patients Extends %Persistent [ DdlAllowed ]
{

Property Name As %String;

Property Title As %String;

Property Gender As %String;

Property DOB As %String;

Property Ethnicity As %String;
}

您可以在表中插入一些虚假数据进行测试。我个人认为 Mockaroo 在创建假数据时非常方便。它可以让你把虚拟数据下载为 .csv 文件，直接导入管理门户。

定义 REST 服务

然后，我们定义几个 REST 服务

在医疗行业中，处方是个非常重要的临床工作数据概念。因此，在考察用FHIR能如何构造我国所需医疗行业数据模型时，就会需要考虑如何用FHIR表达处方。

在2019年，FHIR的工作组已否认需要使用特定的资源来表达处方（不是药嘱）这个概念，见：

https://jira.hl7.org/browse/FHIR-24905

奇妙的是，IHE规范中却明确有处方（Prescription）的定义并需要引用药嘱（Medication Treatment Plan Item）。

https://www.ihe.net/uploadedFiles/Documents/Pharmacy/IHE_Pharmacy_Suppl_PRE.pdf?#page=12

FHIR官网指出这种复合式的request有三种表达方式：

• Shared requisition id

• "Based on" chain

• RequestOrchestration

https://build.fhir.org/request.html#compound

在FHIR实际应用中，则可以见到多种形态使用容器类资源表达处方并包含药嘱的表达形式，例如：

1. 中国2023 FHIR Connectathon中使用消息Bundle来进行处方流转

在上一篇文章中，我们看到了如何捕获位于我们服务器上一个文件夹中的DICOM类型的文件，以及如何将它们发送到PACS软件（在我们的案例中是ORTHANC开源解决方案）进行存储和咨询。那么，在这篇文章中，我们要处理的是相反的动作。

在我们的例子中，我们将配置我们的IRIS for Health Prodcution，以接收从我们的PACS通过TCP/IP发送的图像。要做到这一点，我们必须包括一个标准EnsLib.DICOM.Service.TCP类的业务服务，它将允许我们配置接收端。让我们来看看这个配置：

如您所见，我们已经声明了将监听的端口，通过该端口将接收从 PACS 发送的图像。我们还配置了本地 AET （Application Entity Title，应用实体名称）(IRIS) 和将向我们发送 DICOM (ORTHANC) 的 PACS，请记住这些字段是强制性的，并且将用于检查发送和接收 DICOM 消息的有效性。不要忘记必须从 DICOM 设置菜单配置和关联两个 AET：

正如你所看到的，我们已经配置了从IRIS到ORTHANC（前一篇文章的案例）和从ORTHANC到IRIS（本文中的案例）的信息发送。确认你已经为这两个关联上下文配置了你在两个系统中发送和接收的DICOM图像类型的演示上下文。

国务院于2022年12月19日发布了《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（后简称《数据二十条》），如何有效利用数据已经成为下一步的趋势。另一方面，无论是基于数据中台还是数据编织理念，两者也都对如何利用数据提出了构想。因此医疗行业数字化建设的目标已不能再局限于如何收集数据，建立医疗行业数据的流通机制将会是为越来越普遍的需求。

时钟拨回几年前，数据中台概念开始火爆。人们对数据中台的定义、诠释尽管有诸多差异，通过数据中台降低数据共享和利用的成本则是共同的期望。但经过这几年的探索之后，中台已死的观点也在涌现。究其原因，除去中台概念在技术上的不确定，数据流通过程中的责权益的不清晰也是严重的制约因素。毕竟，数据中台自身作为一套技术框架并不能代替法律法规与市场自动将数据转变为商品从而创造出流通价值。

那么，如何能够使数据的流通合规合法，使数据能够如货币和商品一般自由流动，则是我们需要思考和探索的主题，这次《数据二十条》的出现，无疑为医疗信息技术工作者提供了一个明确的思考方向。

在生产环境中IRIS通常以故障转移集群的形态被部署，而集群中各故障转移成员的镜像状态将决定该集群在故障发生时是否能够顺利切换保障业务不中断。因此，成员状态通常也是运维团队需要巡检或监控的目标。

尽管IRIS内部API提供了丰富的集群配置、成员状态监控等一系列接口，但除Portal上的镜像监视器外，并没有特定的接口便于从外部系统访问（如进行企业级监控集成时），也没有整合好的监控接口可用与获取镜像的健康状态。但在IRIS上开发一个REST接口暴露镜像状态数据并不困难，如下所示：

在互操作功能运行过程中，IRIS可以识别异常情况的发生，自动生成告警事件并通过预制的互操作组件将告警转发给干系人；另外，IRIS也内建了告警工作台，可供运维团队基于工作流实现对告警的管理。

告警设置与转发

Production告警设置

在Production级别可以设置对连接异常的告警设置，及告警组件设置

组件告警设置

• 控制何时触发警报。
  • 队列计数警报。
    • 队列中的信息数量
  • 队列等待警报。
    • 消息在队列中停留的秒数
  • 不活动超时。
    • 业务组件不活动的秒数
    • 在v2012.1之前，不会触发告警

警报宽限期

• • 与外部连接有关的错误可以有宽限期设置
    • 设置重新建立连接的时间，超时且连接不成功才会发出告警
  • 业务服务
    • 警报宽限期
  • 业务操作
    • 再次发出警报宽限期

转发告警

• • EnsLib.EMail.AlertOperation
    • 内置告警转发组件
      • 通过Email转发
  • 路由到其他接口转发
    • REST - 短信
    • REST - 钉钉
  • 用户需要执行的规划
    • 什么样的告警需要即时通知
    • 告警的通知是否应该成为一个应用

包含告警组件的Production

包含告警组件与业务组件的Production形态如下

其中，用于告警的业务组件包括

告警托管

Production是开发者基于InterSystems IRIS产品家族实现互操作功能的主要技术架构。而每个Production的运行依赖于三类主要的业务组件：

• 业务服务(Business Service)
• 业务流程(Business Process)
• 业务操作(Business Operation)

三类组件间以消息作为信息交换的主要媒介。因此，要保障互操作业务的稳定运行，除保障软件平台有充足的软硬件资源运行外，保障Production中消息的高效传输以及三类组件的平稳、高效运行则是运维团队面临的主要目标。下面列举的若干项任务则有助于运维团队实现这些目标：

优化业务组件运行效率

Production中的业务组件都有运行池的概念，允许业务组件运行在多个进程上并发工作以提高整体性能。运行池又可以分为私有池和参与者池两类。

私有运行池

• • 业务组件的CPU作业的数量
    • 默认为1即可工作
    • 通过性能测试确定最佳的池大小
    • 拥有私有池的业务组件从私有队列中处理消息
  • 无适配器业务服务的池大小需设置为0
  • 需要多进程时，池大小设为1可以保证信息以先进先出（FIFO）顺序处理
    • 整个消息流中的所有业务组件的池大小都不应大于1

参与者池

InterSystems 数据平台的互操作功能与久经考验的Ensemble和HealthConnect集成引擎产品一脉相承。事实上，使用IRIS的典型客户不但应用了IRIS提供的多模型数据存储、分布式存储等数据存储特性，也广泛地应用如可视化数据转换，可视化数据流程编辑和可视化规则引擎等一系列互操作能力构建异构系统间或组织机构间的数据流程。

那么，在生产环境上，如何监控与评估数据流程的运行状况，在发生问题时如何快速定位并解决故障，就是用户的运维团队需要考虑的问题。

本系列文章将围绕IRIS互操作功能中核心的互操作消息管理，Production管理与优化及互操作告警与通知三个方面介绍互操作功能的运维基础知识和常用技巧，希望能够帮助客户平稳、高效地运用数据平台。

注：本文提到的InterSystems数据平台，包括Caché数据库、Ensemble集成平台、HealthConnect医疗版集成平台和InterSystems IRIS数据平台。

互操作消息管理

消息是互操作功能中各组件间通信的基本方法，在互操作Production业务服务、业务流程和业务操作之间广泛使用。

我们的一位客户五一期间向使用IRIS搭建的数据流推送一家三甲医院数年的历史数据，导致实施的同事们经历了一系列噩梦，包括但不限与：

1. 由于未通知实施团队有这样规模的数据推送，数据推送过程与全库备份任务重叠。尽管实例和数据流正常运行，但备份任务与数据流争抢IO，导致备份任务不能在预期时间内完成，实施童鞋五一加班处理问题。

2. 为了节省磁盘空间，服务器上部署了定期删除IRIS备份文件的任务，原本能够保持一周的全备+增量备份，但在本次数据暴增的情况下，新的备份尚未完成而旧的全备已被删除，导致问题发生时没有可用于恢复的备份。

3. 由于这次数据推送前未进行数据质量校验，推送的数据全部不合规，但已经历了较长的数据流进行处理全部入库；同时由于备份文件已被删除，无法通过恢复数据库的方法回滚，导致实施童鞋不得不逐条从生产环境三个库的数百张表中挑出问题数据逐一删除，从五一放假结束至今还未完成善后工作。大家可以设想一下，如果备份还在，那么恢复备份就可以了。

因此，我们希望再次提醒各位在前线奋斗的亲们：

1. 善待你的备份。尽管对于大型医院或医疗集团来说，两周的全备+增量备份策略下，备份文件会占据数个TB的存储空间。但在需要回滚时，这几个T的空间能救命。

2. 保持可用的测试环境。尤其是对于可能出现随机数据需求的客户，随机产生数据需求意味着随机出现测试需求。

尽管IRIS和HealthConnect拥有全面的互操作特性，但在实际工作中，还是有可能遇到需要使用遗留类库，dll SDK等方式与外部应用通信的情况。例如IRIS中并没有内嵌国密算法SM2、SM3和SM4，而开源社区中不乏通过Java、Python和C++等语言完成的具体实现。本文就将以调用SM4的Java实现为例展示ObjectScript程序与第三方语言通信的过程。

Github地址：https://github.com/LinZhuISC/javademo.SM4

跨编程环境调用设计要点

在开始实际操作之前，希望读者先针对整个调用过程中的主调方和被调方思考两个现象：

1. ObjectScript作为主调方，Java程序对它来说是个黑盒，它既不能直接访问Java虚拟机堆栈中的变量，也不能直接操纵被调代码的行为，例如限制内存使用、控制日志输出等。
2. Java程序作为被调方，其设计目的是通过Java容器运行或被其他Java程序调用，开发过程中通常并不会考虑其自身如何与另一个语言环境交互，因此不能确保异常信息能被主调方捕获与跟踪。

针对这两个现象，开发者需要思考，在哪一侧需要做什么样的一些工作以便调用过程能够顺畅进行。

在这个背景下，当我们需要让ObjectScript与Java相互通信和调用时，就不得不解决几个技术问题：

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技术概要：InterSystems 云管理器（Cloud Manager） 1

1. ICM 能为您做什么？ 1
2. ICM 是如何工作的？ 1
3. 试一试！使用 ICM 在云中部署 InterSystems IRIS 2
   1. 安装 Docker 3
   2. 下载 ICM 映像 3
   3. 启动 ICM 3
   4. 获取云供应商帐户和证书 3
   5. 生成安全密钥 4
   6. 自定义示例配置文件 4
   7. 配置基础设施 9
   8. 部署 InterSystems IRIS 10
   9. 尝试 ICM 管理命令 11
   10. 取消配置基础设施 12
4. ICM 能做的远不止这些! 13
5. 了解有关 ICM 的更多信息 13

插图目录

图 1: ICM 让一切变得简单 2

图 2: 云供应商的 ICM 默认文件示例 8

图 3: 交互式 ICM 命令 11

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技术概要： 基于角色的访问控制 1

1. 基于角色的访问控制：为什么它很重要？ 1
2. 基于角色的访问控制：如何在 InterSystems IRIS 中工作 1
   
   1. 简要概念概述 1
   2. 示例用例 2
3. 基于角色的访问控制：探索它 3
   
   1. 用前须知 3
   2. 发现管理门户（Management Portal）页面访问所需的资源 3
   3. 创建和分配您自己的管理者角色 4
   4. 创建用户并分配新角色 5
   5. 尝试管理门户（Management Portal）中的角色 6
4. 了解有关基于角色的访问控制的更多信息 7

技术概要：基于角色的访问控制

本文档向您介绍基于角色的访问控制，解释它在 InterSystems IRIS®数据平台中的工作原理，并帮助您亲自探索。

要浏览所有的技术概要（First Look），包括可以在 InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些，请参见 InterSystems First Looks（《InterSystems 技术概要》）。

基于角色的访问控制：为什么它很重要？

本文档将帮助您使用 InterSystems IRIS®数据平台集成产品转换数据。

要浏览所有的技术概要（First Look），包括可以在InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些，请参见InterSystems First Looks（《InterSystems 技术概要》）。

数据转换和互操作性

数据转换是 InterSystems IRIS 互操作性的核心。您可以改变从一个系统传入的数据的格式和内容，以满足下游系统的要求，从而允许系统之间进行通信。简单地说，从一个系统发送的信息可以转换为另一个应用程序可以理解的信息。使用 InterSystems IRIS，可以很容易地进行数据转换的创建、测试和维护。

假设您有两个包含产品价格的零售系统。当系统 A 向其他系统发送数据时，包含了不加税的产品基准价格。但是，系统 B 需要在价格中包含地区税。InterSystems IRIS 互操作性产品中的数据转换可以在将数据发送到系统 B 之前将从系统 A 收到的价格转换为加税价格。一旦定义，数据转换将自动处理修改。

常见的转换包括：

• 将值（value）从源信息复制到目标信息。
• 根据源信息的（value）执行计算，并将结果复制到目标信息。
• 为目标信息分配新的值（literal value）。
• 重新排列数据的顺序。

探索 DTL 编辑器

本文档将您介绍InterSystems IRIS®数据平台的分片（sharding）功能，以及它在分片集群中的使用，以水平扩展 InterSystems IRIS 的数据量。

作为本指南的一部分，您将使用 ICM 在公共云中提供的分片集群，并了解分片表（shardingatable）如何在集群中的分片之间分布其行。

分片（Sharding）如何帮助您？

本文档介绍了 XEP API，它在 InterSystems IRIS®数据平台上极其快速的 .NET 对象存储和检索支持。它向您提供了一个关于 .NET 对象持久化的 XEP 方法的进阶概述，并引导您通过一个简单的场景来演示 API 的主要功能。

这些活动被设计成只使用默认设置和功能，这样您就可以熟悉 XEP 的基本原理，而不必处理超出本概述范围的细节。有关 XEP 的完整文档，请参见Persisting .NET Objects with InterSystems XEP（《使用 InterSystems XEP 持久化 .NET 对象》）。

要浏览所有的技术概要（First Look），包括可以在InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些，请参见InterSystems First Looks（《InterSystems 技术概要》）。

快速的对象存储和检索

在上一篇文章《互操作消息统一管理系列：Message Bank》中，我们了解到在Message Bank中，消息均以半结构化（XML）或非结构化（Stream）的形式保存，因此无法与客户端的结构化消息一样，直接支持基于索引的检索。为此，需要在Message Bank中定义Search Table以支持查询。关于Search Table的定义和作用，请查阅https://docs.intersystems.com/healthconnectlatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=EEDI_search_tables。

一. 在Message Bank中查询消息的特殊之处

大家如果使用过消息查看器，则能够了解IRIS自动持久化消息并提供界面让大家能够根据消息头中（如发生事件、来源、目标等）或消息体中（如患者姓名、诊断名称等消息的具体属性）来查询消息。 而在Message Bank上进行查询时，如果直接使用消息查看器，能够查询的是Message Bank的Production中传输的消息，而若不是在源系统中出现的消息，这一点一定不要混淆。 Message Bank提供了消息仓库查看器供大家查询源系统中的消息

一. 企业信息库简介

企业信息库（MessageBank）是一个可选的远程归档设施，可以从多个来自不同实例的互操作性Production中收集信息、事件日志项目和搜索表项。如下图所示：

这套环境由两种角色的实例构成： 企业信息库服务器，它本身也是一个Production，完全由Message Bank服务组成，接收来自任何数量的客户Production提交的消息、日志等。

客户端Operation（Message Bank Operation），将其添加到一个正在运行的Production中，并用企业信息库服务器的地址进行配置。如连接通畅，消息和日志即可自动转发到Message Bank并在其中存储。

为了使你能方便地看到信息库中的信息，InterSystems IRIS®提供了以下附加选项。

对于企业信息库实例，管理门户自动包括企业监控器页面，在那里你可以监控客户端Production的状态，浏览消息库，并对被监控客户的消息进行检索。

对于每个客户端实例，你在消息库实例中配置一个到企业监控器的链接。

如下所示：

二. 常见应用场景

消息归档

根据IDC的报道，超过80%的信息是基于NoSQL的，尤其是文本文件。当数字服务或应用程序不能处理所有这些信息时，企业就会遭受损失。为了面对这一挑战，可以使用OCR技术。OCR使用机器学习和/或训练的图像模式将图像像素转化为文本。这一点很重要，因为许多文件被扫描成PDF格式的图像，或者许多文件中包含有文本的图像。因此，OCR是一个重要的步骤，可以从文件中获得所有可能的数据。

为了实现OCR，可以使用开源解决方案Google Tesseract，这是Python和Java社区中最流行的解决方案。Tesseract支持100多个习语，并且可以用新的模型进行训练以识别车牌、验证码等等。Tesseract是在C++中创建的，可以通过Java套用Tess4J构成一个中介层来使用它。下面的代码展示了调用过程。

尊敬的HealthShare用户：

本帖是HealthShare HS2021-03提醒沟通流程的一部分，同样的信息也会以以下渠道分发：

• 邮件通知 HealthShare 用户
• 在 Product Alerts & Advisories 主页上通知
• 在 WRC Distribution Page InterSystems Documents主页上通知

2021年3月23日 – 提醒：镜像Dejournaling的潜在数据完整性问

InterSystems 已经纠正了一个缺陷，该缺陷在极少数情况下会导致非主镜像成员的数据不一致问题。此缺陷影响到InterSystems产品的所有发布版本。

如果发生该缺陷，则会在镜像系统的正常运行中悄然发生。该缺陷的结果是，镜像成员未能删除数据库日志的子集，然后导致镜像成员之间的数据不一致。这对故障转移和异步成员都有影响。虽然这个缺陷遇到的可能性非常小，但InterSystems建议所有使用镜像的客户都要获得修正，并使用DataCheck验证镜像数据库的一致性。有关可能触发该缺陷的具体情况以及将遇到该缺陷的风险降至最低的步骤的更多详细信息，请联系全球响应中心（WRC）。

该缺陷的更正被确定为 SML2898、HYY2434 和 HYY2435，并将包含在所有未来的产品版本中，包括 Caché 和 Ensemble 2018.1.5 以及 InterSystems IRIS 和 InterSystems IRIS for Health 2019.1.2 和 2020.1.1。这些更正也可通过InterSystems全球响应中心（WRC）的Ad hoc分发版本获得。

如果您对这个提醒有任何疑问，请联系 Worldwide Response Center。