供应商或内部团队要求说明如何为 VMware vSphere 上运行的大型生产数据库进行 CPU 容量规划。

总的来说，在调整大型生产数据库的 CPU 规模时，有几个简单的最佳做法可以遵循：

• 为每个物理 CPU 核心规划一个 vCPU。
• 考虑 NUMA 并按理想情况调整虚拟机规模，以使 CPU 和内存对于 NUMA 节点是本地的。
• 合理调整虚拟机规模。 仅在需要时才添加 vCPU。

通常，这会引出几个常见问题：

• 由于使用超线程技术，VMware 创建的虚拟机的 CPU 数量可以是物理 CPU 数量的两倍。 那不就是双倍容量吗？ 创建的虚拟机不应该有尽可能多的 CPU 吗？
• 什么是 NUMA 节点？ 我应该在意 NUMA 吗？
• 虚拟机应该合理调整规模，但我如何知道什么时候合理？

我以下面的示例回答这些问题。 但也要记住，最佳做法并不是一成不变的。 有时需要做出妥协。 例如，大型生产数据库虚拟机很可能不适合 NUMA 节点，但我们会看到，其实是没问题的。 最佳做法是指必须针对应用程序和环境进行评估和验证的准则。

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。

什么是智慧医院？

本文是上一篇关于如何从流行数据库（如 PostgreSQL 和 MySQL）迁移到 IRIS 的后续文章。

我们将使用与从 PostgreSQL 迁移相同的过程。 但是，您会发现它更容易，因为 MySQL 中的数据类型与 IRIS 非常相似。 这就是为什么我们不需要在列中创建转换规则。

获取示例数据到迁移过程

在 GitHub 中，可以下载 docker-compose 项目来构建和运行 2 个数据库：

• 源数据库：带有示例数据库的 MySQL 数据库 Docker 实例。
• 目标数据库：InterSystems IRIS 数据平台 Docker 实例，具有用于接收源数据库的现成模式。

要获取示例并运行它，请执行以下步骤：

众说周知，EPIC 是电子病历厂商中当之无愧的领导者，本文让我们看看EPIC是如何玩转FHIR的，并进一步了解其互操作性方法、资源和API工具。

几十年来，EPIC和其他主要的EHR供应商一直在围绕着互操作性作斗争，有时候互相容忍，有时也得接受（开放接口）。

今天，大多数电子病历厂商已经针对市场和监管的压力采取了行动，采用FHIR API标准，扩大病人对医疗记录的访问。

但在早期，EPIC和其他竞争对手争先恐后地抢占市场份额，为了成为院内系统的主导者，与其他厂商分享数据、给别人提供数据访问似乎是自我毁灭。

那么今天，EPIC在FHIR API、SMART on FHIR 应用市场、患者访问和互操作性战略方面的立场如何？ 以下是关于EPIC在FHIR API和互操作性上提供的简单介绍和链接。

EPIC 在FHIR API和互操作性上的战略和资源

EPIC互操作性的方法和选择

大多数EPIC集成的重点是通过EPIC系统提供扩展访问，但不一定与其他厂商共享。

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。

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。

InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 部分 使用 SNMP 进行监控

在之前的帖子中，我展示了如何使用 pButtons 收集历史性能指标。 我首选 pButtons 是因为我知道它随每个数据平台实例（Ensemble、Caché、...）一起安装。 不过，还有其他方法可以实时收集、处理和显示 Caché 性能指标，以进行简单的监视，或进行更重要的并且复杂得多的运营分析和容量计划。 最常见的数据收集方法之一是使用 SNMP（简单网络管理协议）。

SNMP 是 Caché 向各种管理工具提供管理和监控信息的标准方式。 Caché 在线文档包含了 Caché 和 SNMP 之间接口的详细信息。 虽然 SNMP 应该可以直接与 Caché 配合工作，但仍有一些配置技巧和陷阱。 我经历了很多次错误的开始，并且在 InterSystems 其他同事的帮助下，才让 Caché 与操作系统 SNMP 主代理建立对话，所以我写了这篇帖子，希望您可以避免同样的痛苦。

在本帖中，我将介绍如何为 Red Hat Linux 上的 Caché 设置和配置 SNMP，您应该能够对其他 *nix 版本使用相同步骤。 我使用 Red Hat 写这篇文章是因为在 Linux 上进行设置更棘手一些；在 Windows 上，Caché 会自动安装一个 DLL 来与标准 Windows SNMP 服务连接，所以应该更容易配置。

简介

最近完成了针对IRIS医疗版2020.1版本的性能及可扩展性基准测试，重点关注HL7v2的互操作性。本文介绍了在各种工作负载下观察到的吞吐量，并提供了IRIS医疗版用作HL7v2消息传输互操作性引擎时的系统常规配置和调整准则。

基准测试模拟了与实际环境接近的工作负载（详细信息请参见“工作负载说明和方法”部分）。本次测试的工作负载包括HL7v2患者管理（ADT）和生命体征结果（ORU）数据，并包含数据内容转换和路由。

IRIS医疗版2020.1版本可以表明，采用第二代Intel®Xeon®可扩展处理器和Intel®Optane™SSD DC P4800X系列SSD存储的商用服务器，每天的持续消息吞吐量超过23亿条（入站和出站总量），与此前的Ensemble 2017.1 HL7v2吞吐量基准测试相比，扩展性提高了一倍多。

本贴提供了在 VMware ESXi 5.5 及更高版本的环境中部署 Caché 2015 及更高版本时，关于配置、系统规模调整和容量规划等方面的指南。

我假定您已经了解 VMware vSphere 虚拟化平台，所以直接给出推荐。 本指南中的推荐不特定于任何具体硬件或站点特定的实现，也不应作为规划和配置 vSphere 部署的全面指南，而是一份您可以做出选择的最佳实践配置清单。 我希望您的 VMware 专家实施团队能针对具体站点对这些推荐进行评估。

这里是 InterSystems 数据平台和性能系列的其他帖子的列表。

注：本帖更新于 2017 年 1 月 3 日，强调必须为生产数据库实例设置虚拟机内存预留，以保证 Caché 有足够内存可用，并且不会出现内存交换或膨胀而对数据库性能产生负面影响。 更多详细信息，请参见下面的内存部分。

尽管作为一个没有资金支持的医科专业学生，Case Western Reserve大学的Jane Hinkle最近在不到一周的时间里利用EHR供应商Epic的去识别化病人数据库Cosmos进行了临床研究，还得了奖。

Cosmos是一个HIPAA限定的数据集，整合了超过1.22亿名患者的Epic EHR数据。

"我们围绕Cosmos建立的概念就是我们所说的自助分析，这意味着Cosmos中的大数据被设置为Cosmos的任何用户都可以访问，"Epic的临床信息学家Dave Little博士在采访中告诉EHRIntelligence。"在简的案例中，我们看到一个医科学生能够带着一个有针对性的问题，从1.22亿的患者数据中找到她所需要的数据来回答这个问题。这在研究界历来是闻所未闻的。"

Hinkle的研究发现，儿科病人从COVID-19引发心肌炎的可能性是COVID-19疫苗的三到五倍。她告诉EHRIntelligence，她最初关注的是一项使用大数据工具来分析阻塞性睡眠呼吸暂停的研究。然而，当关于心肌炎是否是COVID-19疫苗接种的不良反应的问题出现时，Hinkle和她的研究导师、公共卫生硕士、医学博士、MetroHealth 公司的首席医疗信息官David Kaelber转移了他们的重点。

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

本文提供了一个参考架构，作为示例说明基于 InterSystems Technologies（适用于 Caché、Ensemble、HealthShare、TrakCare 以及相关的嵌入式技术，例如 DeepSee、iKnow、Zen 和 Zen Mojo）提供的强大性能和高可用性应用。
Azure 有两种用于创建和管理资源的不同部署模型：Azure Classic 和 Azure Resource Manager。 本文中的详细信息基于 Azure Resource Manager (ARM) 模型。