Gruesome database of UK’s unsolved deaths and police have no idea who victims are

하나는 서 섹스 (Sursex)의 코브에서 씻겨졌고 목에 둥근 두 개의 은색 꽃 펜던트가 달려 있었고 그녀의 발톱은 조심스럽게 밝은 빨강 색으로 칠 해졌다 다른 하나는 서리의 길가에있는 부시에서 발견되었고, Omax 시계와 그의 오른손 가운데 손가락과 왼손 손목 주위에 감겨 진 신축성 밴드를 착용했습니다 Somerset의 황무지에서 발견 된 또 다른 부분의 분해 된 유물은 코란 (Koran) 구절과 금박 펜던트와 함께 사각 팬티 (binliner)에 싸였습니다

비극적으로, 그것이 우리가 알고있는 전부입니다 그들이 누구인지, 어디서 왔는지, 어떤 경우에는 어떻게 목숨을 잃어 버렸는지, 신비가 남아 있습니다 'John Does'는 영국 최초의 미해결 온라인 데이터베이스에 포함 된 수백 개의 시체 중 일부에 지나지 않으며 그 중 많은 수가 수십 년 동안 경찰을 당황스럽게 만들었습니다 세계에서 유일하게 그러한 이니셔티브 중 하나 인 영국 전역의 경찰에 의해 미확인 된 수백 개의 시체에 이름을 붙이기위한 전국적인 시도의 일부입니다 일부는 1950 년대로 거슬러 올라갑니다 실종자 국에 의해 시작된 잔인한 웹 사이트에는 1,029 명의 남성과 여성의 이미지와 신원 확인 기능이 포함되어 있으며 105 명의 아기에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다

현장에서 찍은 사진은 치명적인 슬랩에서 가져온 희생자의 얼굴, 문신, 쥬얼리, 헤어 브로치 등의 물건과 섬뜩한 스케치 및 얼굴 재구성을 보여줍니다 그들은 Burythorpe 아기로 알려진 유아를 포함하는데, 이는 34 주 태어난 소년으로 2001 년 1 월 노스 요크셔의 Burythorpe Bridge에서 비닐 봉지에 싸여 발견되었다 법의학 테스트 결과 그는 2 년 전에 사망했지만 광범위한 조사에도 불구하고 그의 부모는 추적되지 않았다 또한이 데이터베이스에 포함 된 골격 유골은 2010 년 1 월 맨체스터 주 맨체스터의 천사 매도 우 (Angers Meadow)에있는 건물 현장의 근로자들이 발견했습니다 – 사망 한 것으로 믿어지는 30 년 후 시체와 함께 핸드백과 하나의 스틸레토가있었습니다 그레이터 맨체스터 경찰의 감기 진술 검토 책임자 인 마틴 보텀 리 (Martin Bottomley)는 자신이 누구인지를 발견 할 때 "결코 포기하지 않을"것이라고 말했다

그는 말했다 "나는 그녀가 목 졸려서 머리를 두들겨 맞고 나서 갑자기 카펫에 싸여 버려서 버려진 건물 현장에 버려 졌다고 생각한다 아무도 그럴 가치가 없습니다 "우리는 희생자와 그곳의 모든 가족 구성원에 대한 결과를 얻기로 결심하고 희망을 포기하지 않을 것입니다 "1987 년 8 월 Morecambe Lancs 근처의 Middleton 마을의 양말과 크기 4의 조련사 안에서 올바른 여성 발이 발견되었다는 또 다른 수수께끼의 소망이있다

Eerily, 6 년 후 Somerset의 Clevedon에있는 경찰은 똑같은 것을 보았습니다 양말과 조련사 안의 왼쪽 수컷 발이 해변에서 씻겨졌고 나중에 1 년 이상 오른발로 따라갔습니다 2 주 후 인근의 Heysham에있는 동일한 양말과 신발에서 왼발이 발견되었습니다 나머지 백인 여성의 시체는 발견되지 않았습니다 신원을 알 수없는 사람들 중 일부는 강이나 바다에서 익사했습니다

다른 것은 버려진 별채, 철도 교량 또는 길가에서 발견되었습니다 대부분의 경우, 발목이 부러 지거나 문신이 들거나 물건이있는 것과 같은 신체의 특징을 식별하는 데서 단 하나의 단서 만 있습니다 한 경우에는 검은 색 케이스에 금박이 달린 돋보기 쌍 데이터베이스에는 잡히지 않은 살인자 또는 연쇄 살인범의 희생자에 대한 세부 정보가 들어있을 수도 있습니다 2003 년 에핑 포리스트 (Epping Forest)에서 발견 된 것, 15 세에서 20 년 전에 사망 한 틀린 이빨과 금 결혼 반지를 쓰고있는 "아마도 여성"인 사람의 경우와 같이 수시로 쇠퇴 해 온 것으로 추정되는 경우도있다 또는 Glenboi, Glamorgan에서 발견 된 백인 남성의 해골은 2001 년에 1960 년에서 1976 년 사이에 사망 한 것으로 추정됩니다 경찰은 마침내 신비를 풀기 위해 얼굴을 재구성했다

1981 년 8 월, 요크셔 (Thirsk)에있는 도로의 측면 근처에서 적어도 1 년 동안 죽은 채로 우연히 발견 된 여성의 알몸이 오른쪽 발목에 골절이 발견되었습니다 35 세에서 45 세 사이의 어린이로 2 ~ 3 명의 자녀를 둔 것으로 여겨지는 그녀는 아직 밝혀지지 않았으며 살인자도 살해 당했다 수십 년 동안 무명으로 남아있는 시체들 중에는 25 세에서 30 세 사이의 백인 여성이 1975 년 1 월 런던의 빅토리아 (Victoria) 역에서 디스트릭트 라인 기차에 맞았습니다 그리고 1971 년 3 월 Burton-on-Trent 스태프의 들판에있는 얕은 무덤에서 시신이 발견 된 머리를 오른쪽으로 향하게하는 변형 된 목이있는 동안 그는 오른 손목에 숙녀 '9ct 금 결혼식 권리를 걸고 신비한 죽음에 이르기까지 6 개월도 안 남았습니다 경찰은 또한 1972 년 12 월 해머 스미스 (Hammersmith)와 풀럼 (Fulham)에서 그랜드 유니언 운하 (Grand Union Canal)를 따라 니트로 글리세린 (knro-glycerine) 폭발로 목이 베인 사람의 머리없는 몸의 신분을 마침내 발견 할 수 있기를 희망한다 남자의 머리를 찾을 수 없다면 경찰은 왼쪽 팔에 독수리 문신 사진을 공개했다 다른 하나는 수염을 가진 남자의 것으로, 45 세가 넘은 시체가 발견되었다

그의 오른쪽 가운데 손가락이 없다 북 런던의 바넷에있는 숲에서 발견되었다 경찰은 자신의 왼쪽 팔에 팬터의 문신 사진을 공개했다 데이터베이스가 공개되고 DNA 검사가 더욱 정확 해짐에 따라 경찰은 데이터베이스를 통해 가족이 확인하고 주장하는 영국의 신원을 알 수없는 신체가 더 많이 생길 것으로 기대하고 있습니다 심각한 조직 범죄기구의 영국 실종자 국 관리인 인 조 Apps (Joe Apps)는 다음과 같이 말했습니다 : "우리는 그러한 선진국에 어떻게 우리가있을 수 있는지 묻는 것과 실제로 많은 어려움을 겪고있는 많은 미확인 사람들이 있습니다

요즘 사라지다 "그렇다면 우리는 어떻게이 사람들을 알아볼 수 없었습니까? 누군가를 잃어버린 가족이있을 것이고, 그들이 사랑하는 사람들이 어디에 있는지 알 것입니다 "

Neo4j and Cloud Foundry: From Speedy Application Development to Speedy Graph Database

– 와줘서 고마워 내 이름은 Jenny McLaughlin입니다

저는 Pivotal의 수석 플랫폼 아키텍트입니다 그리고 오늘 우리는 Neo4j에 관한 것입니다 와 클라우드 파운더 신속한 앱 개발에서부터 빠른 그래프 데이터베이스에 이르기까지 좋아요, 그럼 이제 우리가 정말로 개발자가 좋아하는 것에 대해 이야기하고 싶습니다 우리는 우리의 소프트웨어를 사랑합니다, 맞습니까, 개발자입니까? 좋아, 우린 너무 좋아해 우리는 그것을 세계에주고 싶습니다

그리고 우리는 빠른 피드백을 원합니다 변화를 일으켜 세상에 돌려 준다 그래서, 이상적으로, 우리는 새로운 기능을 배치하기 위해 매일 생산에 대해 이야기하겠습니다 아마 당신은 매시간하고 싶을 것입니다 아니면 아마존과 같아지기를 원할 것입니다

새로운 기능을 프로덕션에 제공합니다 11 초마다 하지만 매일 얘기하자 그게 우리가 할 수있는 일에 대해 생각해보십시오 우리 사업이 가치를 어떻게 제공하는지

그것은 빠른 피드백 루프에 관한 것입니다 그리고 우리는 모두가 결과에 중점을두기를 바랍니다 개인적인 활동 대신에 그래서 웹 페이지를 만들자고하는 대신에 또는 우리의 데이터베이스에 스키마를 추가, 그냥 내가 모든 통행인을 원한다고 말하자 오늘 밤 타임 스퀘어에서 그 주말 특별 프로그램

그래서 나는 나의 팀이 정말로 일치되기를 바란다 비즈니스 성과 개발팀과 같은 일이 벌어지고 있습니다 나는 내 것을 원해 느슨하게 결합 할 소프트웨어 그래서 내 응용 프로그램에서 구성 요소를 만들 수 있습니다

독립적으로 업데이트 할 수 있습니다 그래서 나는 더 빨리 갈 수 있습니다 물론 데이터는 어디 에나 있습니다 사용자 생성 데이터, 기계 생성 데이터, 데이터의 속도, 다양성, 방금 오는 데이터 양 놀라운 속도로 조직에 전달할 수 있습니다 그리고 2 년마다 크기가 두 배가됩니다

그래서 우리는 저장할 수 있기를 원합니다 데이터를 효율적으로 검색하고, 우리는 데이터베이스를 가질 수 있기를 원합니다 서로 다른 종류의 양식으로 데이터를 수집하는 방법 성능 저하없이 내 미들웨어, 하드웨어, 셀프 서비스되는 모든 것, 자동화, 수동 프로세스를 거쳐야하는 경우 VM, 웹 영역, 그런 것들, 더 이상 일일 배포를 할 수 없을 것입니다 그리고 나는 물건을 확장 할 수 있기를 원합니다

그리고 다시 빨리, 그리고 희망을 갖고 무료로 내 소프트웨어를 업그레이드하고 싶습니다 절대로 다운 타임이 없습니다 왜냐하면 페이스 북과 넷플릭스, 절대로 다운 타임이 없습니다 우리도 마찬가지입니다

우리는 전 세계적으로 고객을 보유하고 있습니다 게다가 그것은 정말로 위험합니다 한밤중에 그 변경 창을 가지고 있습니다 사람들이 피곤하고 멍청하다면, 우리는 뭔가 잘못되면 우리의 노력을 중단하는 경향이 있습니다 그러니 하루 중반에 상급반을 꾸미 죠

모두가 행복합니다 우리는 최고의 성과를 거두고 있습니다 그리고 우리가 돌아 가야한다면 괜찮습니다 우리는 모든 것을 다운 타임 방식으로 처리합니다 내 응용 프로그램의 가용성을 높이고 싶습니다

탄력적 인 구성 요소 및 고장난 구성 요소 자동으로 부활 될 수 있습니다 하지만 실제로는 쉽지 않습니다 때로는 응용 프로그램을 배포하는 속도가 매우 느릴 수 있습니다 일반적인 앱 개발팀에 대해 생각해보십시오 조직에서

우리는 대개 많은 응용 프로그램을 지원합니다 그리고 이제 마케팅은이 새로운 아이디어를 가지고 있습니다 그리고 그들은 그것이 끝날 때까지 우리가 그것에 종사하기를 원합니다 당연히 우리의 소프트웨어는 결코 끝나지 않는다, 다만 방출이다 적어도 고객 앞에서 시작하기 전까지 우리는 돈을 벌고 있거나 돈을 잃고 있습니다

생산 아이디어, 우리는 계획과 개발을 거쳐야합니다 테스트, 배포 및 모니터링 응용 프로그램 제작 그러려면 아마도 몇 달이 걸릴 수 있습니다 그래서 개발 측면에서, 우리는 애자일을하기로 결정했습니다 그리고 우리는 지속적인 통합을 수행합니다

SCRUM, 매일 떨어져, 우리는 단위 테스트를합니다 개발자가 코드를 확인하고 빌드를 시작합니다 통과하면 좋겠어 그것이 실패하면, 우리는, 이봐 요, 당신은 암호를 어기고 그것을 고치 러갔습니다 그래서 그것은 꽤 표준입니다

그러나 문제는 너무 좁다는 것입니다 우리는 여전히 별도의 품질 보증 팀을 보유하고 있습니다 누가 통합 테스트에서 테스트 할 것인가? 환경, 기능 테스트 환경, 사용자 수용 테스트 환경, 우리가 생산에 들어가기 전에 성능 테스트를해야합니다 그리고 각 테스트 환경에 대해, 우리는 VM을 회전시켜야합니다 OS 및 웹 스피어 톰캣 설치, 또는 Windows 환경에 있다면, IF 서버, 네트워크 F5, DNS 인증서, 백엔드 데이터베이스를 연결하십시오

그리고 일부 구성, 코드 배포 및 테스트를 수행합니다 그리고 실제로 우리는 모든 환경에서이 작업을 수행해야합니다 그리고 우습게도 누군가가 업그레이드를위한 보안 패치를하고 있습니다 이제는 더 이상 테스트를 할 수 없습니다 누군가 실수로 내 유물을 변경했다면, 내 jar 파일 또는 구성 또는 보안 정책 Windows 서버에서, 이제는 환경이 쓸모가 없다

우리는이 모든 것을 보아왔다 불일치하고 부패하고 더러운, 쓸데없는 점, 테스트의 요점은 무엇입니까? 따라서 우리가 개발 측면에서 SCRUM을 가지고 있음에도 불구하고, 전체 과정은 여전히 ​​약간의 폭포입니다 그래서 이제 우리는 물 SCRUM 가을, 개발에서 배포까지 수개월이 소요됩니다 그래서 그것은 매우 실망 스럽습니다 그리고 운영자의 관점에서 볼 때, 모든 것이 반드시 좋은 것은 아닙니다

아직도 느려질 수 있습니다 패치 및 업 그레 이드 (uping grading) 누군가는 스크립트를 작성해야합니다 누군가가 스크립트를 적용해야합니다 다른 환경에서 그리고 대부분 정전이 동반 될 것입니다

그리고 통신 수는 고려해야한다, 좋아, 단일 실패 지점이 없습니다 그래서 클러스터링을 설정해야합니다 확장 방법을 알아 내야합니다 높은 가용성 확보 그런 것들을 보안으로 생각하십시오 그래서 문제는 나에게이 모든 것들이 비즈니스 가치는 그다지 크지 않습니다

당신이 그것에 대해 생각한다면, 그것은 단지 종류의 것입니다 가치선 아래 왜냐하면 연말에, 당신의 CIO가 당신의 어깨를 가볍게 두드리며 말하지 않습니다, 오, 그 서버를 패치하는 훌륭한 일 그래서 모든 좌절과 함께, 더 좋은 방법이있을거야 그리고 우리는 이것을 더 잘하기 원합니다

빨리 반복하고 싶습니다 물론 모든 사람들은 클라우드를 잘 알고 있습니다 주변을 돌아 다니는 소란스러운 말입니다 몇 년 동안 또한 작업 부하를 실행하는 것이 아닙니다

다른 사람의 데이터 센터에서 애플리케이션 배치에 관한 내용입니다 또는 서비스가 완전히 다른 방식으로 그 개발을 크게 줄임으로써 배포주기 시간 그래서 세 가지 구성 요소가 있습니다 지속적인 전달, 개발 및 마이크로 서비스를 제공합니다 그것들은 필요한 구성 요소입니다

하지만 클라우드 네이티브 플랫폼이 필요합니다 그들을 함께 붙이기 그래서 우리 이야기로 돌아 간다 우리는이 아이디어를 생산에 적용합니다 지속적인 배송은 해당 확장입니다

지속적인 통합 일관성있게 유지하는 것이 전부입니다 각각의 모든 환경에서 자동화 된 플랫폼 가능한 가장 가깝다 그래서 그 부패한 환경을 갖는 대신에, 이제 자동화 된 플랫폼이 생겼습니다 모든 것이 자동화되어 있습니다

VM은 자동으로 회전해야합니다 OS가 자동으로 설치되어야 함 미들웨어 및 네트워크와 그 모든 것들 따라서 개발자가 코드를 체크인 할 때, 이 법안을 차용 할거야 이슈가 생성됩니다 자동으로 승격됩니다

통합 테스트 환경으로 물론 테스트 스크립트를 작성해야합니다 그러나 그것은 자동화 될 수 있습니다 테스트 스크립트를 실행하고 패스합니다 모든 것이 자동화되어 있습니다 기능 테스트 환경으로 승격하십시오

그리고 그것을 통과, 사용자 수용 테스트 환경으로 이동하십시오 우리가 필요하기 때문에 여기서 멈출 것입니다 인간 상호 작용 하지만 최소한 환경은 준비되어 있습니다 따라서 사용자가 와서 테스트 해보십시오

녹색 버튼을 누르면 자동으로 홍보 할 것입니다 성능 테스트 환경으로 그리고 자동으로 홍보 할 수 있습니다 또는 찌르다 소유자가 결정하게 할 수 있습니다 그 시점에서 또 다른 일시 중지 그러나 적어도 모두는 높은 학위를 가질 것이다

새로운 출시 전에 자신감 이것이 효과가 있다는 것을 생산에 전달합니다 왜냐하면 모든 단계를 거쳤기 때문입니다 그리고 DevOps는 민첩한 팀의 확장입니다 기본적으로 devs 및 ops를 함께 가져옵니다 그래서 우리는 응용 프로그램에 대한 책임이 있습니다

전체적인 소유권이 필요합니다 팀은 전반적인 소유권을 가지고 있습니다 그러므로, 그들은 최선의 일을 할 것입니다 응용 프로그램 용 결과적으로 비즈니스에 가장 적합한 것은 무엇입니까? 그리고이 자동화 된 플랫폼, 클라우드 네이티브 플랫폼, 개발자 작업 지원 그 무엇보다 더

그것은 마찰을 제거하는 데 정말로 도움이됩니다 마이크로 서비스는 느슨하게 결합 된 서비스입니다 보세 콘텍스트 따라서 시장 진입 속도를 향상시키는 데 정말로 도움이됩니다 확장 성 및 탄력성을 제공합니다

각 마이크로 서비스는 서로 상호 작용합니다 특정 유형의 API를 통해 보통 언어 불가 지론 각 마이크로 서비스에는 웹 계층이 있습니다 및 theta tier, 서비스 계층, 데이터 계층, 및 백엔드 데이터베이스 그래서, 그들이 변화를해야한다면 그것에 대해 생각하면 모든 것이 같은 팀의 통제

따라서 팀은 자신의 비즈니스 요구를 실제로 충족시킵니다 자신의 운명을 통제 할 수 있습니다 앞서 언급 한 것처럼, 우리는 클라우드 네이티브 플랫폼이 필요합니다 이 모든 구성 요소를 서로 붙이려면 및 Pivotal Cloud Foundry 그 구조화 된 클라우드 네이티브 플랫폼입니다 그것은 인프라 불가 지론입니다

보시다시피 Cloud Foundry는 지속적으로 실행됩니다 다른 IAAS에서 Vsphere, Open Stack, AWS, Google Cloud 또는 Azure BOSH라는 레이어가 있습니다 오픈 소스 도구입니다 분산 시스템을 구축하고 관리하는 것이 전부입니다

따라서 BOSH는 클라우드 CPI를 통해 다른 클라우드와 상호 작용합니다 또한 실제로 많은 운영상의 어려움을 처리합니다 프로비저닝 및 모니터링과 같은 것들 업데이트 및 패치 따라서 실패한 프로세스와 구성 요소가있는 경우, 자동으로 다시 부활 할거야 올바른 상태로 복원하십시오

그것은 당신이 지속적으로 제공 할 수 있기 때문에 강력합니다 이 모든 분산 시스템 버전 1에서 버전 2에서 버전 n으로 다운 타임없이 또한 즉석에서 물건을 패치 할 수 있습니다 모든 것이 순조롭게 진행됩니다 이는 단지 운영상의 통제 일뿐입니다

아주 세다 이제 우리는 분산 시스템을 관리합니다 최초의 분산 시스템이 바로 여기 있습니다 중요 애플리케이션 서비스 이것은 거의 모든 사람들이 알고 있습니다

개발자가 앱 푸시를 수행하는 Cloud Foundry에 대해 Cloud Foundry에 코드를 푸시하십시오 또 다른 측면은 PKS입니다 Pivotal Container Service, K는 Kubernetes를 지칭하며, Kubernetes의 엔터프라이즈 규모입니다 클러스터 프로비저닝을 문제로 만듭니다 분 작동 또한 매끄러운 패치 및 업그레이드가 가능합니다

따라서 사전 패키지 된 응용 프로그램이있는 경우, 타사 공급 업체 소프트웨어, 또는 일부 지원 서비스, 당신은 PKS가 당신을 위해 그 일들을 관리하도록 할 수 있습니다 피벗 함수 서비스가 함수를 가져옵니다 Cloud Foundry 컨텍스트에 연결합니다 그것은 정말로 당신이 기능을 할 수있게 해줍니다 방화벽 뒤의 이벤트, 공공 클라우드가 아닌 기업에서 그래서 탭핑을 시작할 수 있습니다

이러한 네트워크 이벤트, 데이터베이스 이벤트 그리고 그 임의의 쉘 스크립트를 사용하는 대신, 이제 당신은 그것들을 기능들로 바꿀 수 있습니다 여러 언어를 지원합니다 물론 그것은 다른 구름에서 달릴 수 있습니다 그리고 마지막 축은 Pivotal Services Marketplace입니다

여기에서 응용 프로그램을 연결할 수 있습니다 다른 후원 서비스 뒷받침 서비스 Cloud Foundry에서는 데이터 저장소, 메시징 대기열 및 캐시 등이 있습니다 따라서 두 가지 유형의 서비스가 있습니다 하나는 BOSH 관리이고 다른 하나는 외부 관리입니다 우리가 BOSH가 어떻게에 대해 이야기했는지 기억하십시오

분산 시스템 배포 및 관리 따라서 BOSH는 백엔드 서비스를 관리 할 수 ​​있습니다 그리고 BOSH가 관리 할 서비스가 없다면, 그것은 라이프 사이클을 관리하는 또 다른 것입니다 그리고 우리는이 중요한 Open Service Broker API라는 매우 간단한 API를 제공합니다 따라서 서비스 브로커는 예약 만 할 것입니다 당신을위한 모든 자원과 연결을 제공합니다

정보 및 개발자 관점에서 볼 때, 그것은 단지 끝점입니다 이제 데이터베이스 서비스 인 데이터 저장소를 살펴 보겠습니다 거의 모든 개발자 자산 거래에 익숙한 사람 전통적인 데이터베이스 작업에서 전통적인 데이터베이스는 우리에게해야합니다 논리적 모델 만들기 구조를 표 형식의 실제 모델로 강제합니다

그리고 외래 키와 조인 테이블 그 관계를 반영합니다 관절은 2, 3 홉 만 있으면 그렇게 나쁘지 않습니다 하지만 홉이 많다면, 실적을 크게 위태롭게 할 수있는 때로는 결과가 절대로 없을 수도 있습니다 완전히 계산하라 그래서이 테이블을 보면, Alice가 어떤 제품을 구매했는지 알고 싶다면 아마 몇 홉, 조인, 결과를 얻을 수 있습니다

그러나 우리가 질문을하고 싶다면, 고객이 딸기 아이스크림을 구입 했습니까? 그리고 그것은 값 비싼 쿼리가 될 수 있습니다 그래서 관계형 데이터베이스는 단지, 또 다른 측면은 유능한 사람이 아닙니다 클릭 비즈니스 변경 요구 사항을 따라 잡아야합니다 데이터 모델링보다 더 풍부하기 때문에, 그것은 복잡합니다 따라서 엄청난 양의 데이터가 필요할 경우 비즈니스 요구 사항이 끊임없이 변하고, 확실히 그래프 데이터베이스가 더 나은 선택입니다 왜냐하면 그것은 데이터 관계를 중심에두기 때문입니다

새 노드를 추가하려는 경우 또는 기존 그래프와의 새로운 관계 그것은 성능에 많은 영향을 미치지 않을 것입니다 검색어는 매우 효율적입니다 일부 쿼리는 복잡하고 복잡합니다 Neo4j는 확실히이 공간에서 노력하고 있습니다 그리고 그래프 처리와 그래프 저장의 관점에서

특히 그래프 데이터베이스를 실행하려는 경우 프로덕션 환경에서, Neo4j Enterprise Edition 가야할 길입니다 개발자가 디자인 할 수있을뿐만 아니라 툴링을 개발하면 운영자에게 가용성 측면에서 이러한 모든 이점, 성능, 보안, 모니터링 등이 포함됩니다 자, 데모를 해봅시다 그럼 우리가 여기서 뭘 할거야? 우리는 스프링 부트 응용 프로그램을 갖게 될 것입니까? 무비 그래프 (Movie Graph) 그런데 스프링 부트는 자바 프레임 워크입니다

그것은 마이크로 서비스를 구축하는 매우 독창적 인 방법입니다 네가 익숙하지 않은 경우에 대비해 Pivotal Web Services로 보내 드리겠습니다 이것이 Pivotal의 공개 클라우드입니다 실제로 60,000 개 이상의 응용 프로그램을 호스팅합니다

우리는 사용자 제공 서비스를 사용할 것입니다 Neo4j Enterprise에 연결하는 방법 Google Cloud를 시작으로 좋아, 그럼 우리 신청서를 보자 나는이 영화, 자바 스프링 데이터 Neo4j 응용 프로그램이 있습니다 그리고 나는 그것이 내 마음에 드는 지 확인하고 싶다 로컬 환경 우선

그냥 봄 부츠를 달릴거야 따라서 포트 8080에서 실행됩니다 내가 로컬 호스트 8080에 가면, 여기에 내 무비 그래프가 있습니다 이제 클라우드 파운드리로 가져갈 준비가되었습니다 그러나 우리는 Neo4j를 어딘가에 운영해야한다는 것을 기억하십시오

Google Cloud에서 실행하고 싶었습니다 그래서 Google Cloud에서 Neo4j Enterprise를 시작하려고합니다 나는 여기에 계산 엔진에 대한 발사만을 말하려고한다 프로젝트를 선택하십시오 단지 몇 가지 매개 변수, 이름, 확대 / 축소 및 어떤 종류의 컴퓨터 유형인지를 나타냅니다

얼마나 많은 노드, 최소 3 개의 노드 그리고 배포를 클릭하면, 몇 분 안에 Neo4j Enterprise 콘솔 클러스터가 전개 될 것입니다 전에이 일을했기 때문에 나는 원하지 않는다 또 다른 하나를 만들고 여기에 돈을 벌기 위해, 그래서 저는 여기서 결과를 정말 빨리 보여주고 싶습니다 그래서, 기본적으로, 그것은 단지 연결 문자열을 제공합니다

나는, 오, 여기에 우리가 간다 이전에 만들었습니다 이것은 내 Neo4j Enterprise 클러스터 엔진 지점입니다 그리고 URL 정보와 사용자 이름 및 암호 이제 내가 어디로 밀어 넣을 지 알 수 있어요

내 응용 프로그램 여기에서 Pivotal Web Services를 사용할 예정이므로, 목표물을 가리키는 법을 알려줍니다 이 Pivotal Web Services 그래서 내가 할 일은 나는 그것이 나에게하라는 것을 할 것이다 cf login을하십시오

이제 그것은 어떤 조직이냐고 묻고 있습니다 또한 여기에 조직 정보가 표시됩니다 그래서 org는 단지 논리적 인 구분입니다 이 Pivotal Web Services 생각 해봐

60,000 개의 응용 프로그램을 호스팅합니다 그러나 역할 기반 액세스 제어입니다 나는 내가 접근 할 수있는 것, 이들 조직 만 볼 수있다 그래서 나는 여기 번호 2, 그리고 그것은 어떤 공간을 묻고 있어요 그냥 테스트 공간을 사용할거야

그래서 공간은 하위 분열입니다 각 조직의 이제 여기에 나의 종점이 있습니다 나는 단지 cf push를 할 수있다 내 응용 프로그램 때문에 한 가지 더 있습니다 Neo4j에 연결됩니다

그래서 그 서비스를 지정하고 싶습니다 커맨드 라인에서 할 수 있습니다 또는 매니페스트 파일에 넣을 수 있습니다 응용 프로그램의 이름이 Movie Graph임을 보여줍니다 그리고이 jar 파일을 사용할 것입니다

그리고 내 서비스는 내 Neo4j Enterprise입니다 다음을 사용하여 여기에서 만든 Google의 Neo4j 콘솔 클러스터 ID, 사용자 이름 및 암호를 입력하십시오 좋아요, cf push를 할 준비가되었습니다 cf push를 할 때 여기에서 무엇을하는지 해당 jar 파일을 먼저 BLOB 저장소에 업로드하고 있습니다 업로드를하고 있습니다

그리고 그것이 끝나면, jar 파일을 컴파일하려고합니다 그 jar 파일을 함께 묶어 라 이 개념은 buildpack이라고합니다 Buildpack에는 필요한 모든 프레임 워크가 있으며, 필요한 모든 라이브러리, 런타임 귀하의 응용 프로그램을 실행합니다 모든 빌드 팩을 다운로드하고있는 것을 볼 수 있습니다

귀하의 신청서가 발견되었습니다 Java 응용 프로그램입니다 여기에 Java buildpack을 사용할 것입니다 자바 빌드 팩 이제 우리는 물방울이 생겼습니다

blob 저장소에 넣습니다 그럼 경매가 일어날거야 그리고 우리는 어떤 VM을 결정할 것입니다 이 응용 프로그램을 실행할 것입니다 그 경매에서이기는 사람은 누구나 갈거야

얼룩 상점에, 그 방울을 잡아, 콘테이너를 회전시키고, 콘테이너에있는 그 방울을두고, 시작 스크립트를 실행하십시오 그리고 우리가 여기서 서비스를 정의했기 때문에, 이것은 서비스 브로커가있는 곳입니다 애플리케이션 용 리소스를 만들 예정입니다 그 연결을 구축하십시오 응용 프로그램과 Neo4j Enterprise 사이

알았어 시작 됐어 이제 우리는 여기에 갈지 모른다 그것은 달리고있는 it 's를 말한다 이제는 약 1 분 30 초 정도였습니다

내 봄 부팅 무비 그래프 응용 프로그램을 구름에, Neo4j에 연결 중입니다 물건을 확장하려는 경우 어떻게해야합니까? 나는 말할 수있다, 좋아, 나는 한 가지 경우 대신에 갈 것이다 세 가지 사례가 필요합니다 그리고 몇 초 내에, 똑같은 일이 일어날거야 이 모든 VM이 참여할 것입니다

이 경매에서, 그리고 누구든지 승리하면 물방울을 집어 들고, 용기를 위로 돌려서, 물방울을 용기에 넣고, 시작 스크립트를 실행하십시오 그래서 그것은 약 5 초였습니다 프로덕션에서는 몇 분을 낼 여력이 없어 다른 인스턴스를 시작합니다 왜냐하면 수백, 수천 건의 요청 거절 당할거야

자동 스케일링도 할 수 있습니다 왜 우리가 수동으로해야 하는가? 언제 자동으로 할 수 있니? 그래서 자동 스케일링을 관리한다면, 나는 최소한이 하나라고 말할 것이다 최대는 4입니다 스케일링 규칙, HTTP 처리량은 어떻습니까? 나는 아래로 내려 간다 초당 20 회 미만의 히트가있을 경우 아마 100 개가 넘으면 규모가 커질 것입니다

구하다 괜찮아 너 봤어? 3 가지 사례가 있었고 이제는 2 가지가 있습니다 그리고 잠시 후에, 단지 하나 일 것입니다 신청서를 치지 않을 것이기 때문에, 1 초 내에 20 건 미만의 안타가 있습니다

좋아요, 그럼 우리의 프레젠테이션으로 돌아가 봅시다 우리는 스프링 부트 애플리케이션을 작성할 수 있음을 보여주었습니다 신속하게 클라우드 파운드리로 Neo4j에 연결하십시오 그리고이 개념이 있습니다 12 요소 설계 원리

마이크로 서비스 작성 방법에 관한 모든 것 클라우드 환경에서 다들 친숙 해? 또는 우리는 그 중 몇 가지에 대해 이야기하고 싶습니다 기본적으로 애플리케이션 실행을 보장합니다 예측 가능한 규모로 클라우드 환경에서 매우 확장 가능한 방식으로 그래서 codebase은 하나의 코드베이스를 말하고 있습니다 하나의 저장소, 하나의 CICD 파이프 라인

그것은 일종의 생각할 것도없고, 하지만 당신이 그것에 대해 생각한다면, 여러 애플리케이션을 배치하는 경우 하나의 저장소에 결합하면됩니다 의존성은 말하고있다 애플리케이션에 의존성을 갖고 싶습니다 엄마 서버, 웹 스피어, 또는 컨테이너를 사용하여 이러한 종속성을 제공 할 수 있습니다 Vms가오고 가기 때문에 용기가 오락가락합니다

귀하의 의존성이 거기에 없을 수도 있습니다, 올바른 버전이 아닐 수도 있습니다 품질 보증과 생산간에 차이가있을 수 있습니다 설정, 이것은 좋은 것입니다 우리 모두 하드 코드를해서는 안된다는 것을 압니다 우리의 연결 문자열

그러나 한 걸음 더 나아가 자 특성 파일을 넣지 마십시오 환경이 응용 프로그램에 환경을 삽입하게하십시오 사실, 우리가 이것을 할 때, 이제는 하나의 인스턴스입니다 우리가 클라우드에서 영화 그래프를 실행할 때, 여기서 실제로 일어난 일은 나는 화면 클라우드 커넥터를 사용했다

이 VCAP SERVICES 환경 변수가 표시됩니다 그래서 그것을 사용하고이 연결 문자열을 구문 분석합니다 사용자 이름과 암호를 입력하고 응용 프로그램에 넣습니다 그래서 그것에 대해 걱정할 필요가 없습니다 나는 환경에서 환경으로 이동한다

QA 환경에서 모든 연결 문자열이 있습니다 런타임에 필요합니다 품질 보증의 경우 생산에 들어갑니다 제작에 필요한 모든 구성이 있습니다 그러니 내가 좋아하는 곳이 결코 없을거야, 실수로 제작 데이터를 씁니다

QA 환경으로 또는 그 반대로 후원 서비스 데이터베이스 처리, 백킹 서비스로 메시징 큐 나는 각자 통과하지 않을거야 쓰기 만하는 과정입니다 귀하의 응용 프로그램은 무국적자입니다 세션 상태가 당신의 기억 속에, 당신이 3 단계 가입 절차, 첫 번째 단계 후, 컨테이너가 추락했고 그 상태가 있습니다

당신의 기억 속에는 그 상태가 사라질 것입니다 그래서 당신이 외현 화하기를 원하는 이유입니다 다른 곳에 보관하십시오 세션 상태를 외부에 저장하십시오 reddis와 같은 캐시 또는 외부 데이터베이스

그리고 통나무는 또 다른 흥미로운 것입니다 이벤트 문자열로 로그를 처리하십시오 콘솔에 기록하고 로컬 디스크에 기록하지 마십시오 로컬 디스크에 로그를 쓰는 경우, 그건 단지 컨테이너에 있어요 컨테이너가오고 갈 때 다시는 볼 수 없습니다

그래서 우리는 콘솔에 쓰기를 원합니다 그리고 플랫폼을 보자 그것을 다른 곳으로 훈련 시키십시오 따라서이 예에서는 로그를 보는 몇 가지 방법이 있습니다 하나는 로그를 볼 수 있습니다

너는 말할 수있다 또는 명령 줄에서 나는 그것을 여기에서 말할 수 있었다 나는 약간의 트래픽을 생성해야한다 로그를 볼 수 있습니다 하지만 플랫폼에 배수구를 놓으면 타사 로그인 관리 시스템에 대한 로그 스플 렁크 (Splunk) 거기에 모든 로그를 볼 수 있습니다

관리자 프로세스가 일회용을 실행한다고 말합니다 데이터베이스 마이그레이션과 같은 프로세스 마치 실행중인 것처럼 플랫폼에서 귀하의 응용 프로그램에서 장기 실행 프로세스 그래서 이것은 우리가 이전에 테스트 한, 너를 위해 달릴 아주 좋은 황금률, 그린 필드 마이크로 서비스 작성 클라우드 환경에서 제대로 작동하는지 확인하십시오 그러나 기존 응용 프로그램은 어떻습니까? 우리 모두는 그러한 것들을 지원해야합니다, 그렇죠? 그리고 우리는 그들을 근대화하고 싶습니다 따라서, 기존 애플리케이션의 경우, 이 그림에서, 그들은 어디 있습니까? 오늘 온 – 프레미스인가요? 아니면 IAAS의 Vms에서 실행 중입니까? 따라서 기존 애플리케이션을 이전하고 싶습니다

클라우드 네이티브 플랫폼 클라우드 파운드리, 확장 성과 같은 모든 클라우드 기능을 즐기기 만하면됩니다 우리는 물건을 위아래로 조절하는 것이 얼마나 쉬운 지 보았습니다 그리고 행복하다면 괜찮습니다 우리는이 레거시 응용 프로그램을 후에 만지지 않을 것입니다 괜찮아

그러나 만약 당신이 정말로 그 응용 프로그램을 현대화하고 싶다면, 한 번에 한 걸음 만 내딛을 수 있습니다 이 클라우드 고유 성숙도 모델로 이동하십시오 그래서 아이디어는 가능한 한 적게하는 것입니다 클라우드 파운드리에 기존 앱을 먼저 제공하십시오 그런 다음 자신 만의 속도로 볼 수 있습니다

12 요소 설계 원칙에서, 당신은 탄력성, 마이크로 서비스 아키텍처, API 첫 번째 디자인 기능을 원한다면 괜찮습니다 그래서, 여러분이 볼 수 있듯이, 하룻밤을 보내지 않을거야 매우 점진적이고 점차적 인 과정입니다 그러나 당신은 더 나은 방향으로 나아가고 있습니다

귀하의 소프트웨어를 제작하고 조작하십시오 그리고 우리는 당신이 사고의 리더가 될 수 있도록 돕기 위해 왔습니다 클라우드 네이티브 여행 요약하면 배포하려는 경우 애플리케이션과 서비스를 신속하게 운영하고, Pivotal Cloud Foundry를 사용하십시오 연결된 데이터를 빠르게 저장하고 검색하려는 경우, Neo4j 그래프 데이터베이스 플랫폼을 사용하십시오

왜냐하면 오늘이 끝나면, 그것은 개발자가 좋아하는 것에 관한 것입니다 고맙습니다 질문 있니? (관객 박수)

Genealogy database, gum help convict DJ in and apos . 92 killing of Pa. schoolteacher The Morning

계통 학 데이터베이스, 껌 도움이 DJ를 유인합니다 Pa

schoolteacher의 92 명의 살해 The Morning 인기있는 DJ가 화요일에 유죄 판결을 내 렸으며 1992 년에 친척이 계보 데이터베이스에 제출 한 DNA의 결과로 용의자로 밝혀진 후 학교 교사를 강간하고 목 졸라 죽였다 Raymond Charles Rowe는 랭카스터에있는 그녀의 아파트에서 25 세의 초등학교 교사 인 Christy Mirack을 살해 한 것에 대해 사과했다 그는 가석방없이 종신형을 선고 받았습니다 죄송 합니다만, 가족에게 DJ Freez라는 이름으로 활동 한 50 세의 Rowe는 Miracks 친척들과 마주 쳤습니다 나는 당신이 겪고있는 것을 상상할 수 없다

이 사건은 범죄 현장의 DNA를 다루는 당국이 공개적으로 이용 가능한 계보 데이터베이스를 사용하여 알려지지 않은 용의자의 반 누이를 확인하고 살해 사건이 발생한 곳에서 수 마일을 산 Rowe에게 인도 할 때까지 수사관을 곤경에 빠뜨렸다 수사 당국은 작년에 DJ를하고 있던 학교에서 사용 된 물병과 껌을 모아서 Rowe의 DNA를 얻었습니다 희생자 집에서 카펫에서 채취 한 DNA와 일치했습니다 현대 기술과 신성한 개입의 은혜를 위해서가 아니라면, 아마도 랭커스터에 머무르고 명성을 얻었을 것입니다 교사 형제 빈스 미라크 (Vince Mirack)는 청문회에서 피고에게 말했습니다 그는 성탄절 4 일 전에 발생한 살인 사건이 가족의 안전 보장과 크리스마스 휴가에 대한 그들의 사랑을 파괴했다고 말했다

그러나 무엇보다도 우리 크리스티를 데려 갔다고 그는 말했다 빈스 미라크는 지난 26 년 동안 우리 가족이 살아 왔기 때문에 남은 삶이 고통 스럽기를 희망합니다 수사관들은 Rowe가 도착하기 전에 교사 룸메이트가 약 15 분간 아파트를 나갔다고 전했다 그녀는 그녀의 코트와 장갑을 입고, 그날 크리스마스와 학생에게 동료에게 선물을 줄 계획이 있습니다 그녀는 놀랐고 실제로 그녀의 삶을 위해 싸웠고, 불행하게도 실패했다, 지방 검사 Craig Stedman이 말했다,

미라클은 심하게 맞았습니다 검찰은 그녀의 몸 근처에있는 목재 커팅 보드가 사용 된 것으로 여겨지고 그녀는 아마 자신의 스웨터로 목을 졸랐을 것이라고 말했다 그녀의 턱은 부러졌고, 부검 결과 목, 등, 가슴, 얼굴에 상처가 발견되었습니다 Miracks 학교 교장은 일자리를 찾지 못하고 전화를받지 않았기 때문에 그녀를 확인했습니다 그는 거실 바닥에서 시체를 발견했습니다

검사는 Rowe와 Mirack이 서로 알고 있는지, 왜 그가 그녀를 목표로 삼았는지에 대해 확신 할 수 없다고 말했다 로우 씨는 1992 년 미라클에서 6 킬로미터 떨어진 곳에 살았으며 검사는 미라크스의 집이 로우 즈 집과 그가 근무한 곳 사이의 경로라고 말했다 그 당시의 그의 차량 인 토요타 (Toyota)는 그날 아침에 목격자들이 아파트 단지에서 보았던 것과 일치합니다 Rowe의 온라인 자서전은 1980 년대에 브레이크 댄서였으며, 지역의 DJ 전쟁에서 우승 한 후 Lancasters Chameleon Club에서 댄스 파티를 열었습니다 한동안 그는 소매점을 운영하여 녹음 된 음악, 옷 및 DJ 장비를 판매했습니다

그의 사이트는 그가 뉴욕에서 일한 이벤트와 지역 라디오 방송국에서 정기 공연을 열거합니다 저작권 2019 년 AP 통신 판권 소유 이 자료는 게시, 방송, 재 작성 또는 재배포 할 수 없습니다 인기있는 DJ가 화요일에 유죄 판결을 내 렸으며 1992 년에 친척이 계보 데이터베이스에 제출 한 DNA의 결과로 용의자로 밝혀진 후 학교 교사를 강간하고 목 졸라 죽였다

레이몬드 찰스 로우 (Raymond Charles Rowe)는 25 세의 초등학교 교사 크리스티 미라크 (Christy Mirack)를 살해 혐의로 사과했다

Data Intensity and Reporting with Oracle Autonomous Database

Data Intensity이 결정된 것은 Oracle Autonomous Data Warehouse 클라우드를 사용하여 재무 및 재무보고 문제를 해결하는 것입니다 우리 금융 팀은 시스템에서 데이터를 검색 만 대체로 시간의 60 %를 소비하고 있었기 때문에, 나머지 40 % 만 가치가 비즈니스에 환원되어있었습니다

우리는 Autonomous Database를 선택했습니다 왜냐하면 빠르고 쉽게 많은 문제를 해결하고 우리의 민첩한 개발에 정말 적합했기 때문입니다 Autonomous Data Warehouse 클라우드를 구현함으로써 얻은 주요 이점은 초기 약 25 만 달러 절감했습니다 지금은 사용자가 지불 업데이트를하는데, 지금까지보다 4,5 배 빨리 끝나게되었습니다 하드웨어는 기존의 10 배나 적게되어 있습니다

Autonomous Data Warehouse 클라우드의 유연성은 놀랍습니다 재무보고 기간 동안 분기말 기말에는 자원을 확장하여 거대한 성능을 제공 할 수 있습니다 나머지 시간은 축소하고 아무것도 지불하지 않습니다 CFO는이 실현에 매우 기뻐했습니다 지금까지 할 수 없었던 것을 할 수있게 되었기 때문입니다

가장 큰 장점은 그는 이사회에서 자리에 앉으면 서, 직접 조작하여 언제든지 데이터를 손에 넣을 수있는 것입니다 가장 칭찬하고 싶은 점은 Autonomous Data Warehouse 데이터베이스 관리를 필요로하지 않는 것입니다 Autonomous Data Warehouse 및 Oracle Analytics Cloud하여 더 많은 사용자 커뮤니티를 구성 할 수 있습니다 약 10 배의 사용자가 우리가 이전에하던 시스템에 액세스하고, 모두가 시스템에서 데이터를 검색하는 시간을 보낼 것이 아니라, 가치를 만들어 내고 있습니다

How Library Stuff Works: How to Find and Choose a Database

강사가 최종 종이에 대한 가이드 라인을 제공 했으므로 5 개의 동료 심사를 거친 기사가있다 오, 그 다섯 가지 기사는 네가 사용했던 네 가지 기사에 추가되어야 해

귀하의 주석이 달린 서지 네가 뭘 생각하는지 알아 내가 도대체 ​​5 명의 동료를 재조사 할 것을 발견 할 것이다 조항 주석이 달린 서지에 대해 4 개를 찾는 것이 어려웠으며 심지어 그 좋은 나는 이미 Google에서 할 수있는 모든 검색을 수행했습니다 절대 두려워하지 마 구조에 도서관 데이터베이스 도서관 데이터베이스는 학술지 검토 저널 기사를 찾는 데 가장 좋은 옵션입니다 다양한 주제에 당신은이 데이터베이스에 두 가지 다른 방법으로 접근 할 수 있습니다

먼저 mcmaster 라이브러리 홈페이지에서 데이터베이스 탭을 클릭하십시오 찾고있는 데이터베이스를 정확히 알고 있으면 입력하여 검색 할 수 있습니다 상자 안의 데이터베이스 이름 이것은 현장의 주요 데이터베이스를 알고 있거나 강사가 원할 경우 유용합니다 특정 데이터베이스에서 기사를 찾으려면 어떤 데이터베이스를 사용하고 싶은지 확실하지 않거나 더 나은 아이디어를 얻고 싶다면 어느 데이터베이스가 귀하의 코스 또는 에세이 주제는 분야별로 검색하거나 학업 프로그램 이 옵션 중 하나를 선택하면 관련 데이터베이스 목록이 제공됩니다 귀하의 분야 또는 프로그램에 때로는이 목록에는 선택할 수있는 미친 양의 데이터베이스가 있습니다 온갖 종류의 압도적 인 당신의 데이터베이스가 당신에게 옳은지 알아내는 것은 매우 쉽다는 것을 걱정하지 마십시오 당신은 단지 데이터베이스의 설명을 훑어 볼 수 있습니다

이 설명은 어떤 유형의 기사와 같은 데이터베이스에 자료가 존재한다 자료 및 일반 및 다 학제 데이터베이스의 경우 다른 주제는 무엇입니까? 심리학 정치 경제학 등 그 데이터베이스에 표현 데이터베이스를 찾으면 제목을 클릭하여 액세스하십시오 이제 탐험을 시작할 준비가되었습니다 적절한 데이터베이스를 찾는데 문제가 생긴다면 도서관 직원이 프론트 데스크 또는 온라인에서 기꺼이 도와드립니다

Transfusion Medicine Informatics: ORCA Orders and Database Development

[음악 재생] HAMILTON TSANG : 안녕하세요 오늘 내가 이야기하게 해줘서 고마워

UW Medicine에서 제가 해왔 던 작업에 대해 수혈 교차점에서 여기를 지휘하다 의학 및 임상 정보학 나는 공개 할 이익의 갈등이 없습니다 이 토론에서 상용 소프트웨어가 언급되었습니다 이 기관에서의 특이한 특이성으로서 이 토론과 관련이있다 목표는 온라인과 온라인에서 볼 수 있습니다

따라서 환자의 혈액 관리는 증거 기반이며, 환자 간호 최적화를위한 종합적인 접근법 누가 수혈을해야 할지도 모릅니다 기본적으로 이것은 수혈을 사용하려는 의도입니다 환자의 상태가 가장 좋은 경우에만 치료 방법으로 관심을 가져라 수혈을 안내 할 수있는 최선의 증거를 사용합니다 혈액 이용 검토는 하나의 큰 부분입니다 환자의 혈액 관리

그리고 이것은 수혈의 전체 과정을 다루며, 의사의 주문, 수혈 징후, 임계치 및 부작용에 대한 모니터링을 제공합니다 Informatics는 수혈 의학에서 거대한 역할을하고 있으며, 뿐만 아니라 혈액 은행의 모든 ​​측면에서 따라서 수혈 의약품의 상호 작용 혈액 이용에 영향을 미치는 정보학 혜택과 함정에 대한 많은 기회가 있습니다 나는 정말로 내 머리를 오랫동안 깨뜨 렸어 이 이야기를 가장 잘 구성하는 방법에 관해서 결국, 나는 정말로 일해왔다

일부 중요한 교차로가있는 두 개의 병렬 프로젝트에서 나는 최선의 방법을 결정했다 이게 먼저, 수혈 약을 어떻게 가져갈 지 정보학 작품 그런 다음 한 프로젝트로 우리는 데이터웨어 하우스를 개발 해왔다 다양한 데이터베이스의 데이터를 추출 및 결합 우리 기관에서 그런 다음 프로젝트에 다시 회람합니다

우리가 업데이트 및 유선형으로 병행 완료 한 많은 수혈 관련 워크 플로 우리의 전자 의료 기록에 이러한 노력은 실제로 함께합니다 품질 메트릭에 대해 이러한 프로젝트 중 이러한 품질 측정 항목은 우리의 환자 혈액 관리의 큰 부분 우리 기관의 전략 그래서 시애틀의 명성에 대한 주장은 중앙 집중식 수혈 서비스였습니다 퓨젯 사운드 블러드 센터 (Puget Sound Blood Center)로 알려진 나중에 Bloodworks Northwest로 변경되었습니다

2011 년 하버 뷰 메디컬 센터 이 일에서 처음으로 쪼개졌다 병원 자체의 수혈 서비스를 제공합니다 그리고 나서 2016 년에, UW 의학은 한 벌을 따랐고, 우리 자신의 수혈 서비스 그리고 2018 년에 시애틀 어린이가 문을 열었습니다 병원 자체의 수혈 서비스

따라서 우리의 수혈 서비스는 실제로 비교적 새로운 것입니다 현재 약 2 ~ 3 세입니다 실험실 의학 내에서, 나는 생각한다 누구나 그들의 실험실은 특별하다고 말할 것입니다 그러나 우리 실험실은 정말 특별합니다

나는 조금 편견이있을 지 모르지만 대부분의 실험실에서는 표본을받습니다 테스트가 수행됩니다 결과가보고됩니다 그리고 이것은 임상 적으로 중요 할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다

수행 된 테스트 유형에 따라 다릅니다 혈액 은행이 다른 방식입니다 우리가 실제로 생물학적으로 활성 인 제품을 발행한다는 것입니다 약국이하는 것과 같은 방식으로 외출하는 이러한 각 제품 직접적인 임상 적 영향을 미친다 이들은 특성화 된 살아있는 세포입니다

생물학적 제제 및 고도로 규제 된 FDA 생물 제제 센터 및 기타 인증 기관 기관 따라서 혈액 제제 컴퓨터 시스템 (Blood Establishment Computer System) 또는 BECS – 상호 작용을 규제합니다 실험실 테스트와 제품 할당 사이 예를 들어 – 샘플의 ABO 테스트 제품의 호환성 규칙과 일치하지 않습니다 발급되고 소프트웨어가 설계되었습니다

이를 방지 할 수 있습니다 여기 몇 가지 정의에 대해 이야기 해 봅시다 전자 의료 기록에는 메모와 정보가 들어 있습니다 임상의에 의해 그리고 임상의에게 수집됩니다 병원이나 병원에서

그리고 대개 치료 및 진단을 위해 의료기관에서 사용합니다 UW Medicine의 EMR은 사용자 정의 된 인스턴스입니다 Cerner는 ORCA 또는 온라인 레코드로 알려져 있습니다 임상 활동 실험실 정보 시스템은 데이터를 기록, 관리 및 저장하는 소프트웨어 시스템 임상 실험실 용

그리고 UW Medicine에서이 시스템은 Sunquest입니다 혈액 설비 컴퓨터 소프트웨어 설계된 규제 소프트웨어입니다 진단이나 질병 예방에 사용된다 부적당 한 피의 방출로 그리고 이것은 510 (k) 규제입니다 대부분의 사람들은 이것을 LIS 또는 혈액 은행 LIS로 생각합니다

그러나 그 중 다른 부분을 기억하십시오 예방을 통해 혈액의 안전을 조절한다는 것입니다 테스트를 기반으로 한 릴리스의 나는 이것을 말하지만 LIS를 서로 바꾸어 사용할 수도있다 BECS는 버릇이 없다

UW Medicine에서이 시스템은 현재 Sunquest의 모듈입니다 따라서 수혈 측정법에 대한 최신의 견고한 추적 우리의 LIS와 EMR에서 적절한 혈액 이용 검토 메트릭은 또한 모니터링에 중요합니다 혈액 관리 정책의 변화 여부 의도 한 효과가있다 최근까지는 쉬운 일이 아니 었습니다

대략 모두를 추적하려면 60,000 UW 의학과 하버 뷰에서 수혈을받은 우리는 일종의 맹목적으로 운영되어 왔지만, 벤치마킹을위한 기초 자료가 부족하다 현재 운영 동시에, 우리는 경험하고 있었다 레거시 워크 플로에서 오래도록 비효율적이었던 2016 년 TSL 설립 이전부터 이월되었습니다 그래서 여기에 첫 번째 부분이 있습니다

이 모든 것들이 효과가 있습니까? 당신은 그것을 깨닫지 못할지 모르지만, 정보 기술 정보학은 정보가 어떻게 전달되는지에 관한 것이다 한 곳에서 다른 곳으로 임상 팀은 일반적으로 대부분 실험실과 상호 작용합니다 명령을 통해 EMR을 통해 LIS는 주로 TSL 직원과 상호 작용합니다

그러면 공급자로부터 메시지가 어떻게 나옵니까? 환자가 혈액을 채취하게 끝나야합니까? 혈액 주문의 경우 공급자가 먼저 피와 관련된 주문 집합 인 전원 계획을 선택합니다 가이드 라인, 사전 치료 주문 및 관련 실험실 검사, 혈액과 함께 제품 및 수혈 주문 그렇다면 혈액 제제 주문이란 무엇입니까? 그리고 수혈 명령이란 무엇입니까? 그리고 이것들은 모두 어떻게 작동하고 이것과 잘 들어 맞습니까? 공급자는 두 가지 명령을 내립니다 – 제품 주문, 수혈 서비스로 이동합니다 간호로가는 수혈 명령 수혈 명령서는 간호사에게 알립니다

얻는 데 필요한 모든 일을하기 환자는 수혈 준비가되어있다 다른 작업이있을 수 있습니다 그들은 약물 치료를해야 할 수도 있습니다 그들은 다른 모든 일을해야 할 수도 있습니다

그리고 원래, 이것은 Sunquest 때문에 인쇄되었습니다 – 또는 LIS는 ORCA와 인터페이스하지 않았습니다 그런 다음 준비가되면 수혈을하게 만들거야 그들이 실제로 줄 준비가되었다는 것을 알아라 혈액 제제 그래서 그들은 혈액 제제 방출 양식을 보낼 것입니다 – 그것은 종이 형태이기도합니다

수혈 서비스에 그리고 혈액 제제 주문도 있습니다 그래서 제품 주문서에 혈액 은행에 알려줍니다 준비하는 데 필요한 모든 일을 함 제품에 대한 수정을 포함하여 제품

유닛에 특별한 속성이있는 경우, 그 유닛은 환자에게 할당 될 수 있으며, 팀이 요구할 때까지 반드시 발행되는 것은 아닙니다 특별한 수정이나 처리가없는 경우 참여하면 당시 할당 할 수 있습니다 팀이 아니라고 부탁합니다 인벤토리를 묶어 라 TSL 직원은 Sunquest에서 이러한 모든 작업을 수행합니다

일단 유닛이 할당되면 수혈을 받으려면 간호에 발행 할 수 있습니다 너희 둘 다 그걸 가지고 있니? 나중에 이것에 대한 퀴즈가 나옵니다 내가 그 퀴즈를 담당하고 있다는 것을 알아? 너 내가 농담하는 것 같아 그래서 나는이 모든 것을 읽을 수있는 것은 아닙니다 이 슬라이드에 내가 왜 이걸 가져올거야? 이것은 주로 이는 혈액 발행과 관련된 매우 복잡한 워크 플로입니다

또한 약점이 어디에 있는지 알 수 있습니다 이 워크 플로우의 일부일 수 있습니다 왜 우리가 유선형이되기를 원합니까? 가능하면 혈액을 안전하고 질적으로 공급하기 위해 통제 수단 큰 문제 중 하나는 일부에서 유래했습니다 수동 프로세스로 인해 오류가 발생했습니다

우리가 매우 높기 때문에 규정 문제가됩니다 규제 이것이 첫 번째 지점입니다 내가 데이터베이스 개발이라고 부르는 하나를 행동하십시오 빈을 버리는 법, 트렌드 및 영향 SQL

따라서 임상의, 환자의 상호 작용, 간호사, 실험실 직원 – 전술 한 바와 같이 – 서로 다른 소스 시스템의 각각에 의해 기록됩니다 그들의 각각의 데이터베이스에 EMR 및 LIS에서 데이터를 가져 오는 능력 이러한 데이터베이스 시스템의 설치 방법에 영향을받습니다 전통적으로 질문이 있다면 당신이 데이터에 대해 대답하기를 원했던 당신은 각각의 다른 데이터베이스를 질의 할 수있다 각각의 정보에 대해 개별적으로, 특히 당신이가는 물건에 관심이 있다면 서로 다른 데이터베이스에 걸쳐 또는 데이터를 보유 할 수도 있습니다

데이터 호수라고 불리는 곳에서 이것은 거대한 저장소 저장소입니다 원시 형태로 많은 정보를 보유하고있다 때까지 그리고 질문을하고 싶다면, 그런 다음이 데이터의 하위 집합을 쿼리합니다 더 많은 분석을 위해 그것을 처리하기 위해

이 문제는 여전히 원시 상태 일 수 있다는 것입니다 이 데이터는 데이터베이스에서 작동하기 어려울 수 있습니다 이 데이터를 사용하기 위해 각기 다른 사용자 처리 자체를해야 할 것이다 이는 중복 된 노력을 초래할 것입니다 그리고 이러한 노력 중 일부는 그 워킹 그룹에게 단 한명

따라서 쉽게 참조 할 수 없을 수도 있습니다 서로 다른 작업 그룹의 데이터 그래서 내가 가입하고 시작한 시간 UW에서 수행 된 작업 중 일부를 혈액 이용 데이터 – UW ITS 분석은 그 중간에있었습니다 분석 데이터웨어 하우스 개발 원본 시스템의 데이터는 데이터베이스에서 추출되어 한 지붕 아래에 보관됩니다 당신은 이것을 아말가 (Amalga)라고 생각할지도 모르지만, 최근에는 EDW 또는 엔터프라이즈 데이터웨어 하우스로 변경되었습니다

데이터는 추출, 변환 및 로딩을 거치며, 여러 소스의 데이터를 혼합하는 데 사용됩니다 따라서이 과정에서 데이터는 소스 시스템에서 가져옵니다 추출 분석하거나 변형 할 수있는 형식으로 변환합니다 그런 다음 데이터베이스에로드되거나 저장됩니다

프로세싱 작업이 많이로드됩니다 이런 종류의 데이터 아키텍처 사전 처리 된 데이터를보다 신속하게 분석 할 수 있습니다 이렇게 뜻밖에도 데이터 분석에서의 나의 접촉 학과– 여기 앉아서 혈액 사용과 쿼리뿐만 아니라이 데이터웨어 하우스를 만드는 데에도 도움이됩니다 내가 그에게 연락했을 때, 나는 임상 전문 지식을 제공하는 측면에서 그를 도울 수 있었다 주제 전문가로서 데이터 분석가의 어려움 중 하나는 알 수 있습니다

임상 지식없이 작동하는 사람 중요한 것이 무엇인지를 아는 것입니다 그 방법으로 물건을 조직하는 방법을 아는 것 임상 감각을 만든다 다른 한편으로는, 임상의에게는 어렵습니다 설명 할 지식없이 이런 종류의 데이터를 가장 잘 정렬하고 구성하는 방법

ORCA의 원시 데이터를 살펴 보겠습니다 주문 정보 그것은 임상의가 보낸 것입니다 이 긴 문자열을 보시면, 분리 된 부품을 어떻게 분리하고 이름을 짓겠습니까? 이 데이터의? 그것에 대해 생각해보십시오 따라서 원시 데이터는 처리되지 않습니다 또는 비 분리 된 데이터라고 부를 것입니다

몇 가지 유용한 구성 요소가 있음을 눈치 챘을 것입니다 여기에있는 부분들과 일부 자유 텍스트들 특별한 전문 지식이 없으면, 당신은 여기에 날짜와 시간이 있다고 추측 할 수 있습니다 유용합니다 여기에 우선 순위에 대한 내용이 있습니다

도징을 한 후 다른 것들을 잔뜩 따르십시오 여기에는 다양한 속성이있을 수 있습니다 여기에 다양한 다른 중요한 정보가 될 수 있습니다 따라서이 데이터를 저장하는 것이 더 이상적입니다 신중하게 각 단위의 가장 낮은 수준에서 그 구성 부분의

또한이 데이터가 코딩되거나 취해진 경우 통제 된 어휘로부터 이 데이터를 처리하는 것이 훨씬 쉬울 수 있습니다 이 긴 텍스처링에서이 데이터를 변환하면 이산 데이터로 변환하는 것을 때때로 파싱이라고합니다 또는 기본적으로 그 문장을 무언가로 분해합니다 그게 더 유용합니다 너를 고문하는 걸 꽤 오래 생각 했어 심층적 인 파싱 문제는 있지만 충분하다

말하자면, 많은 코딩이 관련되어 있습니다 그러나 이것에 대해 생각해보십시오 이 문자열에서 두 가지 패턴을 검색한다면 단위, 다른 패턴으로 가끔 올거야 그것들을 방해하고 있습니다 네가 여기서 데이트를 찾으려고한다면 – 당신은 때때로 여기에 자유 텍스트가있는 것을 볼 수 있습니다, 어떤 사람들은 날짜를 입력 할 수 있습니다

그렇다면 어떻게이 문제에 가장 잘 접근 할 수 있을까요? 이 문제를 해결하기 위해 우리는 이것을 쉼표를 기반으로 다양한 분야로, 이러한 각기 다른 분야가 그 순서대로 된 것에 대응했다 그런 다음 각기 다른 열에서 검색합니다 또는 쉼표로 값을 순서대로 구분합니다 이러한 종류의 데이터를 유도합니다 따라서 일단 데이터가 견고하면 언제 당신이 그것을 분석 시작할 수 있습니다

그렇다면 우리는 데이터 블렌딩을 시작할 때 어떤 모습일까요? EMR과 LIS 에서요? 여기서 우리는 서비스 데이터를 볼 수 있습니다 수혈이 있던 곳의 ORCA에서 그리고 Sunquest로부터 얼마나 많은 유닛들 그리고 우리는 그가 볼 수 있습니다, 그는 [? hmon?] 가장 큰 사용자 중 하나입니다 예상대로

가까이에 결합 된 수술 서비스가 뒤따 랐습니다 우리가 수술 서비스에 관심이 있다고 말하면, 우리는 찾고 싶어 할지도 모른다 이 절차가 수혈에서 어떻게 중요한 역할을하는지 우리가 만난 문제 중 하나 수백 또는 수천이 있다는 것이 었습니다 다른 절차 및 절차 이름

따라서 파싱 스키마를 개발 한 후, 우리는 모든 다른 절차를 분류했다 그들이 얼마나 자주 혈액 제제를 사용하는지 그리고 맨 위에있는 것들이 당신이 기대할 수있는 것들입니다 간 이식, 심장 수술, 폐 이식, 등등 우리는 혈액을 가장 자주 사용하는 절차 UWMC와 하버 뷰에서 – 이는 약 50 개의 주요 범주의 절차를 초래했습니다 약 13 개의 서로 다른 전문 분야에 속합니다

그리고 Harborview에서 중요한 혈액 절차의 혼합 UW와는 다릅니다 분명히, 우리는 더 많은 외상 관련 절차를 보았습니다 절개 및 배수와 같은 [? INDs ?] 화상 수술, 골절과 척추 융합 같은 ortho 카테고리 카테고리 그렇다면이 잦은 피의 몇 퍼센트가 절차 또는 주요 혈액 절차는 혈액 제제를 사용합니까? 우리는 여기서 심장, 간, 흉부를 볼 수 있습니다

폐 이식과 같이 가장 자주 혈액을 사용하는 경향이 있습니다 이것에서 그래서 15 %에서 22 % 사이 – 그래서 6 명 중 1 명이나 4 명 중 한 명이 – 절차는 수혈의 어떤 형태를 사용할 것입니다 절차 중에 우리는 이것을 조금 볼 수 있었다 주파수가 음량과 같지 않기 때문에 다르게 나타납니다

단위 수를 비교하는 다른 방법을 살펴보면 수혈을 받는다 이것은 약간 다른 이야기를한다 혈압을 사용할 때 주요 정형 외과 수술이 어떻게 이루어지는 지, 그들은 꽤 많이 사용하는 것 같습니다 그리고 그것들은 – 하버 뷰가 가장 빈번한 사용자 임 심장 수술을받는 혈액의 사용 많은 피 – 또한 반드시 놀라운 것은 아닐 수도 있습니다 그래서 우리는 좀 더 복잡한 질문을 할 수 있습니다

빈혈 관리에 관심이 있다면 헤모글로빈에 차이가 있는가? 우리가 절차를 계층화 할 때 절차에 앞서 RBC 수에 따라 절차 중에 받았습니까? 그래서 이것은 LIS 결과, BECS 결과, ORCA 데이터뿐입니다 그래서 우리는 단지 심장 시술만을 보는 것 – 우리가 볼 수있는 것은 전반적으로 보인다 사이의 명확한 선형 패턴이 될 때 사람들은 5 개 이상의 단위와 더 낮은 헤모글로빈을 수혈합니다 그리고 그보다 더 작은 범위에서이 패턴을 볼 수 있습니다 그들이 1 대 3 대가 수혈을했을 때 만남의 과정에서 그러나 당신은 묻습니다

어떻게 우리가 환자의 피를 제정 할 수 있습니까? 이 혈액 이용 검토 데이터를 통한 관리? 우리가 할 수있는 한 가지는 우리는 서비스를보고 데이터를 만날 수있었습니다 숫자에 차이가 있는지 확인하십시오 각기 다른 외과 의사가 한 경우에 사용하는 단위 또는 마취과 의사 이것을 성적표로 사용하십시오 그래서 이것은 사건에서 사용 된 단위의 수를 보여줍니다

각 외과 의사에 의해 그리고 그들이 많은 단위를 사용하는 비율 물론 여기에있는 이름은 무고한 사람들의 이름을 보호하기 위해 수정했습니다 그럼 다시 돌아 가자 ORCA 명령 시위를 부제하는 2 막에서 정밀 검사의 고래

이것은 주로 거대한 사업이었습니다 그것은 많은 다른 서비스에 영향을 미쳤다 다양한 뉘앙스가 있습니다 그러나 나는 대부분 여기의 주요 사건의 일부를 고집하려고 노력할 것이다 이전에 언급 한 많은 기존 워크 플로가 있습니다

문제가있어서 우리가 업데이트하고 싶었습니다 그리고 그 중 일부는 일반적으로 여기에서 지적되었습니다 사용자의 공통된 주제 중 일부 전원 계획이 사용자에게 친숙하지 않다는 것이 었습니다 그것이 과잉 인구라고 너무 많은 단어가 있습니다

메모가 너무 오래 명령은 인터페이스되지 않았습니다 많은 수동 입력이있었습니다 수동 오류를 만드는 많은 기회 사람들이 생각한 중복 된 노력으로 전자적으로 전송 될 수있다 그러한 종류의 오류가없는 그리고 별도의 제품 [? 입구?] [? ?] 주문

때로는 사람들이 함께 주문을 추가하는 것을 잊을 수도 있습니다 사람들은 주문한 물건에 대해 투명성을 원했습니다 그들은 수혈이 무엇인지 알고 싶어했습니다 유형 및 화면의 상태 그들은 특정 종류의 주문에 대해 더 많은 안내를 원했습니다

예를 들어 – 주문 속성, 사람들은 항상 매우 혼란 스러웠습니다 그리고 그들은 거기에 있다고 생각했다 많은 종류의 속성과 사람 주문할시기를 알지 못했습니다 그래서 우연히도 작년 11 월과 12 월에 내가 가입했을 때 즈음 엔 우리는 몇 가지 리소스가 있음을 알게되었습니다 ITS가 보유한 ORCA 주문을 업데이트하기 위해 별도로 마련되었습니다

다른 프로젝트에서 열어 둔 일부 리소스 그들이 작업하고 있었던 그래서 8 개월 프로젝트 일정 계획, 설계, 시스템 구축, 테스트 및 교육 단계가 포함됩니다 디자인 팀은 다음을 포함하여 조립되었습니다 ITS, [? lab med IT,?] 및 정보 과학 하버 뷰의 수혈 서비스 UW Medicine, SCCA, ICU, 간호, 마취, 다른 사람 그리고 우리는 디자인 세션 동안 결정 확대 단계를 거쳤습니다

각 디자인 세션 참가자들과 함께, 운영위원회 및 후원자입니다 몇 가지 변경 사항을 살펴 보겠습니다 우리가이 일을 시작했을 때 우리가 제정 한 그러나 이것이 반드시 모든 변화의 것은 아닙니다 원래이 코드는 이전 코드 세트와 일부 코드 세트입니다 여기에있는 값 중 중복성이 많이 있음을 알 수 있습니다

비상 사태가 보일 수 있습니다 응급 AB가 제공됩니다 비상 사태 교차 일치, 비상 사태, 긴급 O 제공 등 외래 환자와 마찬가지로 환자가 기다리고 있습니다 a [? 환자 – 환자?]는 2 시간 내에 있습니다

계획 수혈 – 이런 것들 그래서 우리는 기본적으로 중복 된 값이 많아 져 버린다 일부 주문 복잡합니다 이것은 코드 세트가이 말을 향한 것처럼 보입니다 코드 세트의 우선 순위를 낮추었습니다

약 4 %의 고유 값이 약 71 % 감소합니다 속성 코드 세트를 약 14 개의 고유 값 약 48 % 감소합니다 그리고 우리는 부대와 수혈 명령 수를 취했습니다 24 개의 고유 값이 57 % 감소합니다 우리는 임상의를위한 또 다른 길을 제공했습니다

중요한 정보를 수혈에 전달하는 것 우리가 혈액 은행 요건 명령이라고 부르는 것을 통해 임상의는 주로 정보를 통해 혈액 은행에 알려졌다 그들의 주문에 그래서 혈액 은행 요구 사항 명령 의학적으로 복잡한 수혈 서비스를 알렸다 환자 및 OR 절차 그리고 우리는 그것이 매우 중요하다고 생각했습니다

우리는 이러한 범주를 임상 적 용어로 표현했습니다 수혈 처리 용어보다 더 나은 이해와 유용성을 위해 이들은 특수 처리 요구 사항과 관련이 있습니다 그래서 임상의들은 훨씬 더 쉬웠다 어떤 종류의 정보를 우리에게 줄지 이해합니다

그래서 이것은 일어나는 몇 가지 팝업입니다 따라서 혈액 은행 요구 사항 필드 특히 필수 항목 인 경우 이전에 문서화되지 않았습니다 이러한 관련 요구 사항 각 만남에서 이월합니다 그리고 혈액 제제 속성 문서화 된 임상 증상과 일치하지 않았다 힘든 정류소는 개업 의사를 전원 계획으로 되돌려 놓을 것입니다

속성을 수정하려면 그리고 이것은 제공자가 속성을 간과하지 못하게합니다 그래서 또 다른 한가지는 이것이 유용한 정보의 측면에서 전원 계획에 집중 전원 계획의 맨 위에 기본적으로 이것은 임상 의사 결정 지원의 한 형태였습니다 그리고 우리는 또한이 영역에 정보를 채웠습니다 유형 및 화면 주문에 대해 또는 그들이 크로스 – 매치 만료가 있었는지 그리고이 속성들과 특별한 지시들 다른 만남을 가로 질러 갔다

그래서 다른 형태의 임상 의사 결정 지원 우리가 제정 한 것은 모범 사례 경고였습니다 따라서 이러한 최상의 실행 경고는 제공 업체를위한 것입니다 그들이 임상 적으로 혈액 제제 이외의 것을 주문했다면 결정된 임계 값 그리고 우리는 적혈구를 위해 이것을 제정했습니다 헤모글로빈 및 헤마토크릿의 관점에서

혈소판 수에 관한 혈소판 INR과 PT의 관점에서 플라즈마 피브리노겐에 관한 동결뿐만 아니라 물론 협상이 필요했습니다 임상 팀과 알아 내기 위해 어떤 문턱 값이 가장 좋을까요

이것은 주문 세트가 얼마나 오래되었는지 나타냅니다 다양한 제품이 있음을 알 수 있습니다 다양한 실험실 가치가 있습니다 이것과 관련이 있습니다 다른 것들이 잔뜩 있어요

그저 혼란 스러울뿐입니다 그래서 무효화 된 제품 유형을 제거했습니다 사람들이 일반적으로 주문하지는 않지만, 자가 수혈 또는자가 혈액 제제, 및 지시 한 혈액 제품 그래서 이것은 우리 목록을 정말 단순화 시켰습니다 가이드 라인의 많은 텍스트 링크에 넣어서 여전히 참조 용으로 사용할 수 있습니다

그리고 이것들은 대체로 유선형이었습니다 효율성 향상 많은 사전 약물 및 실험실 정상 성인 주문 세트에서 삭제되었습니다 그러나 BMT 및 서비스와 같이 여전히 이용 가능했습니다 실제로 사용합니다

프로젝트 개요 측면에서 볼 때, ORCA 혈액 제품 주문을 업데이트하고 인터페이스했습니다 수혈 계획은 순서대로 사내 관행 및 규제 요건을 반영합니다 그리고 이것은 주문 집합을 간소화하고 표준화하는 것과 관련이 있습니다 시각적 잡음을 줄이기 위해 전원 계획을 간소화합니다 임상 의사 결정 지원 및 최고의 교육 연습 경고

우리는 흐름과 의사 소통을 개선했습니다 임상의와 실험실 시스템 사이 따라서 혈액 은행 요구 사항 속성은 의사 전달 된 문맥 실험실 직원이 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있도록 간호 직원을위한 워크 플로우가 개선되었습니다 나는 이것에 너무 많이 들지 않았다 그러나 간호사들 각각은 각 혈액 제품에 대한 수혈 작업을 받았다

수혈을 받으려면 한 수혈하에 한꺼번에 덩어리로 만들어 지곤했었다 주문 그래서 그들은 여러 번 공급자에게 질문해야 할 것입니다 그렇지 않은 경우 더 많은 수혈 작업을 추가 할 수 있습니다

전체 주문을 수혈하십시오 혈액 제제 상태의 투명성이 증가했습니다 그리고 새로운 수혈 반응보고 포럼, 정말 큰 삶의 질 향상이었습니다 또는 간호 직원을위한 증진 그리고이를 통해 우리는 필요성을 줄였습니다

수동 지혈 제품 주문시 ORCA에서 전자 요청 양식 우리는 ORCA 비하인드 인터페이스를 접목했습니다 가능하면 실험실 시스템으로 그래서 라이브는 8/14에 완료되었습니다 약 9,000 건의 기술 업데이트가있었습니다

사후에 생방송으로 만들어졌으며 해결되었습니다 그리고 몇 가지 빠른 향상이 이루어졌습니다 헬프 데스크에 전화 한 약 20 가지 문제가 있었지만, 주로 2 주 동안의 훈련 문제를 포함 우리는 이동 후 이것을 모니터링하고있었습니다 그리고이 기간 동안 약 1,000 개의 주문이 주문되었습니다 ITS 통계의 관점에서 – 그들은 약 18 명의 사람들이있었습니다

코딩 측면에서이 프로젝트에서 일하고 있습니다 그들의 예상 작업은 약 29,000 시간이었고, 그러나 그들의 실제 작업은 약 5,000 시간이었다 대략 2,000 시간의 변화와 함께 그리고 이것은 복잡성에 기인 한 것입니다 SCCA를 포함한 ORCA 디자인 및 임상 워크 플로우의 마지막 순간에 들어왔다

또한 맞춤 코드의 복잡성 및 두 가지 e- 러닝 및 여러 가지 직업에 대한 교육 요구 사항 에이즈 그래서 당신은 전자 학습을위한 일을 받았을 것입니다 모두 그렇게하니? 나는 손을 보여주지 않는다 단일 눈물 따라서 이것을 수혈 측정 기준으로 되돌려 보겠습니다

이 프로젝트가 완료되면, 작업 우리가 환자의 피 관리를 위해했던 메트릭이이 프로젝트에서 중요하게되었습니다 주문 관행 모니터링 이는 데이터웨어 하우스 설계로 인해 더 쉽게 수행 할 수 있습니다 이러한 측정 항목을 측정 할 수있는 능력 이 데이터에 대한 우리의 접근에 의존했다 그리고 우리는 제품의 수가 수혈을받은 주에 대해 수혈을 받았습니다 따라서 제품 대 주 수 수혈을 받았어

그리고 우리는 시간이 지남에 따라 크게 변화하지 않았습니다 적어도 전반적으로, 그러나 우리는 정말로 이것들을보기 위해 봉사에 의해 이들을 계층화했다 이를 주문 유형 수량과 비교할 수 있습니다 우리는 시간이 지남에 따라 제품 주문을받을 수 있습니다 예상대로, 단계적으로 중단 된 주문 0으로 내려 간다

그리고 다른 주문 세트 나 주문 유형 중 일부는 계획된 수혈의 관점에서 여기서 여유를 가져라 계획된 절차와 비교할 때 그리고 이것은이 형태의 질서에 합쳐지기위한 것입니다 주문 완료 및 취소 률을 살펴 봤습니다 임상의 노력과 작업량의 지표로 사용됩니다

유용성에 대한 대리 표식으로 그리고 시스템의 직관력 완료된 주문 수가 전반적으로 증가한 것을 확인했습니다 그리고 시스템에 의한 중단 주문의 감소 및 사용자에 의해 우리가 알고 싶어했던 업데이트의 새로운 기능 중 하나 얼마나 자주 해고 되었는가? 이것이 우려 였기 때문에 우리가 이것을 설립 할 때 너무 자주 불 수 있었다 시간이 지남에 따라 발사 된 수혈 경보의 수

우리는 혈액 은행 요구 사항 명령을 자주 내린다 그리고 이것이 예상됩니다 공급자에게 알리는 링크 각 제품에 대한 적절한 속성을 주문하십시오 따라서 임상 결정 지원 경보의 경우, 헤모글로빈 경고는 여기에서 가장 자주 발생합니다 – 그것은 적혈구가 주어진다면 놀라운 일이 아닙니다 세포는 수혈이 가장 빈번한 제품입니다

참고 용으로 – 헤모글로빈 경보가 하나뿐입니다 적혈구 3 단위마다 발사 일정 기간 동안 수혈을 받았다 그리고 혈소판 경고는 약 10 건마다 발생합니다 수혈하는 혈소판 하나의 INR 경고가 약 10-15 혈장 발생 수혈하는 사람

그래서 우리는 정말로 우리가 정말로 주문 방식이 변경되었습니다 그래서 우리는 평균 헤모글로빈으로 되돌아갔습니다 그래서 이것은 시간 당 평균 헤모글로빈과 같습니다 사람들이 RBC를 수혈했다 그리고 우리는 이것을 집합체로 보았습니다

우리는 별다른 차이를 느끼지 못했습니다 헤모글로빈 사람들이 수혈하는 경향이있는 점에서, 절차가 있든 없든 다른 기관에서 만남 중에 수행됩니다 따라서 높은 헤모글로빈 값이이 높은 값을 왜곡 할 수 있습니다 나는 아마도 미래에 입원시의 시력 측면에서 이것들을 보라

이것들을 다시보기 위해서 또는 서비스에 따라 이들을 계층화하십시오 정말 어떤 종류의 것 같아요 효과 또는 감지 할 수있는 효과 -이 시점에서 – 혈장 수혈 전에 INR이었다 그래서 평균 INRs 이전의 평균 INR 문자열 기간 당 수혈에 이르기까지 – 사전 및 사후 게시 적어도 하버 뷰와 UW 메디슨에서 – 수혈의 평균 INR은 약간의 절차 만 거치면서 만남에서 약간 낮았다

그래서 이것에 대한 가치는 – 만약 당신이 이것을 읽을 수 없다면 – 18 post-go live와 약입니다 23 2018 년 동안 하버 뷰에서 선행 생활 그리고 2

3 이후의 라이브 및 2018 년에 선행 된 26 프리처럼 그래서 우리는 업데이트 및 간소화를위한 주요 프로젝트를 완료했습니다 전자 의료 기록에서 수혈 관련 워크 플로 병원 전반에 걸친 참여 우리는 품질, 안전성 및 사용 편의성을 향상 시켰습니다

주문 패턴이 약간 변경되었을 수 있습니다 그러나 혈액 이용의 중요한 변화는 여전히 남아있다 그리고 우리는 여전히 이것을 모니터링하고 있습니다 그리고 아마도 우리는 다른 방식으로 데이터를 슬라이스 앤 다이스 (slice) 할 수 있습니다 이러한 품질 측정 항목은 여전히 현재 상태를 모니터링하는 데 중요합니다

앞으로도 계속해서 중요하게 움직일 것입니다 우리가이 일에서 벗어난 교훈은 무엇입니까? 그리고 이것은 실제로 교훈이 아니 었습니다 그러나 나는 이미 이것을 알고있었습니다 그러나 가장 어려운 것은 변화해야합니다 그것의 문화입니다

실험실은 그러한 과정에 있어야합니다 계획, 설계, 개발, 테스트 우리는 다리와 일하는 관계를 구축해야합니다 임상의 이해 관계자들과 그리고 우리는 기꺼이 협상하고 타협해야합니다 진행하고 앞으로 나아갈 수 있도록 우리는 온전한자가 선의적일 수는 없습니다

또 다른 한 가지는 범위를 벗어나는 것입니다 항상 그렇게하지 마십시오 특히 그들이 프로세스의 핵심 부분 인 경우 – 많은 시간, 그 일들은 다시 피가 나는 경향이 있습니다 사람들이 범위를 벗어났다는 말을 계속 하긴하지만, 그러나 그들은 항상 그런 식으로 머물러 있지 않습니다 어떤 종류의 개발에서 하나의 중요한 개념 회귀

그래서 당신은 이것을 두더지라고 생각할 수도 있습니다 너는 좋아하고, 한 가지를 고치고, 다른 것을 부술다 그리고 많은 시간, 이것들은 알려지지 않은 미지의 것들입니다 그래서 당신은 정말로 그 일을하는 것을 모릅니다 다른 곳에서도 효과가있을 것입니다

그래서 우리는 언제 이야기하고 있습니까? 우리는 앞으로 도전에 대해 생각하기 시작합니까? 임상 변형, 서사적 전환 -이 많은 사람들의 마음에있는 것입니다 12 월 4 일부터 11 일까지 약 14 일간 또는 14 일 미만 – 그들은 약 300 또는 600 일을하기로되어 있습니다 다른 디자인 세션 등등 이렇게 잘하면,이 최근 운동 무엇을 살리는 데 도움이 될 것인가? 요구 사항 중 일부를 이해 관계자에게 질문하십시오 될거야

무엇이 우리가 이것이 어떤 사람들로 이어지기를 희망합니다 디자인 세션 그러나 모든 운명과 우울함이 아니기 때문에 희망적으로, 일부는 이것이 임상 적 변형이기 때문입니다 그리고 우리가 들었던 모든 것은 – 우리는 모든 워크 플로가 검토 중이 야 이것은 다른 비 – 범위에 영향을 줄 수있는 기회 일 수 있습니다 워크 플로 – 예 : 아, 모르겠다 수술이 모든 것을 명령한다는 사실처럼 수동으로 그리고 종이에, 그러나 누가 압니까? 나는 모른다

문제의 진실은 우리가 정말로하지 않는다는 것입니다 디자이너 또는 코더가 어떤지 알고 있어야합니다 이 모든 세션을 함께 할 것입니다 그리고 이것의 결과가 될 것입니다 또는 어떻게 실제로이 문제에 접근 할 것인가

잠재 고객의 특정 사람들이 이것에 대해 더 많이 말하십시오 앞으로 데이터베이스와 메트릭은 어떻게 될 것입니까? 우리는 데이터웨어 하우스의 데이터를 계속 검증하려고합니다 보다 복잡한 쿼리를위한 도구를 개발하고자합니다 통계 분석을 수행합니다 그리고 우리는 계속하기 위해서 이것을하고 싶습니다

품질 향상을 제공합니다 환자 혈액 관리를위한 대시 보드 개발을 원합니다 다른 서비스에 대한 피드백 우리는 연구 프로젝트를 수락하고 분류하기를 원합니다 이 큰 데이터를 활용하여 이러한 다양한 소스의 모든 데이터를 결합합니다

우리는 생체 신호를 볼 수 있습니다 우리는 다양한 절차를 볼 수 있습니다 그리고 거기에 떠 다니는 다른 데이터들이 있습니다 하지만 중요한 것은 어떤 질문을해야하는지 알고 있습니다 그렇지 않으면 우리는 여러 가지 일을 할 수있었습니다

이것과 다른 방향의 그리고 아마도 좋은 일입니다 결론적으로, 정보학은 중요한 역할을합니다 임상 병리학의 모든면에서 실험실, 혈액 은행 및 수혈 의약품 서비스 정보 과학 워크 플로우 관련 임상 이해 관계자가 품질에 영향을 줄 수 있습니다 데이터 및 측정 항목의 우리는 업데이트 및 간소화를위한 주요 프로젝트를 완료했습니다

병원 전반에 걸친 수혈 관련 워크 플로우 그리고 우리는 전자 데이터웨어 하우스를 개발했습니다 전자 의료 기록의 데이터를 추출하고 결합하는 것, 실험실 정보 시스템 및 기타 데이터베이스 우리 기관에서 캐핑 오프 포인트로서, 나는 모니카 파가 노 (Monica Pagano)와 존 헤스 (John Hess) 패트릭 마티아스 지원 없이는이 일을 할 수 없습니다

도와 줘 Ray Bunnage와 Joe Oates의 작업 – 관중석에 앉아서 – 절대적으로 중요했습니다 이는 데이터 분석 분야의 저의 의견입니다 참여하는 나머지 사람들에게도 마찬가지입니다 정말 큰 팀이 필요하기 때문에 달성하기 위해서

그리고 그것은 나 자신에게 한 일이 아닙니다 하지만 나는 그랬다 하지만 하지만 정말로, 그것은 정말로 필요한 것입니다 병원 전체의 개입

그래서 나는이 시간에 어떤 질문도 할 것이다 [박수 갈채] 관객 : Amalga 또는 EDW와 함께 – 또는 그것이 무엇이든간에 – 당신은 변경 사항을 적용한 후에 결과를 살펴보십시오 그리고 그 질문을하거나 아말가에 충분한 데이터가 없는가? 그것을 묻는 질문? HAMILTON TSANG : 그렇게 생각합니다 그것은 당신이 찾고있는 것에 달려 있습니다 실제 노트에있는 것들을 찾고 있다면 – 조금 더 어려울 수 있습니다

분명히 그것은 자유 텍스트의 벽과 같기 때문입니다 원래 그러나 헤모글로빈 값처럼 보일 수 있습니다 이산 데이터에 이미있는 항목입니다 어느 정도까지, 당신은 또한 충분한 파싱을 수행하면 결과를 찾으십시오

그 노트를보고 특정 문구를 찾을 수 있습니다 퇴원 결과를 찾을 수 있습니다 그래서 저는 그렇다고 대답 할 것입니다, 그것은 질문이 무엇인지에 달려 있습니다 그래 관객 : 이것에 관한 많은 일화 적 의견을 받았을 것입니다

하지만 네가 계획하고 있는지 궁금 하네 혈액을 주문하는 사람에 대한 공식적인 조사의 모든 종류, 사용자 경험을 통해 얼마나 성공적 이었는지 알아내는 것 원근법 HAMILTON TSANG : 그래, 그게 정말 좋은 지적이야 내 생각 엔, 그렇게하는 것이 좋겠다 후속 조치를 취하고 이것에 관석을 붙여야합니다

나는 우리가 대부분의 피드백을 얻었다고 생각한다 사용하고있는 사용자의 비공식적 인 폴링이었습니다 살고 바로 시스템 그러나 더 공식화 된 설문 조사 시스템 훌륭한 아이디어가 될 것입니다 모니카

관객 : 아주 좋은 이야기 였어 고마워 그래서 두 가지 질문이 있습니다 숫자 1은 조금 더 확장 할 수있는 경우입니다 이 데이터가 환자 혈액에 실제로 어떻게 적용될 것인지 조치

그리고 그것이 어떻게 임상 실습으로 바뀝니다 그리고 내가 가지고있는 두 번째 질문 다른 기관에서도 의견을 말할 수 있다면 데이터 추출 및 생성 측면에서의 경험 이런 종류의 보고서 HAMILTON TSANG : 첫 번째 질문에 먼저 답하겠습니다 그래서 그 질문은 환자의 피에 이것을 사용하는 방법이었습니다 조치

그래서 지금, 나는 거의 – 적어도이 이야기에서 – 나는 데이터를 얻는 방법에 대해 주로 이야기했다 그리고 그것은 큰 문제였습니다 왜냐하면 우리는 – 그 전에는 – 그냥 큰 문제가있었습니다 처음부터 데이터를 얻는 것 그리고 많은 노력이 많이있었습니다

데이터를 가져 오는 메커니즘, 분석 부분보다는 우리가 한 번 변하기를 바라고있는 것입니다 우리는 데이터의 유효성을 매우 높게 평가합니다 그리고 우리는 데이터가 튼튼해질 것이라고 믿을 수 있습니다 그러나이 데이터를 얻은 후에 – 내가 말한 것들 중 하나 다른 서비스에 대한 피드백을 제공하고있었습니다 지금 당장은 여러 가지 요청이 있습니다

OB / GYN에서, 수술에서, 마취에서 – 얼마나 많은 피를 우리가 사용하고 있습니까? 그리고 우리는 기본적인 데이터조차 가지고 있지 않습니다 그래서 나는 단지 기준선을 얻는 것조차 생각한다 우선 데이터가 매우 중요하게 될 것입니다 그리고 그런 식으로 우리는 실제로 모니터 할 수 있습니다 사람들은 비슷한 말을하기 때문에 우리는 우리가 지금 얼마나 많이 사용하는지 알아

우리는 언제 우리가 일종의 변화를하는지 알 것입니다 혈액 이용 정책에서 – 어떻게 모니터 할거야? 그래서 이것은 큰 역할을 할 것입니다 – 내 생각에 그걸 감시하는 것 그리고 다른 옵션이 있습니다

예를 들어 성적표를 좋아하는 사람에게주는 것은, 외과 의사 또는 마취과 의사 그들은 동료들과 비교하여 사용하고 있습니다 우리 자신의 패트릭에 의해 이전에 이루어진 일입니다 마티아스 그래서 저는 그것이 그것이 큰 역할을 할 수 있다고 생각합니다 그리고 두 번째 질문을 잊어 버렸습니다

다른 기관들이었습니다 관객 : [INAUDIBLE] HAMILTON TSANG : 다른 기관에 대해서는 무엇이 있었습니까? 죄송합니다 관객 : [INAUDIBLE] HAMILTON TSANG : 그래서 생각합니다 예를 들어 – 임상 결정 같은 지원 또는 장소 – 예를 들어 스탠포드 그들이 보고서를 보낸 곳에서 일을 해왔다 카드 또는 다양한 부서로 의견을 보내주십시오

그리고 그들은 변화하는 연습으로 성공을보고합니다 그걸 바탕으로 내 생각에, 당신의 마일리지는 다를 수 있습니다 그게 어떻게 번역 될지 모르겠다 우리 기관에 여기에서 우리는 임상 적 의사 결정 지원 우리는 너무 많은 큰 변화 나 플럭스를 보지 못했습니다

우리의 혈액 이용의 관점에서 하지만 어쩌면 그 방법의 세분화와 관련이 있습니다 우리는 사물을보고 있습니다 우리가 연구 한 많은 변화들 모델을 기반으로했다 우리는 많은 다른 기관에서 보았습니다

아마도 나는 아마 그렇게 말할 것입니다, 모든 단일 기관은 다릅니다 그러나 그 모델 중 하나를 따르면 다음과 같은 것이 있습니다 우리는 분명히해야합니다 관객 : 해밀턴, 그 중 하나 ORCA에 가서 다시 돌아볼 때마다 누가 환자가 죽었는지 말해 줄거야 그리고 이것은 우리에게 – 어떤면에서는 결과물입니다

시스템은 매우 신중하게, 워싱턴 주에서 사망 한 모든 사람 그들을 다시 피드 이러한 종류의 이분법 적 결과 큰 데이터에 대한 로지스틱 회귀를 할 수 있습니다 무슨 일이 일어나고 있는지의 확률 비율로 설정하고 올립니다 우리는 이러한 종류의 엔진을 얼마나 멀리 사용할 수 있습니까? HAMILTON TSANG : 나는 아마도 그 데이터는 이미 그곳에 그리고 우리는 아마도 이러한 결과를 볼 수 있습니다

그래서 나는 나는 아마 거기에 있다고 생각한다 하지만 문제는 그들이 병원 밖에서 사망하는 경우입니다

그런 종류의 데이터가 꼭 필요한 것은 아닙니다 그게 그 안에 모두 담겨 있는지 나는 모른다 그렇지? 관객 : 실제로, 그것은 사회 보장 제도를 통해서입니다 관리 시스템 그래서 그들은 계속해서 사회 보장국에 계속해서 음식을 제공합니다

환자 수는 사회 보장 제도에 로그인합니다 누가 죽었는지 확인하십시오 HAMILTON TSANG : 네, 정말 재미 있어요 그렇게하는 것이 좋습니다 그리고 제가 말씀 드렸듯이, 우리가해온 많은 일들이 이것을 설정하는 것이 었습니다

그리고 우리는 지금 찾고 있습니다 더 많은 연구, 종류의 것들을 보게됩니다 하지만 우리가 생각한 중요한 점은 정말로 노력하고 있습니다 데이터가 매우 강력하다는 것입니다 그리고이 데이터웨어 하우스 내의 모든 것들 우리가 그것에 옮기기 전에 말이 되네

그들이 말한대로 – 쓰레기통에, 쓰레기통 따라서 우리는 모든 데이터의 유효성을 검사하기를 원합니다 그리고 그것은 모두 작동합니다 다른 건 없니? 고맙습니다 [음악 재생]

[2.0 SP08] SAP HANA Administration: Stop/Start System and Database – SAP HANA Academy

안녕하세요 SAP HANA Academy에 오신 것을 환영합니다

이 비디오 자습서 시리즈의 주제는 SAP HANA Administration과이 비디오에서 제공됩니다 SAP HANA 조종석을 사용하여 SAP HANA 시스템을 중단하고 시작하는 방법을 알려 드리겠습니다 이 비디오는 2018 년 10 월부터 SAP HANA cockpit 20 SP08에수록되었습니다 이전 또는 이후 버전의 경우 SAP HANA Academy의 재생 목록을 확인하십시오 안녕하세요, 저는 Denys van Kempen입니다

명령을 사용하여 SAP HANA 시스템을 중지하고 시작할 수있는 방법에는 여러 가지가 있습니다 라인, SAP HANA 스튜디오 사용, sapcontrol 사용 – 몇 가지 비디오 자습서를 찾을 수 있습니다 이 재생 목록에서 그것에 대해 갈 방법에 대해 설명합니다 이제는 특히 클라우드 기반 시스템의 경우 명령 줄, 터미널, 또는 다른 클라이언트는 쉽지 않을 수도 있고 아니면 회사와 함께 전혀 옵션이 아닐 수도 있습니다 방화벽은 시스템에 액세스하기 위해 보안 쉘 SSH 포트에 대한 액세스를 차단합니다 따라서 SAP HANA 콕핏은 SAP HANA 시스템을 중지하고 시작할 수있는 매우 편리한 도구입니다 많이 쉽다

나는 조종석에 여기에 연결되어 있으며 우리는 리소스 디렉토리를보고있다 내가 접근 할 수있는 모든 시스템 먼저 시스템별로 그룹화합시다 보시다시피, 우리는 시스템 H4C의 시스템 데이터베이스에 연결되어 있습니다 실제 조종실 환경 및 시스템 데이터베이스와 시스템의 두 세입자 HA0

시스템 데이터베이스에서만 시스템을 중지하고 시작할 수 있습니다 그래서, 당신은 systemdb에 연결할 수 있어야합니다 자격 증명과 필수 권한; 예를 들어, ALTER DATABASE 또한 실제 프로세스에 대한 운영 체제 자격 증명을 입력해야합니다 원하는 경우 SAP 제어 또는 sapcontrol을 중지하고 시작하십시오 SAP를 시작하고 중지하기 위해 취하는 접근 방식은 실제로 중요하지 않습니다

HANA 시스템 – 웹, 커맨드 라인, 스튜디오 – 결국 sapcontrol 유틸리티가 될 것입니다 실제 작업을 수행합니다 SAP Community의 블로그 "In the Hood"시리즈에 게시했습니다 이것이 어떻게 작동 하는지를 자세히 설명하십시오 이 비디오의 설명에 링크를 추가하겠습니다

확인 – 사용자 이름과 암호가 필요하므로 일반적으로 운영 체제 관리 계정, SID + adm, 내 경우 여기, ha0adm, 암호 여기에서 암호화 된 내용이 여기 조종석에 저장되며 상자를 체크하면됩니다 또한 제거하십시오 OK -let은 systemdb에 연결합니다 시스템 개요가 열리고이 페이지에서 전체 데이터베이스 상태 타일을 찾습니다

타일에서 시스템을 직접 즉각적으로 중지 할 수 있습니다 시스템이 실행 중입니다 멈추었 으면 여기에서 시작할 수 있었을 것입니다 버튼을 클릭하면 시스템 중지 팝업과 함께 서비스 관리가 열립니다 우리가 시스템을 부드럽게 멈추고 싶든, 즉시 할 수 있겠는가

즉시 진행중인 거래를 기다리지 않을 것임을 의미합니다 인스턴스를 다시 시작할 때 모든 연결을 끊고 문제를 처리합니다 처리중인 트랜잭션을 되돌려 놓으십시오 결과적으로 시작 시간이 조금 더 길어집니다 부드럽게 우리는 주어진 기간 동안 실행중인 문장을 끝낼 수있게 될 것입니다

시각 여기서 5 분, 15 분 또는 심지어 30 분을 선택할 수 있으며이 시간 동안 새로운 연결을 만들 수 있습니다 이 작업을 취소하면이 Manage Services에서 시스템을 중지 할 수 있습니다 페이지 또는 앱 같은 것

확인 – 시스템이 중지되고 중지되고 중지되도록 예약됩니다 프로세스 ID 21942가있는 데몬 프로세스가이를 담당합니다 이 페이지는 3 초마다 자동으로 새로 고침됩니다 확인 – 시스템이 중지되었습니다 데몬은 여전히 ​​프로세스 ID를 가지고 있습니다

데몬은 실제로 실행 중입니다 시스템을 다시 시작하고 그렇게하려면 링크를 클릭해야합니다 확인해 이제 데몬은 모든 프로세스를 다시 시작합니다 먼저 시스템 데이터베이스를 호스팅하는 네임 서버

이것은 매우 빠르거나 빨라야합니다 지원 서비스 : compileserver, preprocessor CPU 사용량을 알 수 있습니다 XS Advanced 런타임 프로세스가 시작될 때 이것을 설치 한 경우 이 구성 요소는 빨간색으로 바뀔 수 있습니다 이것은 약간의 시간과 자원을 필요로합니다

이것들은 모두 우리의 Java 및 NodeJS 런타임 및 런타임 시작하는 동안 서비스 경고와 함께 상태 열에 실행 중이 지 않음이 표시됩니다 이는 정상적인 현상이며 반드시 문제를 나타내는 것은 아닙니다 프로세스가 가동되고 대개 이것이 사라지면 문제 상태로 실행될 수도 있습니다

경고가 새로 고쳐질 때 그렇지 않은 경우 경고 (경고 세부 정보)를 확인할 수 있습니다 툴바에서 Configure Alert를 선택하고 Check Now를 실행하십시오 몇 초 후에 대부분의 경우 Check completed 메시지가 나타납니다 경고가 발행되지 않은 정보 및 서비스 관리로 돌아 가면, 문제는 더 이상보고되지 않습니다 모든 프로세스에서 여전히 문제가 발생하면 추적 파일을 확인하여 시작할 수 있습니다

승인 이것이 우리가 시스템을 중지하고 시작하는 방법입니다 특정 서비스를 다시 시작해야하는 경우 여기에서 작업 열에서 수행 할 수 있습니다 확인 메시지가 표시되며 서비스가 자동으로 수행 될 수도 있음을 알립니다 데몬이 구성되는 방법에 따라 다시 시작됩니다

음, 나는 기본적으로 데몬이 항상 다시 시작하도록 구성되어 있다고 말할 수 있습니다 중지 된 서비스가 호출되는 워치 독 기능이므로 대부분의 경우 정지가 해당됩니다 사실, 다시 시작합니다 이제 개별 테넌트 데이터베이스를 중지하고 시작하려면 관리로 이동합니다 SYSTEMDB 또는 리소스 디렉토리의 시스템 개요에서 데이터베이스를 찾은 다음 여기에서 목록에서 테넌트를 선택하고 세입자 데이터베이스 중지를 클릭합니다

소프트 또는 하드 스톱을 지정할 수있는 동일한 선택 화면이 표시됩니다 그 상태는 Stopping에서 Stopped로 이동해야합니다 맞습니다 테이블 헤더 메뉴에서 elipsis, 우리는 다시 시작 모드를 선택할 수 있습니다 기본값은 시스템이 시작될 때 테넌트가 시작됨을 의미합니다

대안으로 자동 재시작이 필요하지 않은 경우 수동으로 세입자를 시작해야합니다 매번 OK- Tenant를 시작하면 Status가 Starting으로 이동 한 다음 Run으로 이동합니다 아주 좋아 시스템과 데이터베이스를 중지하고 시작할 때 많은 도움이됩니다 지켜봐 줘서 고마워

YouTube 채널에서 더 많은 동영상 자습서를 찾을 수 있습니다 새로운 비디오 자습서에 대한 정보를 얻으려면 채널에 가입하십시오 LinkedIn에서 우리와 연결하거나 트위터에서 우리를 팔로우 할 수 있으며 업데이트도 가능합니다 YouTube에서이 동영상을보고 있습니다 주저하지 마시고 동영상 페이지를 열어 원한다면이 동영상에 투표하십시오

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#65 Android SQLite Cursors Part 16 | Closing the cursor and database in Android.

안녕하세요, BackToCoding에 오신 것을 환영합니다 이 비디오를 더 잘 이해하기 위해 이전의 동영상 또는 전체 재생 목록을 아래 설명에서 확인하십시오

오늘 우리는 "커서와 데이터베이스 닫기"에 대해 이야기 할 것입니다 시작하기 전에 구독 버튼과 벨 아이콘을 치는 것을 잊지 마세요 동영상을 게시 할 때마다 즉시 그에 대한 알림을받습니다 우리는 리소스를 해제하기 위해 커서와 데이터베이스를 닫아야합니다 액티비티 코드에서는 커서를 사용하여 데이터베이스에서 음료 정보를 검색하고 한 번 우리는 우리의 견해와 함께이 값들을 사용했고, 우리는 즉시 커서와 데이터베이스를 닫았습니다

커서 어댑터를 사용하면 약간 다르게 작동합니다 커서 어댑터에는 커서가 더 많은 데이터를 검색해야하는 경우를 대비하여 열려있는 상태로 유지합니다 사용자가 목록보기에서 항목 목록을 아래로 스크롤하고 필요에 따라 더 많은 데이터를 볼 수 있습니다 즉, 일단 사용하면 커서와 데이터베이스를 즉시 닫을 수 없습니다 setAdapter () 메서드를 사용하여 목록보기에 연결합니다

대신, 활동의 onDestroy () 메소드를 사용하여 활동을 닫을 수 있습니다 액티비티가 파괴됨에 따라 커서 나 데이터베이스가 더 이상 필요하지 않습니다 연결되므로 닫을 수 있습니다 다른 비디오를 확인하는 것이 당신에게 도움이 될 수 있음을 잊지 마십시오

Tool Database Merge and Backup – Part 10 – Vectric for the Absolute Beginner

이봐! 절대 초보자를위한 Vectric 소프트웨어 타이틀에 대한 제 10 부 시리즈에 오신 것을 환영합니다 우리가 시작하기 전에, 내가 후원을하지 않는다고 말하자

Vectric Ltd 또는 다른 회사에 의해 보증되거나 고용되지 않았습니다 나는 전에 이런 일을 한 적이없는 사람을 돕기 위해이 시리즈를하고있다 그들의 소프트웨어에 들어가십시오 소프트웨어 내에서 프로젝트를 시작하고 마칩니다

Vectric 소프트웨어 타이틀에 대한 자세한 내용은 기술 지원, 라이센스 업데이트 또는 Vectric 소프트웨어 업그레이드 Vectric에 직접 문의하십시오 Vectric Ltd의 홈 페이지 아래 설명 상자에 링크를 남겨 두겠습니다

기술 지원 질문을 처리 할 수있는 곳 또는 귀하의 소프트웨어 라이센스 요구 사항 중 하나가 필요합니다 이 비디오에서 우리는 도구 데이터베이스로 돌아갈 것입니다 도구 데이터베이스의 이전 비디오에서 언급하지 않은 몇 가지 주제에 대해 토론하십시오 당신이 그 카드를 보지 못했다면 그 카드에있는 비디오를 연결해 드리겠습니다 오늘 저는 Vectric 소프트웨어의 이전 버전에서 도구 데이터베이스를 병합하는 것에 대해 이야기 할 것입니다 새로운 최신 버전 또는 업그레이드 된 버전 또한 저장을 위해 도구 데이터베이스 파일을 백업하는 방법에 대해서도 설명합니다

또는 두 번째 컴퓨터에 설치했을 수있는 소프트웨어에 설치하는 데 사용하십시오 또한, VCarve Pro 버전 9511을 사용하고 있음에도 불구하고 이 비디오에서 내가 보여줄 모든 것은 Vectric 소프트웨어 타이틀에서 모두 똑같이 작동합니다 모든 버전 – Cut2D Desktop 또는 Pro

VCarve Desktop 또는 Pro 또는 열망 도구 데이터베이스로 들어가는 중 다시 한번이 화면에서 파일을 열어야 만 툴바에 대한 모든 권한을 얻을 수 있습니다 주로 메뉴 모음 그러면 새 파일을 만들겠습니다 그리고 여기서 중요한 정보는 없습니다

나는 그것을 전혀 사용하지 않을 것입니다 그래서 나는 단지 OK를 클릭하고 거기에있는 것을 수락 할 것입니다 이 모든 것이 여기 메뉴 막대를 확장 한 것입니다 Toolpaths 메뉴에 들어갈 수 있습니다 Toolpaths 메뉴를 열고 도구 데이터베이스를 열어 보겠습니다

도구 데이터베이스에서, 여기, 이미 오래된 도구 데이터베이스를 병합했습니다 버전 95의 새로운 도구 데이터베이스로 내가 가서 몇 가지 도구를 삭제하겠습니다 내가 이것을 합병 할 때 일어날 일을 보여주기 위해서

그 정도면 충분합니다 좋아요, 여기에 몇개의 엔드 밀이 있어요 가장 큰 것은 125 인치 엔드 밀입니다 우리는 그것을 기억할 것입니다

확인을 클릭합니다 여기 버전 9

5에서, 나는 아직 아무것도 할 필요가 없습니다 그러나 내가해야 할 일은 VCarve를 설치 한 것입니다 여기 V 자 9015에 새겨 져 있습니다 여기에 파란색으로 9

511 버전이 있음을 알리는 작은 알림이 있습니다 글쎄, 나는 그것을 이미 알고있다 나는 그것을 이미 설치했다 나는 그 통지를 무시할 것입니다 Vectric 소프트웨어의 오른쪽 상단에 여기에 알림이 표시되면

링크를 클릭하면 업그레이드 할 수 있습니다 그러면 Update Manager로 이동하게되고 거기에서 계속 진행할 수 있습니다 이미 업그레이드 했으므로 이제해야 할 일은 두 데이터베이스를 병합하는 것입니다 이 버전에서 사용했던 이전 데이터베이스 병합 새 버전

이전 버전을 연 이유는 이전 툴 데이터베이스 파일을 찾아야하기 때문입니다 우리가 할 방법은 Application Data 폴더를 이용하는 것입니다 우리 컴퓨터에서 그 폴더를 찾으려면 우리는 여기 FILE로 갈거야 그리고 바로 여기 보이는 : 애플리케이션 데이터 폴더 열기 나는 그것을 클릭 할 것이다 탐색기 창이 열립니다

여기가 우리가 관심을 가질 부분입니다 이것은 우리가 기억해야 할 긴 경로입니다 우리가 필요로하는 파일을 찾을 수 있도록 우리에게 제공해야합니다 이것은 내 컴퓨터에서 VCarve 버전 90 폴더를 열었습니다

우리가 여기 내려와 보면 도구 데이터베이스가 있습니다 그 폴더를 두 번 클릭하면 열 수 있습니다 여기에 우리가 관심있는 파일입니다 이것은 VCarve Pro 설치를위한 도구 데이터베이스입니다 아래를 보면 tool_dbvectric이라는 데이터베이스 파일이 있습니다

이것은 Vectric 소프트웨어를 처음 설치할 때 함께 제공되는 기본 도구 데이터베이스입니다 이것은 이전 버전에서 지금 사용하고있는 도구 데이터베이스입니다 두 데이터베이스를 병합 할 때이 경로를 기억해야합니다 이것이 VCarve의 이전 버전에서 모두 필요 했으므로 계속 진행하여 최소화 할 것입니다 그럼 새 버전 9

511로 돌아가겠습니다 두 데이터베이스를 병합 할 준비를하십시오

Toolpaths 메뉴로 가겠습니다 도구 데이터베이스를 클릭하십시오

그리고이 도구 데이터베이스를 엽니 다 이제 내가하고 싶은 일은 여기에 와서 가져 오기 버튼을 클릭하십시오 거기에서이 경로를 탐색하여 버전 90 폴더에서이 데이터베이스 파일을 찾으십시오 내 C 드라이브에있는 걸 압니다

프로그램 데이터 두 번 클릭하면 Vectric 폴더로 이동합니다 열려면 더블 클릭하십시오 VCarve Pro 버전 90은 우리가 가져오고 자하는 버전입니다

도구 데이터베이스로 이동 그리고 VCarve의 이전 버전에서 사용했던 데이터베이스가 있습니다 그것을 선택하고 열기를 클릭하겠습니다 이제 데이터베이스를 병합 할 것인지 묻는 중입니다 또는 선택한 도구로이 데이터베이스를 가져 오려면 어떻게합니까? 병합하려면 예를 클릭하고 가져 오려면 아니오를 클릭하십시오

나는 합병하고 싶다 이전 데이터베이스에 있던 모든 도구를 가져오고 싶습니다 내 새 데이터베이스에 이미 설치 한 모든 도구를 교체하지 않아도됩니다 기억한다면, 여기에있는 세 개의 도구를 삭제했습니다 그래서 병합하려면 예를 클릭하십시오

그리고 우리는 그것이 합병 된 것을 봅니다 메트릭 도구를 닫고 제국 도구를 다시 열어 보겠습니다 그리고 우리는 125 인치 엔드 밀 이후에 내가 설치했던 세 가지 공구 이전에 삭제했던 다시 설치되었습니다

그래서 이전 데이터베이스에서 가지고 있던 툴을 가져 왔습니다 이미 내가 여기있는 것과 비교해 봤어 내가 갖고 있지 않은 도구를 추가했습니다 그것은 또한 다른 것을했습니다 때때로이 상황을 보게 될 것입니다

이제 1/4 인치 엔드 밀 2 개가 있음을 알게 될 것입니다 이 번호는 2 번으로 표시됩니다 내가 이미 설치 한 것과 비교해 보면

이 두 공구의 유일한 차이점은이 공구에 대해 설정 한 이송 속도입니다 이전 데이터베이스에서는이 도구에 대해 분당 50 인치의 이송 속도를 설정했습니다 그리고이 새 데이터베이스에서는 분당 40 인치로 설정했습니다 이 섹션의 다른 점은 절삭 매개 변수, 형상; 여기이 섹션에서 다른 점은 데이터베이스를 병합 할 때 VCarve는 설정이 다른 점 때문에 다른 도구로 볼 것입니다 1/4 인치 엔드 밀의 두 번째 설치가 필요하지 않습니다 나는 그냥 가서 삭제할 수 있습니다

이제 나는 1/4 인치 엔드 밀 하나만 가지고 돌아 왔습니다 그래서 그 가능성을 알 수 있습니다 여기에있는 절단 기준 중 일부가 있다면 똑같은 엔드 밀을 가져올 수 있습니다 절삭 매개 변수, 피드 및 속도 또는 형상 조금 다르다면 이미 가지고있는 엔드 밀 (end mill)의 클론을 가져올 수 있습니다 이 데이터베이스를 병합하면이 전체 데이터베이스의 사본을 만들고 싶습니다 백업 사본을 만들어 플래시 드라이브에 저장하십시오

여기에서 아래로 이동하여 내보내기를 클릭합니다이 백업을 저장할 위치로 이동해야합니다

제 경우에는 플래쉬 드라이브에 넣고 싶습니다 이미 내 Mach3 폴더를 백업했습니다 그래서 파일 이름을 알려 드리겠습니다

나는 그것을 VCarve라고 부를 것이다 도구 데이터베이스 95 그게 VCarve 버전 95의 데이터베이스라는 것을 알 수 있습니다 그것을 도구 파일로 저장하려고합니다 나는 그것을 구할 것이다 이제 내가 그 플래시 드라이브에 와서 보면

도구 데이터베이스가 있습니다 이제 플래시 드라이브를 꺼내 보관을 위해 저장할 수 있습니다 또는 다른 컴퓨터에 설치 한 V 조각의 도구 데이터베이스와 병합하기 위해 사용할 수 있습니다 그게 우리가 VCarve의 오래된 설치에서 데이터베이스를 병합하는 방법입니다 또는 열망, 또는 Cut2D

최신 버전의 소프트웨어 그것이 우리가 도구 데이터베이스를 백업하는 방법입니다 다른 컴퓨터에 보관 또는 설치합니다 이 도구 데이터베이스를 백업하는 것은 매우 중요한 작업입니다 또한 데이터베이스에 새 도구를 추가 할 때 다시 백업하는 것을 기억하는 것이 중요합니다

저는이 비디오를 여기서 끝내겠습니다 이 비디오에서 아무 것도 얻지 못했다면 아래의 엄지 손가락을 정말 고맙게 생각합니다

질문이나 의견이 있으시면 주저하지 마시고 아래의 댓글 섹션에 남겨주십시오 공개 의견을 남기지 않으려면 내 웹 사이트에 머리를 marklindsaycnccom 이 연락처 링크를 클릭하십시오 그런 다음 원하는 질문이나 의견을 저에게 보내실 수 있습니다 나는 우리에게 연락하는 링크를 통해 얻는 모든 메시지를 읽었습니다 여기 marklindsaycnccom에 네가 여기있는 동안

내 Shop으로 가서 CNC 파일 몇 개를 다운로드 할 수 있습니다 또는 내 로고 제품 범위를 확인할 수 있습니다 나는 커피 머그잔, 숙녀 티셔츠, 남자 티셔츠 및 기타 다양한 멋진 선물 아이디어를 가지고 있습니다 다가오는 연말 연시 marklindsaycnc

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다시 한번,이 비디오를 볼 시간을 가져 주셔서 대단히 감사드립니다 그리고 모두들 돌봐