OpenDolphin日記

使用機器

Maxtang NX-N100

• CPU: Intel(R) N100 800MHz, RAM 8GB
• Windows 10 IoT Enterprise LTSC 21H2

通常ネットワークでの作業

1. OqsComApp アカウントの作成
   家族とその他のユーザー＞その他のユーザーをこのPCに追加＞このユーザーのサインイン情報がありません＞Microsoft アカウントを持たないユーザーを追加する
2. PCに名前を付ける：システム詳細情報＞このPCの名前を変更
3. 自動ログイン設定
   netplwiz で「ユーザーがこのコンピューターを使うには、ユーザー名とパスワードの入力が必要」が出なかった。
   HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\PasswordLess\Device\DevicePasswordLessBuildVersion を 2 から、0 に変更
4. 不要なアプリを全て削除
5. IPv4 固定：ネットワークとインターネット＞イーサネット＞アダプターのオプションを変更する
6. スリープしないようにする：システム＞電源とスリープ
7. リモートデスクトップの使用：システム＞リモートデスクトップ
8. リモートデスクトップでアクセスしたときに、キーボードが ASCII 配列になってしまうのを直す HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Keyboard Layouts\00000411\Layout File を KBDJPN.DLL から kbd106.dll に変更
9. リモートデスクトップで mac のかな／英数キーを有効にする
   いろいろいじっているうちに、うまく切り替わるようになったが、何が有効だったのか不明
10. 背景画像の設定：個人設定＞背景
11. Edge のタブページをできるだけ空白に
    設定＞スタート・・・＞新しいタブページ＞起動時 about:blank を開く
12. .NET Framework4.8 のインストール：既にインストールされていた
13. パスワード保存の設定
    Microsoft Edge 管理用テンプレートを適用する
    1. 管理用テンプレートをダウンロードしてインストール
       Microsoft Edge Enterprise ランディング ページのWindows 64-bit のポリシーの分かりにくいリンクをクリック、ダウンロードファイルをダブルクリック、出てきた zip を展開、MicrosoftEdgePolicyTemplates フォルダが展開される
    2. 展開されたフォルダの windows\admx を開く
    3. msedge.admx を c:\Windows\PolicyDefinitions にコピー
    4. en-US と ja-JP に、対応するフォルダの msedge.adml をコピー
14. UltraVNC のインストール
    インストール後、デバイスマネージャ＞操作＞レガシーハードウェアの追加＞一覧から選択＞ディスプレイアダプタ＞uvnc bvba

オン資ネットワークでの作業

05_01_医療機関等向けセットアップ手順書(医療情報閲覧用端末編)

1. DNS 設定
   IPv4: 空欄、IPv6: 2404:1a8:f583:d00::53:1, 2404:1a8:f583:d00::53:2
2. https://www.lineauth.mnw に接続
   「接続がプライベートではありません」の警告＞無理矢理接続で、回線認証済みが表示
3. MPKIクライアントのインストール
   https://cert.obn.managedpki.ne.jp/p/s からダウンロード、「Microsoft Defender SmartScreen は CybertrustManagerPKIClient.msi をスキャンすることができませんでした」というメッセージが出るが、保存＞実行する。タイムアウト待ちでダウンロード、実行に時間がかかる。このファイルは、オン資サイトにもあった (CybertrustManagedPKIClient.zip)。
4. ブラウザ設定ツール (InternetPropertySetting.zip)：解凍して管理者として実行
5. プロキシサーバの設定
   設定＞ネットワークとインターネット＞プロキシ＞手動プロキシセットアップ
   設定後、シェルを管理者として実行

   PS C:\Users\OqsComApp> netsh winhttp import proxy source=ie
   PS C:\Users\OqsComApp> netsh winhttp show proxy
   

6. 時刻の設定
   設定＞時刻と言語＞別のタイムゾーンの時計を追加＞インターネット時刻＞設定の変更
   サーバ： ntp.base.oqs-pdl.org
7. 認証局の電子証明書をインストールする
   証明書右クリック＞PFXのインストール＞現在のユーザー＞次へ＞パスワード入力、チェックボックスは全ての拡張プロパティを含めるのみ＞自動的に証明書ストアを選択＞警告ダイアログこの証明書をインストールしますか：はい
   Edge＞設定＞プライバシー＞証明書の管理 証明書が表示される
8. グループポリシーの編集
   管理用テンプレート＞Microsoft Edge - 既定の設定（ユーザーはオーバーライドできます）＞パスワードマネージャーと保護＞該当の設定を有効にする
9. レジストリ HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Edge\PasswordManagerEnabled の値を、0 から 1 に変更。
   その後、edge://policy で、PasswordManagerEnabled が false から true に変わっていることを確認。

01_01_医療機関等向けセットアップ手順書（資格確認端末）

1. 顔認証ライブラリのインストール
   
   • OQSFaceApp_v4.0.3.zip を解凍して、OqsInstall.exe を実行する。インストール終了後、再起動ダイアログが出る。
   • Edge の設定で、拡張機能を選択
   • 左下の「開発者モード」を有効化する
   • c:\Program FIles\OQS-Auth\ext\delegate.crx を Edge にドロップ
     「目視確認用アプリケーションを Microsoft Edge に追加しますか」＞追加
     同様に、nopinauth.crx、pinauth.crx を追加する
   • 開発者モードを無効化する
2. OQSComApp_v4.0.1.zip. を解凍して、OqsInstall.exe を実行する。
3. OQSDistroApp_v2.1.0.zip. を解凍して、contents\setup\OQSDistroApp.msi を実行
   （QqsInstall.exe ではインストールできない）
   デスクトップに「オンライン資格確認接続確認ツール」「オンライン資格確認配信アプリケーション」ができる。接続確認ツールを実行してしばらく待つと、設定していないサービス以外は OK の結果が出る。配信アプリケーションを起動すると、配信サーバへの接続確認、配信実績の確認などができる。
4. 配信アプリケーションタスクの登録：OQSDistroApp\tools
   タスク スケジューラ＞タスクスケジューラライブラリ＞タスクのインポート＞C:\Program Files\OQS\OQSDistroApp\tools\OQS_exec_distroappstart.xml＞ユーザーまたはグループの変更＞OqsComApp＞パスワード入力＞再起動
   同フォルダの OQS_exec_distroappstop_periodic.xml については、マニュアルに記載なし
5. オンライン資格確認配信アプリケーション管理ツールで配信実績の確認
   

   [Information]
   Status=サーバー接続待ち [再開予定時刻：2025/01/25 12:58:24]
   MedicalInstitutionCode=0110123456
   TerminalID=oqs-terminal
   TerminalModel=ALN50
   TerminalOS=Microsoft Windows 10 IoT Enterprise LTSC
   UserAccount=User\OqsComApp
   

6. 連携アプリアカウント設定：管理者カウント（マスターではない）でログインして作成
   このアカウントは、req を監視して、データが入ったら認証するために使うアカウント。オン資PCに設定する。
   資格情報マネージャー＞Windows 資格情報＞汎用資格情報の追加＞資格情報の入力
   • アドレス：OQS_LOGIN_KEY、ユーザー名：R0ORCA4、パスワード
   • アドレス：OQS_MEDICAL_INSTITUTION_CODE、ユーザ名：OQS_Admin、パスワード：10桁医療機関コード
7. 連携アプリケーションの定期起動の設定：OQSComApp\tools
   
   • 消し忘れファイル機能定期実行用タスク （OQS_exec_comappdelfile_periodic）
   • 消し忘れファイル機能PC起動時実行用タスク（OQS_exec_comappdelfile_running）
   • 連携アプリ定期実行用タスク （OQS_exec_comappstart）
   タスク スケジューラー＞タスクスケジューラライブラリ＞タスクのインポート＞C:\Program Files\OQS\OQSComApp\tools\OQS_exec_comappdelfile_periodic ＞ユーザー又はグループの変更＞選択するオブジェクト OqsComApp＞パスワード入力
   残り2ファイルも同様にインポートする
8. 顔認証アカウントの作成：認証機器（マイナタッチ/HI-CARA）に設定する F0xxxxx という ID
   新しい認証機器を買ったら設定する。設定データは PC に保存される。
9. マイナタッチのセットアップ
   HI-CARA の前にインストール。後だと、インストーラが止まってしまった。
   RDP だと、ホストの USB が認識されなくて、インストールできないので注意。
   • Setup_mynaconsole_1.1.1.exe を実行。デスクトップや、ダウンロードフォルダから起動する。
   • USB を接続して、マイナタッチの電源を入れる。本体から出ている USB はカードリーダで、本体のスイッチが入っていなくても認識される。
   • カードリーダ管理＞接続デバイスで初期化＞受付3、F0xxxxxx＞保存＞再起動
     ここの F0xxxxxx は、PC に保存される。新しい ALMEX をつないでも、DEVICE ID は変わらない。
   • 動作環境設定＞うさぎ病院＞保存＞再起動
   • カードリーダ管理＞アカウント設定＞パスワード入力＞初期設定＞接続開始＞しばし待つ＞本体アップデート開始
   • アップデート終わって30秒待つと初期画面表示
10. HI-CARA セットアップ：FaceAuthenticatorAppSetup.zip を展開、実行
11. フォルダの共有設定 (C:\OQS\almex, face, req, res)
    プロパティ＞共有＞OqsComApp ユーザーで共有有効化

2020年9月にクラウドファンディングで手に入れた天体望遠鏡 eVscope が届いてから、天体観測が面白すぎてプログラムコードにほとんど触れていなかった。2年ぶりの運用まとめ。

• データベースの PatientModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_patient;
   count
  -------
  38302
  (1 row)
  

• データベースの ModuleModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_module;
    count
  ---------
   1542061
  (1 row)
  

• dolphin サーバの df。used は 23G で少し増えている。

  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev            961M     0  961M   0% /dev
  tmpfs           199M  464K  199M   1% /run
  /dev/xvda1       46G   23G   21G  53% /
  tmpfs           993M   16K  993M   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           993M     0  993M   0% /sys/fs/cgroup
  tmpfs           199M     0  199M   0% /run/user/1001
  

• orca サーバの df。used が 20G で大分増えた。

  Filesystem                 Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev                       3.0G     0  3.0G   0% /dev
  tmpfs                      606M  1.2M  605M   1% /run
  /dev/xvda1                  46G   20G   24G  46% /
  tmpfs                      3.0G   16K  3.0G   1% /dev/shm
  tmpfs                      5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs                      3.0G     0  3.0G   0% /sys/fs/cgroup
  　：
  

• データベースの dump ファイルのサイズ

  dolphin_db.dump.gpg　2,908,582,533
  orca_db.dump.gpg　330,190,797
  

• スタンプ数

  $ grep -c stampInfo stamp.xml 
  2168
  

13年目はコロナにやられた年だった。外来が結構ひまだったので、長年の懸案だった undo のコードを書きまくって、その副作用で ATOK の確定 undo まで制御できるようになって、入力環境が大きく改善した。スタンプの簡易編集機能も、薬の量や日数を変更するのに、いちいちダイアログを出さなくても入力できるので、入力速度の改善につながった。

もう一つの長年の懸案、JWindow を使った JSheet も解決した。SecondaryLoop をつかって modal にするという技を覚えた。あとは、シェーマの拡大縮小、Google Calendar の取込、スタンプの簡易表示などのコードを書いた。

結構コードを書いた年であったが、クラウドファンディングに出資していた天体望遠鏡が 9月に届いてからは、ほとんど暇がなくなってしまった。

• データベースの PatientModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_patient;
   count
  -------
  34420
  (1 row)
  

• データベースの ModuleModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_module;
    count
  ---------
   1369363
  (1 row)
  

• dolphin サーバの df。used は 18G でほとんど変わらず。

  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev            962M     0  962M   0% /dev
  tmpfs           199M  460K  199M   1% /run
  /dev/xvda1       46G   18G   26G  41% /
  tmpfs           993M  8.0K  993M   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           993M     0  993M   0% /sys/fs/cgroup
  tmpfs           199M     0  199M   0% /run/user/1001
  

• orca サーバの df。used が 9.9G から 12G に増加。

  udev            2.9G     0  2.9G   0% /dev
  tmpfs           601M  860K  600M   1% /run
  /dev/xvda1       46G   12G   33G  26% /
  tmpfs           3.0G  8.0K  3.0G   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           3.0G     0  3.0G   0% /sys/fs/cgroup
  tmpfs           601M     0  601M   0% /run/user/1001
  

• データベースの dump ファイルのサイズ

  dolphin_db.dump.gpg　2,595,374,852
  orca_db.dump.gpg　291,521,000
  

• スタンプ数

  $ grep -c stampInfo stamp.xml 
  2139
  

当院では開院以来，添書は NeoOffice の NeoOffice Basic で作ったシステムを使っていた。しかし，NeoOffice Basic でのコード管理は非常に苦痛度が高く，いつかアップル謹製の Pages と AppleScript を使って書き直したいと思っていた。ただ，実のところ AppleScript もあまりプログラミングが楽しい言語とは言えず，だらだらとそのままになっていた。

そんな折，AppleScript のスクリプトエディタで JavaScript が使えるということを知った。JavaScript for Automation (JXA) というもので，Yosemite から使えるようになっていたらしい。JavaScript なら AppleScript より圧倒的にコードが楽しく書ける。早速，JXA を使って添書システムを書き換えた。

手順としては，まず連絡先アプリで紹介先を選んで，スクリプトで選択項目を読み込み，さらに orca から患者情報を読み込んで，最後に Pages のテンプレートファイルのプレースホルダーに情報を挿入して添書を完成させるという仕組みにした。

まずは連絡先アプリに医療機関を登録した。連絡先アプリは vcf ファイルを読み込めるので，公開されている道内医療機関リストの xlsx ファイルを cvs で保存して，それを vcf に変換するスクリプトを書いた。これで，道内 3,300 の全医療機関を連絡先アプリに登録できた。

次に orca からの患者情報の取得であるが，NeoOffice Basic では jdbc で orca に接続して sql を発行して情報を得ていた。しかし，orca api のおかげで，今ではそういう手続きは全部すっ飛ばして，curl で拍子抜けするほど簡単に情報を得ることができる。例えば，orca trial サイトでやってみると，

$ curl -u trial: 'http://trial.orca.med.or.jp:8000/api01rv2/patientgetv2?id=00001&format=json' 

var res = app.doShellScript("curl -u " + AUTH + " " + URL )
var pt = JSON.parse(res)		

作ったファイルは github に上げた。.pages ファイルをテンプレートセレクタに追加して使う。

12年目は orca api / push api 導入に合わせて orca との通信を全てサーバに移行した。orca api のおかけで症状詳記の記入が楽になったので，ちょっとでも支払基金に付け入られそうなレセプトには，ばんばん詳記を書きまくっている。

あとは，i9-9900 + NVMe の爆速新サーバ移行，皮膚科専用カメラ DZ-D100 導入，orca 5.1 アップグレード，github への移行，WildFly 18 へのアップグレード，全サーバの ubuntu 18.04 へのアップグレードがあった。

トラブルでは orca api 関連のトラブルで，開業以来初めて診療時間内のバックアプサーバへの切換を経験したが，データロスなく乗り切ることができた。

なんだかんだで，いよいよ当院も開院 13年目 (OpenDolphin 歴 13年) に突入である。

• データベースの PatientModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_patient;
   count
  -------
  32873
  (1 row)
  

• データベースの ModuleModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_module;
    count
  ---------
   1290369
  (1 row)
  

• Dolphin サーバの df。used が 16G→18G に増加。

  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev            962M     0  962M   0% /dev
  tmpfs           199M  460K  199M   1% /run
  /dev/xvda1       46G   18G   27G  40% /
  tmpfs           993M  8.0K  993M   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           993M     0  993M   0% /sys/fs/cgroup
  tmpfs           199M     0  199M   0% /run/user/1001
  

• orca サーバの df。used が 9.9G のまま不変。

  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev            3.0G     0  3.0G   0% /dev
  tmpfs           601M  856K  600M   1% /run
  /dev/xvda1       46G  9.9G   34G  23% /
  tmpfs           3.0G  8.0K  3.0G   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           3.0G     0  3.0G   0% /sys/fs/cgroup
  tmpfs           601M     0  601M   0% /run/user/1001
  

• データベースの dump ファイルのサイズ

  dolphin_db.dump.gpg　3,111,578,947
  orca_db.dump.gpg　290,553,615
  

• スタンプ数

  $ grep -c stampInfo stamp.xml 
  2105
  

DZ-D100 の api と exiftool を使って，ruby で DZ-D100 から自動的に画像を取り込むデーモン dzd100.rb を作って，ファイルサーバ (ubuntu 16.04) 上で走らせた。

dzd100.rb は DZ-D100 (固定アドレスに設定) が wifi に現れるのを検出して，ファイルリストを調べ，ローカルよりも増えた画像があれば，ローカルにダウンロードする。さらに画像データに患者番号が埋め込まれていた場合は，患者別 documents folder にも画像をコピーする。

今までは，撮影後にメモリカードを 診察室の iMac に刺して，documents folder に画像を手でコピーしていたが，その必要が無くなって楽になった。

サポートに api の公開予定はないと言われて，ただ引き下がっている自分ではないので，購入した DZ-D100 でどんな api が使えるのか自分で解析してみた。

SessionOpen

本体の画像ファイルをダウンロードするのに SessionOpen が必要。SessionOpen すると，他端末からのアクセスは受け付けなくなる。arg に指定する数値は何でもよいようだ。

コマンド送信例

$ curl 'http://dzd100-address/casio_dc.cgi?cmd=SessionOpen&arg=0'

レスポンス

<?xml version="1.0"?>
<ccma>
<output>
<result>OK</result>
<operation name="SessionOpen">
</operation>
</output>
</ccma>

SessionClose

SessionClose すると，DZ-D100 の画面に「通信が切断されました」と表示される。SessionClose 後は他端末からのアクセスもできるようになる。

コマンド送信例

$ curl 'http://dzd100-address/casio_dc.cgi?cmd=SessionClose'

レスポンス

<?xml version="1.0"?>
<ccma>
<output>
<result>OK</result>
<operation name="SessionClose">
</operation>
</output>
</ccma>

CheckConnection

DZ-D100 は，起動後しばらく放置すると自動的に電源が切れ，通信も切れてしまう。通信を維持したい場合は，CheckConnection を一定時間毎に送り続ける必要がある。

コマンド送信例

$ curl 'http://dzd100-address/casio_dc.cgi?cmd=CheckConnection'

レスポンス

<?xml version="1.0"?>
<ccma>
<output>
<result>OK</result>
<operation name="CheckConnection">
</operation>
</output>
</ccma>

GetFileList

DZ-D100 に保存されている画像のリストを返す。なぜか最初に必ず NotExecuted が返ってくる。

コマンド送信例

$ curl 'http://dzd100-address/casio_dc.cgi?cmd=GetFileList&arg=All'

レスポンス

<?xml version="1.0"?>
<ccma>
<output>
<result>NotExecuted</result>
<operation name="GetFileList">
</operation>
</output>
</ccma>
<?xml version="1.0"?>
<ccma>
<output>
<result>OK</result>
<operation name="GetFileList">
<argument name="FileNumber" range="All">
<value>/DCIM/100CASIO/CIMG0001.JPG</value>
<value>/DCIM/100CASIO/CIMG0002.JPG</value>
<value>/DCIM/100CASIO/CIMG0003.JPG</value>
</argument>
</operation>
</output>
</ccma>

GetFileInfo

画像の基本的なデータを返す。これも最初になぜか NoExist が返ってくる。

コマンド送信例

$ curl 'http://dzd100-address/casio_dc.cgi?cmd=GetFileInfo&arg=/DCIM/100CASIO/CIMG0001.JPG'

レスポンス

<?xml version="1.0"?>
<ccma>
<output>
<result>NotExecuted</result>
<operation name="GetFileInfo">
<argument name="Reason">
<value>NoExist</value>
</argument>
</operation>
</output>
</ccma>
<?xml version="1.0"?>
<ccma>
<output>
<result>OK</result>
<operation name="GetFileInfo">
<argument name="/DCIM/100CASIO/CIMG0001.JPG">
<value name="type">JPEG</value>
<value name="size">4507328</value>
<value name="width">5184</value>
<value name="height">3888</value>
<value name="orientation">0</value>
<value name="thumb_size">4560</value>
<value name="thumb_width">160</value>
<value name="thumb_height">120</value>
<value name="thumb_orientation">0</value>
<value name="capture_date">20190618T110209</value>
</argument>
</operation>
</output>
</ccma>

data

jpeg 画像データがバイナリで返ってくる。OpenSession していない場合は何も返ってこない。

コマンド送信例

$ curl 'http://dzd100-address/casio_dc.cgi?data=/DCIM/100CASIO/CIMG0001.JPG&arg=Original' > test.jpg

当院では開業以来，臨床写真の撮影に Nikon D40 + AF Micro Nikkor 60mm f2.8 + マクロスピードライトを使っていた。購入後10年以上たっており，そろそろ買い換えかなーと考えていた矢先，6月の日本皮膚科学会で，Casio が新開発した皮膚科専用カメラ DZ-D100 が紹介されていた。いろいろいじってみたところ，かなり使えそうだったので早速購入した。ちなみに，D40 は 624万画素，DZ-D100 は 2,016万画素で，隔世の感がある。でも高い（27インチ iMac が買える)

Casio DZ-D100 (左・中) と Nikon D40 (右)

DZ-D100 の魅力的だと思った点を挙げてみると，まずはその軽さがある。いままで使っていた D40 は全部で 1.6 kg，一方 DZ-D100 は 400 g である。さらに，1台で通常写真とダーモスコープ写真の両方を撮ることができ，通常モードでのマクロ撮影も可能である。

患者番号と医師名が画像に埋め込めるというのも大きい。起動時や撮影中に患者番号を入力すると，その後撮影した写真に患者番号が自動的に埋め込まれる。埋め込まれた情報は exif MakerNotes の Casio_Type2_0x311e (医師名)，Casio_Type2_0x311f (患者番号) で参照できる。

$ exiftool -MakerNotes:* -s -u -g CIMG0001.JPG
---- MakerNotes ----
ObjectDistance                  : 0 m
Casio_Type2_0x2068              : 5184
Casio_Type2_0x2069              : 3888
Casio_Type2_0x206a              : 0.0012
Casio_Type2_0x206b              : 29.59
Casio_Type2_0x206c              : 640
Casio_Type2_0x206d              : 480
Casio_Type2_0x206e              : 0.029
Casio_Type2_0x206f              : 0.087
RecordMode                      : Unknown (102 0)
ReleaseMode                     : Normal
Casio_Type2_0x3029              : 8
Casio_Type2_0x311e              : dr1
Casio_Type2_0x311f              : 000001
Casio_Type2_0xf010              : ���1.01#6b#.�r.SICJVBNJ�����Q..,[...]

また，DZ-D100 は wifi でネットワークにつなぐことができ，windows のソフトを使うと wifi 経由で画像の取り込みができる。しかし，当然のことながら mac は非対応。api を教えてもらえれば自分でなんとかできると思って，サポートに問い合わせてみたが，api の公開予定はないとのことだった。

11年目は，地震でひどい目にあった以外はほとんど何もしておらず，システム的には非常に安定した1年であった。

• データベースの PatientModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_patient;
   count
  -------
  31203
  (1 row)
  

• データベースの ModuleModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_module;
    count
  ---------
   1204225
  (1 row)
  

• Dolphin サーバの df。used が 17G→16G に減少。なんでだろう。

  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev            977M     0  977M   0% /dev
  tmpfs           200M  3.0M  197M   2% /run
  /dev/xvda1       46G   16G   29G  36% /
  tmpfs           996M  4.0K  996M   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           996M     0  996M   0% /sys/fs/cgroup
  cgmfs           100K     0  100K   0% /run/cgmanager/fs
  tmpfs           200M     0  200M   0% /run/user/1001
  

• orca サーバの df。used が 9.9G → 9.2G に減少。

  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev            3.0G     0  3.0G   0% /dev
  tmpfs           601M  8.2M  593M   2% /run
  /dev/xvda1       46G  9.2G   35G  22% /
  tmpfs           3.0G  4.0K  3.0G   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           3.0G     0  3.0G   0% /sys/fs/cgroup
  cgmfs           100K     0  100K   0% /run/cgmanager/fs
  tmpfs           601M     0  601M   0% /run/user/1001

• データベースの dump ファイルのサイズ

  dolphin_db.dump.gpg　2,344,895,298 
  orca_db.dump.gpg　267,320,968
  

• スタンプ数

  $ grep -c stampInfo stamp.xml 
  2089
  

10年目は，受付マシンのアップグレード，WildFly 10，High Sierra，orca 5.0，ubuntu 16.04 のアップグレードなど，アップグレード盛りだくさんであった。

トラブルでは，ATOK29のフリーズ，Windows の突然の再起動問題などがあったが，診療が止まるような大きなトラブルはなかった。

• データベースの PatientModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_patient;
   count
  -------
   29182
  (1 row)
  

• データベースの ModuleModel の件数

  dolphin=# select count(*) from d_module;
    count
  ---------
   1112801
  (1 row)
  

• Dolphin サーバの df。used が 15G→17G に増加。

  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev            950M     0  950M   0% /dev
  tmpfs           200M  3.1M  197M   2% /run
  /dev/xvda1       46G   17G   28G  37% /
  tmpfs           996M  4.0K  996M   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           996M     0  996M   0% /sys/fs/cgroup
  cgmfs           100K     0  100K   0% /run/cgmanager/fs
  tmpfs           200M     0  200M   0% /run/user/1001
  

• orca サーバの df。used が 19G → 9.9G と大幅に減少？？

  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  udev            2.9G     0  2.9G   0% /dev
  tmpfs           601M  8.2M  593M   2% /run
  /dev/xvda1       46G  9.9G   34G  23% /
  tmpfs           3.0G  4.0K  3.0G   1% /dev/shm
  tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
  tmpfs           3.0G     0  3.0G   0% /sys/fs/cgroup
  cgmfs           100K     0  100K   0% /run/cgmanager/fs
  tmpfs           601M     0  601M   0% /run/user/1001
  

  これはおかしい。そこで，過去の orca 容量の推移を調べてみた。

  2011年2月	5.4G	ver 4.5
  2012年2月	6.4G	ver 4.5
  2013年2月	4.3G	ver 4.6
  2014年2月	5.9G	ver 4.7
  2015年2月	7.4G	ver 4.7
  2016年2月	12G	ver 4.8
  2017年2月	19G	ver 4.8
  2018年2月	9.9G	ver 5.0

  orca 4.8 になってから急激に容量が増えていることがが分かる。今さら気付いた。 orz

  バックアップしてあった orca 4.8 を du で詳しく見ていったところ，/var/spool/cups が 17G を消費していることが判明した。Web で検索してみたところ，このディレクトリには cupsd の history が保存されるらしく，MaxJobs が 0 になっていると，際限なく history が保存されて，容量を圧迫するらしいことが分かった。

  早速 /etc/cups/cupsd.conf を調べてみると，設定ファイルの最後に取って付けたように MaxJobs 0 が記入されていた。改めて orca 4.8 のインストールドキュメントを確認してみると，MaxJobs を 0にするように書かれていたので，これを見て自分で記入したようだ。全然憶えていない。

  「この設定を行わないと大量の印刷ジョブを発行した（レセプト印刷など）際に印刷漏れが生じる恐れがあります」ということなので，MaxJobs はそのままに，毎朝の起動時に，/etc/rc.local で前日までの history を消去して対応することにした。

  #!/bin/sh -e
  # rc.local
  find /var/spool/cups/ -type f -print | xargs rm
  exit 0
  

• データベースの dump ファイルのサイズ。orca のダンプ容量が倍以上増えている。これは version 5.0 でスキーマが追加になった影響か？

  dolphin_db.dump.gpg　2,196,115,957 
  orca_db.dump.gpg　253,455,550
  

• 作成したスタンプ数。

  $ grep -c stampInfo stamp.xml 
  2031
  

使用 orca バージョンの推移

ORCA履歴	OS	version
2008年 2月	Debian Etch	ORCA 4.2
2009年 8月	Debian Etch	ORCA 4.4
2010年 5月	Ubuntu 8.04 Hardy	ORCA 4.4
2010年 6月	Ubuntu 8.04 Hardy	ORCA 4.5
2012年 6月	Ubuntu 8.04 Hardy	ORCA 4.6
2013年 1月	Ubuntu 10.04 Lucid	ORCA 4.6
2013年 3月	Ubuntu 10.04 Lucid	ORCA 4.7
2013年 9月	Ubuntu 12.04 Precise	ORCA 4.7
2015年 3月	Ubuntu 12.04 Precise	ORCA 4.8
2015年 4月	Ubuntu 14.04 Trusty	ORCA 4.8
2017年 12月	Ubuntu 14.04 Trusty	ORCA 5.0
2018年 1月	Ubuntu 16.04 Xenial	ORCA 5.0

使用マシンの比較

	2008年2月　開院時			2018年2月　現在
	機種	CPU	OS	機種	CPU	OS
受付	DELL Precision Workstation 340 Optiplex GX280	Pen4/2.4G Pen4/2.8G	Windows XP	Do-mu ポプラ nano 2台	Celeron G3930/2.9G	Windows 10
掲示板 BGM	NEC MA10T	Pen3/1.0G	Widows 2000	iMac 20" Late 2006	C2D/2.16G	Mac OS X 10.6 Snow Leopard
診察室1	iMac 20" mid 2007	C2D/2.0G	Mac OS X 10.5 Leopard java 1.5	iMac 27" Late 2015	Core i7-6700K/4.0G	macOS 10.13 High Sierra java 1.8
診察室3	NEC Versa Pro	Pen4/1.8G	Windows XP	Do-mu ポプラ nano	Celeron G3930/2.9G	Windows 10
院長室	iMac 20" Late 2006	C2D/2.16G	Mac OS X 10.5 Leopard	iMac 27" Late 2015	Core i7-6700K/4.0G	macOS 10.13 High Sierra java 1.8
サーバ	Do-mu コアくま	C2D/2.53G	Ubuntu 8.04, Xen 3.2	改造	Core i7-3770/3.4G	Ubuntu 16.04 Xen 4.6
サーバ 予備1	Do-mu コアくま	C2D/2.2G	Ubuntu 7.10, Xen 3.1	Do-mu コアくま	C2D E4500/2.2G	Ubuntu 16.04 Xen 4.6
サーバ 予備2	自作	Pen4/2.6G	Ubuntu 7.10, Xen 3.1	VirtualBox		Ubuntu 16.04