JupyterHub/Deployment

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Diese Seite beschreibt die Implementierung von JupyterHub für die Abschlusspräsentation von Team Hertz. Möglichkeiten für eine allgemeinere Implementation sind auch aufgenommen, z.B. für self-hosting durch die Uni Heidelberg.

Infrastruktur

Docker

1 Container enthält sowohl JupyterHub als auch die einzelnen Notebooks der Anwender enthält. Jeder Anwender hat einen Account innerhalb des Containers. Anwenderdaten können mit Docker Volumes erhalten werden. (https://docs.docker.com/storage/volumes/)

Skaliert bis zu 100 Anwender (https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/index.html).

• https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html
• Mögliche Anbieter
  • Microsoft Azure (https://azure.microsoft.com/en-us/services/container-instances/)
  • Virtuelle Maschine (Docker for Windows, Linux)

Docker Compose

Speichert im Gegensatz zur 1-Container Lösung jedes Anwender-Note in einem einzelnen Docker container. Anwenderdaten können mit Docker Volumes erhalten werden.(https://github.com/jupyterhub/dockerspawner/#data-persistence-and-dockerspawner)

Skaliert nach Angaben von https://opendreamkit.org/2018/10/17/jupyterhub-docker/ auf "mehrere hundert Anwender".

• Siehe https://github.com/jupyterhub/jupyterhub-deploy-docker für eine vollständige Implementation, inklusive Speichern von Anwenderdaten und SSL.
• Mögliche Anbieter
  • Microsoft Azure (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/containers/docker-compose-recipe)
  • Virtuelle Maschine (Docker for Windows, Linux)

Kubernetes

Non-plus-ultra Variante mit deutlich komplizierterer Aufsetzung bzw. Konfiguration.

Skaliert bis zu 10.000 Anwender. (https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/getting-started/institutional-faq.html)

• Mögliche Anbieter
  • Google Kubernetes Engine (https://cloud.google.com/kubernetes-engine)
  • Azure Kubernetes Service (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/intro-kubernetes)

Virtuelle Maschine

Jupyterhub kann entweder direkt installiert werden (vgl. Docker, 1 Container) oder als Basis für Docker bzw. Kubernetes verwendet werden.

Wichtig: Bei direkter Installation soll die virtuelle Maschine Linux verwenden, da JupyterHub Windows nicht unterstützt.

• Mögliche Anbieter
  • digitalocean - Bietet bis zu $1000 Kredit für COVID-19 Projekte (https://digitalocean.com/community/pages/covid-19)
  • netcup.de
  • Microsoft Azure - Bietet bis zu $100 Kredit für Studenten (Azure for Students)
  • URZ (self-hosted, Uni HD) - Nach Angaben von Dr. Koethe würde das URZ einen Server zur Verfügung stellen, falls JupyterHub gut ankommt.

Konfiguration

Eine dokumentierte Konfigurationsdatei kann mit:

mkdir /etc/jupyterhub
env -C /etc/jupyterhub jupyterhub --generate-config

angelegt werden. Die Konfiguration wird nach jupyter_config.py geschrieben in dem Verzeichnis wo jupyterhub ausgeführt wird, in diesem Fall /etc/jupyterhub/jupyter_config.py. Diese Datei soll dann mit -f referenziert werden:

jupyterhub -f /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py

Siehe: https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/getting-started/config-basics.html

Anwender (Studenten)

Aus Anwendersicht handelt es sich um reguläre Jupyter notebooks.

Administratoren (Tutoren)

Administratoren in JupyterHub können zwei Aufgaben übernehmen:

1. Notebook-Server anderer Anwender stoppen bzw. starten;
2. sich anmelden bei Server anderer Anwender (z.B. für Code-Änderungen)

Die zweite Aufgabe muss explizit eingeschaltet werden (admin_access = True). Siehe: https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/getting-started/authenticators-users-basics.html

c.Authenticator.admin_users = {'admin1', 'admin2', 'admin3'}
c.JupyterHub.admin_access = True

Installation (Demo)

Zu Demo-Zwecken werden nur wenige Anwender benötigt und müssen keine Daten dauerhaft gespeichert werden. Wir haben uns deshalb für eine einfache #Docker Variante entschieden. Nach https://github.com/jupyterhub/jupyterhub/issues/3007 fehlten einige Pakete; diese haben wir nachträglich installiert.

FROM jupyterhub/jupyterhub:latest

# Add notebook modules
RUN pip install notebook
RUN pip install numpy scipy matplotlib

# Generate default configuration
RUN mkdir /etc/jupyterhub
RUN env -C /etc/jupyterhub jupyterhub --generate-config

# Add sample users
RUN useradd -m user1 -s /bin/bash -p "IBYPkWyNvQ4Yo"
RUN useradd -m user2 -s /bin/bash -p "AgFd43c9zUDwc"
RUN useradd -m user3 -s /bin/bash -p "ZilU8izBUiOpc"

# Add sample admin users
RUN useradd -m admin1 -s /bin/bash -p "ChFOlpG5lYZ22"
RUN useradd -m admin2 -s /bin/bash -p "zek/wLLX0E.eQ"
RUN useradd -m admin3 -s /bin/bash -p "KXUP4Vp8iNfEI"

RUN echo "c.Authenticator.admin_users = {'admin1', 'admin2', 'admin3'}" \
    >> /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py
RUN echo "c.JupyterHub.admin_access = True" >> /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py

Siehe: https://github.com/fvanmaele/hertz-jupyterhub/blob/master/Dockerfile (Passwörter entsprechen jeweils den Usernames und wurden mit mkpasswd kodiert)