Jupyter Notebook是用于科学数据分析的利器，JupyterHub可以在服务器环境下为多个用户托管Jupyter运行环境。本文将详细介绍如何使用Rancher安装JupyterHub来为数据科学和机器学习开发创建可扩展的工作区。

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本文来自 Rancher Labs

人工智能（AI）和机器学习（ML）正在成为技术领域的关键差异化因素。从本质上讲，人工智能和机器学习都是计算量巨大的工作负载，它们需要一流的分布式计算环境才能够蓬勃发展。因此，AI和ML为Kubernetes提供了一个完美的用例，他们能够最大化展现Kubernetes可以运行大量工作负载的特点。

什么是JupyterHub？

Jupyter Notebook是用于科学数据分析的利器，JupyterHub可以在服务器环境下为多个用户托管Jupyter运行环境。JupyterHub是一个多用户数据探索工具，通常是数据科学和机器学习研究与开发的关键工具。它为工程师、科学家、研究人员和学生提供了云或数据中心的计算能力，同时仍然像本地开发环境一样易于使用。本质上，JupyterHub使用户可以访问计算环境和资源，而不会给他们增加安装和维护任务的负担。用户可以在工作区中使用共享资源，系统管理员会对其进行有效管理。

在AI/ML工作负载中使用Kubernetes

Kubernetes非常擅长让我们利用大型分布式计算环境。因为其声明式设计和基于发现的服务器寻址方法，所以将计算资源应用于工作负载很容易。通常在AI/ML工作负载中，工程师或研究人员需要分配更多的资源。而Kubernetes让在物理基础架构之间迁移工作负载更加可行。在本文中，我们将展示如何使用Rancher安装JupyterHub。

使用Rancher安装JupyterHub

首先，假设我们在Rancher环境中拥有现代化的Kubernetes部署。在本文发布时，Kubernetes的稳定版本是1.16。对于JupyterHub来说，其中一个前期准备是持久化存储，所以你将需要思考如何在这个集群中提供它。出于演示的目的，我们可以使用Rancher Catalog中包含的实验性NFS提供程序来提供持久化存储。点开App Catalog并选择【启动】。然后搜索NFS提供程序。保留默认设置，然后单击屏幕底部的【启动】。如果你已经有持久化存储的解决方案，也可以直接使用它。

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导航到Rancher App Catalog

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搜索NFS提供程序

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启动NFS提供程序

现在我们已经有了存储提供程序并且定义了默认存储类，我们可以继续部署应用程序组件。我们将使用Helm3来完成这一操作。查看helm官方文档（https://helm.sh/docs/intro/install/ ），在你的电脑上安装helm3客户端。另外，你也可以使用Rancher Catalog来部署helm chart，而无需任何其他工具。需要确保将repo添加到Rancher catalog中。

在我们使用helm之前，我们需要为应用程序创建一个命名空间。在Rancher UI中，进入集群并选择顶端菜单栏的【项目/命名空间】。你可以为JupyterHub创建一个新的命名空间。例如，我们将命名空间称为“jhub“。请注意此名称，因为我们将之后会使用。

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创建一个命名空间

接下来，我们可以为将要使用的JupyterHub Chart添加Helm repo。如果使用的是Rancher catalog，你需要在UI上完成此操作而不是Helm CLI：

helm repo add jupyterhub https://jupyterhub.github.io/helm-chart/
helm repo update

然后，让我们创建一个config文件，其中包含了我们要与此chart一起使用的设置。我们将该文件命名为config.yaml：

proxy:
  secretToken: "<secret token>"
ingress:
  enabled: true
  hosts:
    - <host name>

让我们替换几个项目，使它们是唯一的。用以下输出替换secretToken：

openssl rand -hex 32

并替换为你打算用来访问JyupiterHub UI的可解析DNS名称。

有了配置文件之后，就可以安装chart了。我们将引用该配置文件，因此请确保该文件存在你当前的工作目录中：

RELEASE=jhub
NAMESPACE=jhub
helm upgrade --install $RELEASE jupyterhub/jupyterhub   --namespace $NAMESPACE    --version=0.8.2   --values config.yaml

Helm现在应该部署所需的组件。这将需要一些时间，但是最终你应该能够通过之前设置的主机名访问UI。你也可以通过转到Rancher UI中的“工作负载“选项卡来检查状态。当我们尝试在浏览器中设置的主机名时，它将显示以下登录界面：

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主机名登录界面

在撰写本文时，有一个issue是Kubernetes 1.16中的更改导致Jyupiter Hub的代码在尝试与Kuberentes API交互时中断。如果要立即修复，我们可以运行以下patch命令：

kubectl patch deploy -n $NAMESPACE hub --type json --patch '[{"op": "replace", "path": "/spec/template/spec/containers/0/command", "value": ["bash", "-c", "\nmkdir -p ~/hotfix\ncp -r /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kubespawner ~/hotfix\nls -R ~/hotfix\npatch ~/hotfix/kubespawner/spawner.py << EOT\n72c72\n<             key=lambda x: x.last_timestamp,\n---\n>             key=lambda x: x.last_timestamp and x.last_timestamp.timestamp() or 0.,\nEOT\n\nPYTHONPATH=$HOME/hotfix jupyterhub --config /srv/jupyterhub_config.py --upgrade-db\n"]}]'

你现在已经在Rancher上部署了可以正常工作的JupyterHub环境。默认情况下，JupyterHub使用PAM身份验证。因此，可以使用系统上的任何有效Linux用户登录。登录后，我们应该能够创建新的notebook：

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Jupyter登录界面

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创建新的notebook

另外，你可以查看其他你可能想配置的身份验证选项。例如，你可以使用Github身份验证来允许用户登录并且创建基于他们Github ID的notebook。你选择好一个身份验证的工具之后，需要按照说明更新我们之前创建的config.yml文件，然后重新运行helm upgrade命令。

总 结

在本文中，我们展示了如何使用Rancher安装JupyterHub来为数据科学和机器学习开发创建可扩展的工作区。如果你想要安装功能齐全的JupyterHub安装，你可能还需要考虑其他因素。本文只是向你展示了如何快速搭建一个基础功能的JupyterHub，希望能帮助你快速开启AI旅程！