Jupyter
Jupyter er en tjeneste på Dapla Lab som lar brukerne kode i Jupyterlab. Tjenesten kommer med R og Python og noen vanlige Jupyterlab-extensions ferdig installert. Målgruppen for tjenesten er brukere som skal skrive produksjonskode i Jupyterlab.
Siden tjenesten er ment for produksjonskode så er det veldig få R- og Python-pakker som er forhåndsinstallert. Antagelsen er at brukeren/teamet heller bør installere de pakkene de selv trenger, framfor at det ligger ferdiginstallerte pakker som skal dekke behovet til alle brukere/team i SSB. Det reduserer kompleksitet i tjenesten og dermed sannsynligheten for feilsituasjoner.
For uerfarne brukere finnes det en egen tjeneste som heter Jupyter-playground. Her er mange av de vanlige R- og Python-pakkene installert og det er opprettet en ferdig kernel som lar brukerne komme i gang fort med koding. Denne tjenesten er ikke tenkt for bruk i produksjonskode.
Forberedelser
Før man starter Jupyter-tjenesten bør man ha lest kapitlet om Dapla Lab og satt opp Git- og GitHub-konfigurasjonen under Min konto. Deretter gjør du følgende:
- Logg deg inn på Dapla Lab
- Under Tjenestekatalog trykker du på Start-knappen for Jupyter
- Gi tjenesten et navn
- Åpne Jupyter konfigurasjoner
Konfigurasjon
Før man åpner en tjeneste kan man konfigurere hvor mye ressurser man ønsker, hvilket team man skal representere, om et GitHub-repo skal klones ved oppstart, og mange andre ting. Valgene man gjør kan også lagres slik at man å slipper å gjøre samme jobb senere. Figur 1 viser første fane i tjenestekonfigurasjonen for Jupyter.
Service
I fanen Service kan man velge hvilke PullPolicy som skal gjelde ved oppstart av Jupyter, samt Version av tjenesten. PullPolicy trenger brukerne sjelden å endre på, mens Version lar brukeren velge hvilken versjon av tjenesten som skal benyttes.
Siden Jupyter-tjenesten kommer installert med både R- og Python så er det her man velger hvilke versjoner av disse man ønsker. Man kan velge mellom alle tidligere tilbudte kombinasjoner av R og Python. I Figur 1 ser vi av navnet jupyter:r4.4.0-py311 at tjenesten som default vil startes versjon 4.4.0 av R og 3.11 for Python. Etter hvert som nye versjoner av R og Python kommer kan disse tilgjengeliggjøres i tjenesten, men brukeren kan velge å starte en eldre versjon av tjenesten.
Buckets
Under Buckets kan man velge Enable for å få tilgang til data fra bøtter i tjenesten. I tillegg må man velge hvilket team og tilgangsgruppe man skal representere.
Figur 2 viser at man kan velge blant alle developers-gruppene i alle team man er medlem i. Velger man f.eks. å representere Dapla group teama-developers så kan man få alle standard-bøtter (produkt, frasky, tilsky og egne delt-bøtter) for det teamet. Men man får ikke tilgang til bøtter som man har tilgang til gjennom andre team.
Man kan også spesifisere andre bøtter som skal tilgjengliggjøres i tjenesten teamet og tilgangsgruppen har tilgang til. Typisk vil dette være andre sine delt-bøtter som teamet har fått tilgang til.
Resources
Under fanen Resources kan man velge hvor mye CPU og RAM man ønsker i tjenesten, slik som vist i Figur 3. Velg så lite trengs for å gjøre jobben du skal gjøre.
Persistence
Som default får alle som starter en instans av Jupyter-tjenesten en lokal disk på 10GB inne i tjenesten. Under Persistence-fanen kan man velge å øke størrelsen på disken eller ikke noe disk i det hele tatt. Siden lokal disk i tjenesten hovedsakelig skal benyttes til å lagre en lokal kopi av koden som lagres på GitHub mens man gjør endringer, så bør ikke størrelsen på disken være større enn nødvendig.@fig-dapla-lab-resources viser valgene som kan gjøres under Resource-fanen.
Git
Under fanen Git kan man konfigurere Git og GitHub slik at det blir lettere å jobbe med inne i tjenesten. Som default arves informasjonen som er lagret under Min konto-Git i Dapla Lab. Informasjonen under tjenestekonfigurasjonen blir tilgjengeliggjort som miljøvariabler i tjenesten. Informasjonen blir også lagt i $HOME/.netrc slik at man kan benytte ikke trenger å gjøre noe mer for å jobbe mot GitHub fra tjenesten.
Datatilgang
Hvis man har valgt å tilgjengeliggjøre data fra et team sitt bøtter i tjenesten, så kan man inspisere dataene fra en terminal inne i tjenesten:
- Åpne en instans av Jupyter med data fra bøtter
- Åpne en terminal inne i Jupyter
- Gå til mappen med bøttene ved å kjøre dette fra terminalen
cd /buckets - Kjør
ls -ahli teminalen for å se på hvilke bøtter som er montert.
Installere pakker
Siden det nesten ikke er installert noen pakker i tjenesten så kan brukeren opprette et ssb-project og installere pakker som vanlig.
For å bygge et eksisterende ssb-project så kan brukeren også bruke ssb-project.
For å installere R-pakker følger man beskrivelsen for renv.
Slette tjenesten
For å slette tjenesten kan man trykke på Slette-knappen i Dapla Lab under Mine tjenester. Når man sletter en tjeneste så sletter man hele disken inne i tjenesten og frigjør alle ressurser som er reservert. Vi anbefaler at man avslutter heller pauser tjenester som ikke benyttes.
Pause tjenesten
Man kan pause tjenesten ved å trykke på Pause-knappen i Dapla Lab under Mine tjenester. Når man pauser så slettes alt påden lokale disken som ikke er lagret under $HOME/work. Vi anbefaler at man avslutter heller pauser tjenester som ikke benyttes.
Monitorering
Man kan moniterere en instans av Jupyter ved å trykke på Jupyter-teksten under Mine tjenester i Dapla Lab, slik som vist i Figur 6.
Denne funksjonaliteten er under arbeid og mer informasjon kommer snart.
