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NetApp Solutions
본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

JupyterHub 배포

기여자
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이 섹션에서는 Kubernetes 클러스터에 JupyterHub를 구축하기 위해 완료해야 하는 작업에 대해 설명합니다.

참고 Kubernetes 이외의 플랫폼에 JupyterHub를 배포할 수 있습니다. Kubernetes 이외의 플랫폼에 JupyterHub를 구축하는 것은 이 솔루션의 범위를 벗어납니다.

필수 구성 요소

이 섹션에 요약된 배포 연습을 수행하기 전에 이미 다음 작업을 수행했다고 가정합니다.

  1. Kubernetes 클러스터 작업이 이미 진행 중입니다.

  2. Kubernetes 클러스터에 NetApp Astra Trident를 이미 설치하고 구성했습니다. Astra Trident에 대한 자세한 내용은 를 "Astra Trident 문서"참조하십시오.

제어 장치를 설치합니다

JupyterHub는 Kubernetes의 인기 패키지 매니저인 Helm을 사용하여 배포됩니다. JupyterHub를 배포하기 전에 Kubernetes 제어 노드에 Helm을 설치해야 합니다. Helm을 설치하려면 공식 Helm 설명서의 를 "설치 지침" 따르십시오.

기본 Kubernetes StorageClass를 설정합니다

JupyterHub를 배포하기 전에 Kubernetes 클러스터 내에 기본 StorageClass를 지정해야 합니다. 클러스터 내에서 기본 StorageClass를 지정하려면 섹션에 설명된 지침을 "Kubeflow 구축" 따릅니다. 클러스터 내에서 기본 StorageClass를 이미 지정한 경우에는 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.

JupyterHub를 배포합니다

위의 단계를 완료한 후 JupyterHub를 배포할 준비가 되었습니다. JupyterHub 배포에는 다음 단계가 필요합니다.

JupyterHub 배포 구성

배포하기 전에 각 환경에 맞게 JupyterHub 배포를 최적화하는 것이 좋습니다. config.yaml* 파일을 만들고 Helm 차트를 사용하여 배포 중에 활용할 수 있습니다.

예제 * config.yaml * 파일은 에서 찾을 수 있습니다 https://github.com/jupyterhub/zero-to-jupyterhub-k8s/blob/HEAD/jupyterhub/values.yaml

참고 이 config.yaml 파일에서 NetApp Trident StorageClass에 대한 * (singleuser.storage.dynamic.storageClass) * 매개 변수를 설정할 수 있습니다. 개별 사용자 작업 공간에 대한 볼륨을 프로비저닝하는 데 사용되는 스토리지 클래스입니다.

공유 볼륨을 추가하는 중입니다

모든 JupyterHub 사용자에 대해 공유 볼륨을 사용하려면 * config.yaml * 을 적절하게 조정할 수 있습니다. 예를 들어 jupyterhub-shared-volume이라는 공유 PersistentVolumeClaim이 있는 경우 다음과 같이 모든 사용자 포드에서 /home/shared로 마운트할 수 있습니다.

singleuser:
  storage:
    extraVolumes:
      - name: jupyterhub-shared
        persistentVolumeClaim:
          claimName: jupyterhub-shared-volume
    extraVolumeMounts:
      - name: jupyterhub-shared
        mountPath: /home/shared
참고 이 단계는 선택 사항이므로 필요에 따라 이러한 매개변수를 조정할 수 있습니다.

Helm Chart로 JupyterHub를 배포합니다

Helm이 JupyterHub Helm 차트 리포지토리를 인식하도록 합니다.

helm repo add jupyterhub https://hub.jupyter.org/helm-chart/
helm repo update

다음과 같이 출력이 표시됩니다.

Hang tight while we grab the latest from your chart repositories...
...Skip local chart repository
...Successfully got an update from the "stable" chart repository
...Successfully got an update from the "jupyterhub" chart repository
Update Complete. ⎈ Happy Helming!⎈

이제 config.yaml이 포함된 디렉터리에서 이 명령을 실행하여 config.yaml로 구성된 차트를 설치합니다.

helm upgrade --cleanup-on-fail \
  --install my-jupyterhub jupyterhub/jupyterhub \
  --namespace my-namespace \
  --create-namespace \
  --values config.yaml
참고 이 예에서

<helm-release-name>는 내-jupyterhub로 설정되어 있으며, 이것은 당신의 JupyterHub 릴리스의 이름입니다. <k8s-namespace> 는 JupyterHub 를 설치할 네임스페이스인 my-namespace 로 설정됩니다. --create-namespace 플래그는 네임스페이스가 없는 경우 이 네임스페이스를 만드는 데 사용됩니다. 값 플래그는 원하는 구성 옵션이 포함된 config.yaml 파일을 지정합니다.

배포를 확인합니다

2단계가 실행되는 동안 다음 명령을 통해 Pod가 생성되는 것을 볼 수 있습니다.

kubectl get pod --namespace <k8s-namespace>

허브 및 프록시 포드가 실행 상태로 전환될 때까지 기다립니다.

NAME                    READY     STATUS    RESTARTS   AGE
hub-5d4ffd57cf-k68z8    1/1       Running   0          37s
proxy-7cb9bc4cc-9bdlp   1/1       Running   0          37s

JupyterHub에 액세스합니다

JupyterHub에 액세스하는 데 사용할 수 있는 IP를 찾습니다. 예제 출력과 같이 프록시 공용 서비스의 external-IP를 사용할 수 있을 때까지 다음 명령을 실행합니다.

참고 우리는 우리의 config.yaml 파일에서 NodePort 서비스를 사용, 당신은 당신의 설정에 따라 환경에 맞게 조정 할 수 있습니다 (예: 로드 밸런서). 
kubectl --namespace <k8s-namespace> get service proxy-public
NAME           TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
proxy-public   NodePort   10.51.248.230   104.196.41.97   80:30000/TCP   1m

JupyterHub를 사용하려면 브라우저에 프록시 공용 서비스의 외부 IP를 입력합니다.