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NetApp Solutions
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Implantação do JupyterHub

Colaboradores
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Esta seção descreve as tarefas que você deve concluir para implantar o JupyterHub no cluster do Kubernetes.

Observação É possível implantar o JupyterHub em plataformas diferentes do Kubernetes. A implantação do JupyterHub em plataformas diferentes do Kubernetes está fora do escopo desta solução.

Pré-requisitos

Antes de executar o exercício de implantação descrito nesta seção, assumimos que você já executou as seguintes tarefas:

  1. Você já tem um cluster do Kubernetes em funcionamento.

  2. Você já instalou e configurou o NetApp Trident no cluster do Kubernetes. Para obter mais detalhes sobre o Trident, consulte o "Documentação do Trident".

Instale o Helm

O JupyterHub é implantado usando o Helm, um gerenciador de pacotes popular para Kubernetes. Antes de implantar o JupyterHub, você deve instalar o Helm no nó de controle do Kubernetes. Para instalar o Helm, siga o "instruções de instalação" na documentação oficial do Helm.

Defina o Kubernetes StorageClass padrão

Antes de implantar o JupyterHub, você deve designar um StorageClass padrão no cluster do Kubernetes. Para designar um StorageClass padrão no cluster, siga as instruções descritas na "Implantação do Kubeflow"seção. Se você já tiver designado um StorageClass padrão no cluster, então você pode pular esta etapa.

Implantar o JupyterHub

Depois de concluir as etapas acima, agora você está pronto para implantar o JupyterHub. A implantação do JupyterHub requer as seguintes etapas:

Configurar a implantação do JupyterHub

Antes da implantação, é uma boa prática otimizar a implantação do JupyterHub para seu respetivo ambiente. Você pode criar um arquivo config.yaml e utilizá-lo durante a implantação usando o gráfico Helm.

Um exemplo de arquivo config.yaml pode ser encontrado em https://github.com/jupyterhub/zero-to-jupyterhub-k8s/blob/HEAD/jupyterhub/values.yaml

Observação Neste arquivo config.yaml, você pode definir o parâmetro (singleuser.storage.Dynamic.storageClass) para o NetApp Trident StorageClass. Esta é a classe de armazenamento que será usada para provisionar os volumes para espaços de trabalho de usuário individuais.

Adicionar volumes partilhados

Se você quiser usar um volume compartilhado para todos os usuários do JupyterHub, você pode ajustar seu config.yaml de acordo. Por exemplo, se você tiver um PersistentVolumeClaim compartilhado chamado jupyterhub-shared-volume, poderá montá-lo como /home/shared em todos os pods de usuário como:

singleuser:
  storage:
    extraVolumes:
      - name: jupyterhub-shared
        persistentVolumeClaim:
          claimName: jupyterhub-shared-volume
    extraVolumeMounts:
      - name: jupyterhub-shared
        mountPath: /home/shared
Observação Esta é uma etapa opcional, você pode ajustar esses parâmetros às suas necessidades.

Implante o JupyterHub com o Helm Chart

Informe o Helm sobre o repositório de gráficos do JupyterHub Helm.

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

Isso deve mostrar saída como:

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!⎈

Agora instale o gráfico configurado pelo seu config.yaml executando este comando a partir do diretório que contém o seu config.yaml:

helm upgrade --cleanup-on-fail \
  --install my-jupyterhub jupyterhub/jupyterhub \
  --namespace my-namespace \
  --create-namespace \
  --values config.yaml
Observação Neste exemplo:

O <helm-release-name> está definido como my-jupyterhub, que será o nome da sua versão do JupyterHub. O <k8s-namespace> é definido como my-namespace, que é o namespace onde você deseja instalar o JupyterHub. O sinalizador --create-namespace é usado para criar o namespace se ele ainda não existir. O sinalizador --values especifica o arquivo config.yaml que contém as opções de configuração desejadas.

Verifique a implantação

Enquanto a etapa 2 estiver em execução, você pode ver os pods sendo criados a partir do seguinte comando:

kubectl get pod --namespace <k8s-namespace>

Aguarde que o hub e o pod proxy entrem no estado em execução.

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

Acesse o JupyterHub

Encontre o IP que podemos usar para acessar o JupyterHub. Execute o seguinte comando até que o IP EXTERNO do serviço proxy-público esteja disponível como na saída de exemplo.

Observação Nós usamos o serviço NodePort em nosso arquivo config.yaml, você pode ajustar para o seu ambiente com base em sua configuração (por exemplo, LoadBalancer). 
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

Para usar o JupyterHub, insira o IP externo do serviço público proxy em um navegador.