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NetApp artificial intelligence solutions
简体中文版经机器翻译而成，仅供参考。如与英语版出现任何冲突，应以英语版为准。

JupyterHub 部署

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本节介绍在 Kubernetes 集群中部署 JupyterHub 必须完成的任务。

备注 可以在 Kubernetes 以外的平台上部署 JupyterHub。在 Kubernetes 以外的平台上部署 JupyterHub 超出了本解决方案的范围。

前提条件

在执行本节概述的部署练习之前，我们假设您已经执行了以下任务：

  1. 您已经有一个可以运行的 Kubernetes 集群。

  2. 您已经在 Kubernetes 集群中安装并配置了NetApp Trident 。有关Trident的更多详细信息，请参阅"Trident文档"。

安装 Helm

JupyterHub 使用 Helm（Kubernetes 的流行包管理器）进行部署。在部署 JupyterHub 之前，您必须在 Kubernetes 控制节点上安装 Helm。要安装 Helm，请按照 "安装说明"在 Helm 官方文档中。

设置默认 Kubernetes StorageClass

在部署 JupyterHub 之前，您必须在 Kubernetes 集群中指定一个默认 StorageClass。要在集群中指定默认 StorageClass，请按照"Kubeflow部署"部分。如果您已经在集群中指定了默认 StorageClass，则可以跳过此步骤。

部署 JupyterHub

完成上述步骤后，您现在可以部署 JupyterHub。 JupyterHub 部署需要以下步骤：

配置 JupyterHub 部署

在部署之前，最好针对各自的环境优化 JupyterHub 部署。您可以创建一个 config.yaml 文件并在使用 Helm 图表部署期间使用它。

可以在以下位置找到示例 config.yaml 文件 https://github.com/jupyterhub/zero-to-jupyterhub-k8s/blob/HEAD/jupyterhub/values.yaml

备注 在此 config.yaml 文件中，您可以为NetApp Trident StorageClass 设置 (singleuser.storage.dynamic.storageClass) 参数。这是用于为各个用户工作区配置卷的存储类。

添加共享卷

如果您想为所有 JupyterHub 用户使用共享卷，您可以相应地调整您的 config.yaml。例如，如果您有一个名为 jupyterhub-shared-volume 的共享 PersistentVolumeClaim，则可以将其作为 /home/shared 挂载在所有用户 pod 中，如下所示：

singleuser:
  storage:
    extraVolumes:
      - name: jupyterhub-shared
        persistentVolumeClaim:
          claimName: jupyterhub-shared-volume
    extraVolumeMounts:
      - name: jupyterhub-shared
        mountPath: /home/shared
备注 这是可选步骤，您可以根据需要调整这些参数。

使用 Helm Chart 部署 JupyterHub

让 Helm 了解 JupyterHub Helm 图表存储库。

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

这应该显示如下输出：

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!⎈

现在通过从包含您的 config.yaml 的目录运行以下命令来安装由您的 config.yaml 配置的图表：

helm upgrade --cleanup-on-fail \
  --install my-jupyterhub jupyterhub/jupyterhub \
  --namespace my-namespace \
  --create-namespace \
  --values config.yaml
备注 在此示例中：

<helm-release-name> 设置为 my-jupyterhub，这将是您的 JupyterHub 版本的名称。 <k8s-namespace> 设置为 my-namespace，这是您要安装 JupyterHub 的命名空间。如果命名空间不存在，则使用 --create-namespace 标志来创建命名空间。 --values 标志指定包含所需配置选项的 config.yaml 文件。

检查部署

在步骤 2 运行时，您可以通过以下命令看到正在创建的 pod：

kubectl get pod --namespace <k8s-namespace>

等待 hub 和 proxy pod 进入 Running 状态。

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

访问 JupyterHub

找到我们可以用来访问 JupyterHub 的 IP。运行以下命令，直到代理公共服务的 EXTERNAL-IP 可用，如示例输出所示。

备注 我们在 config.yaml 文件中使用了 NodePort 服务，您可以根据您的设置（例如 LoadBalancer）调整您的环境。 
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

要使用 JupyterHub，请在浏览器中输入代理公共服务的外部 IP。