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将NetApp DataOps 工具包与 JupyterHub 结合使用
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这 "适用于 Kubernetes 的NetApp DataOps 工具包"可以与 JupyterHub 结合使用。通过将NetApp DataOps Toolkit 与 JupyterHub 结合使用，最终用户可以直接在 Jupyter Notebook 中创建用于工作区备份和/或数据集到模型可追溯性的卷快照。
初始设置
在将 DataOps Toolkit 与 JupyterHub 一起使用之前，您必须向 JupyterHub 分配给各个用户 Jupyter Notebook Server pod 的 Kubernetes 服务帐户授予适当的权限。 JupyterHub 使用由 `singleuser.serviceAccountName`JupyterHub Helm 图表配置文件中的变量。
为 DataOps Toolkit 创建集群角色
首先，创建一个名为“netapp-dataops”的集群角色，该角色具有创建卷快照所需的 Kubernetes API 权限。
$ vi clusterrole-netapp-dataops-snapshots.yaml
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: netapp-dataops-snapshots
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["persistentvolumeclaims", "persistentvolumeclaims/status", "services"]
verbs: ["get", "list"]
- apiGroups: ["snapshot.storage.k8s.io"]
resources: ["volumesnapshots", "volumesnapshots/status", "volumesnapshotcontents", "volumesnapshotcontents/status"]
verbs: ["get", "list", "create"]
$ kubectl create -f clusterrole-netapp-dataops-snapshots.yaml
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/netapp-dataops-snapshots created将集群角色分配给笔记本服务器服务帐户
创建一个角色绑定，将“netapp-dataops-snapshots”集群角色分配给适当命名空间中的适当服务帐户。例如，如果您在“jupyterhub”命名空间中安装了 JupyterHub，并且通过以下方式指定了“默认”服务帐户 `singleuser.serviceAccountName`变量，您需要将“netapp-dataops-snapshots”集群角色分配给“jupyterhub”命名空间中的“默认”服务帐户，如下例所示。
$ vi rolebinding-jupyterhub-netapp-dataops-snapshots.yaml
---
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: jupyterhub-netapp-dataops-snapshots
namespace: jupyterhub # Replace with you JupyterHub namespace
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: default # Replace with your JupyterHub singleuser.serviceAccountName
namespace: jupyterhub # Replace with you JupyterHub namespace
roleRef:
kind: ClusterRole
name: netapp-dataops-snapshots
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
$ kubectl create -f ./rolebinding-jupyterhub-netapp-dataops-snapshots.yaml
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/jupyterhub-netapp-dataops-snapshots created在 Jupyter Notebook 中创建卷快照
现在，JupyterHub 用户可以使用NetApp DataOps Toolkit 直接从 Jupyter Notebook 中创建卷快照，如下例所示。
