Benvenuto nella pagina dedicata al “Automated Infrastructure Deployment Tool”! Ti sei mai chiesto come poter ottenere un ambiente di analisi funzionante e multi-utente da poter utilizzare con i tuoi studenti? Questa pagina ti guiderà passo dopo passo nella configurazione di una infrastruttura JupyterHub (JH) ospitata su una istanza cloud. Verrà inoltre presentato il notebook utilizzabile sia autonomamente, che in combinazione con JH.
Ti presentiamo uno strumento avanzato che permette a chiunque di istanzare il proprio JH. Perchè a chiunque? Perchè non sono richiesti prerequisiti di alto livello, infatti è sufficiente avere una conoscenza di base del termianle linux, e l’accesso ad un cloud provider su cui generare l’infrastruttura.
Ecco di seguito un breve sommario delle caratteristiche principali dello strumento (se non ti interessa la teoria, vai direttamente alla dashboard e comincia la configurazione!)
I pilastri portanti dell’intero processo di istanziazione sono due servizi fondamentali: Docker e Terraform. Docker provvede alla modularità dell’infrastruttura, abilitando la maggior parte delle caratteristiche riportate sopra. Infatti, l’agilità e la flessibilità dell’intero sistema sono dovute alla containerizzazione dell’infrastruttura. D’altra parte, Terraform assicura l'automatizzazione del processo di deployment di JH. Un diagramma esplicativo del processo di istanziazione è riportato sotto.
I Jupyter notebooks sono alla base delle risorse di analisi messe a disposizione da ATLAS Open Data. Vi presentiamo un notebook basato sull’ultima versione dei notebook scipy, a cui integriamo l’installazione del framework ROOT utilizzato al CERN, disponibile sia nel kernel python che in quello C++. Altre versioni di questi notebook sono in fase di sviluppo. </br Puoi utilizzare il notebook sia in modalità indipendente, che in combinazione con il JH descritto sopra. Prova ora il notebook sul tuo pc semplicemente eseguendo questo comando docker in un terminale:
docker run -it --rm -p8888:8888 atlasopendata/root_notebook:latest
A questo punto, accedi al notebbok attraverso il browser, seguendo le istruzioni che il comando ritorna come output:
To access the notebook, open this file in a browser:
file:///home/jovyan/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-15-open.html
Or copy and paste one of these URLs:
http://4c61742ed77c:8888/?token=34b7f124f6783e047e796fea8061c3fca708a062a902c2f9
or http://127.0.0.1:8888/?token=34b7f124f6783e047e796fea8061c3fca708a062a902c2f9
Ricorda: il token cambia ogni volta!
ATLAS Open Data mette anche a disposizione delle macchine virtuali, che permettono l’analisi dei dataset a 13 TeV direttamente sul tuo pc.
Guarda le nostre risorse più da vicino:
Jupyter Notebooks | Macchina virtuale |
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Seleziona il provider cloud che preferisci (meglio se è uno di cui possiedi le credenziali di accesso :D) e segui le istruzioni!
AWS instance | OpenStack@CERN instance | Google Cloud instance |
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