Notebook – THE NEWTH

Jupyter notebook을 기본값으로 사용하다 보면 Python만 사용할 수 있게 되는 경우가 있다. 이런 경우 R programming으로 작업한 내용을 보려고 하면, R studio 등 별도의 Tool로 작업 내용을 열어 봐야 한다. 그런데 이렇게 여러개의 툴을 쓴다는게 번거롭고 귀찮을 수 있다.

이런 수고로움을 조금이나마 줄이기 위해서 Jupyter notebook에서 R을 실행하는 방법을 알아보겠다.

먼저, 터미널에서 대상이 되는 Jupyter notebook이 설치된 가상환경을 활성화 한다.

다음으로 아래 명령문을 실행 시켜주면 Jupyter notebook에 R 패키지가 설치 된다.

# R 실행
$ R

# IRkernel  패키지 설치
$ install.packages(‘IRkernel’)

# 커널 설치 확인
$ IRkernel::installspec()

# Jupyter notebook 실행
$ jupyter notebook

실행된 Jupyter notebook에 접속하여 “New”버튼을 눌러 확인해보자. 다음과 같이 R programming을 할 수 있는 R Notebook을 생성할 수 있을 것이다.

이제, Jupyter notebook에서 Python과 R작업을 모두 수행하면 된다.

데이터 과학을 수행할때 주로 사용되는 언어로는 Python과 R이 있다. 그리고 이 2가지 언어를 지원하는 IDE 환경도 많이 나와 있는데, 그 중 협업 환경에서 많이 선호되는 Jupyterhub 사용에 대해서 알아보겠다.

Jupyterhub은 Project Jupyter라는 비영리 단체에서 개발한 오픈소스 프로젝트다. BSD라이선스를 따르고 있어서 누구나 100% 무료로 사용할 수 있다.

Jupyterhub는 특정 사용자 그룹별로 Jupyter Notebook(이하 Notebook)이라는 가상 개발 환경을 제공한다. 데이터 과학을 수행하는 사용자는 Notebook이라는 가상 개발 환경안에서 업무를 수행하면 된다. 즉, Jupyterhub는 여러 Notebook들을 공유하는 서버인 것이다. 때문에 사용자는 공유 서버를 통해서 자신이 원하는 Notebook 가상 환경 및 리소스를 제공받을 수 있기 때문에 설치 및 유지 관리 작업에 부담을주지 않는다. 또한 특정 사용자 혹은 그룹별로 별도의 가상환경을 구성할 수 있기 때문에 시스템 관리가 용이하다.

Jupyterhub는 2가지 배포본을 제공되고 있는데 첫 번째는 가상머신 환경에 설치하는 배포본이고 두 번째는 Serverless 환경인 Kubernetes에 설치하는 배포본이다.

클라우드 상에서 운용하기에는 Scale Set을 자유롭게 확장 및 유지관리 할 수 있는 Kubernetes(Serverless framework)환경이 좋기 때문에 가상머신 설치방법은 건너띄고 Jupyterhub를 Kubernetes에 설치 및 구성하는 방법알 알아 보겠다.

참고로, 여기에서 사용된 Kubernetes는 Azure에서 제공하는 AKS(Azure Kubernetes Service)를 이용하였다.

Jupyterhub를 Azure Kubernetes에 설치하기

먼저, Jupyterhub를 설치할 AKS 클러스터에 대한 크리덴셜을 가져오고 최근 환경으로 설정한다.

RESOURCENAME = 'Jupyter'
CLUSTERNAME = 'Jupyterhub'

az aks get-credentials --resource-group=$RESOURCENAME --name=$CLUSTERNAME
kubectl config set-cluster $ClusterName

Jupyterhub를 바로 설치하기 전 jupyterhub를 환경을 구성할 내용을 준비해야 한다.

Jupyterhub 사전 준비작업

Kubernetes는 Serverless 환경이기 때문에 작업한 파일을 영구적으로 보존할 스토리지 볼륨이 필요하다. 다음과 같이 Storage Class를 만들어 준다.

vim storageclass.yaml

kind: StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
metadata:
  name: azurefile
provisioner: kubernetes.io/azure-file
mountOptions:
  - dir_mode=0777
  - file_mode=0777
  - uid=1000
  - gid=1000
  - mfsymlinks
  - nobrl
  - cache=none
parameters:
  skuName: Standard_LRS

kubectl apply -f storageclass.yaml

잘 만들어 졌는지 확인한다.

kubectl get storageclass

다음으로 jupyterhub에 접근할 Client들이 사용할 인증 보안 토큰을 다음과 같이 32byte 임의의 16진 문자열로 생성한다.

openssl rand -hex 32
36806100da02acb12199b94067a55c1231172123b05f061a428777eb65b238fd

위에서 준비한 환경설정 정보들을 가지고 다음과 같이 jupyter 환경을 구성한다. StorageClass, 초기 관리자 계정 정보, 인증토큰을 다음과 같이 넣어준다.

vim config.yaml

singleuser:
  extraEnv:
    EDITOR: "vim"
  storage:
    dynamic:
      storageClass: azurefile
auth:
  admin:
    users:
      - administrator
proxy:
  secretToken: "36806100da02acb12199b94067a55c1231172123b05f061a428777eb65b238fd"

마지막으로, Jupyterhub 배포본을 제공 받기 위한 helm repository를 설정해 준다.

helm repo list
helm repo add jupyterhub https://jupyterhub.github.io/helm-chart/
helm repo add stable https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com
helm repo update

이제, 준비를 다했으니 설치해 보자.

Jupyterhub 설치하기

Kubernetes에 Jupyterhub가 설치될 네임스페이스를 만들어준다.

RELEASE=jupyterhub
NAMESPACE=jupyterhub

kubectl create namespace  $NAMESPACE

사전 준비단계에서 만들어 둔 config.yaml을 다음과 같이 실행한다.

helm upgrade --install $RELEASE jupyterhub/jupyterhub --namespace $NAMESPACE --values config.yaml

위 명령을 실행하고 나면 설치 과정이 백그라운드로 실행 되기 때문에 어떻게 진행 되고 있는지 확인 하기 어렵다.
아래 명령어를 통해서 pod가 정상적으로 올라오는지 확인 해야 한다.

kubectl get pod --namespace $NAMESPACE

정상적으로 Running 상태를 확인 했다면, 정상 설치가 된것이다.
아래 명령을 통해서 서비스에 할당된 Public IP를 확인해 본다.

kubectl get service --namespace $NAMESPACE

확인 된 Public IP를 웹브라우저를 통해서 들어가면 로그인 하라고 나올 것이다.
위에서 설정한 admin계정 이름을 사용하여 접속하면 된다.

여기까지 간단히 Jupyterhub를 Azure Kubernetes Service에 설치하고 접속하는 것 까지 알아보았다. 이제 여러 Notebook 가상 환경을 구성하고 여러 사용자 혹은 그룹과 함께 사용해 보길 바란다.

[태그:] Notebook

Using the R programming language in Jupyter notebook

Jupyterhub on Azure Kubernetes Service