在OpenShift 4下部署Jupyter Notebook

最近因为工作需要研究一下AI/ML在OpenShift 4下的应用场景，很自然的想到了数据科学家常用到的建模和机器学习的平台Jupter Notebook,查阅了网上一些材料，基本发现都是基于OpenShift 3.11来进行部署的，近期还是需要在OpenShift 4上实践一下。

如果对Jupyter Notebook的功能比较好奇想尝试一下，可以直接去官网

https://jupyter.org/try ，尝试完毕需要环境搭建就继续下面的步骤。

我们的环境是OpenShift 4.8.15版本，首先找到一个Jupyter notebook的GitHub

https://github.com/jupyter-on-openshift/jupyter-notebooks

jupyter项目下有多个目录提供了预装的很多镜像，包括如下内容：

• jupyter/minimal-notebook: 基础镜像，支持python 3
• jupyter/scipy-notebook: 基于minimal-notebook,添加了数据分析和可视化的包，包括numpy,matplotlib和scipy等模块
• jupyter/tensorflow-notebook: 基于scipy-notebook构建，添加了Tensorflow需要的包。
• jupyter/datascience-notebook: 基于scipy-notebook构建，添加了Julia和R的支持。
• jupyter/pyspark-notebook: 基于scipy-notebook构建，添加了Spark和Hadoop集群的支持。
• jupyter/all-spark-notebook:基于pyspark-notebook构建，添加了Scala和R的支持。
• Jupyter/r-notebook:支持R语言的基础镜像。

1.部署一个最简单的minimal Notebook

基于现有镜像构建镜像流Image Stream

oc new-project myproject

oc create -f https://raw.githubusercontent.com/jupyter-on-openshift/jupyter-notebooks/master/image-streams/s2i-minimal-notebook.json

部署应用并且开放路由

oc new-app s2i-minimal-notebook:3.6 --name minimal-notebook     --env JUPYTER_NOTEBOOK_PASSWORD=mypassword


oc create route edge minimal-notebook --service minimal-notebook     --insecure-policy Redirect


[root@bastion ~]# oc get route/minimal-notebook
NAME               HOST/PORT                                                             PATH   SERVICES           PORT       TERMINATION     WILDCARD
minimal-notebook   minimal-notebook-myproject.apps.cluster-59da.sandbox842.opentlc.com          minimal-notebook   8080-tcp   edge/Redirect   None

基于URL访问，登录完成后就是一个基本界面了。

如果不需要用提供的构建好的镜像，需要自己完成构建，那就运行

oc create -f https://raw.githubusercontent.com/jupyter-on-openshift/jupyter-notebooks/master/build-configs/s2i-minimal-notebook.json

这个语句会创建Build Config,并完成构建，最终结果是在Image Stream中构建一个Image。

因为minimal-notebook只是最基本的python 3的功能，很多包和函数缺乏，如果需要安装可以通过console,但因为是容器的关系，实例挂了又回到初始状态，因此尝试构建一个scipy-notebook. 

2.构建一个scipy-notebook

构建镜像

oc create -f https://raw.githubusercontent.com/jupyter-on-openshift/jupyter-notebooks/master/build-configs/s2i-scipy-notebook.json

基于如下命令可以查看Build Config运行状况和日志信息

oc logs --follow bc/s2i-scipy-notebook-py36

发现运行到中间出错了。

查找问题，发现构建过程中OOM的错误

[root@bastion ~]# oc get build
NAME                        TYPE     FROM          STATUS                       STARTED       DURATION
s2i-scipy-notebook-py36-1   Source   Git@3caf4f2   Failed (OutOfMemoryKilled)   4 hours ago   3m17s
s2i-scipy-notebook-py36-2   Source   Git@3caf4f2   Failed (OutOfMemoryKilled)   4 hours ago   2m54s

调整Build Config的内存配置。（从1G调整到2G)

运行构建后成功，浏览发现有2个Image Stream了

[root@bastion ~]# oc get is
NAME                   IMAGE REPOSITORY                                                                  TAGS      UPDATED
s2i-minimal-notebook   image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/myproject/s2i-minimal-notebook   3.5,3.6   8 hours ago
s2i-scipy-notebook     image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/myproject/s2i-scipy-notebook     3.6       4 hours ago

构建应用

oc new-app s2i-scipy-notebook:3.6 --name scipy-notebook   --env JUPYTER_NOTEBOOK_PASSWORD=mypassword

oc create route edge scipy-notebook --service scipy-notebook    --insecure-policy Redirect

查看URL

[root@bastion ~]# oc get route
NAME               HOST/PORT                                                             PATH   SERVICES           PORT       TERMINATION     WILDCARD
minimal-notebook   minimal-notebook-myproject.apps.cluster-59da.sandbox842.opentlc.com          minimal-notebook   8080-tcp   edge/Redirect   None
scipy-notebook     scipy-notebook-myproject.apps.cluster-59da.sandbox842.opentlc.com            scipy-notebook     8080-tcp   edge/Redirect   None

进入页面访问，输入例子程序

import sys
import time

from IPython.display import display, clear_output
for i in range(10):
    time.sleep(0.25)
    clear_output(wait=True)
    print(i)
    sys.stdout.flush()

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


from scipy.special import jn
x = np.linspace(0,5)
f, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Bessel functions")

for n in range(1,10):
    time.sleep(1)
    ax.plot(x, jn(x,n))
    clear_output(wait=True)
    display(f)

# close the figure at the end, so we don't get a duplicate
# of the last plot
plt.close()

运行查看结果

这是一个简单的Jupyter Notebook在OpenShift 4上的构建过程，在OpenShift 4中针对AI/ML更多的是推出了OpenDataHub框架。详细信息可以参考

https://opendatahub.io/