Jupyter Server Proxy

Um diese Lösung selbst auszuprobieren, benötigen Sie zunächst einen JupyterHub auf Kubernetes, den Sie nach Ihren Bedürfnissen konfigurieren können, sowie eine Container-Registry, in der Sie Ihre Images ablegen und abrufen können. Falls Sie aktuell keinen Kubernetes-basierten JupyterHub zur Verfügung haben, können Sie für Testzwecke mithilfe der offiziellen Anleitung „Zero to JupyterHub with Kubernetes“ problemlos einen JupyterHub über Minikube einrichten.

Als Nächstes erstellen Sie ein Container-Image für Ihren Benutzerserver und speichern es in Ihrer Registry. In diesem Image installieren Sie RStudio Server sowie den vorkonfigurierten Jupyter Server Proxy – als Basis eignet sich eines der standardmäßigen JupyterHub-Images. Offizielle Images stellt das Jupyter-Projekt unter anderem in der Red Hat Container Registry bereit.

Im Folgenden finden Sie ein minimales Proof-of-Concept-Dockerfile, das diese Einrichtung zeigt. Um die Image-Größe möglichst klein zu halten und die Build-Zeit zu verkürzen, verwenden wir dafür das Minimal-Notebook-Image von Jupyter.

DOCKERFILE

ARG REGISTRY=quay.io
ARG OWNER=jupyter
ARG BASE_CONTAINER=$REGISTRY/$OWNER/minimal-notebook
FROM $BASE_CONTAINER

# set user for installation
USER root

# Set working directory for installation
WORKDIR /opt/

# Install general system dependencies
RUN apt update && \
    apt install -y \
    gdebi-core \
    git \
    curl && \
    apt autoremove -y && \
    apt clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install R + RStudio-Server
ARG R_DIR=/opt/R
ARG R_VERSION=4.4.0
ARG RSTUDIO_VERSION=2024.04.2-764

RUN curl -O https://cdn.rstudio.com/r/ubuntu-2404/pkgs/r-${R_VERSION}_1_amd64.deb && \
    apt update && \
    gdebi --non-interactive r-${R_VERSION}_1_amd64.deb && \
    rm r-${R_VERSION}_1_amd64.deb

RUN ln -s /opt/R/${R_VERSION}/bin/R /usr/local/bin/R && \
    ln -s /opt/R/${R_VERSION}/bin/Rscript /usr/local/bin/Rscript

RUN curl -O https://download2.rstudio.org/server/jammy/amd64/rstudio-server-${RSTUDIO_VERSION}-amd64.deb && \
    gdebi --non-interactive rstudio-server-${RSTUDIO_VERSION}-amd64.deb && \
    rm rstudio-server-${RSTUDIO_VERSION}-amd64.deb && \
    rm -rf /var/lib/rstudio-server/r-versions

# install jupyter-server-proxy
RUN pip install jupyter-rsession-proxy

# set user for session
USER ${NB_UID}

# Set working directory for session
WORKDIR "${HOME}"

Als nächsten Schritt konfigurieren Sie Ihren JupyterHub so, dass er das neu erstellte Image verwendet. Passen Sie dazu die Singleuser-Konfiguration Ihres JupyterHub wie folgt an:

config.yaml
singleuser:
  profileList:
    - display_name: "JupyterLab with RStudio"
      description: "Jupyterlab with Jupyter Server Proxy for RStudio"
      kubespawner_override:
        image: {{ your-registry }}/{{ image-name }}

Nachdem Sie die Konfiguration angepasst und Ihren JupyterHub neu gestartet haben, sollte das neue Session-Image in der Serverliste erscheinen. Starten Sie von dort aus einen neuen Server mit diesem Image – anschließend können Sie RStudio Server direkt aus JupyterLab heraus starten.