インストールと構成

Datalore はオンプレミスまたはプライベートクラウドかを問わず、お好みの Kubernetes クラスターにインストールできます。 Kubernetes をセットアップすると最もカスタマイズ性が高くなりますが、セットアップには Kubernetes テクノロジーの知識が要求されます。 詳細は、インストールガイドをご覧ください。

Kubernetes のセットアップは、次のようになっています。

Docker ベースのインストールでは、基本的なプライベート Datalore のセットアップを 10 分未満で実行することができます。 AWS、GCP、Azure、またはオンプレミスマシンのどれでも Docker コマンドを 1 つ実行して Datalore をセットアップできます。 さらに、認証モジュールの接続、内部利用プランのセットアップ、および環境のカスタマイズをステップバイステップで行えます。

Datalore はインターネット接続なしの環境でホストすることができます。

チームが Datalore に円滑にアクセスできるように、ほぼすべての想定されるユーザー認証方法を構成できます。 On-Premises バージョンには JetBrains Hub という、認証プロバイダーに接続するためのモジュールが含まれています。

グループ共有によってノートブックとワークスペースにアクセスできるユーザーを簡単に管理できます。 ユーザーグループは Datalore の Admin（管理）パネル内で作成するか、JetBrains Hub 認証モジュールと同期できます。 JetBrains Hub は選択した認証モジュールのユーザーグループを認証プロバイダー（Azure AD など）と同期できます。 サポートされている認証モジュールの詳細は、こちらをご覧ください。

カスタム Docker イメージから複数のベース環境を作成できます。 すべての依存関係、パッケージバージョン、およびビルドツール構成をあらかじめ構成しておくことができるため、チームは手動インストールやパッケージバージョンの同期に時間をかける必要がありません。

Datalore でカスタム PyPI サーバー構成をセットアップできるようになりました。 そのため、Datalore の環境マネージャーを通じてカスタムリポジトリを参照し、デフォルトの pypi.org サーバー以外からパッケージを直接インストールできるようになります。 詳細については、ドキュメントをご覧ください。

データサイエンスチームのメンバーごとに、異なる計算リソースが必要となる場合があります。 Datalore では高性能な GPU が必要なメンバーや通常の CPU 計算能力を大量に必要とするメンバーなどに個別の利用プランを作成することができます。 各ユーザーが各マシンタイプを実行できる時間を指定し、他のユーザーが高コストのマシンを実行できないように制限することが可能です。

オンプレミス型のセットアップ内ではユーザーの操作をログに記録することができます。 このログは、どんなコンプライアンス要件と要求の調査にも役立ちます。

インスタンス全体のデータベース接続を使用すると、チームが作業に取り掛かりやすくなり、新しいユーザーのオンボーディングを合理化できます。 会社全体の接続を Admin（管理）パネルの Data（データ）タブで構成すると、 新しい接続が Datalore ユーザーの共有ワークスペースとホームワークスペースにすぐに表示されます。