安装和配置

Datalore 可在 On-Premises 方案下作为私有托管服务向公司提供。

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Kubernetes 设置

在您选择的 Kubernetes 集群上安装 Datalore， 集群可以在本地，也可以在私有云上。 Kubernetes 设置是可定制程度最高的方法，但用户需要了解 Kubernetes 技术。 要了解更多信息，请参阅我们的安装指南。

下面是 Kubernetes 设置的外观：

Docker 设置

通过基于 Docker 的安装，您可以在 10 分钟内获得一个基本的专用 Datalore 设置。 无论是在 AWS、GCP、Azure 中，还是在本地部署机器上，您都可以通过运行一个 Docker 命令来设置 Datalore。 安装后可以逐步连接身份验证模块、设置内部使用方案，以及定制环境。

在无法访问互联网的网络中的可用性

Datalore 可以托管在无法访问互联网的网络中。

自定义单点登录

配置几乎所有可能的用户身份验证方法，让您的团队无缝访问 Datalore。 On-Premises 版中包含 JetBrains Hub，后者是一个用于连接身份验证服务提供商的模块。

用户小组支持

通过群组共享轻松管理可以访问 Notebook 和工作区的人员。 在 Datalore 的 Admin（管理）面板中创建用户小组或将其与 JetBrains Hub 身份验证模块同步。 JetBrains Hub 可以将所选身份验证模块的用户小组与身份验证提供程序（例如 Azure AD）同步。 在此处进一步了解受支持的身份验证模块。

自定义环境

使用自定义 Docker 镜像创建多个基础环境。 您可以预先配置所有依赖项、软件包版本和构建工具配置，这样您的团队便不必花时间来执行手动安装和同步软件包版本。

自定义 PyPI 服务器配置支持

您现在可以在 Datalore 中设置自定义 PyPI 服务器配置。 这样一来，您可以通过 Datalore 的环境管理器探索自定义仓库，超越默认的 pypi.org 服务器，直接为用户提供软件包安装。 在我们的文档中查找更多详细信息。

内部使用方案

数据科学团队的不同成员可能需要不同的计算资源。 Datalore 使您能够为需要高效 GPU 的用户和需要大量常规 CPU 计算的用户创建单独的使用方案。 您可以指定每个用户可以运行每种计算机类型的小时数，并限制某些用户运行高开销计算机。

用户操作日志

您可以在本地部署设置中开启用户操作日志记录功能。 这些日志将帮助您调查任何合规性请求。

实例级数据库连接

通过实例级数据库连接，帮助团队直接开始工作并简化新用户的入门流程。 从 Admin（管理）面板中的 Data（数据）标签页配置公司级连接。 Datalore 用户将立即在共享工作区和家庭工作区中看到新连接。