Zusammen mit dem Institute for Automation of Complex Systems stellt das IT Center der RWTH allen Nutzenden den Zugriff auf die interaktive Computing Plattform JupyterHub Cluster zur Verfügung. In diesem Beitrag erfahrt ihr, was es mit dem JupyterHub auf sich hat und, was alles im Testbetrieb entstanden ist.
Der Cluster ist im Rahmen des Projektes Digitale Lehr- und Lerninfrastruktur DH.NRW letztes Jahr entstanden. Dabei soll allen Studierenden und Mitarbeitenden der RWTH Aachen der kostenlose Zugriff auf JupyterHub für die Lehre ermöglicht werden. Das IT Center hat zusammen mit dem Lehrstuhl Institute for Automation of Complex Power Systems (EONERC ACS) das im Rahmen der Initiative zur Digitalen Hochschule (DH.NRW) initiierte Projekt umgesetzt. Durch die Verbindung der Betriebserfahrung des ACS mit den IT Center Services Phyical Serverhosting und Virtual Serverhosting ist es gelungen diese Infrastruktur auf die Beine zu stellen.
Was ist JupyterHub?
JupyterHub ist eine Webseite, auf der man professionell programmieren kann. Dabei ist es ganz gleich, welches Betriebssystem man nutzt. Man kann sogar mit mobilen Geräten wie Tablets auf die Webseite zugreifen und in verschiedenen Programmiersprachen Quellcode verfassen. JupyterHub macht es somit möglich in den Programmiersprachen C++, Java, Julia, Python und sogar R auf unterschiedlichen Geräten und Betriebssystemen zu programmieren. Ursprünglich wurde Jupyter in der Forschung eingesetzt, um Code zu schreiben und diesen gleichzeitig zu erklären sowie darauf Bezug zu nehmen. Jupyter macht es jedoch auch möglich Applikationen schnell und einfach zu deployen. So ist auch das Generieren von Containern und Notebooks über Jupyter möglich. Jupyter Notebooks beinhalten beispielsweise digitale Lernmaterialien wie Skripte, die für Studierende als Grundlage dienen, aber gleichzeitig dynamisch änderbar sind. Durch entsprechende Skalierungen können die Nutzenden direkt sehen, wie sich Ergebnisse und Darstellungen ändern. Für Dozierende stellt dies eine gelungene Möglichkeit dar, mehr in die Praxis einzusteigen, statt lediglich die Theorie zu vermitteln. Dabei können beispielsweise reale Wetterdaten zu Analyse- und Simulationszwecken verwendet werden.
Die Interaktivitätskomponente in der praxisorientierten Lehre steigt somit um ein Vielfaches und enthält einen großen Mehrwert für die Digitalisierung der Lehre an der RWTH Aachen University. Gerade in den Ingenieurswissenschaften stellt Jupyter eine Vielfalt von Möglichkeiten in der deutschen Forschungslandschaft dar.
In Zeiten von Corona und dem digitalen Semester kommt der Digitalisierung entsprechend eine besondere Bedeutung zu.
JupyterHub an der RWTH Aachen University
In Zusammenarbeit mit dem EONERC ACS ist den Testbetrieb gestartet worden.
RWTHjupyter besteht aus 7 Dell PowerEdge R740xd Servern mit den folgenden Konfigurationen:
7x Dell PowerEdge 740xd:
- Zwei Sockel Systeme: 2x 16C / 32T Xeon Gold 5218 2,3 Ghz
- Redundante Dual 10 GigE Netzanbindung
- 768 GB DDR4 RAM / Knoten (insgesamt 5.3 TB)
- 100 TB SSD Hyperkonvergenter SSD Speicher in Ceph
Zusätzlich ist ein Knoten ausgestattet mit zwei NVIDIA Tesla T4 GPGPUs für die Programmierung mit CUDA, Tensorflow, PyTorch oder anderen Frameworks für Maschinelles Lernen.
Bei der verwendeten Software des RWTHjupyter handelt es sich um einen hochverfügbaren Kubernetes-Cluster unter Verwendung des „Zero 2 JupyterHub-Projektes“. Näheres dazu erfahrt ihr in der Dokumentation, die maßgeblich von Steffen Vogel (EONERC ACS) zur Verfügung gestellt wurde.
Steffen Vogel, der neben der Dokumentation vor allem sein Wissen und Eigeninitiative in das Kooperationsprojekt eingebracht hat, kümmerte sich dabei auch um die technische Umsetzung, sowie den Nutzersupport. Einen großen Vorteil bietet hier die etablierte Shibboleth-Authentifizierung, die hier bereits in einem sehr frühen Stadium genutzt wurde. RWTH-Angehörige können sich hier mit ihren RWTH Single Sign-On-Zugangsdaten einloggen und RWTHjuptyter ausprobieren und entdecken.
Nähere Informationen zu Jupyter und die dazugehörige Dokumentation erhaltet ihr auf der RWTHjupyter-Homepage. Interessierte Dozierende finden dort auch die nötigen Informationen, um Jupyter in ihre Lehrveranstaltung zu integrieren.
Verantwortlich für die Inhalte dieses Beitrags sind Georg Schramm, Steffen Vogel und Nicole Filla.
Hallo,
wäre eine Integration vom Robot Operating Sysmtem (ROS) auch möglich?
Ich habe im Blogeintrag [1] gelesen, dass ein Packet jupiter-ros schon dafür gibt.
Vielen Dank!
Beste Grüße
Stefan Bezrucav
[1] https://blog.jupyter.org/ros-jupyter-b7e82b5e1202
Hallo Stefan,
vielen Dank für deinen Kommentar.
Ja, es ist möglich RWTHjupyter um individualisierte Profile zu erweitern, die es ermöglichen für einzelne Lehrveranstaltungen individuelle Jupyter Erweiterungen zu installieren.
Nach unserem Wissen zählen dazu auch die Jupyter ROS Erweiterungen.
Anleitungen und den Quellcode findest du dazu unter https://github.com/RoboStack/jupyter-ros.
Aktuell wird nur Dozierenden der RWTH die Möglichkeit geboten neue Profile zu beantragen.
Weitere Informationen dazu kannst du auf IT Center Help finden:
https://help.itc.rwth-aachen.de/service/8755ff0a2e134bc1a78f4993672487f8/article/7f10b307b62b4bdaa039e8410b8545da
Solltest du noch weitere Fragen haben, kannst du dich auch gerne an unser IT-ServiceDesk wenden.
Viele Grüße
das IT Center Blog Team