Python — Безопасно ли ядро JupyterHub для разных пользователей?
Я использую JupyterHub, чтобы поделиться вычислительной мощью большого компьютера среди некоторых пользователей. Программное обеспечение, которое в основном используется ctypes расширение Python скрипт, который использует сложный код C / C ++. Этот код не является неуязвимым для проблем с памятью и сбоев.
Мой вопрос: Если с одним пользователем возникает проблема низкого уровня, и его ядро, скажем, получает ошибку сегментации, это приведет к аварийному завершению работы основного сервера и приведет ли все пользователи к потере информации о ядре? Или он предназначен для создания нового сервера для каждого пользователя, который входит в систему, чтобы таких проблем не возникало?
Решение
Даже если вы использовали прямой Jupyter Notebook вместо JupyterHub, каждое ядро представляет собой отдельный процесс, который работает в некотором роде независимо от сервера ноутбука. Сбои отдельных ядер не снесут сервер ноутбука.
Проверьте архитектурная документация. Мы выполняем установку с одним экземпляром Jupyter Notebook (даже не с JupyterHub, потому что Windows: /) уже около 3 лет. Единственные проблемы возникают из-за ограниченности ресурсов (например, одно ядро занимает много памяти), но это решаемо как на уровне ОС, так и на уровне организации.
Другие решения
Других решений пока нет …