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멀티 사용자 Jupyter 노트북 서버입니다. 여러 사용자가 각자의 Jupyter 노트북 환경을 독립적으로 사용할 수 있습니다.

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어디에 쓰이나요?

  • 교육 환경: 수강생 각자에게 독립적인 Jupyter 노트북 환경 제공
  • 팀 개발: 데이터 분석팀, 머신러닝 엔지니어팀이 공유 서버에서 각자의 노트북 사용
  • GPU 공유: 하나의 GPU 서버를 여러 사용자가 나누어 사용
  • 환경 통일: 모든 사용자가 동일한 Python 패키지, 라이브러리 환경에서 작업
일반 Jupyter Notebook은 1명의 사용자만 사용할 수 있지만, JupyterHub는 여러 사용자가 동시에 접속하여 각자의 노트북을 실행합니다.

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Docker Compose

docker-compose.yml
services:
  jupyterhub:
    image: quay.io/jupyterhub/jupyterhub:latest
    container_name: jupyterhub
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - jupyterhub_data:/srv/jupyterhub
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    environment:
      - DOCKER_NETWORK_NAME=jupyterhub-network
    command: jupyterhub --ip 0.0.0.0

volumes:
  jupyterhub_data:
위는 기본 설정입니다. 실제 운영 시에는 jupyterhub_config.py 파일로 인증 방식, 스포너(Spawner) 설정 등을 구성합니다. Docker 기반 스포너를 사용하면 각 사용자마다 별도의 컨테이너가 생성됩니다.

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실행

docker compose up -d

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접속 확인

브라우저에서 http://localhost:8000으로 접속합니다.

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기본 정보

항목값
웹 UI 포트8000

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라이선스

구분내용
라이선스BSD 3-Clause
개인 사용자유롭게 사용 가능
상업적 사용자유롭게 사용 가능, 수정/재배포 제한 없음

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참고

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설치 점검 목록

  • docker compose up -d 후 docker compose ps로 컨테이너 상태를 확인했습니다.
  • 기본 포트/계정/비밀번호를 문서대로 점검했습니다.
  • 운영용으로 사용할 때 기본 비밀번호/시크릿 값을 변경했습니다.
  • 장애 분석을 위해 docker compose logs -f 확인 방법을 숙지했습니다.

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문제 해결 가이드

  • 컨테이너가 실행되지 않으면 docker compose logs -f로 오류 원인을 먼저 확인합니다.
  • 포트 충돌이 나면 기존 프로세스를 종료하거나 포트 매핑 값을 변경합니다.
  • 이미지 pull 실패 시 네트워크 연결 및 레지스트리 접근 권한을 확인합니다.
  • 설정 변경 후 문제가 지속되면 docker compose down 후 다시 up -d로 재기동합니다.

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관련 문서

Setup 홈

운영체제별 설치 흐름을 다시 확인합니다.

다음: Trackio

다음 설치 단계를 이어서 진행합니다.