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Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」，即「读取-求值-输出」循环：输入一段代码，立刻得到相应的结果，并继续等待下一次输入。Notebook通常使得探索性的开发和调试更加便捷，在 Notebook 环境，用户可以交互式地在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果，使用起来非常灵活。

在数据开发领域，Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型等方面。

但是显然做数据开发，只有 Notebook 是不够的。目前，火山引擎 DataLeap 数据研发平台提供了任务开发、发布调度、监控运维等一系列能力，并将 Notebook 作为一种任务类型，加入进 DataLeap 数据研发平台，使用户既能拥有 Notebook 交互式的开发体验，又能享受一站式大数据研发治理套件提供的便利。

在火山引擎 DataLeap 数据研发平台，开发过程围绕的核心是任务。用户可以在项目下的任务开发目录创建子目录和任务，像 IDE （集成开发环境）一样通过目录树管理其任务。Notebook 也是一种任务类型，用户可以启动一个独立的任务 Kernel 环境，像开发其他普通任务一样使用 Notebook。

图：火山引擎 DataLeap 数据开发 Notebook 任务界面

基于简化运维成本、降低架构复杂性，以及提高用户体验的考虑，2021 上半年，火山引擎 DataLeap研发人员对整体架构进行了一次改良。新的架构主要做了以下改进，大致简化为下图

1. 移除 JupyterHub（https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/），将 JupyterLab （https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/overview.html）改为多实例无状态常驻服务，并实现对接 火山引擎DataLeap 的多用户鉴权。

2. 改造原本落在 JupyterLab 本地的数据存储，包括用户自定义配置、Session 维护和代码文件读写。

3. Enterprise Gateway（EG）支持持久化 Kernel，将 Kernel 远程环境元信息持久化在远端存储(MySQL)上，使其重启时可以重连，且 JupyterLab 可以知道某个 Kernel 需要通过哪个 EG（https://jupyter-enterprise-gateway.readthedocs.io/en/latest/） 连接。

图：火山引擎 DataLeap 下改进版 Notebook 整体架构

架构升级简化后，整套 Notebook 服务的稳定性获得了极大的提升。由于实现了用户无感知的升级， DataLeap不仅提升了用户的使用体验，运维、算力、人力等成本也得到了极大地降低。

据了解，Notebook 任务已成为字节跳动内部使用较为高频的任务类型。外部用户可以购买火山引擎 DataLeap，即一站式大数据研发治理套件，开通交互式分析的版本，使用到 DataLeap 的 Notebook 任务。

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