GCEでJupyterを構築

投稿者: | 2019年1月5日

こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。

皆さん Googleのクラウドサービス、GCPを使ったことがありますか ?GCPはGoogleさんから提供されている仮想マシン(VM)、BigData、機械学習などのクラウドサービスです。今回は一つの活用方法としてGCPの仮想マシンサービス、GCEでJupyterを構築する方法を皆さんに共有させていただきます。

1シナリオの説明:

普段のデータ分析に関する業務の中の重要な作業に、分析結果の可視化があります。Jupyter Notebookでこの問題が解決できます。Jupyter Notebookは下記のメリットがあります。

  1. 分析データから図や表を作成しやすい。
  2. よく使う統計学のLibraryに連携しやすい。
  3. よく使う機械学習のLibraryに連携しやすい。
  4. Markupやコードが一緒に含まれます。
  5. 結果をpdfでダウンロードできます。

2構築手順:

Step1 Google Cloud の公式ウェブサイトに参考してGoogle Cloud SDKをインストールします。

Step2 GCEのInstanceを作ります。今回は例として下記の名前で、Instanceを立ち上げてみました(図1)。

図1 :GCEのInstanceを立ち上げます

Step3 Terminalで立ち上げたInstanceに接続します。

Step4 pythonのpackage管理するツールpipをインストールします。

Step5 jupyterが依存しているLibraryをインストールします。

Step6 jupyterをインストールします。

Step7 Browserなしで、jupyterを起動します。

Step8 ssh-keygenでsshの鍵を作ります。

Step9 GCEの管理画面で、作った公開鍵とユーザー名を追加します。Commanndのフォーマットは下記の通りです。今回の例としてユーザー名をTESTにしました。

 

図3:公開鍵を追加します

Step 10  SSHでProxyを作ります。Commandのフォーマットは下記です

図3:公開鍵を追加します

Step 11 ブラウザを開いて、localhost:8881へ接続し、Step8でメモしたSecurity Tokenを入力してパスワードを設定し、Jupyterの利用を始めます。

図4:Jupyterのログイン画面

 

図5:Jupyterの管理画面

3. まとめ

今回はGCEでJupyterを構築を紹介しました。いかがだったでしょうか。日々のGCPに関するの開発にJupyterのinstanceを使えばデータの分析結果の可視化が楽になると思いますので今回のブログが役に立てれば幸いです。

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