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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
- 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。
- 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。
- 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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