Jupyterのエンドツーエンドのカスタマイズ
Jupyterプラットフォームのカスタマイズには以下が含まれます。
- デプロイメント：JupyterLabはローカルにデプロイするのが非常に簡単で、Dockerコンテナを使って社内にデプロイします。
- データストレージ：Dockerコンテナのローカルディスクは、イメージストレージを提供するだけで、すべてのデータ、スクリプトは、共有ストレージを統一的に使用し、すべての個人設定、カスタム拡張パッケージ、スクリプト、データファイルは、デカップリングとインスタンスを達成するために、共有ストレージに保存されます。
- データ統合：会社の内部データ分析は、pyhive拡張パッケージのパッケージを介してハイブへのアクセスを実現するために、高頻度のquery_hive、create_tableなどをパッケージ化するために、キャッシュ、エンジンルーティング、行の最大数などのパラメータスイッチを設定し、頻繁にデータのスループットが必要です。
- 機能カスタマイズ：コード共有、コードコラボレーション、コードバージョン管理、コンテンツ同期などを含みます。
- コンテンツの構築：Jupyterプラットフォームは、習熟度のさまざまなレベルの異なるユーザーは、部門やコーディングシーンの機能によると、デモの典型的なシーンの開発のための重複の一定程度を持って、コードブロックの典型的な機能は、社内の優れたコーディング経験の促進を容易にするために、みんなの方法の使用を調整します！
- 監視システム：インスタンスリソース監視、機能使用状況監視を含みます。
- 運用体制：製品トレーニング、ラウンドテーブルコミュニケーション、ヘルプドキュメント、スキル共有などによる継続的なプラットフォーム運用。
社内のエンパワーメントツールになる方法
1年半の製品を行うための移行は、まだ独自のシステムと理解を形成していない、ここではツールをやっての理解のいくつかの部分ですが、また、より焼入れする必要があります！
- 内部製品/ Bサイドの製品はどのように生き残ると開発する：非常に現実的に言えば、製品の会社の内部リソースの競争は、ユーザーのビジネス面を誘致するために自社製品を作るために可能なすべてを行うには、注目を集める必要があり、兄の注目は、どのような製品は、リソースの山であり、リソースの製品の機能を豊かにすることができ、エンドユーザーと製品の利点です！
- エクスペリエンスのレイヤー化：製品のエクスペリエンスは、見栄えの良いインタラクティブなインターフェイスUI、便利な機能、堅牢な計算速度、システムの安定性でレイヤー化されています。安定性>計算性能>機能の豊富さ>見栄えの良いインターフェイスというように、ボトムエンドからフロントエンドまで段階的にエクスペリエンスを最適化することをお勧めします。
- ユーザーを理解する：2020人気のゲームにひれ伏し、B側の製品は、特定の専門的なしきい値を持って、プロダクトマネージャーは、ユーザーのシナリオ、ビジネス、使用方法を理解するために、ユーザーから学ぶために継続する必要がありますノートブックは、コードを読んで、ユーザーと通信するユーザーは、ユーザーを理解するための非常に良い方法です。
- ユーザーをリード：あなたが基本的な、競合他社を通じて、製品を理解する場合、ユーザーを理解し、最先端の技術を理解し、社内の機能に変換され、アムウェイは、製品を使用するユーザーに強化に反映されています。新機能の設計では、新しい経験は、サイレント方法で、新機能の保護のパスのユーザーの元の使用に注意を払う必要があります、新機能、製品のユーザーの使用に浸透の方法！
これらはほんの些細なことですが、今後も理解を深め、より良いデータ分析ツールを構築し、ユーザーに力を与えることができればと思います。
