Kurs Infrastruktur

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Jupyterhub ist grundsätzlich eine gute Idee, allerdings kommt man damit an seine Grenzen, z.B.:

• wenn die Kursteilnehmer einen eigenen Server bauen sollen (und z.B. alle denselben Port benutzen)
• wenn die Kursteilnehmer eigene Python Module installieren wollen

Die Kurscomputer könnten so aufgesetzt werden, dass sie ein vorgefertigtes Kurs-Image (z.B. Ubuntu) anbieten, mit vorinstalliertem Visual Studio Code, Docker, Gitlab-Image mit eingebautem CI/CD, einen lokalen PyPI Server, etc.

Die Systemdienste bieten virtuelle Kursmaschinen an, welche genau gleich aufgesetzt werden können. Damit können solche Kurse alternativ auch online durchgeführt werden.

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Es hat sich gezeigt, dass Jupyterhub nicht immer zielführend ist:

• eigene Module können zwar theoretisch installiert werden, aber es wird kompliziert
• die Shell auf Jupyterhub ist auf einem Unix-System (wir haben aber zahlreiche Windows-User)
• zahlreiche Kursteilnehmer haben noch keinerlei Erfahrung mit git oder mit VS Code
• diese Tools sollten aber zumindest in den Grundzügen verwendet werden
• nach dem Kurs gehen die eigenen Änderungen in Jupyterhub verloren

Besser ist es, wenn die Python-Programme auf dem eigenen Computer entwickelt und laufen gelassen werden. Es ist auch wichtig, dass die Kursteilnehmer eine eigene Entwicklungsumgebung haben, damit sie später eher eigene Schritte unternehmen. Folgende Dinge sollten Kursteilnehmer im Voraus auf ihrem Rechner installieren:

• git
• Python und Jupyter
• VS Code mit Jupyter Python-Kernel

Insbesondere Windows User benötigen hier detaillierte Starthilfen, wie diese Tools installiert werden müssen.