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seeq13/datalab-jupyter Docker 镜像 - 轩辕镜像

datalab-jupyter
seeq13/datalab-jupyter
Seeq配置版的Jupyter Notebook,专为工业数据分析设计,集成Seeq功能,方便用户在Jupyter环境中进行数据处理、分析和可视化,简化Seeq数据访问流程。
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Seeq配置版Jupyter Notebook镜像文档

镜像概述和主要用途

本镜像基于官方Jupyter Notebook构建,是预配置Seeq环境的专用版本。它集成了Seeq Python API及相关依赖组件,旨在为工业数据分析场景提供开箱即用的开发环境。用户无需手动配置Seeq连接环境,可直接在Jupyter Notebook中访问Seeq数据,进行数据处理、分析、建模及可视化,大幅提升工业数据科学工作流效率。

核心功能和特性

  • Seeq环境预配置:内置Seeq Python API及依赖库,无需手动安装配置即可连接Seeq服务器
  • 基础功能稳定:基于官方Jupyter Notebook镜像构建,继承其全部标准功能(代码执行、Markdown编辑、单元格管理等)
  • 数据分析工具集成:预装pandas、numpy、matplotlib、seaborn等常用数据分析与可视化库
  • 简化数据访问:优化Seeq数据查询流程,通过API快速获取Seeq中的信号、资产、工作簿等数据
  • 兼容性保障:与主流Seeq服务器版本兼容,确保数据交互稳定性

使用场景和适用范围

  • 工业数据科学家:进行工业过程数据探索、特征工程及模型开发
  • 制造工程师:分析生产数据、优化工艺参数、排查设备异常
  • 研究团队:协作编写包含Seeq数据的分析报告或技术文档
  • IIoT项目:处理工业物联网设备采集的数据,结合Seeq进行趋势分析
  • 培训与教学:在教育场景中演示工业数据分析流程,降低环境配置门槛

使用方法和配置说明

前提条件
  • 已安装Docker Engine(推荐版本20.10+)
  • 可访问Seeq服务器(需知道服务器URL及访问权限)
  • (可选)Seeq API密钥(用于非交互式认证)
镜像拉取
bash
docker pull seeq/jupyter-notebook:latest

注:实际镜像名称可能需根据官方仓库调整,请以Seeq官方文档为准

基本运行命令
bash
docker run -d \
  -p 8888:8888 \
  -e SEEQ_SERVER_URL="[***]" \
  -e JUPYTER_TOKEN="your-secure-token" \
  --name seeq-jupyter \
  seeq/jupyter-notebook:latest
参数说明:
  • -p 8888:8888:映射容器内Jupyter服务端口到主机
  • -e SEEQ_SERVER_URL:指定Seeq服务器URL(必填)
  • -e JUPYTER_TOKEN:设置Jupyter访问令牌(建议使用强密码)
  • --name seeq-jupyter:指定容器名称,方便后续管理
挂载数据卷(持久化工作目录)

为避免容器重启后数据丢失,建议挂载本地目录作为工作空间:

bash
docker run -d \
  -p 8888:8888 \
  -e SEEQ_SERVER_URL="[***]" \
  -e JUPYTER_TOKEN="your-secure-token" \
  -v /local/workspace:/home/jovyan/work \
  --name seeq-jupyter \
  seeq/jupyter-notebook:latest

其中/local/workspace为本地目录路径,需替换为实际路径

连接Seeq服务器示例

启动容器后,通过浏览器访问http://localhost:8888,输入JUPYTER_TOKEN登录。新建Notebook后,可通过以下代码连接Seeq服务器:

python
import seeq

# 使用环境变量中配置的服务器URL连接
spy = seeq.spy.Spy(seeq_server_url=os.environ.get('SEEQ_SERVER_URL'))

# 验证连接
print(f"Connected to Seeq server: {spy.server_url}")
print(f"User: {spy.username}")
环境变量配置
环境变量名说明是否必填默认值
SEEQ_SERVER_URLSeeq服务器完整URL(含http/https)是无
JUPYTER_TOKENJupyter Notebook访问令牌否随机生成(日志中查看)
SEEQ_API_KEYSeeq API密钥(用于非交互式认证)否无
JUPYTER_PORT容器内Jupyter服务端口否8888
WORKSPACE_DIR容器内工作目录路径否/home/jovyan/work
高级配置:docker-compose示例

创建docker-compose.yml文件:

yaml
version: '3.8'
services:
  seeq-jupyter:
    image: seeq/jupyter-notebook:latest
    container_name: seeq-jupyter
    ports:
      - "8888:8888"
    environment:
      - SEEQ_SERVER_URL=[***]
      - JUPYTER_TOKEN=your-secure-token
      - SEEQ_API_KEY=your-seeq-api-key  # 可选
    volumes:
      - ./workspace:/home/jovyan/work
    restart: unless-stopped

启动服务:

bash
docker-compose up -d
注意事项
  1. 确保SEEQ_SERVER_URL格式正确(需包含协议头,如https://)
  2. JUPYTER_TOKEN建议使用复杂字符串,避免弱密码风险
  3. 本地挂载目录需确保Docker用户有读写权限(可通过chmod 777 /local/workspace临时测试)
  4. 如使用公司内网Seeq服务器,需确保Docker容器网络可访问目标服务器
  5. 镜像定期更新,建议通过docker pull获取最新版本以获得功能更新和安全补丁
查看更多 datalab-jupyter 相关镜像 →
apache/datalab logo
apache/datalab
by The Apache Software Foundation
Apache DataLab是一个开源数据科学协作平台,支持团队协作进行数据探索、分析和模型开发,集成多种数据处理工具和环境,提供共享工作区与统一管理界面。
7.3K pulls
上次更新:4 年前
bitnami/jupyter-base-notebook logo
bitnami/jupyter-base-notebook
by VMware
认证
Bitnami 安全镜像(适用于 Jupyter 基础笔记本)是一款经过专业安全加固与优化配置的容器镜像,旨在为开发者提供开箱即用的 Jupyter 基础笔记本环境,集成了必要的依赖组件、安全补丁及最佳实践,可有效简化部署流程并降低安全风险,适用于数据科学、机器学习及教育等场景下的交互式编程与开发工作。
491M+ pulls
上次更新:4 个月前
bitnami/jupyterhub logo
bitnami/jupyterhub
by VMware
认证
Bitnami JupyterHub安全镜像为用户组提供Jupyter笔记本环境访问,无需用户进行安装和维护,具备安全加固、最小化攻击面及FIPS支持等特性,适用于开发和测试环境,推荐在Kubernetes集群中运行。
26500K+ pulls
上次更新:4 个月前
bitnamicharts/jupyterhub logo
bitnamicharts/jupyterhub
by VMware
认证
Bitnami提供的JupyterHub Helm Chart,用于在Kubernetes集群中部署JupyterHub,为用户组提供笔记本环境,管理认证及单用户实例,包含Hub、Proxy和Image Puller组件,简化部署和维护。
100K+ pulls
上次更新:5 个月前
inseefrlab/onyxia-jupyter-python logo
inseefrlab/onyxia-jupyter-python
by INSEE
基于专为数据科学定制的Python环境构建的Jupyter Lab服务
10K+ pulls
上次更新:8 天前
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inseefrlab/onyxia-jupyter-pytorch
by INSEE
暂无描述
10K+ pulls
上次更新:8 天前

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