dstudio 是一个基于 jupyterhub 和 jupyterlab 容器构建的数据分析平台，集成了 rstudio server 与 shiny server, 旨在简化在线建模分析与展示平台的搭建流程。部署后支持多用户通过浏览器远程访问 R 、Python（Julia）计算环境，并发布 shiny 应用，既能充分利用服务器计算资源，又便于团队协作与环境管理。本项目作为开箱即用的免费开源方案，适用于中小型团队及个人场景。
dstudio 包含 dstudio_hub 和 dstudio_lab 两个镜像（image），
- 其中，dstudio_hub 为用户管理中心，负责身份验证、权限管理，并为每位用户动态创建独立的 dstudio_lab 计算容器；
- dstudio_lab 为集成开发环境镜像，包含 JupyterLab、RStudio 等 IDE，支持 Shiny 数据可视化，预安装常用工具包。
需要提前安装 Docker 环境，安装指南参考 docker 官方文档。
- 如果服务器能够直接连接互联网，在终端中运行以下代码即可直接从 dockerhub 拉取镜像：
# 拉取核心镜像 dstudio_hub 和 dstudio_lab
docker pull shichenxie/dstudio_hub:5.2.0 # 用户管理服务
docker pull shichenxie/dstudio_lab:5.2.0 # 管理员计算环境（含完整功能）
docker pull shichenxie/dstudio_lab:5.2.0ds # 普通用户计算环境（限制文件下载）(可选)
- 如果服务器没有互联网连接，可以先将拉取的镜像保存为离线文件，再拷贝至服务器加载。
# 导出镜像为 tar 包
# docker save shichenxie/dstudio_hub:5.2.0 -o ~/Downloads/dstudio_hub.tar
# docker save shichenxie/dstudio_lab:5.2.0 -o ~/Downloads/dstudio_lab.tar
# docker save shichenxie/dstudio_lab:5.2.0ds -o ~/Downloads/dstudio_lab_ds.tar
# 在服务器上加载镜像
# docker load --input dstudio_hub.tar
# docker load --input dstudio_lab.tar
# docker load --input dstudio_lab_ds.tar
- 下载配置文件 可以直接通过命令行的形式下载，也可以手动复制保存。如果部署在服务器上，请将 docker-compose.yml 中的 localhost 替换为服务器IP地址。
curl -OL https://raw.githubusercontent.com/ShichenXie/dstudio/master/5.2.0/docker-compose.yml
- 启动与停止服务 然后在 terminal 中进入配置文件 docker-compose.yml 文件所在的目录
# 启动服务
docker-compose up -d
# 停止服务
# docker-compose down
- 本地部署：
http://localhost - 服务器部署：
http://服务器IP（需开放 80 端口）
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注册与登录：所有用户首次访问需点击 Signup 注册账号，管理员账号默认无需审批，普通用户需管理员在 Hub Control Panel （ http://localhost/hub/authorize ）中授权。
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默认管理员：初始管理员用户名为 dstudio，可通过 docker-compose.yml 中 HUB_ADMIN 参数自定义。
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密码修改：
http://localhost/hub/change-password
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个人目录：每个用户登陆之后默认进入
～/work文件夹，该文件夹将默认固化至jupyterlab-user-<用户名>volume，从而持久化保存用户的个人文件。在服务器的 terminal 中可通过docker volume ls查看所有 volume。 -
共享目录：在
～/work文件夹中还有一个 share 文件夹链接指向～/share，这个文件夹内的任何修改将固化至jupyterlab-sharevolume。所有用户的 share 文件夹都固化至同一个 volume，从而实现多用户之间的文件共享。 -
本地映射：如果在个人电脑上使用，可以将
～/work文件夹指向个人电脑的文件夹，需要将 docker-compose.yml 中的 LAB_DIR_HOST 参数配置为对应文件夹路径。
文件的下载功能仅限管理员用户。普通用户如果需要下载文件可以先保存至共享文件夹 ～/share，再由管理员下载。如果希望普通用户也拥有文件下载功能，可以将 docker-compose.yml 中的 LAB_IMAGE_USER 参数设置成与 LAB_IMAGE_ADMIN 的一致。
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JpyterLab: 默认主页，支持 Python/Julia 开发，访问路径为
http://localhost/user/<用户名>/lab。 -
RStudio Server：修改URL为
http://localhost/user/<用户名>/rstudio，支持 R 语言开发。 -
语言互通：R 环境通过 reticulate 包 调用 Python；Python 环境通过 rpy2 包 调用 R。
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访问方式：可通过主页的 Shiny 按钮直接进入，访问路径为
http://localhost/user/<用户名>/shiny，普通用户如果没有在 LAB_USERS 参数中指定，默认访问 shiny 页面，当然也可以直接修改URL切换至 jupyterlab。 -
自定义部署：将自定义 Shiny 应用存放至容器内 /srv/shiny-server 目录，修改后需要固化容器，重启服务后，所有用户均能访问 shiny 应用。
在 jupyterlab 或 rstudio server 页面的 terminal 窗口中，执行 cron service start，通过 cronR 包 管理定时任务。
- 增加集群支持，目前还只支持单服务器。
欢迎通过 GitHub 提交 Issue 或 Pull Request，期待您的反馈与合作！
本项目适合中小型团队在单服务器上搭建在线建模分析平台，参考了 defeo/jupyterhub-docker 与 jupyterhub/jupyterhub-deploy-docker；对于大型团队需要集群扩展的可以参考 zero-to-jupyterhub-k8s 项目。 类似的项目还有 ShinyStudio，不过是基于 shinyproxy 开发的。
本项目参考了以下内容或项目：