サーバーオペレーションUIとしてのJupyterの可能性

＃＃＃
はじめに
　前回は、JupyterとAnsibleを組み合わせることで、Notebook形式の「実行可能な手順書」を実現する方法を紹介しました。この時、従来の手順書のように、実行するべきコマンドを単純に並べて記載するのではなく、Jupyter独自の機能を活かしたオペレーションを実現することも可能になります。

　今回は、プログラムコードを手順書に埋め込んで利用する、あるいは、コマンドの実行結果を表やグラフに表示するといった、Jupyterならではの新しいサーバーオペレーションの可能性を紹介したいと思います。

JupyterでサーバーインフラのAPIを操作
　本シリーズの初回でも触れたように、Jupyterの本来の役割は、Pythonによる対話的なデータ分析環境を提供することです。Notebook上にPythonのコードを記述しながら、さまざまなデータ分析を実施して、その結果を表やグラフにビジュアライズすることができます。

　一方、OpenStackを始めとする最近のサーバーインフラは、APIによる操作が可能で、多くの場合、Pythonによるクライアントライブラリーが提供されています。そのため、Pythonのコードを対話的に実行するJupyterのNotebookは、サーバーインフラの操作環境としても効果的に利用することができます。たとえば、AnsibleからOpenStackを操作する場合、その裏側では、「shade」とよばれるクライアントライブラリーを介して、APIにリクエストを発行しています。JupyterのNotebook上であれば、このようなライブラリーの機能をPythonのコードから直接に呼び出すことも可能です。たとえば、次は、Glanceに登録されたイメージの一覧を取得する例になります。

この続きは以下をご覧ください
リンク