ユーザーおよびユーザーリソースの管理

Red Hat OpenShift Data Science 1

Red Hat OpenShift Data Science でのユーザーパーミッションおよび環境の管理の説明

概要

Red Hat OpenShift Data Science でユーザーのパーミッションおよび環境の管理を説明します。

前書き

このドキュメントは、Red Hat OpenShift Data Science のフィールドトライアルリリース用に作成されています。

このフィールドトライアルリリースに関連するサービスおよびライフサイクル情報については、以下のドキュメントを参照してください。

第1章 ユーザータイプおよびパーミッション

Red Hat OpenShift Data Science は、異なるユーザーグループを使用して、各ユーザーが利用できるパーミッションを制御します。

Red Hat OpenShift Data Science には、以下のユーザータイプが含まれます。

表1.1 ユーザータイプおよびパーミッション

ユーザータイプデフォルトのユーザーグループパーミッション

データサイエンティスト

rhods-users

データサイエンティストは、JupyterHub などの Red Hat OpenShift Data Science の個々のコンポーネントにアクセスし、使用できます。

IT オペレーション管理者

rhods-admins

IT オペレーション管理者は、データサイエンティストに許可されるアクションのほかに、以下を行うことができます。

  • Red Hat OpenShift Data Science を設定します。
  • JupyterHub 管理インターフェースのノートブックサーバーにアクセスし、管理します。
重要

OpenShift Data Science およびそのコンポーネントのユーザーは OpenShift で認証されますが、セッション管理は認証から分離されます。つまり、OpenShift Dedicated または OpenShift Data Science からログアウトしても、それらのプラットフォームで実行しているログインした JupyterHub セッションには影響しません。つまり、ユーザーのパーミッションが変更すると、そのユーザーは変更を有効にするために現在のセッションをすべてログアウトする必要があります。

重要

OpenShift Dedicated、cluster-admins、および dedicated-admins で設定されたユーザーグループは OpenShift Data Science ユーザーグループに割り当てられます。

cluster-admins または dedicated-admins ロールを必要とする OpenShift Data Science に関連する操作があります。以下の操作内容があります。

  • rhods-users グループおよび rhods-admins グループへのユーザーの追加。
  • rhods-users グループおよび rhods-admins の削除。
  • Jupyter ノートブックリソース、ConfigMap、および永続ボリューム要求(PVC)などの OpenShift Dedicated でのユーザーのカスタム環境およびストレージ設定の管理

第2章 OpenShift Data Science のユーザーの追加

ユーザーアカウントを Red Hat OpenShift Data Science のユーザーグループ、管理者グループ、またはその両方に追加して、Red Hat OpenShift Data Science にアクセスするパーミッションを付与できます。デフォルトのグループ名を使用するか、またはアイデンティティープロバイダーに存在するグループ名を指定できます。

ユーザーグループ は、Red Hat OpenShift Data Science ダッシュボードの開発者機能と、JupyterHub などの関連サービスへのアクセスをユーザーに提供します。デフォルトのユーザーグループ名は rhods-users です。

管理者グループ は、Red Hat OpenShift Data Science ダッシュボードの開発者機能および管理者機能と、JupyterHub などの関連サービスへのアクセスをユーザーに提供します。デフォルトの管理者グループ名はrhods-admins です。

デフォルトのグループ名を使用するには、Adding users for OpenShift Data Science using default user groups を参照してください。この方法は設定が簡単ですが、OpenShift Dedicated Web コンソールでユーザー一覧を手動で管理する必要があります。

アイデンティティープロバイダーにすでに存在するグループを使用するには、Adding existing user groups from an identity provider to OpenShift Data Science を参照してください。この方法では、通常通りにアイデンティティープロバイダーを使用してユーザーを管理できます。

重要

LDAP をアイデンティティープロバイダーとして使用する場合は、LDAP 同期を OpenShift Dedicated に設定する必要があります。詳細は、Syncing LDAP groups を参照してください。

2.1. 既存のユーザーグループをアイデンティティープロバイダーから OpenShift Data Science に追加

ユーザー名を OpenShift Data Science のユーザーグループ、管理者グループ、またはその両方に追加して、Red Hat OpenShift Data Science へのユーザーアクセスを割り当てることができます。このセクションの手順に従って、デフォルトのグループ名(rhods-admins または rhods-users)のいずれかを使用しないアイデンティティープロバイダーからの既存グループを使用します。通常のアイデンティティープロバイダーの場合と同様に、ユーザーをこれらのグループに追加できます。

前提条件

  • OpenShift Dedicated のサポートされるアイデンティティープロバイダーを設定している。
  • OpenShift Dedicated の cluster-admins または dedicated-admins ユーザーグループに属している。

手順

  1. OpenShift Dedicated Web コンソールで、Administrator パースペクティブに切り替えます。
  2. WorkloadsConfigMaps をクリックします。
  3. ProjectAll Projects または redhat-ods-applications に設定して、適切な ConfigMap が表示されるようにします。
  4. rhods-groups-config ConfigMap の名前をクリックします。

    ConfigMap details ページが表示されます。

  5. YAML タブをクリックします。
  6. opendatahub.io/modified ラベルを true に変更します。

      labels:
        app: jupyterhub
        opendatahub.io/modified: 'true'
  7. デフォルト値をグループ名に置き換えます。

    admin_groups の値を、管理グループの新しい名前に、allowed_groups の値をユーザーグループの新しい名前に変更します。以下に例を示します。

    data:
      admin_groups: it-ops
      allowed_groups: datasci-devs1,datasci-devs2
  8. 保存 をクリックします。
  9. 新規アプリケーション設定を適用します。

    1. Developer パースペクティブに切り替えます。
    2. Topology をクリックし、JupyterHub アプリケーションをクリックします。
    3. ActionsStart Rollout をクリックし、更新されたユーザー設定で JupyterHub をデプロイします。

検証

  • Details タブをクリックし、Labels フィールドに opendatahub.io/modified: 'true' が含まれ、更新されたグループ名が Data の見出しに表示されることを確認します。
  • ユーザーは、Red Hat OpenShift Data Science ダッシュボードや、JupyterHub などの関連サービスにアクセスできます。

2.2. デフォルトのユーザーグループを使用した OpenShift Data Science ユーザーの追加

ユーザー名を OpenShift Data Science のユーザーグループ、管理者グループ、またはその両方に追加して、Red Hat OpenShift Data Science へのユーザーアクセスを割り当てることができます。このセクションの手順に従って、デフォルトのグループ名を使用する管理者およびユーザーグループを作成し、ユーザーをグループに手動で追加します。この方法は設定が簡単ですが、OpenShift Dedicated Web コンソールでユーザー一覧を手動で管理する必要があります。

前提条件

  • OpenShift Dedicated のサポートされるアイデンティティープロバイダーを設定している。
  • OpenShift Dedicated の dedicated-admins ユーザーグループに属している。

手順

  1. OpenShift Dedicated Web コンソールで、User ManagementGroups をクリックします。
  2. オプション: rhods-admins グループを作成します (ない場合)。

    1. Create Group をクリックします。
    2. グループの namerhods-admins に変更します。

      apiVersion: user.openshift.io/v1
      kind: Group
      metadata:
        name: rhods-admins
      users:
        - user1
        - user2
    3. ステップ 6 を省略して管理ユーザーを追加します。
  3. オプション: rhods-users グループを作成します (ない場合)。

    1. Create Group をクリックします。
    2. グループの namerhods-users に変更します。

      apiVersion: user.openshift.io/v1
      kind: Group
      metadata:
        name: rhods-users
      users:
        - user1
        - user2
    3. ステップ 6 を省略して通常のユーザーを追加します。
  4. ユーザーを追加するグループの名前をクリックします。

    • 管理者ユーザーの場合は、rhods-admins をクリックします。
    • 通常ユーザーの場合は、rhods-users をクリックします。

    そのグループの Group details ページが表示されます。

  5. YAML タブをクリックします。
  6. users セクションに、グループに追加するユーザーのユーザー名を追加します。例:

    users:
     - jdoe
     - emustermann
  7. 保存 をクリックします。

検証

  • 各グループの Details タブをクリックし、Users セクションに追加したユーザー名が含まれていることを確認します。
  • ユーザーは、Red Hat OpenShift Data Science ダッシュボードや、JupyterHub などの関連サービスにアクセスできることを確認します。

2.3. 関連情報

第3章 OpenShift Data Science ユーザーの表示

Red Hat OpenShift Data Scienceにアクセスする権限を持つユーザーを表示できます。Red Hat OpenShift Data Scienceへのアクセスを許可されたユーザーは、Red Hat OpenShift Data Scienceユーザーグループ、管理者グループ、またはその両方に属します。

前提条件

  • Red Hat OpenShift Data Science のユーザーグループ、管理者グループ、またはその両方が存在する。
  • OpenShift Dedicated の dedicated-admins ユーザーグループに属している。
  • OpenShift Dedicated のサポートされるアイデンティティープロバイダーを設定している。

手順

  1. OpenShift Dedicated Web コンソールで、User ManagementGroups をクリックします。
  2. 表示するユーザーが含まれるグループの名前をクリックします。

    • 管理者ユーザーの場合は、rhods-admins をクリックします。
    • 通常ユーザーの場合は、rhods-users をクリックします。

    そのグループの Group details ページが表示されます。

検証

  • 関連するグループの Users セクションで、Red Hat OpenShift Data Science にアクセスするパーミッションを持つユーザーを表示できます。

第4章 ユーザーおよびユーザーリソースの削除

OpenShift Dedicated への管理者アクセスのあるユーザーは、JupyterHub へのユーザーアクセスを無効にし、Red Hat OpenShift Data Science からユーザーリソースを削除できます。

重要

ユーザーを OpenShift Data Science から完全に削除するには、OpenShift アイデンティティープロバイダーの許可されたグループからユーザーを削除する必要があります。

4.1. Amazon EBS からのストレージデータのバックアップ

Red Hat は、Persistent Volume Claim(永続ボリューム要求、PVC)のデータを定期的にバックアップすることを推奨します。OpenShift Data ScienceをアンインストールするとすべてのPVCが削除されるため、ユーザーを削除する前、およびOpenShift Data Scienceをアンインストールする前にデータをバックアップすることが特に重要です。

前提条件

  • OpenShift Cluster Manager の認証情報 (https://console.redhat.com/openshift/) がある。
  • OpenShift Dedicated クラスターへの管理者アクセスがある。
  • OpenShift Dedicated クラスターがデプロイされている Amazon Web Services (AWS)アカウントの認証情報がある。

手順

  1. バックアップする永続ボリューム(PV)の ID を判別します。

    1. OpenShift Dedicated Web コンソールで、Administrator パースペクティブに切り替えます。
    2. HomeProjects をクリックします。
    3. rhods-notebooks プロジェクトをクリックします。

      プロジェクトの Details ページが開きます。

    4. Inventory セクションの PersistentVolumeClaims をクリックします。

      PersistentVolumeClaims ページが開きます。

    5. バックアップする永続ボリューム(PV)の ID を書き留めます。

      注記

      AWS インスタンスでバックアップするために正しい EBS ボリュームを特定するには、注意すべき永続ボリューム(PV)が必要です。

  2. バックアップする PV が含まれる EBS ボリュームを見つけます。

    詳細は、Create Amazon EBS snapshots を参照してください。

    1. AWS (https://aws.amazon.com)にログインし、OpenShift Dedicated クラスターがデプロイされるリージョンを表示していることを確認します。
    2. Services をクリックします。
    3. ComputeEC2 をクリックします。
    4. サイドナビゲーションで Elastic Block StorageVolumes をクリックします。

      Volumes ページが開きます。

    5. 検索バーに、事前に書き留めた永続ボリューム(PV)の ID を入力します。

      Volumes ページが再読み込みされ、検索結果が表示されます。

    6. 表示されているボリュームをクリックして、kubernetes.io/created-for/pvc/namespaceタグに値rhods-notebooksが含まれていること、およびkubernetes.io/created-for/pvc/name タグが永続ボリュームの名前と一致していることを確認します。EC2ボリュームは、たとえば、jupyterhub-nb-user1-pvc に使用されています。
  3. 永続ボリューム(PV)が含まれる EBS ボリュームをバックアップします。

    1. バックアップするボリュームを右クリックし、一覧からCreate Snapshotを選択します。

      Create Snapshot ページが開きます。

    2. ボリュームの Description を入力します。
    3. Create Snapshot をクリックします。

      ボリュームのスナップショットが作成されます。

    4. Close をクリックします。

検証

  • 作成したスナップショットは、AWS の Snapshots ページに表示されます。

4.2. 他のユーザーが所有するノートブックサーバーの停止

管理者は、他のユーザーが所有しているノートブックサーバーを停止して、クラスターのリソース消費を減らしたり、ユーザーとそのリソースをクラスターから削除します。

前提条件

  • OpenShift Dedicated の OpenShift Data Science 管理者グループ(デフォルトでは rhods-admins)に属している。
  • JupyterHub にログインしている。
  • 停止するノートブックサーバーが実行中である(起動中)。

手順

  1. JupyterHub インターフェースで、Admin タブをクリックします。
  2. 1 つ以上のサーバーを停止します。

    • 1 つ以上の特定のサーバーを停止する場合は、以下を行います。

      1. ノートブックサーバーが属するユーザーを見つけます。
      2. ユーザーの横にある Stop server ボタンをクリックします。
    • すべてのサーバーを停止するには、次を実行します。

      1. Stop all ボタンをクリックします。
      2. OK をクリックして、すべてのサーバーを停止することを確認します。

検証

  • ノートブックサーバーが停止すると、各サーバーの横にある Stop server ボタンが Start server ボタンに切り替わります。

4.3. JupyterHub へのユーザーアクセスの取り消し

JupyterHub へのユーザーのアクセスを取り消すと、それらがノートブックサーバーの実行を回避し、JupyterHub を使用してクラスターのリソースを消費する一方で、OpenShift Data Science、および認証に OpenShift のアイデンティティープロバイダーを使用する他のサービスへのアクセスを許可できます。

重要

ユーザーを OpenShift Data Science から完全に削除するには、OpenShift アイデンティティープロバイダーの許可されたグループからユーザーを削除する必要があります。

前提条件

  • 削除するユーザーが所有しているノートブックサーバーを停止している。
  • OpenShift Dedicated の dedicated-admins ユーザーグループに属している。
  • ユーザーは OpenShift Data Science ユーザーグループ、管理者グループ、またはその両方の一部です。

手順

  1. OpenShift Dedicated Web コンソールで、User ManagementGroups をクリックします。
  2. ユーザーを削除するグループの名前をクリックします。

    • 管理者ユーザーの場合は、rhods-admins をクリックします。
    • 通常ユーザーの場合は、rhods-users をクリックします。

    そのグループの Group details ページが表示されます。

  3. Details タブの Users セクションで、削除するユーザーを見つけます。
  4. 削除するユーザーの横にあるアクションメニュー () をクリックし、Remove user をクリックします。

検証

  • Details タブの Users セクションを確認し、削除したユーザーが表示されていないことを確認します。
  • rhods-notebooks プロジェクトで、WorkloadPods をチェックし、このユーザーのノートブックサーバー Pod がないことを確認します。削除したユーザーの jupyterhub-nb-<username>-* という名前の Pod が表示される場合は、Pod を削除して、削除されたユーザーがクラスターのリソースを消費しないようにします。

4.4. ユーザーの削除後のクリーンアップ

ユーザーの Red Hat OpenShift Data Science または JupyterHub へのアクセスを削除した後に、関連付けられた設定ファイルを OpenShift Dedicated から削除する必要があります。設定ファイルを削除する前に、ユーザーのデータおよびプロファイルをバックアップすることが推奨されます。

前提条件

  • (オプション)ユーザーの OpenShift Data Science へのアクセスを完全に削除する場合は、アイデンティティープロバイダーから認証情報を削除できます。
  • JupyterHub へのユーザーのアクセス権限を取り消している。
  • Amazon EBS からユーザーのストレージデータのバックアップを作成している。
  • OpenShift Dedicated の dedicated-admins ユーザーグループに属している。
  • OpenShift Dedicated の rhods-admins ユーザーグループに属している。
  • OpenShift Dedicated Web コンソールにログインしている。
  • OpenShift Data Science にログインしている。

手順

  1. ユーザーの単一ユーザープロファイルをバックアップします。

    1. OpenShift Dedicated Web コンソールで WorkloadsConfigMaps をクリックします。
    2. 選択していない場合は、プロジェクト一覧から redhat-ods-applications プロジェクトを選択します。
    3. jupyterhub-singleuser-profile-<username> ConfigMap をクリックします。

      <username> を該当するユーザー名に置き換えます。

    4. Data セクションで Copy ボタン( osd copy )をクリックし、ユーザーのデータプロファイルをクリップボードにコピーします。
    5. ユーザーのデータプロファイルの内容をファイルに保存します。
    6. ファイルの内容がユーザーのデータプロファイルの正確なバックアップであることを確認します。
  2. ユーザーの永続ボリューム要求(PVC)を削除します。

    1. StoragePersistentVolumeClaims をクリックします。
    2. 選択していない場合は、プロジェクト一覧から redhat-ods-applications プロジェクトを選択します。
    3. jupyterhub-nb-<username> PVC を見つけます。

      <username> を関連するユーザー名に置き換えます。

    4. アクションメニュー(⋮)をクリックし、一覧から Delete PersistentVolumeClaim を選択します。

      Delete PersistentVolumeClaim ダイアログが表示されます。

    5. ダイアログを検査して、正しい PVC が削除されていることを確認します。
    6. 削除 をクリックします。
  3. ユーザーの ConfigMap を削除します。

    1. WorkloadsConfigMaps をクリックします。
    2. 選択していない場合は、プロジェクト一覧から redhat-ods-applications プロジェクトを選択します。
    3. jupyterhub-singleuser-profile-<username> ConfigMap を見つけます。

      <username> を関連するユーザー名に置き換えます。

    4. アクションメニュー(⋮)をクリックし、一覧から Delete ConfigMap を選択します。

      Delete ConfigMap ダイアログが表示されます。

    5. ダイアログを検査して、正しい ConfigMap が削除されていることを確認します。
    6. 削除 をクリックします。

検証

  • ユーザーは JupyterHub にアクセスできず、試行すると 403 Forbidden エラーが表示されます。ユーザーの削除プロセスのバグがあるため、ユーザーの名前は JupyterHub 管理インターフェースに表示されたままであることに注意してください。これは、今後のリリースで修正される予定です。
  • ユーザーの単一ユーザープロファイル、Persistent Volume Claim(永続ボリューム要求、PVC)、および ConfigMap は OpenShift Dedicated に表示されません。

第5章 追加のリソースの OpenShift Data Science ユーザーへの割り当て

クラスター管理者は、追加のリソースをクラスターに割り当て、コンピュート集中型のデータサイエンス機能をサポートすることができます。これには、クラスター内のノード数を増やし、クラスターに割り当てられたマシンプールの変更などが含まれます。

前提条件

  • アイデンティティープロバイダーが設定された OpenShift Dedicated クラスターがある。
  • OpenShift Cluster Manager の認証情報 (https://console.redhat.com/openshift/) がある。
  • OpenShift Dedicated の cluster-admins ユーザーグループに属している。
  • より大きいコンテナーサイズを作成する容量を持つ AWS インスタンスがある。
  • コンピュート集約型操作には、最大コンテナーサイズ XL に対応できる十分な容量を持つ AWS インスタンスがあります。

手順

  1. OpenShift Cluster Manager にログインします (https://console.redhat.com/openshift/)。
  2. Clusters をクリックします。

    Clusters ページが開きます。

  3. 追加のリソースを割り当てるクラスターの名前をクリックします。
  4. ActionsEdit node count をクリックします。
  5. オプション: 一覧から Machine pool を選択します。
  6. オプション: Node count 一覧からマシンプールに割り当てられたノード数を選択します。
  7. Apply をクリックします。

検証

  • クラスターに割り当てられた追加のリソースが Machine Pools タブに表示されます。

第6章 ノートブックサーバーの管理

6.1. JupyterHub 管理インターフェースへのアクセス

JupyterHub 管理インターフェースを使用して、Red Hat OpenShift Data Science 環境のノートブックサーバーを制御できます。

前提条件

  • OpenShift Dedicated の OpenShift Data Science 管理者グループ(デフォルトでは rhods-admins)に属している。

手順

  1. OpenShift Data Science インターフェースで、Enabled をクリックします。
  2. JupyterHub カードを見つけ、Launch をクリックします。
  3. ノートブックサーバーがすでに実行している場合は、JupyterLab インターフェースが表示されます。

    FileHub Control Panel をクリックし、JupyterHub に戻ります。

  4. Admin をクリックして JupyterHub 管理インターフェースを開きます。

検証

  • JupyterHub 管理インターフェースが表示されます。

    The JupyterHub administrative interface showing an administrator and example user.

6.2. 他のユーザーが所有するノートブックサーバーの起動

管理者は、JupyterHub 管理インターフェースから、別の既存ユーザーのノートブックサーバーを起動できます。

前提条件

  • OpenShift Dedicated の OpenShift Data Science 管理者グループ(デフォルトでは rhods-admins)に属している。
  • JupyterHub にログインしている。

手順

  1. JupyterHub インターフェースで、Admin タブをクリックします。
  2. 起動するノートブックサーバーのユーザーを見つけます。
  3. Start server ボタンをクリックします。
  4. Start a notebook server ウィザードを入力し、Start server をクリックします。

    この手順のヘルプは、Additional resources セクションを参照してください。

検証

  • 新規タブに JupyterLab ホームページが開きます。

6.3. 他のユーザーが所有するノートブックサーバーへのアクセス

管理者は、他のユーザーが所有するノートブックサーバーにアクセスして、構成エラーを修正したり、データサイエンティストが環境の問題をトラブルシューティングしたりするのに役立てることができます。

前提条件

  • OpenShift Dedicated の OpenShift Data Science 管理者グループ(デフォルトでは rhods-admins)に属している。
  • JupyterHub にログインしている。
  • アクセスするノートブックサーバーが実行中である(起動中)。

手順

  1. JupyterHub インターフェースで、Admin タブをクリックします。
  2. ノートブックサーバーが属するユーザーを見つけます。
  3. Access server ボタンをクリックします。

検証

  • ユーザーのノートブックサーバーが新規タブで開きます。

6.4. 他のユーザーが所有するノートブックサーバーの停止

管理者は、他のユーザーが所有しているノートブックサーバーを停止して、クラスターのリソース消費を減らしたり、ユーザーとそのリソースをクラスターから削除します。

前提条件

  • OpenShift Dedicated の OpenShift Data Science 管理者グループ(デフォルトでは rhods-admins)に属している。
  • JupyterHub にログインしている。
  • 停止するノートブックサーバーが実行中である(起動中)。

手順

  1. JupyterHub インターフェースで、Admin タブをクリックします。
  2. 1 つ以上のサーバーを停止します。

    • 1 つ以上の特定のサーバーを停止する場合は、以下を行います。

      1. ノートブックサーバーが属するユーザーを見つけます。
      2. ユーザーの横にある Stop server ボタンをクリックします。
    • すべてのサーバーを停止するには、次を実行します。

      1. Stop all ボタンをクリックします。
      2. OK をクリックして、すべてのサーバーを停止することを確認します。

検証

  • ノートブックサーバーが停止すると、各サーバーの横にある Stop server ボタンが Start server ボタンに切り替わります。

第7章 Amazon EBS からのストレージデータのバックアップ

Red Hat は、Persistent Volume Claim(永続ボリューム要求、PVC)のデータを定期的にバックアップすることを推奨します。OpenShift Data ScienceをアンインストールするとすべてのPVCが削除されるため、ユーザーを削除する前、およびOpenShift Data Scienceをアンインストールする前にデータをバックアップすることが特に重要です。

前提条件

  • OpenShift Cluster Manager の認証情報 (https://console.redhat.com/openshift/) がある。
  • OpenShift Dedicated クラスターへの管理者アクセスがある。
  • OpenShift Dedicated クラスターがデプロイされている Amazon Web Services (AWS)アカウントの認証情報がある。

手順

  1. バックアップする永続ボリューム(PV)の ID を判別します。

    1. OpenShift Dedicated Web コンソールで、Administrator パースペクティブに切り替えます。
    2. HomeProjects をクリックします。
    3. rhods-notebooks プロジェクトをクリックします。

      プロジェクトの Details ページが開きます。

    4. Inventory セクションの PersistentVolumeClaims をクリックします。

      PersistentVolumeClaims ページが開きます。

    5. バックアップする永続ボリューム(PV)の ID を書き留めます。

      注記

      AWS インスタンスでバックアップするために正しい EBS ボリュームを特定するには、注意すべき永続ボリューム(PV)が必要です。

  2. バックアップする PV が含まれる EBS ボリュームを見つけます。

    詳細は、Create Amazon EBS snapshots を参照してください。

    1. AWS (https://aws.amazon.com)にログインし、OpenShift Dedicated クラスターがデプロイされるリージョンを表示していることを確認します。
    2. Services をクリックします。
    3. ComputeEC2 をクリックします。
    4. サイドナビゲーションで Elastic Block StorageVolumes をクリックします。

      Volumes ページが開きます。

    5. 検索バーに、事前に書き留めた永続ボリューム(PV)の ID を入力します。

      Volumes ページが再読み込みされ、検索結果が表示されます。

    6. 表示されているボリュームをクリックして、kubernetes.io/created-for/pvc/namespaceタグに値rhods-notebooksが含まれていること、およびkubernetes.io/created-for/pvc/name タグが永続ボリュームの名前と一致していることを確認します。EC2ボリュームは、たとえば、jupyterhub-nb-user1-pvc に使用されています。
  3. 永続ボリューム(PV)が含まれる EBS ボリュームをバックアップします。

    1. バックアップするボリュームを右クリックし、一覧からCreate Snapshotを選択します。

      Create Snapshot ページが開きます。

    2. ボリュームの Description を入力します。
    3. Create Snapshot をクリックします。

      ボリュームのスナップショットが作成されます。

    4. Close をクリックします。

検証

  • 作成したスナップショットは、AWS の Snapshots ページに表示されます。