Jupyter 是最流行的科学计算工具之一 ， 考虑到大型科学计算、数据引力以及远程团队间轻松共享和协作的需求 ， 将 Jupyter 环境迁移到云越来越流行。Memory Machine Cloud（ 简称 MMCloud） 是一个云自动化平台 ， 可帮助您在云中快速部署可扩展的 Jupyter 环境。一旦部署完成 ，MMCloud 将提供先进的自动化功能 ， 帮助您最大限度地提高性能并优化云支出。
不必管理云资源 ， 更多关注业务工作
开始使用 MMCloud 是免费的 ， 只需几分钟即可将其安装到您自己的阿里云环境中 （ 主流云平台都已经支持 ）。使用 MMCloud 部署和管理 Jupyter 环境有两种方式 ： 通过我们名为 FLOAT 的 CLI 工具或者通过一个直观的基于 Web 的 GUI 图形用户界面。
由于 MMCloud 支持任何符合 OCI 标准的容器映像 ， 因此支持大多数应用程序。
更高的可见性、效率和性能 = 更好的研究
如下图所示 ，MMCloud 可以在不丢失状态 （ 用户设置、未保存的工作 ） 的情况下采取终止、迁移和弹性更改底层计算资源等措施。
MMCloud 可作为您的云资源管理器为您工作。它会自动为 Jupyter 的 " 常开 " 和 " 批处理 " 应用提供和删除相关的云资源。
无穷无尽的内存和计算能力 ， 绝不会因 " 内存不足 " 而崩溃
对生信分析工程师来说 ， 最令人沮丧的时刻之一就是在运行计算时内存耗尽而导致系统崩溃。有了 MMCloud， 当您启动一项作业之后 ， 如果需要更多内存和 CPU 资源 ，Jupyter 实例可以自动迁移到更大的机器上 ， 而不会丢失正在运行的作业进度、未保存的作业和用户设置。
换句话说 ，MMCloud 可以根据实际使用情况实时自动垂直扩展 Jupyter IDE。这样 ， 您就不必因为内存不足而重新启动 ， 并能更快地完成大型分析。它还能确保您不会因为过度配置云资源而支付过多费用 ， 总体上能够节省 20-30% 的云账单。
Spot 实例 +“实时比价”， 最多可省 50%
在部署 Jupyter 环境时 ，MMCloud 对计算资源进行实时比价 ， 自动选择当前时刻能满足业务需求的最佳成本机型。
结合创新的“断点续算“技术 ， 随时会被回收的廉价机型 Spot 实例也可作为可选机型。当一个 Spot 实例被通知回收时 ，MMCloud 会对 Jupyter 当前运行环境自动进行快照 （checkpoint）， 并迁移到新的计算实例继续运行 ， 确保运行作业的进度不会中断、状态不丢失、用户不感知。
利用这一技术 ，MMCloud 将 Spot 实例也纳入实时比价范围 ， 进一步降低了云计算的成本 ， 主机资源消费最多可节省 50% 以上。
原文链接：https://blog.csdn.net/MemVerge/article/details/134184415
