Posit Workbench — это интегрированная среда разработки (IDE) корпоративного уровня, предназначенная для аналитиков данных и специалистов по машинному обучению. Она обеспечивает централизованное управление вычислительными ресурсами, масштабируемость и возможности для совместной работы, поддерживая языки программирования R и Python. Posit Workbench предоставляет пользователям доступ к различным редакторам, таким как RStudio Pro, JupyterLab и Visual Studio Code, что позволяет выбирать наиболее подходящий инструмент для конкретных задач.
Ранее известная как RStudio Server Pro, Posit Workbench была переименована в 2022 году, чтобы отразить расширение поддержки Python и других технологий. Платформа ориентирована на корпоративные и исследовательские команды, которым необходимы мощные инструменты для анализа данных, разработки моделей и создания отчетов. Posit Workbench интегрируется с различными системами управления версиями, такими как Git, и поддерживает работу с контейнерами и кластерными вычислениями, включая Kubernetes и Slurm.
- Поддержка нескольких редакторов: возможность выбора между RStudio Pro, JupyterLab и Visual Studio Code для различных рабочих процессов.
- Многосессионность: запуск нескольких параллельных сеансов для одного пользователя, что позволяет эффективно распределять вычислительные ресурсы.
- Множественные версии R и Python: использование различных версий языков программирования на одной платформе, что обеспечивает совместимость с различными библиотеками и инструментами.
- Централизованное управление: централизованная настройка, обновление и патчинг сред разработки для уменьшения нагрузки на технические команды.
- Совместная работа: возможность совместного редактирования проектов и обмена кодом между пользователями, что способствует эффективному сотрудничеству.
- Мониторинг и производительность: инструменты для мониторинга активных сеансов, использования процессора и памяти, а также настройки приоритетов и лимитов ресурсов для пользователей и групп.
- Интеграция с кластерными вычислениями: возможность выполнения вычислительно интенсивных задач на внешних узлах, таких как Kubernetes или Slurm, с использованием механизмов балансировки нагрузки и управления заданиями.
- Поддержка аутентификации: использование различных методов аутентификации, включая системные учетные записи, Active Directory, LDAP, SAML, OpenID и Google Accounts, для обеспечения безопасности доступа.
- Гибкость и расширяемость: возможность настройки серверных проверок состояния, ограничения доступа по IP-адресам и управления сессиями пользователей для обеспечения надежности и безопасности системы.