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GN⁺: Zasper - Go 언어로 개발된 현대적이고 효율적인 JupyterLab 대체제

 (github.com/zasper-io)
9P by neo 16일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • Zasper는 대규모 동시성을 지원하기 위해 설계된 IDE임
    • 최소한의 메모리 사용량과 뛰어난 속도를 제공하며, 여러 동시 연결을 처리
    • Jupyter 노트북과 같은 REPL 스타일의 데이터 애플리케이션 실행에 적합
    • 현재 Mac에서 완전 지원되며, Linux에서는 제한적으로 지원
  • 벤치마크
    • Zasper는 JupyterLab에 비해 RAM과 CPU 사용량이 4배 적음.
    • JupyterLab은 약 104.8 MB의 RAM과 0.8 CPU를 사용하지만, Zasper는 26.7 MB의 RAM과 0.2 CPU를 사용함.
  • Zasper를 만든 이유
    • 시장에는 Databricks Notebooks와 Deepnote Notebooks와 같은 JupyterLab 유사 프론트엔드 도구가 있지만, 대부분 무료가 아니며 클라우드에서 작업해야 함.
    • Zasper는 로컬 머신에서 원활하게 작동하며, 사용 가능한 자원을 효과적으로 활용하여 최대 효율성을 보장함.
    • Go 언어는 REST, RPC, WS 프로토콜에 대한 우수한 지원을 제공하며, 동시성과 성능에서 뛰어남.
    • Python은 I/O 중심의 비동기 작업에 적합하지만, CPU 중심 작업에서는 한계가 있음.
  • 에디터, 터미널, 런처, Jupyter 노트북, 버전 관리, 명령 팔레트, 다크 모드 등 다양한 기능 제공
  • Electron 앱과 웹 앱 두 가지 형태로 제공됨.
  • 로드맵
    • Zasper는 데이터 과학자와 AI 엔지니어를 위한 강력한 IDE 생태계를 목표로 하며, 향후 개발 방향은 다음과 같음:
      • Jupyter 노트북뿐만 아니라 사용자 정의 데이터 앱 지원
      • 기존 도구와의 통합을 용이하게 함
      • 클라우드에서의 자체 호스팅 배포를 위한 Zasper Hub 제공
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neo 16일전  [-]
Hacker News 의견

  • Zasper의 저자는 Zasper의 Jupyter 커널 처리가 Go 코루틴으로 구축되어 JupyterLab의 Python 방식보다 우수하다고 설명함

    • Zasper는 JupyterLab보다 RAM과 CPU 사용량이 각각 1/4 수준임
    • 검색 기능 등은 아직 최적화되지 않아 느림
    • 혼자서 풀타임으로 개발 중이며, 앞으로 개선될 예정임
    • 첫 번째 초안에 대해 긍정적인 반응을 기대함

  • Marimo는 Streamlit과 Jupyter의 장점을 결합한 Jupyter 대안으로 흥미로움을 자아냄

  • 메모리와 CPU 사용량 감소가 실제로 의미 있는지 의문을 제기함

    • Python 코드가 더 많은 자원을 사용하기 때문에 Go의 스레딩이 얼마나 도움이 되는지 불분명함

  • JupyterLab이 오래되었지만 지속적인 개발로 현대적임을 유지하고 있다는 의견이 있음

  • 대안이 macOS에서만 실행되고 Linux에서는 부분적으로 지원되며, IPython만 지원하는 점을 지적함

    • Go를 사용한 성능 개선이 Electron 사용으로 상쇄된다고 언급함

  • Jupyter에서 rstudio와 같은 인터페이스를 원하며, 코드 블록을 실행할 수 있는 기능이 중요하다고 설명함

    • JupyterLab의 "open console for notebook" 기능을 좋아하지만, 텍스트를 보내거나 키보드 단축키로 포커스를 전환하는 방법을 찾지 못함
    • 이러한 이유로 VSCode의 Jupyter 구현을 사용하지 않음

  • UI를 위해 Wails를 고려했으면 좋겠다는 의견이 있음

    • Go로 많은 노력을 기울였는데 Electron을 사용한 점을 아쉬워함

  • VSCode의 Jupyter notebook 지원과 비교하여 어떤 장점이 있는지 궁금해함

  • 실행 중인 프론트엔드에서 연결을 끊고 다시 연결할 때 출력이 손실되지 않는지 궁금해함

  • JupyterLab 프론트엔드를 대체하고 Jupyter 커널과의 연결을 유지하는 프로젝트로 보임

    • 이론적으로 Javascript나 다른 언어의 커널도 지원할 수 있을 것으로 보임
    • 프로젝트가 IPython 커널로만 테스트되었음을 언급하며, 향후 발전 방향에 관심을 가짐
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