如何让计算机工作环境更便捷？几行简单的命令即可
作为长期从事数据科学相关工作的人，作者很喜欢便捷的工作环境，并为此探索出来一些小技巧。通过这些技巧，可以将日常一些重复性或者枯燥的简单工作变得「自动化」，使计算机的工作环境更加友好。
过去几年里，我一直从事数据科学/研究项目，本科就做了一些与这个行业相关的工作，现在是研究生在读，也在做这方面的研究。作为一个喜欢便捷环境的人，我总是喜欢改进我的工作方式，将日常的枯燥过程变得「自动化」。在这篇文章中，我将描述如何使环境更便于使用。
我使用的设置包含以下组件：
个人电脑（Linux 发行版）
网关
远程服务器
由于我研究的项目计算量巨大，笔记本电脑无法负担。因此，我需要这些机器辅助我。出于安全原因，远程服务器无法直接访问，这意味着它们只能由网关机器访问。
连接服务器的基本方法是首先将 ssh 连接到网关，然后将 ssh 连接到服务器，每次连接时都需要输入用户名和密码。输入一遍又一遍是相当麻烦的。现在我将介绍如何使用单个命令轻松连接到两个服务器。
充分利用 SSH
关于 SSH
SSH（Secure Shell）是一种安全协议，允许用户控制他们连接的服务器。使用 ssh 连接到远程服务器的常用方法是使用以下命令：ssh user@host，然后获得一个密码提示符。在这篇文章中，我不会详细介绍 ssh 的工作原理，只是利用 ssh 基本的使用知识。
无需密码即可连接
首先创建一个认证密钥，并将公共密钥传输到我们想连接的服务器。我们从设置第一个连接开始----从笔记本电脑到网关。
我们将使用一个名为 ssh-copy 的小软件。它为我们完成所有工作，我们需要做的就是在终端中键入以下命令：
ssh-keygen -t rsa # create an SSH key, if needed.
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub user@host
Linux 用户应该已经安装了这个软件。
Mac 用户需要通过命令 brew install ssh-copy-id 安装 ssh-copy 工具。
ssh-copy-id 命令将 SSH 密钥复制到服务器，如果需要，创建相应的 ssh 文件夹，最后将公钥作为授权密钥添加到服务器的.ssh / authorized_keys 文件中。
如果由于某种原因这不起作用，只需复制粘贴以下命令，这基本就是 ssh-copy 的作用：
打开终端并运行以下步骤：
生成一对认证密钥。系统将要求你输入任意密码。ssh-keygen -t rsa
在远程计算机上创建一个 .ssh 文件夹（如果已存在则无需创建）ssh user@host mkdir -p .ssh
将之前生成的公钥添加到远程计算机（这应该是最后一次输入密码）。cat .ssh/idrsa.pub | ssh user@host 'cat >> .ssh/authorizedkeys'
OK！从现在开始，你无需密码即可轻松访问服务器。
ssh user@host
要从网关连接服务器，遵循相同的步骤（如果尚未配置）。
方便的 SSH
现在要做的是进阶版。与每次 ssh 都使用完整主机名+用户名不同，我们可以使它更方便----无论是网关或代理机器。
在本地计算机的~/.ssh/config 文件下插入以下内容：
Host gate
HostName [gateway.name]
User [user]
Host work1
HostName [machine.name]
user [user]
ProxyCommand ssh gate nc %h %p
还有一个有用的配置参数名为「IdentityFile」，它在处理多个公钥/私钥对时非常有用。假设你除了个人账户外，有一个 github 的工作帐户。那你就需要另一个公钥-私钥对，但你还是需要一个方便的接口。以下是在配置文件中进行设置的示例：
Host company-github
User git
HostName company.github.com
IdentityFile ~/.ssh/github.comp.key
每个 ssh 连接将使用匹配的密钥进行连接。
为了使每个服务器轻松连接，我们可以以类似的方式添加所有远程服务器。
现在，只需要简单的命令 ssh gate 或 ssh work1，就可以直接连接到网关或 work1 服务器，无需任何密码或其它连接。
隧道（Tunneling）
现在我们可以方便地访问远程服务器，然后可以使用隧道来实现对计算机中服务器资源的无缝访问。这样，我们可以在远程机器（具有大量内存）上运行 Jupyter notebook，并在浏览器上与它进行交互。它可以实现如下功能：
关闭计算机，并保持 notebook 在服务器上运行。
从另一台计算机也可以打开和访问同一 notebook。
保持模型可在远程服务器上加载。即加载一次即可永久访问（或直到管理员重启）。
例如，如果我们想在端口 9100 上打开服务器 work1 上的 notebook，可以使用以下命令打开到端口 9200 上的计算机的隧道：
*ssh* *-N* *-f* *-L* *localhost*:9200:localhost:9100 *work1*
有趣的隧道
现在你已经了解如何设置隧道，你可以一直使用这个技巧（至少我一直这样做）。现在以 Jupyter notebook 和 Tensorboard 为例做一个演示。Tensorboard 服务器不会消耗很多资源，但 notebooks 有时会。由于不同的项目使用的机器不同（为平衡负载），因此会使用不同的隧道，所以我有时不记得哪个端口用于什么应用，更不用说在哪个服务器上了。
最终，我们转向自己的机器，唯一控制的变量是端口号，而这些数字很快会被遗忘。我最近找到了一部分解决方案。我没有在 localhost：xxxx 上打开应用程序，而是生成了新的域名，这些域名只转发到 localhost 主机。这虽然没有解决端口问题，但现在每个应用程序都有自己的名称，没有混淆，在使用一两次后，现代浏览器就会记住端口，所以你只需记住你为每个程序起的名称即可。
要进行域转发，请执行以下操作：
使用 sudo [vim|nano|...] /etc/hosts 打开/etc/hosts 文件
你应该在某处（可能在顶部）发现这一行：127.0.0.1 localhost
复制该行，使用你为应用程序取的名字替换 localhost 的名称（例如，tensorboard）。
现在你可以在 tensorboard:8100 上找到 tensorboard 应用。
但端口问题仍然没有解决，欢迎提出建议。
更多便捷技巧
保持 SSH 打开
如果你已经使用隧道一段时间，你可能发现如果闲置几分钟后，隧道往往在不工作时都会断开连接。如果你同时在处理好几件事，而没有一直使用隧道，那这个重复连接的工作真的很烦人。通过在 ssh 配置文件中添加一行简单语句，这个问题就可以很容易解决。这样，每隔 x 秒，一个'唤醒（sign-of- life）'信号会被发送到服务器上。在本地计算机上，编辑 /etc/ssh/ssh_config 文件（带有 sudo）并在 Host *行后输入以下行：
ServerAliveInterval 120
这适用于所有 ssh 连接。如果不想所有的 ssh 都保持连接，则可以通过给~/.ssh/config 配置文件添加相同的行来仅连接特定的 ssh。配置如下：
Host gate
HostName gateway.name
User user
IdentityFile ~/.ssh/gateway
ServerAliveInterval 120
Autossh
现在，隧道在不工作时也不会关闭，事情看起来很顺利。但当你准备睡觉（人总要休息啊）时，你就会暂停/休眠你的电脑（不是关机）。第二天，你想重新开始工作，你在本地计算机上准备打开隧道时发现，...... 连接已关闭，你需要重新打开它。这也让人心累不是吗？幸运的是，这也有解决方案！
关于 autossh：http://www.harding.motd.ca/autossh/
这个绝妙的程序将保证你的 ssh 连接一直开启，除非关闭计算机。只要没有关机，ssh 就一直是连接着的。例如，你可以将计算机置于休眠状态，断开 Wifi 等连接，但一旦重新联机，此程序将重新为你连接 ssh。
通过运行以下行来安装 autossh：
sudo apt-*get* install autossh
现在运行以下命令：
*autossh* *-M* 20000 *-N* *-f* *-L* *localhost*:9201:localhost:9100 *work1*
这与我们之前看到的命令非常相似，除了命令名称（duh）和 -M 20000 标志（这是显示器所在的端口）。
IntelliJ 集成
在 Pycharm 专业版中，有一个很好的功能，即可以连接远程服务器并直接在上面工作。你可以在自己的计算机上编写代码，在远程服务器上运行代码，或者在远程服务器上完全同步整个存储库。
interlliJ 界面会不时变化，但主题不变。我将介绍特定版本 - V. 2018.1.4 的步骤。
进入 Pycharm 的设置界面
构建，执行，部署 - >部署
单击绿色+，创建新的部署设置
输入相关信息（名称、主机、端口（通常为 22）、根路径和用户名）
现在右键点击项目文件夹，在部署键下，你可以上传、下载项目或使其与远程位置同步（可以设置快捷键）。
使用远程解释器：
进入项目设置栏
在项目解释器标记下（在项目解释器选项附近，有一个小齿轮按钮）。单击它，然后点击「添加」。
在左侧菜单中，单击 SSH 解释器
单击「现有服务器配置」选项，使用我们之前创建的部署配置。
选择远程解释器（例如 anaconda / python）
... 全部完成！
原文链接： https://yanaiela.github.io/post/remote-servers/
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