Descripción: El monitoreo de Jupyter Notebook se refiere a la práctica de supervisar el rendimiento y el uso de recursos de los Jupyter Notebooks durante su ejecución. Esta herramienta es fundamental para científicos de datos y desarrolladores que utilizan Jupyter para realizar análisis de datos, modelado y visualización. A través del monitoreo, se pueden identificar cuellos de botella en el rendimiento, optimizar el uso de recursos y garantizar que los notebooks se ejecuten de manera eficiente. Las características principales del monitoreo incluyen la recopilación de métricas sobre el uso de CPU, memoria y tiempo de ejecución, así como la capacidad de registrar y visualizar estos datos en tiempo real. Esto permite a los usuarios tomar decisiones informadas sobre la optimización de sus códigos y la gestión de recursos en entornos de computación, incluidos los de nube. La relevancia del monitoreo de Jupyter Notebook radica en su capacidad para mejorar la productividad y la eficiencia en proyectos de análisis de datos, donde el rendimiento puede ser crítico. Además, en un contexto de nube, el monitoreo se vuelve aún más esencial, ya que los recursos son compartidos y la gestión adecuada puede resultar en un uso más rentable y sostenible de la infraestructura de computación.
