Azure notebook vs Google colab
对于数据分析人员来说，Jupyter Notebook 也是一个「用了就再也回不去」的典型工具之一。现在很多云服务平台，比如微软、谷歌都免费提供了 Notebook 的在线环境，注册开通都极其容易，几乎没有门槛，这对于本地配置困难、以及有在线协作需求的用户来说，都是极有吸引力选项。以上两家我刚好都有使用，在此做一个简单对比。
第一条，特点差异。微软 Azure Notebook 几乎就是一个原汁原味的 Jupyter Notebook；而谷歌 Colab 更强调研究、教育和分享协作，所以在设计上有一些变化，比如内核暂时只支持 Python2/3，界面更轻盈好看一些，快捷键也不同以往，好在可自定义。总之这一项见仁见智，无论高下。
第二条，使用通畅，Azure Notebook 胜。因为它不用翻墙就能访问，而在 google.com 子域下的谷歌 Colab 需要用户懂得轻身功夫。
第三条，文件管理，Azure Notebook 略胜。因为它操作起来，跟使用网盘差不多，调用自己上传的数据文件，跟加载本地文件一样自然；但 Colab 没法直接上传数据文件，而且调用自家 Google Drive 里面的数据，也需经过一番引用和配置，有一点复杂，有一点耗时。
展开查看 Colab 上传文件范例
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# Python
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from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for fn in uploaded.keys():
print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
name=fn, length=len(uploaded[fn])))
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# Output
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data-MKOez.csv(text/csv) - 6039 bytes, last modified: n/a - 100% done
data-OHT21.csv(text/csv) - 19267 bytes, last modified: n/a - 100% done
data-OXy0O.csv(text/csv) - 105926 bytes, last modified: n/a - 100% done
Saving data-MKOez.csv to data-MKOez.csv
Saving data-OHT21.csv to data-OHT21.csv
Saving data-OXy0O.csv to data-OXy0O.csv
User uploaded file "data-MKOez.csv" with length 6039 bytes
User uploaded file "data-OHT21.csv" with length 19267 bytes
User uploaded file "data-OXy0O.csv" with length 105926 bytes
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# Bash
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$ !ls
datalab data-MKOez.csv data-OHT21.csv data-OXy0O.csv
第四条，硬件配置，Colab 胜。Colab 提供了双核四线程的至强 2.3GHz 处理器，12G 内存，360G 的磁盘空间，还可以配置 GPU 加速 😱；而 Azure Notebook 只有双核两线程的同级处理器，仅 4G 内存和 20G 磁盘存储。使用时，明显感觉得出来 Colab 要比 Azure Notebook 快不少。
展开配置详情
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# Azure Notebook
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$ !lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 2
On-line CPU(s) list: 0,1
Thread(s) per core: 1
Core(s) per socket: 2
Socket(s): 1
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 79
Model name: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2673 v4 @ 2.30GHz
Stepping: 1
CPU MHz: 2294.685
BogoMIPS: 4589.37
Hypervisor vendor: Microsoft
Virtualization type: full
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 256K
L3 cache: 51200K
Flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic…
$ !free -m
total used free shared buff/cache available
Mem: 3917 181 3332 17 403 3440
Swap: 0 0 0
$ !df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
overlay 20G 127M 19G 1% /
tmpfs 64M 0 64M 0% /dev
tmpfs 2.0G 0 2.0G 0% /sys/fs/cgroup
shm 2.0G 0 2.0G 0% /dev/shm
tmpfs 2.0G 0 2.0G 0% /sys/firmware
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# Google Colab
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$ !lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 2
On-line CPU(s) list: 0,1
Thread(s) per core: 2
Core(s) per socket: 1
Socket(s): 1
NUMA node(s): 1
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 63
Model name: Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.30GHz
Stepping: 0
CPU MHz: 2300.000
BogoMIPS: 4600.00
Hypervisor vendor: KVM
Virtualization type: full
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 256K
L3 cache: 46080K
NUMA node0 CPU(s): 0,1
Flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic…
$ !free -m
total used free shared buff/cache available
Mem: 12G 1.0G 1.4G 250M 10G 11G
Swap: 0B 0B 0B
$ !df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
overlay 359G 6.0G 335G 2% /
tmpfs 6.4G 0 6.4G 0% /dev
tmpfs 6.4G 0 6.4G 0% /sys/fs/cgroup
tmpfs 6.4G 249M 6.2G 4% /opt/bin
/dev/sda1 365G 7.7G 358G 3% /etc/hosts
shm 64M 0 64M 0% /dev/shm
tmpfs 6.4G 0 6.4G 0% /sys/firmware
第五条，软件版本，Colab 胜。主要是 Azure Notebook 自带的 jupyter 以及 notebook 等包版本较老，目测是集成了整套 Anaconda，关键是升级不畅，在使用 Altair 作图时，我遇到了依赖问题，调试半天，加之运行反馈又慢，实在令人心焦。而 Colab 在使用使用和更新当中，基本没遇到什么大问题。
小结
如果是墙内的简单体验，推荐 Azure Notebook；如果是常用、追求性能，那推荐上 Google Colab，完成度、性能、易用性等方面都要强上不少。