JupyterHub 不提供版本控制系统，也不促进笔记本的共享。您提到了自己对 Binder 的限制。

试试齐柏林飞艇。0.7 版应该会在接下来的几天内发布。

• 正如您从路线图中看到的那样，该版本提供了与协作完全相关的“企业”功能。
• 集成了版本控制系统（git）。
• 它是自托管的。

从本质上讲，我认为它满足您发布的所有要求。最重要的是，它提供了更丰富的可视化功能和大量其他功能（与 Shiro、Knox、Kerberos 一起使用 - 任何人都可以保护 Spark？）。

Airbnb 最近开源了他们内部的数据科学知识库：https ://github.com/airbnb/knowledge-repo

从它的自述文件来看，它似乎可以松散地适合您的用例：

知识库项目的重点是使用对这些专业有意义的数据格式和工具，促进数据科学家和其他技术角色之间的知识共享。它为“知识帖子”提供各种数据存储（以及管理它们的实用程序），特别关注笔记本（R Markdown 和 Jupyter / iPython Notebook），以更好地促进可重复的研究。

还有一篇博客文章评论了它的动机。

我发现——为数据科学家共享笔记本并不是一种理想的交流方式。他们中的许多人更喜欢像 Spider/RStudio 这样的 IDE，或者只是一个文本编辑器（我认识一些使用vi.

您可能只是通过源代码控制共享代码，通过云存储共享数据。它将增加灵活性。

我最近开源了一个工具，它将代码、数据以及数据和代码之间的依赖关系组合到一个环境中，并使您的数据科学项目可重现：DVC 或 dataversioncontrol.com（有教程）。

使用 DVC 工具，您可以通过 Git 共享您的项目，通过单个 DVC 命令将数据同步到 S3。如果您的某些数据科学家决定在项目的任何阶段更改代码，那么最终结果可以通过单个命令轻松复制dvc repro data/target_metrics.txt。

我知道的唯一自托管解决方案是付费的 Anaconda Enterprise 云设置， https://anaconda.org/about。我知道的其他解决方案不是自托管的！