FATE（Federated AI Technology Enabler）是联邦机器学习技术的一个框架，其旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态。在本专题，我们将介绍如何基于FATE架构从0到1部署联邦学习集群，本文是该系列的第四篇文章，旨在解决在Kubernetes部署运维FATE的问题。

背景及KubeFATE架构

在之前的文章中，我们介绍了如何使用KubeFATE部署一个基于Docker Compose的FATE联邦学习集群，以便于快速尝试体验联邦学习。但随着联邦学习的正式投入使用，训练集、模型都会逐渐变大。在生产环境里，我们会遇到以下问题：

1、FATE集群如何适应企业组织内部各种安全、合规要求，以及网络、安全域等IT环境；
2、一台服务器已经无法支撑联邦学习的算力需求，如何部署多计算节点，并易于管理；
3、某些节点出现问题，是否有自愈能力，保证服务的可靠性；
4、能否实现横向扩展，适应业务成长；
5、FATE版本能否很好的升级管理；
6、一个组织内是否可以有不同的联邦集群，对应不同的业务、合作伙伴、应用场景需要，如何管理多个集群。

Kubernetes是目前最流行的基础设施平台，大量的实践证明，Kubernetes很适合作为企业内部运维大规模分布式系统的平台。根据Ovum的统计，截至2019年底，一半的大数据负载都运行在Kubrenetes之上。我们团队也推荐Kubernetes作为运行FATE联邦学习集群生产环境的平台。KubeFATE提供了在Kubernetes部署运维FATE的解决方案。

KubeFATE的Kubernetes部署两大模块：

1、KubeFATE命令行工具：KubeFATE的命令行是一个可执行的二进制文件，用户可以用它快速初始化、部署、管理FATE集群。KubeFATE的命令行可以运行在Kubernetes外，与KubeFATE服务交互。中间使用https协议，可以进行SSL加密，并适配企业的防火墙规则。它的功能模块如下图所示：

2、KubeFATE服务：KubeFATE服务作为应用部署在Kubernetes上，对外提供Restful APIs，可以容易与企业已有的网管运维等系统进行整合。

快速使用KubeFATE在一台Linux服务器上基于MiniKube部署两方联邦学习

为了更好的体验KubeFATE的功能，下面我们会一步一步演示如何使用KubeFATE部署一个两方的联邦学习集群并进行验证。最终的部署结构如下图：

本文共出现两台机器：

1、用来做Demo的机器，是一台Linux机器，参照如下前置条件第一点;
2、使用浏览器访问FATE-Board的机器，要求可以访问用来执行Demo的机器。

前置条件

1、一台Linux的服务器，我们测试好的OS版本是Ubuntu 18.04 LTS，由于需要跑多方计算，服务器的推荐配置为：8核，16G内存以上；
2、两个域名分别给KubeFATE服务和FATE-board使用。如果没有DNS解析条件，可以通过设置hosts方式，后面的介绍基于这种情况；
3、Linux服务器需要预先安装好Docker环境，具体参考Install Docker in Ubuntu；
4、要保证安装机器可以正常访问Docker Hub，以及Google存储；
5、预先创建一个目录，以便整个过程使用该目录作为工作目录，命令如下：

cd ~ && mkdir demo && cd demo

注意：下文介绍的MiniKube机器IP地址是10.160.112.145。请修改为你准备的实验机器IP地址！

安装需要工具

为了使用KubeFATE部署FATE，我们需要以下工具：

1、MiniKube v1.7.3，如果我们已经有Kubernetes环境，可以直接跳转到部署KubeFATE服务;

2、kubectl v1.17.3：Kubernetes的命令行，需要与具体Kubernetes版本对应，这里的版本是对应MiniKube v1.7.3；

3、KubeFATE:

   - Release: v1.3.1-a
   - 服务版本：v1.0.2
   - 命令行版本：v1.0.2

安装kubectl

curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/v1.17.3/bin/linux/amd64/kubectl && chmod +x ./kubectl && sudo mv ./kubectl /usr/bin

执行完，可以验证是否成功：

layne@machine:~/demo$ kubectl version

Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"17", GitVersion:"v1.17.3", GitCommit:"06ad960bfd03b39c8310aaf92d1e7c12ce618213", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2020-02-11T18:14:22Z", GoVersion:"go1.13.6", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}

The connection to the server localhost:8080 was refused - did you specify the right host or port?

安装MiniKube

curl -LO https://github.com/kubernetes/minikube/releases/download/v1.7.3/minikube-linux-amd64 && mv minikube-linux-amd64 minikube && chmod +x minikube && sudo mv ./minikube /usr/bin

验证安装结果：

layne@machine:~/demo$ minikube version

minikube version: v1.7.3

commit: 436667c819c324e35d7e839f8116b968a2d0a3ff

下载KubeFATE的发布包并安装KubeFATE的命令行

我们从Github上 KubeFATE Release页面找到Kuberetes部署的下载包，并下载。

curl -LO https://github.com/FederatedAI/KubeFATE/releases/download/v1.3.0-a/kubefate-k8s-v1.3.0-a.tar.gz && tar -xzf ./kubefate-k8s-v1.3.0-a.tar.gz

然后我们可以查看下载解压的安装包内容：

layne@machine:~/demo$ ls

cluster.yaml  config.yaml  kubefate  kubefate-k8s-v1.3.0-a.tar.gz  kubefate.yaml  rbac-config.yaml

由于KubeFATE命令行是可执行二进制文件，可以直接移动到path目录方便使用。

chmod +x ./kubefate && sudo mv ./kubefate /usr/bin

然后，我们测试下kubefate命令是否可用。

layne@machine:~/demo$ kubefate version

* kubefate service connection error, Get http://kubefate.net/v1/version: dial tcp: lookup kubefate.net: no such host

* kubefate commandLine version=v1.0.2

我们发现获取KubeFATE服务版本报了个错，这是因为我们还没部署KubeFATE的服务；而命令行的版本已经正常显示出来了。

至此，我们需要的工具已经安装完成。

使用MiniKube安装Kubernetes

MiniKube支持使用不同的虚拟机来部署Kubernetes，但是在Linux环境下，我们建议直接使用Docker方式。这个方式非常简单，只需要设置–vm-driver=none即可。更多的说明参考：Install MiniKube - Install a Hypervisor。

sudo minikube start --vm-driver=none

根据屏幕指引，稍等一小会。待到命令没有错误返回，我们可以验证下：

layne@machine:~/demo$ sudo minikube status

host: Running

kubelet: Running

apiserver: Running

kubeconfig: Configured

如果你的显示和上面一样，那恭喜你，一个单节点的Kubernetes已经部署好在你的服务器里了！但是，还有一个小步骤要做，因为我们KubeFATE通过Ingress向外提供服务，而MiniKube默认并没有启动Ingress模块，所以需要手动启动。

sudo minikube addons enable ingress

到此，我们的Kubernetes也准备好了。

部署KubeFATE服务

创建kube-fate的命名空间以及账号

在我们的安装包里已经包含了相关的yaml文件rbac-config.yaml，并且前面的准备工作已解压这个文件到你的工作目录。我们只需要直接执行。

kubectl apply -f ./rbac-config.yaml

在kube-fate命名空间里部署KubeFATE服务

相关的yaml文件也已经准备在工作目录，直接使用kubectl apply。

kubectl apply -f ./kubefate.yaml

稍等一会，大概10几秒后用下面命令看下KubeFATE服务是否部署好kubectl get all,ingress -n kube-fate。如果返回类似下面的信息（特别是pod的STATUS显示的是Running状态），则KubeFATE的服务就已经部署好并正常运行：

layne@machine:~/demo$ kubectl get all,ingress -n kube-fate

NAME                                                    READY    STATUS     RESTARTS   AGE

pod/kubefate-6d576d6c88-mz6ds   1/1        Running    0               16s

pod/mongo-56684d6c86-4ff5m         1/1        Running    0               16s



NAME                           TYPE             CLUSTER-IP          EXTERNAL-IP   PORT(S)     AGE

service/kubefate   ClusterIP   10.111.165.189   <none>            8080/TCP    16s

service/mongo         ClusterIP   10.98.194.57       <none>           27017/TCP   16s



NAME                                          READY    UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE

deployment.apps/kubefate   1/1       1                     1                   16s

deployment.apps/mongo         1/1       1                     1                   16s



NAME                                                                DESIRED   CURRENT   READY   AGE

replicaset.apps/kubefate-6d576d6c88   1               1              1           16s

replicaset.apps/mongo-56684d6c86         1               1              1           16s



NAME                                                 HOSTS                 ADDRESS                PORTS   AGE

ingress.extensions/kubefate   kubefate.net   10.160.112.145   80        16s

添加kubefate.net到hosts文件

因为我们要用 kubefate.net 域名来访问KubeFATE服务（该域名在ingress中定义，有需要可自行修改），需要在运行kubefate命令行所在的机器配置hosts文件（注意不一定是Kubernetes所在的机器）。如果网络环境有域名解析服务，可配置kubefate.net域名指向MiniKube机器的IP地址，这样就不用配置hosts文件。注意：下面地址10.160.112.145 要替换为你的MiniKube机器地址。

sudo -- sh -c "echo \"10.160.112.145 kubefate.net\"  >> /etc/hosts"

添加完毕后，可以验证是否生效：

layne@machine:~/demo$ ping -c 2 kubefate.net

PING kubefate.net (10.160.112.145) 56(84) bytes of data.

64 bytes from kubefate.net (10.160.112.145): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.080 ms

64 bytes from kubefate.net (10.160.112.145): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.054 ms



--- kubefate.net ping statistics ---

2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss, time 1006ms

rtt min/avg/max/mdev = 0.054/0.067/0.080/0.013 ms

同时，如果我们重新执行kubefate version，显示就会一切正常。

layne@machine:~/demo$ kubefate version

* kubefate service version=v1.0.2

* kubefate commandLine version=v1.0.2

到此，所有准备工作完毕，下面我们可以开始安装FATE了。需要注意的是，上面的工作只需要做一次，后面如果添加、删除、更新FATE集群，上面的不需要重新执行。

使用KubeFATE安装FATE

按照前面的计划，我们需要安装两联盟方，ID分别9999与10000。现实情况，这两方应该是完全独立、隔绝的组织，为了模拟现实情况，所以我们需要先为他们在Kubernetes上创建各自独立的命名空间(namespace)。

创建命名空间

我们创建命名空间fate-9999用来部署9999，fate-10000部署10000

kubectl create namespace fate-9999

kubectl create namespace fate-10000

准备各自的集群配置文件

KubeFATE安装包包含了集群配置的简要配置参考文件cluster.yaml，我们可以给每个参与方复制一份来修改配置。如果前面的步骤正确，这个文件已经在工作目录里。运行下面命令复制文件：

cp ./cluster.yaml fate-9999.yaml && cp ./cluster.yaml fate-10000.yaml

按下面的配置修改fate-9999.yaml

name: fate-9999

namespace: fate-9999

version: v1.3.0-a

partyId: 9999

modules:

  - proxy

  - egg

  - fateboard

  - fateflow

  - federation

  - metaService

  - mysql

  - redis

  - roll

  - python

proxy:

  type: NodePort

  nodePort: 30009

  partyList:

    - partyId: 10000

      partyIp: 10.160.112.145

      partyPort: 30010

egg:
  count: 1

主要修改内容有：

1、删除exchange部分，为了简化配置，这里使用点对点连接的方式；
2、更改proxy模块的配置，设置监听的端口为30009；
3、更改partyList部分，配置另外一端10000的proxy的IP与监听端口。注意，这里的10.160.112.145需要替换成你的服务器IP地址！端口需要与后面fate-10000.yaml里的proxy所设置的监听端口一致；
4、把egg的count由3改为1。egg是FATE的计算模块，由于我们用一台服务器模拟，为了节省资源，避免由于资源不够产生的报错，这里建议修改为1。

fate-10000.yaml的配置按照以下修改：

name: fate-10000

namespace: fate-10000

version: v1.3.0-a

partyId: 10000

modules:

  - proxy

  - egg

  - fateboard

  - fateflow

  - federation

  - metaService

  - mysql

  - redis

  - roll

  - python



proxy:

  type: NodePort

  nodePort: 30010

  partyList:

    - partyId: 9999

      partyIp: 10.160.112.145

      partyPort: 30009



egg:

  count: 1

与fate-9999.yaml的修改类似，

1、修改name为fate-10000；
2、namespace使用前面为10000方创建的fate-10000；
3、partyId设置为10000；
4、删除exchange部分；
5、proxy的nodePort修改为30010，这个需要与fate-9999.yaml的partyList信息对应；
6、修改partyList，使其指向fate-9999.yaml里的proxy配置；
7、同样修改egg模块的count为1。

如果一切没有问题，那就可以使用kubefate cluster install来部署两个fate集群。

layne@machine:~/demo$ kubefate cluster install -f ./fate-9999.yaml

create job success, job id=a3dd184f-084f-4d98-9841-29927bdbf627

layne@machine:~/demo$ kubefate cluster install -f ./fate-10000.yaml

create job success, job id=370ed79f-637e-482c-bc6a-7bf042b64e67

这个步骤需要去Docker Hub下载相关镜像，所以具体速度与服务器的网速有很大关系，如果网速快，或者镜像已经准备好在服务器上的话，大概2、3分钟可以部署完成。我们可以使用kubefate job ls命令观察部署情况。

layne@machine:~/demo$ kubefate job ls

UUID                                                                   CREATOR METHOD                STATUS   STARTTIME                       CLUSTERID

a3dd184f-084f-4d98-9841-29927bdbf627    admin   ClusterInstall  Success 2020-03-10 12:26:39     2a15d783-67cd-4723-8a5c-50eb6355b6b0

370ed79f-637e-482c-bc6a-7bf042b64e67    admin   ClusterInstall  Success 2020-03-10 12:27:06     16270e8a-20b1-43c7-9c6c-385977d8dfc8

如果发现STATUS如上面那样变成了Success，证明部署成功完成。

验证FATE的部署

执行FATE自带的toy_example进行测试

toy_example 是FATE提供的快速测试集群连通性的用例。测试脚本设定10000为host端，9999是guest端。我们采用集群模式执行。这个例子的具体说明可以参见：toy_example的README

FATE规定由guest端发起训练，所以我们需要进入fate-10000的python容器。

layne@machine:~/demo$ kubectl get pod -n fate-10000|grep python*

python-dc94c9786-8jsgh          2/2     Running   0          3m13s

其中，python-dc94c9786-8jsgh是python这个pod的ID（注意，下面命令的这个ID需要替换成你执行以上命令返回的具体ID值），我们用kubectl exec命令进入该容器。

kubectl exec -it python-dc94c9786-8jsgh -n fate-10000 -- /bin/bash

并在容器内运行toy_example。

(venv) [root@python-dc94c9786-8jsgh python]# cd examples/toy_example/ && python run_toy_example.py 10000 9999 1

stdout:{

    "data": {

        "board_url": "http://fateboard:8080/index.html#/dashboard?job_id=202003110905332206371&role=guest&party_id=10000",

        "job_dsl_path": "/data/projects/fate/python/jobs/202003110905332206371/job_dsl.json",

        "job_runtime_conf_path": "/data/projects/fate/python/jobs/202003110905332206371/job_runtime_conf.json",

        "logs_directory": "/data/projects/fate/python/logs/202003110905332206371",

        "model_info": {

            "model_id": "guest-10000#host-9999#model",

            "model_version": "202003110905332206371"

        }

    },

    "jobId": "202003110905332206371",

    "retcode": 0,

    "retmsg": "success"

}

job status is running

job status is running

job status is running

job status is running

job status is running

job status is running

job status is running

"2020-03-11 09:05:39,911 - secure_add_guest.py[line:101] - INFO: begin to init parameters of secure add example guest"

"2020-03-11 09:05:39,911 - secure_add_guest.py[line:104] - INFO: begin to make guest data"

"2020-03-11 09:05:42,576 - secure_add_guest.py[line:107] - INFO: split data into two random parts"

"2020-03-11 09:05:51,661 - secure_add_guest.py[line:110] - INFO: share one random part data to host"

"2020-03-11 09:05:52,444 - secure_add_guest.py[line:113] - INFO: get share of one random part data from host"

"2020-03-11 09:05:57,566 - secure_add_guest.py[line:116] - INFO: begin to get sum of guest and host"

"2020-03-11 09:05:58,571 - secure_add_guest.py[line:119] - INFO: receive host sum from guest"

"2020-03-11 09:05:58,643 - secure_add_guest.py[line:126] - INFO: success to calculate secure_sum, it is 2000.0"

(venv) [root@python-dc94c9786-8jsgh toy_example]#

如果你的输出与上面相似，最后返回INFO: success to calculate secure_sum, it is xxxx，即表明训练成功，换言之，也就是FATE-Cluster顺利安装。

查看FATE-Board

KubeFATE会配置FATE-Board以格式http://${party_id}.fateboard.${serviceurl}服务。所以：

FATE-9999的FATE-Board的URL为：http://9999.fateboard.kubefate.net/
FATE-10000的FATE-Board的URL为：http://10000.fateboard.kubefate.net/

如果我们没有相关的DNS服务，我们需要在访问以上域名的机器，也就是浏览器所在的机器配上相关的hosts，使上面域名指向部署FATE的服务器。在本例子里，就是10.160.112.145，这个需要根据你实际的IP地址来配置。如果是MacOS或者Linux可以使用以下命令配置：

sudo -- sh -c "echo \"10.160.112.145 9999.fateboard.kubefate.net\"  >> /etc/hosts"

sudo -- sh -c "echo \"10.160.112.145 10000.fateboard.kubefate.net\"  >> /etc/hosts"

如果是Windows，我们需要：

10.160.112.145 9999.fateboard.kubefate.net

10.160.112.145 10000.fateboard.kubefate.net

添加到C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts，具体方法也可以参考相关资料。然后我们就可以用浏览器访问Party-9999和Party-10000的FATE-Board。

Party-9999会显示为host端任务完成

Party-10000会显示为guest端任务完成

KubeFATE开源项目：

https://github.com/FederatedAI/KubeFATE

FATE开源项目：

https://github.com/FederatedAI/FATE

作者介绍：

彭麟，VMware 云原生实验室工程师，FATE/KubeFATE 项目贡献者。

相关文章：

《用 FATE 进行图片识别的联邦学习实践》
《使用 KubeFATE 快速部署联邦学习实验开发环境（一）》
《使用 KubeFATE 快速部署联邦学习实验开发环境（二）》

创作场景

使用 KubeFATE 在 Kubernetes 上部署联邦学习集群