FATE(Federated AI Technology Enabler)是一个联邦学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和建模。但由于其系统的分布式特性，导致使用存在一定门槛。鉴于此，VMware 联合微众银行一起开发了 KubeFATE 项目，致力于降低 FATE 的使用门槛和系统运维成本。本文将首先分析 FATE 的整体架构，帮助读者理解各部件的作用；然后将展示如何从一台 Linux 机器开始，通过 KubeFATE 一步一步来搭建联邦学习的实验环境。
FATE 整体架构
一个正常工作的 FATE 集群里面包含了若干组件，其中有些负责任务调度、有些负责存储，各个组件各司其职，联合起来一起完成任务。一个 FATE 集群所包含的组件如下图所示。
各个服务的功能描述如下：
FATE Flow：该服务分为 Client 和 Server 两部分，其中 Client 部分由用户使用，用于向 FATE 集群提交联邦学习任务；FATE Flow Server 是 FATE 集群对外提供服务的入口，同时它也负责调度、执行用户提交的任务请求和协调任务参与方。
MySQL：与任务相关的一些元数据，如创建时间，状态都会存在 MySQL 中。
EGG/ROLL：向训练任务提供了分布式计算和存储能力。
Meta Service：一组数据或一个文件，可以被切片并分布在不同的 Egg 上，Meta service 负责管理和定位文件的切片信息。
Federation：由于联邦学习的特殊性质，在训练中，各个参与方之间往往会进行若干次数据互换。该服务为训练任务提供发送和接受数据的功能。
Proxy：该服务是一个反向代理，是 FATE 集群对外（训练其他参与方）的唯一入口。
FATE Board：向用户提供训练任务的可视化。
FATE Serving：在线推理服务，用户可以把训练好模型推送到该服务后作在线推理。
KubeFATE 简介
由于 FATE 集群包含了众多服务，并且每一个服务的启动都需要不同的配置和依赖，以至于使用存在一定门槛。此外由于多个服务之间有相互依赖，一个服务的失败可能导致整个集群的不可用，这给系统的运维也带来了一定的挑战。基于这个出发点，VMware 和微众联合开发了 KubeFATE 项目，致力于解决联邦学习的使用门槛和降低运维的成本。目前，KubeFATE 和 FATE 最新的版本为 1.3.0，本文后续所有与它们相关的操作都将基于此版本。
由于 KubeFATE 使用了容器技术对 FATE 进行了封装，因此相对于传统的安装部署，使用 KubeFATE 有以下优点：
使用简单，免除缺失依赖软件包的烦恼。
配置方便，一个配置文件就能部署多套集群。
管理灵活，可按需增减集群规模。
适用于云环境。
目前 KubeFATE 支持使用 Docker-Compose 和 Kubernetes 两种方式来部署和管理 FATE 集群，分别面向了测试开发和生产这两种使用场景。本文主要关注于测试开发的部署，因此在接下来的部署中会使用 Docker-Compose 这种方式。Kubernetes 的方式将另文叙述。
KubeFATE 的工作流程主要分成两部分，分别是
根据用户定义的配置文件生成 FATE 集群的启动文件。
拷贝启动文件到指定机器上，并使用 docker-compose 命令启动容器。
通常，负责生成启动文件的服务器称为部署机，而负责运行容器的服务器称为目标机，部署机和目标机是在逻辑上的划分。在本文中，部署机和目标机为同一台机器。
使用 KubeFATE 和 Docker-Compose 来部署单节点联邦学习平台
由于 KubeFATE 使用了容器作为其底层工具，因此在开始使用 KubeFATE 之前，这里也简单介绍下容器、Docker 等相关的概念。
容器也称 Linux Container（简称 LXC），它是与系统其他部分隔离开的一系列进程，主要由 Namespace 和 Cgroup 两大机制来保证实现。其优点是：
高资源利用与隔离
轻量级
跨 Linux 发行
Docker 属于 LXC 的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它可以将应用程序与依赖，打包在一个文件里面，而当程序要运行的时候，Docker 就为这个程进行一些配置，使得该进程与系统中的其他进程隔离。总体来说，Docker 向用户提供了一套简单易用的接口，以至于用户可以很方便使用容器。而 Docker-Compose 是对 Docker 容器进行编排的工具，通过它用户可以很方便的配置和管理多个容器。至于更多关于 Docker 的详细资料，请大家参考 Docker 官网：https://www.docker.com
文章接下来的部分将跟大家分享单节点的联邦学习平台如何部署。
目标
部署一套 FATE 集群，集群内拥有“FATE 整体架构”中描述的所有部件。具体部署架构如下所示：
准备工作
一台机器，虚拟机或者物理机，推荐 2CPU，8GB 内存，Linux 操作系统并且能联网，并以 root 用户登录。下文中部署机器和目标机器为同一台，IP 地址为 192.168.1.1 。
在目标机上安装 Docker
# curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh# sh get-docker.sh# usermod -aG docker $(whoami)# exec $SHELL
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验证安装
# docker version
Client: Docker Engine - Community Version: 19.03.7 API version: 1.40 Go version: go1.12.17 Git commit: 7141c199a2 Built: Wed Mar 4 01:22:36 2020 OS/Arch: linux/amd64 Experimental: false
Server: Docker Engine - CommunityEngine: Version: 19.03.7 API version: 1.40 (minimum version 1.12) Go version: go1.12.17 Git commit: 7141c199a2 Built: Wed Mar 4 01:21:08 2020
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在目标机上安装 Docker-Compose
# curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.4/docker-compose-#(uname -s)-#(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose# chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
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验证安装
# docker-compose version
docker-compose version 1.25.4, build unknowndocker-py version: 4.2.0CPython version: 2.7.17OpenSSL version: OpenSSL 1.1.1 11 Sep 2018
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在目标机上下载 Docker 镜像（可选）
对于国内用户来说从Dockerhub上下载镜像可能会比较慢，可用以下方式代替：# wget https://webank-ai-1251170195.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/fate_1.3.0-images.tar.gz
# docker load -i fate_1.3.0-images.tar.gz
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验证下载镜像
# docker imagesREPOSITORY TAG federatedai/egg 1.3.0-releasefederatedai/fateboard 1.3.0-releasefederatedai/meta-service 1.3.0-releasefederatedai/python 1.3.0-releasefederatedai/roll 1.3.0-releasefederatedai/proxy 1.3.0-releasefederatedai/federation 1.3.0-releasefederatedai/serving-server 1.2.2-releasefederatedai/serving-proxy 1.2.2-releaseredis 5mysql 8
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在部署机上下载并解压 Kubefate1.3 的 kubefate-docker-compose.tar.gz 资源包
# curl -OL https://github.com/FederatedAI/KubeFATE/releases/download/v1.3.0/kubefate-docker-compose.tar.gz
# tar -xzf kubefate-docker-compose.tar.gz
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在部署机上定义需要部署的实例数目
进入docker-deploy目录
# cd docker-deploy/
编辑parties.conf如下
# vi parties.conf
user=root dir=/data/projects/fate partylist=(10000) partyiplist=(192.168.1.1) #此处替换为目标机的IPservingiplist=(192.168.1.1) #此处替换为目标机的IPexchangeip=
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在部署机上执行生成集群启动文件脚本
# bash generate_config.sh # 生成部署文件
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在部署机上执行启动集群脚本
# bash docker_deploy.sh all
命令输入后需要用户输入两次目标机的root用户的密码
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在目标机上验证集群状态
# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESf8ae11a882ba fatetest/fateboard:1.3.0-release "/bin/sh -c 'cd /dat…" 5 days ago Up 5 days 0.0.0.0:8080->8080/tcp confs-10000_fateboard_1d72995355962 fatetest/python:1.3.0-release "/bin/bash -c 'sourc…" 5 days ago Up 5 days 9360/tcp, 9380/tcp confs-10000_python_1dffc70fc68ac fatetest/egg:1.3.0-release "/bin/sh -c 'cd /dat…" 7 days ago Up 7 days 7778/tcp, 7888/tcp, 50001-50004/tcp confs-10000_egg_1dc23d75692b0 fatetest/roll:1.3.0-release "/bin/sh -c 'cd roll…" 7 days ago Up 7 days 8011/tcp confs-10000_roll_17e52b1b06d1a fatetest/meta-service:1.3.0-release "/bin/sh -c 'java -c…" 7 days ago Up 7 days 8590/tcp confs-10000_meta-service_150a6323f5cb8 fatetest/proxy:1.3.0-release "/bin/sh -c 'cd /dat…" 7 days ago Up 7 days 0.0.0.0:9370->9370/tcp confs-10000_proxy_14526f8e57004 redis:5 "docker-entrypoint.s…" 7 days ago Up 7 days 6379/tcp confs-10000_redis_1586f3f2fe191 fatetest/federation:1.3.0-release "/bin/sh -c 'cd /dat…" 7 days ago Up 7 days 9394/tcp confs-10000_federation_1ec434dcbbff1 mysql:8 "docker-entrypoint.s…" 7 days ago Up 7 days 3306/tcp, 33060/tcp confs-10000_mysql_168b1d6c68b6c federatedai/serving-proxy:1.2.2-release "/bin/sh -c 'java -D…" 32 hours ago Up 32 hours 0.0.0.0:8059->8059/tcp, 0.0.0.0:8869->8869/tcp, 8879/tcp serving-10000_serving-proxy_17937ecf2974e redis:5 "docker-entrypoint.s…" 32 hours ago Up 32 hours 6379/tcp serving-10000_redis_100a8d98021a6 federatedai/serving-server:1.2.2-release "/bin/sh -c 'java -c…" 32 hours ago Up 32 hours 0.0.0.0:8000->8000/tcp serving-10000_serving-server_1
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在目标机上验证集群是否正确安装
# docker exec -it confs-10000_python_1 bash
# cd /data/projects/fate/python/examples/toy_example
# python run_toy_example.py 10000 10000 1
如果测试通过，屏幕将显示类似如下消息：
"2019-08-29 07:21:25,353 - secure_add_guest.py[line:96] - INFO: begin to init parameters of secure add example guest""2019-08-29 07:21:25,354 - secure_add_guest.py[line:99] - INFO: begin to make guest data""2019-08-29 07:21:26,225 - secure_add_guest.py[line:102] - INFO: split data into two random parts""2019-08-29 07:21:29,140 - secure_add_guest.py[line:105] - INFO: share one random part data to host""2019-08-29 07:21:29,237 - secure_add_guest.py[line:108] - INFO: get share of one random part data from host""2019-08-29 07:21:33,073 - secure_add_guest.py[line:111] - INFO: begin to get sum of guest and host""2019-08-29 07:21:33,920 - secure_add_guest.py[line:114] - INFO: receive host sum from guest""2019-08-29 07:21:34,118 - secure_add_guest.py[line:121] - INFO: success to calculate secure_sum, it is 2000.0000000000002"
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通过上述步骤，一个 FATE 的实例（单方）部署完成，后续文章将介绍如何部署多方互联进行联邦学习的训练。
常见问题
如果前文的“toy_example”尝试数次后仍没有跑过，可以考虑是否因 CPU 版本太旧以至于指令集不支持的问题。具体操作如下：
进入egg容器
# docker exec -it confs-xxxx_egg_1 bash
查看storage-service日志
# cat storage-service-cxx/logs/error.log
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如果日志出现“Illegal instruction (core dumped)”则考虑使用 CPU 更新点的服务器重新部署。如果该日志没有输出则可以通过 docker log 的方式逐个查看服务日志以定位具体问题。
KubeFATE 开源项目：
https://github.com/FederatedAI/KubeFATE
FATE 开源项目：
https://github.com/FederatedAI/FATE
作者介绍：
陈家豪，VMware 云原生实验室工程师，FATE/KubeFATE 项目贡献者。
相关文章：
《使用 KubeFATE 快速部署联邦学习实验开发环境（二）》
《用 FATE 进行图片识别的联邦学习实践》
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