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二、使用docker-compose部署KubeFATE（以下操作均在root权限下操作）
4.在部署机上下载并解压Kubefate1.3的kubefate-docker-compose.tar.gz资源包
一、基础知识
1.KubeFATE
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。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，这给系统运维也带来了一定的挑战。基于这个出发点，微众和VMware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。
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。
2.FATE整体架构
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。
3.基本工作流程
- 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，并用docker-compose命令启动容器。
- 按照需求进行配置完成训练。
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。
二、使用docker-compose部署KubeFATE（以下操作均在root权限下操作）
1.安装docker
# curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
# sh get-docker.sh
# usermod -aG docker $(whoami)
# exec $SHELL
# docker version //验证是否安装成功
出现红框内的提示是因为没有将docker设置为开机自启，可以用以下命令设置开机自启。
# systemctl enable docker //设置docker服务开机自启
# systemctl restart docker //重启docker服务2.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
//网络问题无法访问github可使用下面这行
# curl -L https://get.daocloud.io/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
# docker-compose version //验证安装如果以上两种方法都不可以的话，可以使用python的pip进行安装。
# apt install python3-pip //安装pip
# pip install docker-compose //安装docker-compose
# docker-compose version //验证安装3.在要运行的目标机上下载FATE的docker镜像并加载
//国内用户使用以下命令比较快，下载大小6.7G的镜像包
# 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 //加载镜像，过程会很慢
# docker images //验证下载的镜像
REPOSITORY TAG
federatedai/egg 1.3.0-release
federatedai/fateboard 1.3.0-release
federatedai/meta-service 1.3.0-release
federatedai/python 1.3.0-release
federatedai/roll 1.3.0-release
federatedai/proxy 1.3.0-release
federatedai/federation 1.3.0-release
federatedai/serving-server 1.2.2-release
federatedai/serving-proxy 1.2.2-release
redis 5
mysql 84.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.gz5.定义需要部署的实例数目用于生成部署脚本并进行部署
# cd docker-deploy/ //进入docker-deploy目录
# vi parties.conf //编辑parties.conf配置文件
user=root
dir=/data/projects/fate
partylist=(10000)
partyiplist=(192.168.1.1) //此处替换为目标机的IP
servingiplist=(192.168.1.1) //此处替换为目标机的IP
exchangeip=
# bash generate_config.sh //生成部署文件
# bash docker_deploy.sh all //执行启动部署集群脚本
//需要输入几次目标机的root密码6.在目标机上验证
# docker ps //验证集群状态
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
f8ae11a882ba 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_1
d72995355962 fatetest/python:1.3.0-release "/bin/bash -c 'sourc…" 5 days ago Up 5 days 9360/tcp, 9380/tcp confs-10000_python_1
dffc70fc68ac 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_1
dc23d75692b0 fatetest/roll:1.3.0-release "/bin/sh -c 'cd roll…" 7 days ago Up 7 days 8011/tcp confs-10000_roll_1
7e52b1b06d1a fatetest/meta-service:1.3.0-release "/bin/sh -c 'java -c…" 7 days ago Up 7 days 8590/tcp confs-10000_meta-service_1
50a6323f5cb8 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_1
4526f8e57004 redis:5 "docker-entrypoint.s…" 7 days ago Up 7 days 6379/tcp confs-10000_redis_1
586f3f2fe191 fatetest/federation:1.3.0-release "/bin/sh -c 'cd /dat…" 7 days ago Up 7 days 9394/tcp confs-10000_federation_1
ec434dcbbff1 mysql:8 "docker-entrypoint.s…" 7 days ago Up 7 days 3306/tcp, 33060/tcp confs-10000_mysql_1
68b1d6c68b6c 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_1
7937ecf2974e redis:5 "docker-entrypoint.s…" 32 hours ago Up 32 hours 6379/tcp serving-10000_redis_1
00a8d98021a6 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# docker exec -it confs-10000_python_1 bash //进入集群10000的python容器
# cd /data/projects/fate/python/examples/toy_example //进入测试文件夹
# python run_toy_example.py 10000 10000 1 //执行测试脚本
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"这样一个单方的FATE实例就部署完成了。
7.删除部署
如果需要删除部署，则在部署机器上运行以下命令可以停止所有FATE集群：
# bash docker_deploy.sh --delete all如果想要彻底删除在运行机器上部署的FATE，可以分别登录节点，然后运行命令：
# cd /data/projects/fate/confs-<id>/ //此处的ID就是集群的ID
# docker-compose down
# rm -rf ../confs-<id>/