联邦学习平台 KubeFATE 部署 FATE 的配置说明

2023-04-04 09:10:26 浏览数 (2)

题图摄于越南会安

（本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师，联邦学习 KubeFATE / FATE-Operator 开源项目维护者。）

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之前给大家介绍了 KubeFATE 的详细原理，本文接着介绍 KubeFATE 的配置说明，供用户参考。可点击阅读原文查看全文。

KubeFATE部署 FATE 的配置介绍

使用kubefate可以部署两种集群类型，包含 FATE(Training) 和 FATE-Serving，部署配置文件是 YAML 格式。

共同部分

  • name：集群名称，不能重复
  • namespace：对应Kubernetes的namespace资源，目前kubefate部署最好一个namespace下只部署这个FATE集群的资源
  • chartName：FATE集群的类型，包括fate和fate-serving
  • chartVersion：FATE集群的版本，更多版本可以在这里找到https://github.com/FederatedAI/KubeFATE/tree/gh-pages/package
  • partyId：FATE的概念，标识区分不同集群
  • registry：镜像资源，默认是Docker hub，其他资源：例如国内的一个镜像资源registry: "hub.c.163.com/federatedai"
  • pullPolicy：Kubernetes镜像资源拉取策略，不填写默认是IfNotPresent
  • persistence：集群是否支持数据持久化
  • istio：是否启用istio，（什么是istio？）
  • modules：Kubefate支持分模块部署，这里可以选择需要部署的不同模块

其余配置根据不同的部署模式选择不同的配置。

FATE (Training) 的配置

部署 FATE (Training) 集群。

必须组件包含 [python, mysql]

如果使用 eggroll 引擎，还需要[rollsite, clustermanager, nodemanager]

如果使用 Spark 引擎，还需要[spark, hdfs, nginx, rabbitmq]

可选组件[fateboard, client]

FATE支持两种计算引擎 eggroll 和 spark。所以下面针对两种配置做详细说明。

  • backend: FATE使用的计算引擎（eggroll、spark）
  • python：fateflow的一些配置
    • type：fateflow服务端口的暴露方式，对应Kubernetes的service的type
    • httpNodePort：如果上边选择的是NodePort，fateflow http端口的配置
    • grpcNodePort：如果上边选择的是NodePort，fateflow grpc端口的配置
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
    • spark：[FATE on spark](FATE on spark)的配置
    • hdfs：[FATE on spark](FATE on spark)的配置
    • rabbitmq：[FATE on spark](FATE on spark)的配置
    • nginx：[FATE on spark](FATE on spark)的配置
  • mysql：mysql的一些配置（使用其他mysql可以不配置这里）
    • ip：mysql的kubernetes内部名称（不要修改）
    • port：mysql的port（不要修改）
    • database：FATE使用mysql的数据库名称
    • user：mysql用户名
    • password：mysql密码
    • subPath：持久化的路径
    • existingClaim：是否使用已有PVC
    • storageClass：持久化的storageClass
    • accessMode：ReadWriteOnce
    • size：PV的大小
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector

如果使用其他mysql配置这些

  • externalMysqlIp：mysql的ip
  • externalMysqlPort：mysql的port
  • externalMysqlDatabase：mysql的数据库名称
  • externalMysqlUser：mysql的用户名
  • externalMysqlPassword：mysql的密码

如果要连接FATE-Serving才需要配置

  • servingIp：FATE-Serving的servingServer的入口ip
  • servingPort：FATE-Serving的servingServer的入口port

FATE on eggroll

使用 eggroll 计算引擎，除了基础组件，还需要[rollsite, clustermanager, nodemanager]这些组件。

使用cluster.yaml，默认会部署一个FATE on eggroll的FATE集群。

默认的部署实现，体现在Kubernetes上的资源有以下这些：

kubernetes组件

资源实例

Service

clustermanager，fateboard ，fateflow ，fateflow-client，mysql ，nodemanager-0，nodemanager-1，notebook，rollsite

Deployment

clustermanager，mysql，nodemanager-0，nodemanager-1，python，rollsite

Ingress

client，fateboard

ConfigMap

eggroll-config，fateboard-config，mysql-config，nodemanager-0-config，nodemanager-1-config，python-config，rollsite-config

下面是使用eggroll计算引擎需要的组件配置

  • rollsite: rollsite组件的一些配置
    • type：rollsite端口的暴露方式，对应Kubernetes的service的type
    • nodePort：如果上边选择的是NodePort，这里可以配置具体的端口号，Kubernetes默认的范围是（30000-32767）
    • exchange：rollsite连接的exchange信息（ip和port）
    • partyList：FATE连接其他party的信息，假如要连接已经使用kubefate部署了的一个FATE，根据前边查看FATE集群信息，从中可以得到partyId、NodePort和NodeIP。
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
  • nodemanager：nodemanager组件的一些配置
    • count：部署nodemanager的数量
    • sessionProcessorsPerNode：nodemanager的sessionProcessorsPerNode配置
    • subPath：nodemanager持久化的路径
    • storageClass：持久化的storageClass
    • existingClaim：是否使用已有PVC
    • accessMode：访问模式
    • size：所需PV的大小
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
  • clustermanager：nodemanager组件的配置
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
FATE on Spark

使用Spark计算引擎，除了基础组件，还需要[spark, hdfs, nginx, rabbitmq]这些组件。

使用cluster-spark.yaml，默认会部署一个FATE on spark的FATE集群。

默认的部署实现，体现在Kubernetes上的资源有以下这些：

kubernetes组件

资源实例

Service

fateboard, fateflow, fateflow-client, mysql, namenode, datanode, nginx, notebook, rabbitmq, spark-master, spark-worker-1

Deployment

datanode, mysql, namenode, nginx, python, rabbitmq, spark-master, spark-worker

Ingress

client, fateboard, rabbitmq, spark

ConfigMap

datanode-env, eggroll-config, fateboard-config, mysql-config, namenode-config, namenode-env, nginx-config, python-config, rabbitmq-config

下面是使用Spark计算引擎需要的组件配置

  • spark：Spark组件的一些配置
    • Image：worker的镜像
    • ImageTag：TAG
    • replicas：pod副本数量
    • cpu：请求CUP 数量
    • memory：请求内存数量
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
    • type：对应kubernetes的Service资源的type
    • Image：master的镜像
    • ImageTag：TAG
    • replicas：pod副本数量
    • cpu：请求CUP 数量
    • memory：请求内存数量
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
    • type：对应kubernetes的Service资源的type
    • master：master节点的配置
    • worker：worker节点的配置
  • hdfs：hdfs组件的一些配置
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
    • type：对应kubernetes的Service资源的type
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
    • type：对应kubernetes的Service资源的type
    • namenode：namenode配置
    • datanode：datanode配置
  • nginx：nginx组件的一些配置
    • <party_id>：其他party的id
    • proxy：其他party的proxy信息，对应对方party的nginx的ip和port
    • fateflow：其他party的fateflow信息，对应对方party的python模块的ip和grpcNodePort
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
    • type：nginx端口的暴露方式，对应Kubernetes的service的type
    • nodePort：如果上边选择的是NodePort，这里可以配置具体的端口号。
    • route_table：配置FATE连接其他party的proxy和fateflow信息，假如要连接已经使用kubefate部署了的一个FATE，
  • rabbitmq：rabbitmq组件的一些配置
    • <party_id>：其他party的id
    • host：其他party的rabbitmq的入口ip
    • port：其他party的rabbitmq的入口port
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点，nodeselector
    • type：rabbitmq端口的暴露方式，对应Kubernetes的service的type
    • nodePort：如果上边选择的是NodePort，这里可以配置具体的端口号。
    • default_user：rabbitmq的配置default_user
    • default_pass：rabbitmq的配置default_pass
    • user：rabbitmq的配置user
    • password：rabbitmq的配置password
    • route_table：配置FATE连接其他party的rabbitmq信息
FATE Serving 配置

FATE-Serving 的部署与上边一样，相同的配置可以参考双方共同部分。

如果要部署 FATE-Serving 需要三个模块[servingProxy, servingRedis, servingServer]。

使用cluster-serving.yaml，默认会部署一个FATE-Serving的集群。

默认的部署实现，体现在Kubernetes上的资源有以下这些：

kubernetes组件

资源实例

Service

serving-proxy, serving-redis, serving-server

Deployment

serving-proxy, serving-redis, serving-server

Ingress

serving-proxy

ConfigMap

serving-proxy-config, serving-redis-config, serving-server-config

下面是FATE-Serving的集群的组件配置

  • servingProxy：servingProxy组件的一些配置
    • nodePort：servingProxy端口的暴露方式，供其他party的serving集群连接
    • ingerssHost：servingProxy的ingress host配置
    • partyList：连接其他party的配置，其他party 组件servingProxy的ip和port
    • nodeSelector：将 Pod 分配给某一节点
  • servingServer：servingServer组件的一些配置
    • type：servingServer端口的暴露方式，对应Kubernetes的service的type
    • nodePort：servingProxy端口的暴露方式，供自己的FATE(Training)集群的python模块连接
    • fateflow：自己的FATE(Training)集群的fateflow httpNodePort的入口
    • subPath：servingServer持久化的路径
    • storageClass：持久化的storageClass
    • existingClaim：是否使用已有PVC
    • accessMode：访问模式
    • size：所需PV的大小
    • nodeSelector: 将 Pod 分配给某一节点
  • servingRedis：servingRedis组件的一些配置（就是普通redis）
    • password：redis的密码
    • nodeSelector: 将 Pod 分配给某一节点
    • subPath：redis持久化的路径
    • storageClass：持久化的storageClass
    • existingClaim：是否使用已有PVC
    • accessMode：访问模式
    • size：所需PV的大小
其他配置
FATE exchange

如果只部署一个rollsite，则可以作为exchange 。

代码语言：javascript复制
$ cat <<EOF | sudo tee cluster-exchange.yaml 
name: fate-exchange
namespace: fate-exchange
chartName: fate
chartVersion: v1.5.0
partyId: exchange
modules:
  - rollsite

rollsite: 
  type: NodePort
  nodePort: 30001
  partyList:
  - partyId: 9999
    partyIp: 192.168.9.1
    partyPort: 30091
  - partyId: 10000
    partyIp: 192.168.10.1
    partyPort: 30101
EOF

FATE-Serving exchange

如果只部署一个servingProxy，则可以作为serving-exchange 。

代码语言：javascript复制
$ cat <<EOF | sudo tee serving-exchange.yaml 
name: fate-serving-exchange
namespace: fate-serving-exchange
chartName: fate-serving
chartVersion: v1.5.0
partyId: exchange
modules:
  - rollsite

rollsite: 
  type: NodePort
  nodePort: 30006
  partyList:
  - partyId: 9999
    partyIp: 192.168.9.1
    partyPort: 30091
  - partyId: 10000
    partyIp: 192.168.10.1
    partyPort: 30101
EOF

当前版本v1.5.0，FATE on Spark 不支持 exchange 模式.

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相关链接

  • KubeFATE：https://github.com/FederatedAI/KubeFATE
  • FATE：https://github.com/FederatedAI/FATE
  • Kubernetes：https://kubernetes.io/

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联邦学习 部署 集群 连接 配置

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