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，微众银行联合VMware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：
| 服务 | 简绍 |
|---|---|
| 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 |
| EG |
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