kubernetes学习4——kubernetes源码阅读环境配置

### 配置联邦学习的开发环境 #### 所需依赖和工具安装 为了配置一个适合于联邦学习的开发环境，尤其是基于FATE框架的工作流，需要准备一系列的基础软件包和服务。这些准备工作不仅限于操作系统级别的设置，还包括特定版本的语言解释器和其他必要的库文件。 对于Linux平台而言，推荐的操作系统为Ubuntu 16.04 LTS及以上版本[^2]。确保已更新至最新的稳定状态，并且拥有root权限或sudo访问权限以便执行后续命令。 以下是具体步骤： - **Python环境** 安装Python 3.x及其pip管理工具作为主要编程语言支持。考虑到兼容性和稳定性因素，建议采用Anaconda发行版来简化虚拟环境中各类科学计算库的部署过程。 - **Docker与Kubernetes集群** 联邦学习通常涉及多节点间的协作运算，在本地模拟此类场景最简便的方式就是利用容器化技术——即Docker配合Kubernetes(K8s)，这允许开发者快速创建、销毁测试实例而不影响宿主机性能。特别提到的是，针对初学者友好型入门指南，可以考虑使用Minikube替代完整的生产级K8s集群。 - **数据库服务** MySQL/MariaDB用于存储元数据记录；Redis则负责缓存机制及消息队列功能。两者均可以通过官方镜像一键启动并集成到现有架构之中。 - **其他组件** RabbitMQ充当跨进程通信中介角色；Nginx反向代理服务器优化网络请求路径；最后不可或缺的部分当属Git客户端程序，它使得源码同步变得轻而易举。 完成上述基础建设之后，则可着手下载[FATE](https://github.com/FederatedAI/KubeFATE)项目的最新release版本压缩包解压放置合适目录内，依照README.md文档指示逐步操作直至成功初始化整个生态系统为止。 ```bash # 更新apt-get索引并安装必要软件包 sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip docker.io kubectl minikube git nginx redis-server mariadb-server rabbitmq-server # 启动相关后台服务 sudo systemctl start docker.service sudo systemctl enable docker.service minikube start --vm-driver=none # 如果不是裸金属模式，请调整驱动选项 kubectl cluster-info # 查看当前k8s上下文信息 # 下载并解压FATE&KubeFATE资源包 wget https://github.com/FederatedAI/KubeFATE/archive/refs/tags/vX.X.X.tar.gz -O KubeFATE-vX.X.X.tar.gz tar zxvf KubeFATE-vX.X.X.tar.gz cd KubeFATE-X.X.X/ ```