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UiPath Automation Suite

UiPath Automation Suite ガイド

必要なストレージを評価する

このページでは、Automation Suite クラスターに必要なストレージを評価する手順について説明します。

Automation Suite クラスターは、サーバー ノードに接続されたデータ ディスクを、クラスターで有効化されたすべての製品で利用可能なストレージ リソースとして使用します。これらのリソースの使用方法は製品ごとに異なります。
必要なストレージを理解し、それに応じた計画を立てるには、次の用語とガイドラインをご覧ください。

用語


  • サーバー ノードのディスク サイズ – 各サーバー ノードに接続されたすべての個別ディスクのサイズです。
    • すべてのサーバーに同じ数のディスクが接続されている必要があります。
    • 全ディスク サイズの合計がすべてのサーバーで同一である限り、各サーバーのディスク サイズは異なっていても構いません。
  • クラスターの合計ディスク サイズ – サーバー ノードのディスク サイズにサーバー ノードの数を掛けた値です。
  • アプリケーションが利用可能なストレージ – アプリケーションが使用できるストレージの量です。
    • アプリケーションが利用可能なストレージは、クラスターの合計ディスク サイズよりも小さくなります。これは、Automation Suite クラスターにおけるエラー回復性と高可用性の実装方法によるものです。

The following table describes the multi-node HA-ready hardware requirements for the Basic and Complete (variant A) profiles in the context of the previously introduced terms.

Preset hardware configuration

Number of server nodes

Server node disk size

Total cluster disk size

Application available storage (online)

Application available storage (offline)

Multi-node HA-ready profile – Basic product selection

3

512 GB

1.5 TB

41 GB

37 GB

Multi-node HA-ready profile – Complete product selection

3

2 TB

6 TB

291 GB

286 GB

🚧

重要

利用可能な 291 GB のストレージを利用するには、PVC の値を、事前設定された 100 GB の値ではなく 291 GB にサイズ変更する必要があります。そうしないと、アプリケーションは 100 GB を超える領域を利用できません。
手順については、「PVC のサイズを変更する」をご覧ください。

 

アプリケーションで使用されるストレージを推定する


クラスターで製品を有効化して使用する際、アプリケーションが利用可能なストレージの一部が各製品によって使用されます。製品には通常、小さな有効化フットプリントと、ユース ケース、利用規模、プロジェクトによって異なる、使用状況に依存するフットプリントがあります。ストレージ消費は、すべてのストレージ リソース (データ ディスク) にわたって均等に分散され、Automation Suite の監視スタックを使用してストレージ使用率のレベルを監視できます。

 

利用可能なストレージを監視する方法

Automation Suite クラスターでは、永続ボリュームと呼ばれる Kubernetes の内部的な概念を内部抽象化として使用し、それによってクラスター上のすべてのノードにまたがるディスクを表します。
To avoid instabilities, it is recommended to set up monitoring and alerts to constantly check if the free space on the Persistent Volumes drops below the application available storage value. For more details, see Monitoring Persistent Volumes.
アラートがトリガーされる場合は、次のセクションで説明するように、クラスターのストレージ容量を増やすことでアラートを軽減できます。

 

ストレージ容量の増やし方

評価したニーズが推奨ハードウェア要件を満たさない場合は、次の方法の 1 つまたは両方を使用して、さらにストレージ容量を追加できます。

  1. ディスクを搭載したサーバー ノードを追加する。手順については、「クラスターに新しいノードを追加する」をご覧ください。

  2. 既存のノードにさらにディスクを追加する。手順については、「シングルノードの評価環境でのデータ ディスクの拡張について」、および「マルチノードの HA 対応運用環境でのデータ ディスクの拡張について」に関する説明をご覧ください。

🚧

重要

必要な製品固有のストレージ 60 GB ごとに、Automation Suite クラスターでは、クラスターで利用可能な合計ストレージに 1 TB のストレージを追加し、サーバー ノード間に均等に分散する必要があります。

 

必要な使用量を計算する方法

次の表に示す製品固有のメトリックを使用して、ストレージ使用量を推定できます。次の表は、入手時の状態のままのクラスターにコンテンツをどれだけ配置できるかを示しています。参考のために、各製品の一般的な使用シナリオのストレージ フットプリントも示しています。

基本の製品選択

Product

Storage-driving metric

Storage per metric

Typical use case

Orchestrator

Size of the automation packages for deployed automations
Size of the storage buckets of deployed automation

Mb per package
Mb per bucket

Typically, a package is 5 Mb, and buckets, if any, are less than 1 Mb. A mature enterprise has 5 Gb of packages and 6 Gb of buckets deployed.

Action Center

Number of documents stored by customer in document tasks
Number of tasks created

Gb per document in document tasks
Number of tasks

Typically, a document takes 0.15 Mb, and the forms to fill take an additional 0.15 Kb. In a mature enterprise this can roll up to 4Gb in total.

Test Manager

Number of attachments and screenshots stored by users

Mb of attachments and screenshots

Typically, all files and attachments add up to approximately 5 Gb.

Insights

Enablement footprint and the number of dashboards published

Gb per dashboard

2 Gb are required for enablement, with the storage footprint growing with the number. A well-established enterprise-scale deployment requires another few Gb for all the dashboards.

Automation Hub

N/A

N/A

2 Gb fixed footprint

Automation Ops

N/A

N/A

No storage footprint

完全な製品選択

Product

Storage-driving metric

Storage per metric

Typical use case

Apps

Number of apps deployed and enablement footprint

Number of apps, size of apps, size of database supporting apps

Typically, the database takes approximately 5 Gb, and a typical complex app consumes approximately 15 Mb.

AI Center

Number of uploaded ML packages
Number of datasets for analysis
Number of published pipelines

Gb per package
Gb per dataset
Number of pipelines

A typical and established installation will consume 8 Gb for 5 packages and an additional 1Gb for the datasets.
A pipeline may consume an additional 50 Gb, but only when actively running.

Document Understanding

Size of ML model
Size of OCR model
Number of stored documents

Gb per ML model
Gb per OCR model
Number of documents stored

In a mature deployment, 12Gb will go to ML model, 17Gb to the OCR, and 50GB to all documents stored.

Task Mining

Hours of user activity analyzed to suggest automation patterns

Gb per hour

Typically, about 200Gb of activity log data should be analyzed to suggest meaningful automations. Highly repetitive tasks however, may require much less data.

4 か月前に更新


必要なストレージを評価する


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