Hard- und Softwareanforderungen

Hardware- und Softwareanforderungen für Automation Suite-Bereitstellungen, die Knotenspezifikationen, Produktauswahlen und Clustergrößen abdecken.

Terminologie

Weitere Informationen zu den Kernkonzepten, die in einer Automation Suite-Bereitstellung verwendet werden, finden Sie unter Glossar.

Produktauswahl

Bei der Standardinstallation können Sie zwischen zwei Produktoptionen wählen:

• Vollständig (Alle Produkte) – Installiert die vollständige Liste der in der Automation Suite verfügbaren Produkte. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Automation Suite-Produkte.

• Produkte auswählen – Ermöglicht Ihnen, nur die Produkte auszuwählen und zu installieren, an denen Sie interessiert sind. Beachten Sie jedoch, dass das Installationsprogramm die produktübergreifenden Abhängigkeiten berücksichtigt. Das bedeutet, dass Sie beide installieren müssen, wenn ein Produkt die Installation eines anderen Produkts erfordert. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Automation Suite-Produkte.

  Hinweis:

  Nach der Erstinstallation können Sie jederzeit weitere Produkte in derselben Bereitstellung aktivieren, ohne eine Neuinstallation durchführen zu müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Produkten.

  Es wird empfohlen, die Hardwareanforderungen basierend auf der erwarteten Nutzung zu validieren und sicherzustellen, dass die Bereitstellung über genügend Kapazität verfügt, bevor zusätzliche Produkte hinzugefügt werden. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Kapazitätsplanung.

Wählen Ihres Bereitstellungsprofils

Sie können die Automation Suite im HA-fähigen Produktionsmodus mit einem Knoten, im Lite-Modus oder mit mehreren Knoten bereitstellen. Während die meisten Voraussetzungen für die Profile identisch sind, erfordert der HA-fähige Produktionsmodus mit mehreren Knoten zusätzliche Ressourcen.

Sobald die Bereitstellung abgeschlossen ist, ist das Ändern des Bereitstellungsprofils im Allgemeinen eingeschränkt. Bereitstellungen mit einem einzelnen Knoten können jedoch auf HA-Bereitstellungen mit mehreren Knoten skaliert werden, und Lite-Bereitstellungen können auf HA-fähige Bereitstellungen mit mehreren Knoten erweitert werden. Bevor Sie Ihr Bereitstellungsprofil auswählen, lesen Sie Bereitstellungsmodi und Anwendungsfälle.

Wichtig:

Linux- und Kubernetes-Kenntnisse sind unabhängig vom gewählten Bereitstellungsprofil erforderlich. Wenn beim Installieren und Konfigurieren der Automation Suite Probleme auftreten, wenden Sie sich an die UiPath® Professional Services.

Voraussetzungen auf einen Blick

Voraussetzungstyp	Voraussetzung
Hardware	Mindestens eine Maschine für Bereitstellungen mit einem einzigen Knoten. Diese Konfiguration wird nur für Auswertungs- und Demoszenarien unterstützt, nicht für Produktionsbereitstellungen. Mindestens drei Maschinen für Bereitstellungen mit mehreren Knoten. Dies ist die einzige Konfiguration, die für Produktionsbereitstellungen unterstützt wird. Um potenzielle Installationsprobleme zu vermeiden, stellen Sie sicher, dass alle in der Bereitstellung verwendeten Knoten auf dieselbe Zeitzone eingestellt sind.
	Allgemeine Maschinenanforderungen Einzelheiten...
	Spezifische Anforderungen für die folgenden Produkte: Automation Suite-Roboter AI Center AI Computer Vision Document Understanding Einzelheiten...
	Unterstützte RHEL-Version und ipcalc-Tool, das auf allen Linux-Maschinen installiert ist. Weitere Informationen zur RHEL-Kompatibilität mit früheren Automation Suite-Versionen finden Sie in der RHEL-Kompatibilitätsmatrix . Wir unterstützen neue Nebenversionen von RHEL innerhalb von 90 Tagen nach ihrer Veröffentlichung. Wir unterstützen SElinux mit Standardrichtlinien. *
	FIPS 140-2 Einzelheiten...
	Lastausgleich L4/Netzwerk-Lastausgleich Einzelheiten...
	NFS-Serveranforderung (lokaler oder Cloud-verwalteter NFS-Server mit NFSv3-/NFSv4-Version auf Linux-Basis) CPU - 4 vCPU RAM – 8 GB Speicher – 1 TB Für den externen Objektspeicher sind einige GB erforderlich Für den Objektspeicher im Cluster muss der Speicher mindestens der Größe des Objektspeichers entsprechen Einzelheiten...
	Knotenports Einzelheiten...
Software	RPM-Pakete auf jeder Maschine Einzelheiten...
	SQL-Server Einzelheiten...
	Objektspeicher (Azure Blob Storage, AWS S3, S3-kompatibler Objektspeicher) Einzelheiten...
	OCI-konforme Registrierung Einzelheiten...
	Dns Einzelheiten...
	TLS 1.2 oder höher
	IPv4, IPv6 und Dual-Stack Einzelheiten...
	Der Wechselspeicher muss deaktiviert sein.
	TLS-Zertifikat Identitätstoken-Signaturzertifikat (Zertifikat zum Signieren des Authentifizierungs-/Bearer-Tokens) Die zusätzlichen Zertifikate von Zertifizierungsstellen für externe Komponenten, z. B. SQL Server, Objektspeicher, Registrierung, SMTP usw.

^*Bei Air-Gap-Installationen wird das Paket rke2-selinux nicht automatisch installiert. Wenn SELinux-Probleme auftreten, müssen Sie das SELinux-Richtlinienpaket manuell installieren. Weitere Informationen dazu finden Sie im Abschnitt Anleitungen zu … .

Wichtig:

• Sie benötigen eine Stammberechtigung, um die Automation Suite zu installieren und bereitzustellen. Weitere Informationen zu den spezifischen Komponenten, die Stammzugriff erfordern, finden Sie unter Stammberechtigungsanforderungen.
• Cilium benötigt CAP_SYS_ADMIN-Berechtigungen, um korrekt zu funktionieren. Stellen Sie sicher, dass diese Berechtigungen erteilt werden.
• Wenn Scan-Agents auf Ihrem System ausgeführt werden, kann dies aufgrund der Änderungen, die sie an den IPTables vornehmen, zu Installations- oder Laufzeitfehlern führen. Um dieses Verhalten zu vermeiden, konfigurieren Sie Ihren Scan-Agent so, dass er die Installation der Automation Suite nicht beeinträchtigt.
• UiPath® schreibt keine spezifischen Firewall- oder Entwicklertool-Konfigurationen vor, solange die Anforderungen der Automation Suite erfüllt sind. Basierend auf unseren Beobachtungen kann eine begrenzte Anzahl externer Tools den reibungslosen Betrieb der Automation Suite beeinträchtigen. Wenn solche Probleme auftreten, wenden Sie sich an den jeweiligen Anbieter, um Hilfe zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie in der Automation Suite-Verantwortungsmatrix.

Hardwareanforderungen

Bevor Sie beginnen, sollten Sie Folgendes beachten:

• Die Automation Suite unterstützt den Federal Information Processing Standard 140-2 (FIPS 140-2). Sie können eine Neuinstallation der Automation Suite auf einem FIPS 140-2-fähigen Host durchführen. Sie können FIPS 140-2 auch auf einer Maschine aktivieren, auf der Sie zuvor eine Automation Suite-Installation durchgeführt haben. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Sicherheit und Compliance.

  Hinweis:

  Insights wird derzeit nicht auf FIPS-fähigen Hosts unterstützt. Daher sollten Sie Insights deaktivieren, wenn Sie die Automation Suite auf einem FIPS-fähigen Host installieren.

• Die Mindestanforderungen an die Hardware schützen die Bereitstellung nicht vor Knotenausfällen.

• Das HA-fähige Produktionsprofil mit mehreren Knoten ist nur bis zum Ausfall eines Knotens widerstandsfähig. Das bedeutet, dass Sie nur einen Serverknoten verlieren können. Diese Einschränkung gilt nicht für Agent-Knoten. Sie können beliebig viele Agent-Knoten verlieren und den Cluster weiterhin ohne Ausfallzeit verwenden, solange genügend Cluster-Gesamtkapazität verfügbar ist.

• Sie können die Fehlertoleranz des Serverknotens erhöhen, indem Sie die Anweisungen unter Erweiterte Installation befolgen.

In den folgenden Abschnitten sind die Hardwareanforderungen sowohl für die gesamte Produktauswahl als auch für einzelne Produkte aufgeführt.

Vollständige Produktauswahl: Hardwareanforderungen

In den folgenden Abschnitten werden die harten Anforderungen für die vollständige Produktauswahl beschrieben.

Allgemeine Anforderungen

Hardware für alle Produkte	Mindestanforderung für einen einzelnen Knoten	Mindestanforderungen für mehrere Knoten
Prozessor pro Cluster	32 (v-)CPU/Kerne	96 (v-)CPU/Kerne
Mindestprozessor pro Knoten	Keine Angabe	8 (v-)CPU/Kerne
RAM	64 GB	192 GB
Minimale RAM pro Knoten	Keine Angabe	16 GB
Clusterdatenträger*	256-GB-SSD Min. IOPS: 1100	256-GB-SSD Min. IOPS: 1100
DataDisk Nur auf den Serverknoten erforderlich	512-GB-SSD Min. IOPS: 1100	512-GB-SSD Min. IOPS: 1100
etcd-Datenträger Nur auf den Serverknoten erforderlich	16-GB-SSD Min. IOPS: 240	16-GB-SSD Min. IOPS: 240
Datenträger für das UiPath®-Paket Nur auf dem ersten Serverknoten erforderlich Nur für offline erforderlich Nur erforderlich, wenn eine externe Registrierung nicht verfügbar ist	512-GB-SSD Min. IOPS: 1100	512-GB-SSD Min. IOPS: 1100
Objektspeicher Nur auf den Serverknoten erforderlich Nur erforderlich, wenn der externe Objektspeicher nicht verfügbar ist	512-GB-SSD Min. IOPS: 1100	512-GB-SSD Min. IOPS: 1100
Zusätzlicher Speicherplatz für Ceph-Datensicherungen Nur bei einer RKE2-Einrichtung mit einem einzelnen Knoten und Speicher im Cluster erforderlich	512-GB-SSD Min. IOPS: 1100	Keine Angabe
AI Center	Mindestens 51 GB 105 GB für 1 Trainingspipeline empfohlen	Mindestens 51 GB 105 GB für 1 Trainingspipeline empfohlen

• Für die Kapazität des Clusterdatenträgers gelten folgende Überlegungen:
• Möglicherweise müssen Sie die Clusterdatenträgerkapazität basierend auf Ihren AI Center ML-Fähigkeiten und Trainingsspeicheranforderungen erhöhen.
• Wenn Sie moderne Document Understanding-Projekte aktivieren, beträgt die minimale Clusterdatenträgerkapazität 512 GB.

Hinweis:

Wenn Sie die Automation Suite im Evaluierungsmodus mit einem einzelnen Knoten installieren und keine Maschine mit 32 (v-)CPU/Kernen und 64 GB RAM haben, können Sie Maschinen mit mindestens 8 (v-)CPU/Kernen einbringen und 16 GB RAM. Weitere Informationen finden Sie unter Kapazitätsrechner.

Wenn Sie diese Option auswählen, befolgen Sie die Installations- und Konfigurationsanweisungen für mehrere Knoten.

Es wird empfohlen, nach Möglichkeit einen externen Objectstore zu verwenden. Dies hilft bei der Skalierung des Objectstore unabhängig vom Cluster und bringt zusätzliche Stabilität. Wir unterstützen die folgenden Objectstore-Optionen:

• Azure Storage-Konto
• AWS S3-Speicher-Bucket
• S3-kompatibler Speicher-Bucket

Einzelne Produkte: Hardwareanforderungen

Weitere Informationen zu den Hardwareanforderungen, die Sie erfüllen müssen, um einzelne Produkte oder verschiedene Produktkombinationen in der Automation Suite zu installieren, finden Sie im Rechner der Automation Suite zur Installationsskalierung.

Zusätzliche Anforderungen für Automation Suite-Roboter

In HA-fähigen Produktionsumgebungen mit mehreren Knoten benötigen Automation Suite-Roboter einen zusätzlichen Agentknoten. In Evaluierungsumgebungen mit einem einzelnen Knoten ist ein zusätzlicher Automation Suite-Roboterknoten optional.

Die Hardwareanforderungen für den Automation Suite-Roboterknoten hängen davon ab, wie Sie Ihre Ressourcen verwenden möchten. Zusätzlich zu den zusätzlichen Agentknotenanforderungen benötigen Sie mindestens 10 GB Dateispeicher, um die Paketzwischenspeicherung zu aktivieren .

In den folgenden Abschnitten werden die Faktoren beschrieben, die sich auf die Hardwaremenge auswirken, die der Automation Suite-Roboterknoten benötigt.

Robotergröße

In der folgenden Tabelle werden die erforderliche CPU, der Arbeitsspeicher und der Speicher für alle Robotergrößen beschrieben.

Größe	CPU	Arbeitsspeicher	Speicher
Klein	0,5	1 GB	1 GB
Standard	1	2 GB	2 GB
Mittel	2	4 GB	4 GB
Groß	6	10 GB	10 GB

Größe des Agentknotens

Die Ressourcen des Automation Suite Roboter-Agentknotens wirken sich auf die Anzahl der Aufträge aus, die gleichzeitig ausgeführt werden können. Der Grund dafür ist, dass die Anzahl der CPU-Kerne und die Größe der RAM-Kapazität durch die CPU-/Speicheranforderungen des Auftrags geteilt werden.

Ein Knoten mit 16 CPUs und 32 GB RAM kann beispielsweise Folgendes ausführen:

• 32 kleine Aufträge
• 16 Standardaufträge
• 8 mittlere Aufträge
• Zwei große Aufträge

Auftragsgrößen können gemischt werden, sodass derselbe Knoten zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Kombination von Aufträgen ausführen kann, z. B. Folgendes:

• 10 kleine Aufträge (verbrauchen 5 CPUs und 10 GB Arbeitsspeicher)
• 4 Standardaufträge (verbraucht 4 CPUs und 8 GB Arbeitsspeicher)
• 3 mittlere Aufträge (verbraucht 6 CPUs und 12 GB Arbeitsspeicher)

Kubernetes-Ressourcenverbrauch

Da der Knoten Teil eines Kubernetes-Clusters ist, verbraucht der auf dem Server vorhandene Kubernetes-Agent (kubelet) eine geringe Menge an Ressourcen. Basierend auf unseren Messungen verbraucht das Kubelet die folgenden Ressourcen:

• 0,6 CPU
• 0,4 GB RAM

Ein Knoten, der dem zuvor beschriebenen ähnelt, hätte tatsächlich ungefähr 15,4 CPUs und 31,6 GB RAM.

Automatische Auswahl der Maschinengröße

All your cross-platform processes have the Automation Suite Robots option set to Automatic by default. This setting selects the appropriate machine size for running the process using serverless robots.

Bei der automatischen Auswahl der Größe werden die in der folgenden Tabelle aufgeführten Kriterien der Reihe nach bewertet. Sobald ein Kriterium erfüllt ist, wird die entsprechende Maschinengröße gewählt und die übrigen Kriterien werden nicht bewertet.

Reihenfolge	Kriterium	Maschinengröße
1	Remote-Debugging-Auftrag	Mittel
2	Der Prozess hängt von der UI-Automatisierung ODER Der Prozess hängt von den UiPath Document Understanding-Aktivitätenab	Standard
3	Anderer Unattended-Prozess	Klein

Zusätzliche Anforderungen von AI Center und Document Understanding

Zusätzlich zu den grundlegenden Dienstanforderungen, die Teil der vollständigen Plattformanforderungen sind, benötigt das AI Center zusätzliche Ressourcen, je nach den Modellen, die Sie ausführen oder trainieren möchten. Weitere Informationen zu den erforderlichen GPU-Hardware-Generationen und kompatiblen NVIDIA-Treibern finden Sie unter Kompatibilitätsmatrix.

Hinweis:

AI Center erfordert zur Laufzeit Datenträgerspeicher für die ML-Fähigkeiten und die Trainingspipeline, wie folgt:

• Die ML-Fähigkeiten benötigen Speicherplatz auf der Partition /var/lib/rancher zum Speichern des trainierten Modells für Vorhersagen. Im ungünstigsten Fall kann das Modell bis zu 20 GB groß sein.
• Die Trainingspipeline verbraucht den Speicher aus der /var/lib/rancher -Partition zum Hosten des Modells. Im ungünstigsten Fall kann das Modell bis zu 20 GB groß sein und zudem Speicher für das Dataset benötigen. Die Mindestgröße des Dataset-Speichers kann 51 GB betragen. Die empfohlene Größe beträgt 105 GB. Dieser muss sich auf dem spezifischen Datenträger für AI Center befinden. Die Trainingspipeline wird nur auf dem Knoten geplant, mit dem der spezifische AI Center-Datenträger verbunden ist.

Die folgende Tabelle beschreibt die zusätzlichen Ressourcen, die das AI Center benötigt. In der folgenden Tabelle wird ein Datenträger auf allen Serverknoten benötigt. Auf Agent-Knoten ist kein Datenträger erforderlich.

Verwenden Sie	CPU	RAM (GB)	GPU	Datenträger (GB)
Minimum für die Ausgabe (ML-Fähigkeit, ein Replikat)	0.6	2	0	20 GB auf der rancher -Partition
Minimum für Training (Pipeline)	1	4	0	20 GB auf der rancher -Partition Mindestens 51 GB AI Center-Datenträgerpartition (105 GB empfohlen)
Ausgabe des DU-Modells (ML-Fähigkeit, ein Replikat)	1	4	0	20 GB auf der rancher -Partition
DU-Modelltraining	2	24	Dringend empfohlen	20 GB auf der rancher -Partition Mindestens 51 GB Datenträgerspeicher (105 GB empfohlen)

Hinweis:

Die folgende Tabelle beschreibt die erforderlichen Ressourcen für kleine und durchschnittliche AI Center-Implementierungen. Bitte beachten Sie, dass es sich bei diesen Zahlen um allgemeine Richtwerte handelt.

In der folgenden Tabelle wird ein Datenträger auf allen Serverknoten benötigt. Auf Agent-Knoten ist kein Datenträger erforderlich.

Verwenden Sie	CPU	RAM (GB)	GPU	Datenträger (GB)
Kleine Implementierung: 3 ausgegebene Modelle 1 gleichzeitige Pipeline	4	32	0	80 GB auf der rancher -Partition  1 105 Datenträger 2
Durchschnittliche Implementierung: 5 ausgegebene Modelle 2 gleichzeitige Pipelines DU-Modelltraining	8	52	Dringend empfohlen	160 GB auf der rancher -Partition  3 315 Datenträger 4

¹ (3 Fähigkeiten + 1 Pipeline) * 20 GB auf der rancher -Partition = 80 GB auf der rancher -Partition

² 1 Pipeline * 105 GB = 105 Datenträger

³ (5 Fähigkeiten + 2 Pipeline + 1 DU-Pipeline) * 20 GB auf der rancher -Partition = 160 GB auf der rancher -Partition

⁴ (2 Pipeline + 1 DU-Pipeline) * 105 GB = 315 Datenträger

Zusätzliche Anforderungen für AI Computer Vision

Dieses Setup funktioniert mit lokalen Nvidia-GPUs, funktioniert aber auch mit Cloud-Anbietern wie AWS, Azure und GCP. Zu den vorgeschlagenen GPU-Typen gehören diejenigen aus der RTX-, Tesla- und Ampere-Produktfamilie, die über genügend GPU-Speicher und Verarbeitungskapazität verfügen.

Der Hauptunterschied zwischen diesen beiden GPU-Typen besteht darin, dass diejenigen mit Virtualisierung in der Regel mehr GPU-RAM haben und von den meisten Cloud-Anbietern angeboten werden. Mit mehr GPU-RAM können Sie größere Bilder in das Modell eingeben. Insgesamt sind die Virtualisierungs-GPUs nicht wesentlich schneller als die Verbraucher-GPUs.

Sie benötigen eine Maschine mit den folgenden Hardwarespezifikationen:

Hardwarespezifikation	Minimum	Empfohlen
Arbeitsspeicher	8 GB	16 GB
CPU	2 Kerne mit aktiviertem AVX2	4 Kerne mit aktiviertem AVX2
GPU	8 GB VRAM	16-GB-VRAM
Speicher	30 GB frei	–

Zusätzliche Document Understanding-Empfehlungen

Für eine höhere Leistung können Sie Document Understanding auf einem zusätzlichen Agentknoten mit GPU-Unterstützung installieren. Beachten Sie jedoch, dass AI Center-basierte Projekte in Document Understanding ohne den GPU-Knoten voll funktionsfähig sind. Tatsächlich verwendet Document Understanding CPU-VMs für alle Extraktions- und Klassifizierungsaufgaben, während wir bei der OCR dringend die Verwendung einer GPU-VM empfehlen.

Weitere Informationen zur CPU-/GPU-Auslastung im Document Understanding-Framework finden Sie unter CPU- und GPU-Auslastung.

Wenn Sie einen zusätzlichen Knoten mit GPU-Unterstützung verwenden möchten, müssen Sie die folgenden Anforderungen erfüllen:

Hardware	Mindestanforderungen
Prozessor	8 (v-)CPU/Kerne mit AVX2-Unterstützung
RAM	52 GB
Betriebssystemdatenträger	256 GB SSD Min. IOPS: 1100
DataDisk	Keine Angabe
GPU-RAM	11 GB

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Überlegungen zum AI Center .

Zusätzliche Anforderungen für moderne Document Understanding-Projekte

Bei aktivierter CPU-Inferenz sind mindestens 2 GPUs erforderlich. Um die CPU-Inferenz zu aktivieren, legen Sie die Eigenschaft enable_cpu_inference auf true fest, wie im Abschnitt Aktivieren oder Deaktivieren von Document Understanding angegeben.

Hinweis:

• Die Inferenz kann bis zu 10-mal langsamer sein.
• Wir empfehlen die Verwendung für Dokumente mit maximal 125 Seiten. Es ist keine aktive Einschränkung vorhanden. Die Inferenz kann jedoch bei Dokumenten fehlschlagen, die größer als 125 Seiten sind.

Ohne CPU-Inferenz sind mindestens 5 GPUs für moderne Document Understanding-Projekte erforderlich. Das Beispielszenario in der folgenden Tabelle zeigt, wie fünf GPUs ausreichen, um 300 Seiten zu verarbeiten.

Hinweis:

Für moderne Document Understanding-Projekte ist die empfohlene Mindest-GPU NVIDIA T4.

In der folgenden Tabelle sind die Kapazitätsfunktionen und die Anzahl der Vorgänge aufgeführt, die pro GPU-Knoten unterstützt werden.

Function	Nummer
Benutzerdefinierte Modellseiten, die pro Stunde verarbeitet werden	300
Vorgefertigte Modellseiten, die pro Stunde verarbeitet werden	0
Modelltraining parallel	1
Anzahl der Seiten in allen Projekten – Entwurfszeit	200
Anzahl der Dokumenttypen pro Projektversion	3

Die 5 GPUs sind auf verschiedene Funktionen verteilt, wie in der folgenden Tabelle beschrieben:

Dienst	Anzahl der GPUs
OCR-Replikate	1
Benutzerdefinierte Modelltrainingsreplikate	1
Benutzerdefinierte Modellreplikate	2
Vorgefertigte Modellreplikate	1
Gesamt	5

Weitere Informationen zum Zuweisen von GPUs zu jedem Dienst finden Sie auf der Seite Zuweisung von GPU-Ressourcen für moderne Document Understanding-Projekte .

Zusätzlich zu den GPU-Anforderungen benötigen moderne Document Understanding-Projekte auch bestimmte CPU-Ressourcen für optimale Leistung. Für optimale Leistung sind mindestens 18 vCPUs erforderlich.

Beim modernen Document Understanding-Projekt sind weitere 4 TB der objectstore erforderlich, um die Aktivitäten aus den bereitgestellten Beispielen ein Jahr lang kontinuierlich auszuführen. Sie können mit einer kleineren Zahl beginnen, aber die Aktivität schlägt fehl, sobald die Speicherung abgeschlossen ist, es sei denn, Sie skalieren sie explizit.

Wenn Sie für ein Jahr der kontinuierlichen Verarbeitung bereitstellen, benötigen Sie 4 TB für moderne Document Understanding-Projekte und 512 GB für die anderen Produkte. Das ergibt insgesamt 4,5 TB Speicherplatz. Wenn Sie mit einer sechsmonatigen Verarbeitung beginnen, benötigen Sie ebenfalls 2 TB für moderne Document Understanding-Projekte und 512 GB für die anderen Produkte. In diesem Fall beträgt die Gesamtmenge 2,5 TB.

Hinweis:

Detailliertere Berechnungen und die für Ihre Anforderungen erforderliche Kapazität finden Sie im Rechner der UiPath Automation Suite zur Installationsskalierung.

Bereitstellen von MIG-fähigen GPUs

NVIDIA-Workloads für Document Understanding der Automation Suite unterstützen die Ausführung auf virtuellen GPUs (VPPUs), die mit MIG-Technologie (Multi-Instance GPU) erstellt wurden.

Um Document Understanding unter diesen Bedingungen auszuführen, beachten Sie die folgenden Anforderungen:

• GPU-Speicher (VRAM): mindestens 16 GB pro GPU. UiPath unterstützt nur die einzelne Strategie, was bedeutet, dass alle VPPUs genau gleich sind.
• Speicher: mindestens 80 GB pro SVGPU

Aktivieren von MIG-fähigen GPUs in Kubernetes

Nach der Bereitstellung der MIG-fähigen GPUs in Ihrem Cluster mit Profilen, die den oben genannten Mindestanforderungen entsprechen oder diese übertreffen, stellen Sie sicher, dass die GPUs planbare Kubernetes sind. Der Knoten muss eine Anzahl von GPUs ungleich Null melden, bevor Workloads auf ihm geplant werden können.

Um die GPUs planen zu können, folgen Sie der offiziellen Dokumentation zur Installation des Geräte-Plugins.

Alternativ können Sie das Geräte-Plugin manuell auf Ihre GPU-Knoten anwenden, um zu beginnen.

Wenden Sie die folgende Konfiguration an, indem Sie migEnabledPoolName durch die Beschriftung ersetzen, die Ihrem GPU-Knoten entspricht:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nvidia-device-plugin-pod
  namespace: gpu-resources
spec:
 affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: agentpool
            operator: In
            values:
            # To be changed to a selector that matches the GPU nodes
            - migEnabledPoolName
 containers:
 - args:
   - --fail-on-init-error=false
   env:
   - name: MPS_ROOT
     value: /run/nvidia/mps
   - name: MIG_STRATEGY
      # We only support the single strategy for now
     value: single
   - name: NVIDIA_MIG_MONITOR_DEVICES
     value: all
   - name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
     value: all
   - name: NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES
     value: compute,utility
   image: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.17.3
   imagePullPolicy: IfNotPresent
   name: nvidia-device-plugin-ctr
   securityContext:
     allowPrivilegeEscalation: true
     capabilities:
       add:
       - SYS_ADMIN
   terminationMessagePath: /dev/termination-log
   terminationMessagePolicy: File
   volumeMounts:
   - mountPath: /var/lib/kubelet/device-plugins
     name: device-plugin
 tolerations:
 - key: CriticalAddonsOnly
   operator: Exists
 - effect: NoSchedule
   key: nvidia.com/gpu
   operator: Exists
 terminationGracePeriodSeconds: 30
 volumes:
 - hostPath:
     path: /var/lib/kubelet/device-plugins
     type: ""
   name: device-plugin

Nach der Bereitstellung des Plugins sollte im Abschnitt Zuweisbar des Knotens die richtige Anzahl von VPPUs unter nvidia.com/gpu angezeigt werden, basierend auf dem von Ihnen konfigurierten MIG-Profil. Der Knoten sollte nun planbar und bereit sein, Document Understanding-Workloads auszuführen.

RPM package requirements

Bevor Sie mit der Installation der Automation Suite beginnen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Sie ein RHEL-Abonnementhaben
• Sie die BaseOS- und AppStream-Repositorys aktiviert haben
• Sie haben die erforderlichen RPM-Paketeinstalliert

In der folgenden Tabelle sind die erforderlichen RPM-Pakete aufgeführt:

RPM-Paket	Beschreibung
iscsi-initiator-utils nfs-utils rpcbind util-linux nmap-ncat openssl httpd-tools gettext zstd	Für die Installation auf den Knoten erforderlich.
podman>=4.0.2 nmap-ncat bind-utils openssl wget unzip conmon=>2.0.24	Wird auf den Knoten für die Durchführung der Bereitschaftsprüfung benötigt.
iscsi-initiator-utils gettext nfs-utils rpcbind util-linux nmap-ncat openssl httpd-tools podman=>4.0.2 zstd	Nur für Offlineinstallationen erforderlich.

Hinweis:

RHEL 8.4 und höher verfügt standardmäßig über die erforderlichen RPM-Pakete in den BaseOS- und AppStream-Repositorys.

Manuelle Installationen

Wenn Sie eine manuelle Neuinstallation der Automation Suite durchführen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie die RPM-Paketanforderungen erfüllen. In diesem Fall sind Sie für die Installation der erforderlichen RPM-Pakete verantwortlich.

Wenn Sie von einer früheren Automation Suite-Version aktualisieren, haben Sie die RPM-Pakete bereits installiert.

Weitere Informationen zu den Tools, die Sie zum Installieren und Validieren von RPM-Paketen verwenden können, finden Sie unter Validieren und Installieren der erforderlichen RPM-Pakete.

Cloud templates

Wenn Sie die Automation Suite mit unseren Azure-, AWS- oder GCP-Vorlagen installieren, ist keine Aktion Ihrerseits erforderlich. Die Vorlagen stellen die vollständige Infrastruktur bereit, einschließlich der RPM-Pakete.

Allgemeine Anforderungen für Microsoft SQL Server

Hinweis:

Sofern in den entsprechenden Anforderungsabschnitten nicht anders angegeben, gelten diese Anforderungen für alle Automation Suite-Produkte.

Wichtig:

• Automation Suite-Versionen 2.2510.0 und höher sind mit SQL-Versionen 2019 und höher kompatibel.
• Wenn Sie Process Mining für die Installation in der Automation Suite aktivieren, muss eine PostgreSQL-Datenbank für AutomationSuite_Airflow mitgebracht werden. Weitere Informationen finden Sie unter SQL-Anforderungen für Process Mining .

Zusätzliche Microsoft SQL-Plattformen, wie z. B. Azure SQL Database oder Azure SQL Managed Instance sowie Amazon Relational Database Service werden ebenfalls unterstützt, sofern die Microsoft SQL Server Database-Engine die Anforderungen erfüllt.

Hinweis:

Stellen Sie sicher, dass von jeder Cluster-VM aus auf den SQL-Server zugegriffen werden kann.

Wichtig:

Die Unterstützung für einzelne Produkte ist jedoch unterschiedlich.

Für jedes Produkt, das Sie bereitstellen möchten, müssen Sie:

• überprüfen Sie die vom Produkt unterstützte Version vom SQL Server
• die SQL Server-Konfigurationsvoraussetzungen anwenden, einschließlich der SQL Server-Benutzerberechtigung, die für das Produkt erforderlich ist. Weitere Informationen zu produktspezifischen SQL Server-Anforderungen finden Sie unter Konfigurieren von Microsoft SQL-Servern.

Die Mindest-Hardwareanforderungen für Microsoft SQL Server sind folgende:

• 8 (v-)CPU
• 32 GB RAM
• 256-GB-SSD

Diese Mindestanforderungen sind eine allgemeine Orientierung und garantieren keinen zuverlässigen Betrieb in einer Produktionsbereitstellung. Um die Hardwareanforderungen für einen zuverlässigen Betrieb zu bestimmen, ist eine Kapazitätsplanung erforderlich.

Für jedes Produkt, das Sie bereitstellen möchten, müssen Sie die voraussichtliche Nutzung bewerten und die für das jeweilige Produkt geltenden Richtlinien zur Kapazitätsplanung anwenden. Diese Informationen finden Sie im Hilfebereich jedes einzelnen Produkts.

NFS-Server – Allgemeine Anforderungen

Zum Aktivieren einer Sicherung benötigen Sie einen externen NFS-Server. Die Automation Suite unterstützt Linux-basierte lokale oder Cloud-verwaltete NFS-Server, Version NFSv3/NFSv4.

Wichtig:

Der NFS-Server muss produktionsbereit sein und aktiv gewartet werden. Die Verwendung eines Non-Production- oder nicht unterstützten NFS-Servers kann Ausfallzeiten für jeden Dienst verursachen, der davon abhängt, und dies kann zu Datenverlusten oder beschädigten Daten führen.

Hinweis:

Stellen Sie sicher, dass von jeder Cluster-VM aus auf den NFS-Server zugegriffen werden kann.

Die Mindest-Hardwareanforderungen für den NFS-Server sind folgende:

• CPU - 4 vCPU
• RAM – 8 GB
• Speicher – 1 TB
  Hinweis:

  Wenn Sie einen externen Objektspeicher verwenden, beträgt die Speicheranforderung einige GB. Wenn Sie einen Objektspeicher im Cluster verwenden, muss der Speicher mindestens der Größe des Objektspeichers entsprechen.

Disaster Recovery – Aktiv-/Passiv-Anforderungen

Um eine Aktiv-/Passiv-Bereitstellung zu konfigurieren, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Hardware
• Load-Balancer
• Dns
• Zertifikat
• Objektspeicher
• Traffic Manager

Hardware

Beide Automation Suite-Cluster müssen eine Reihe von Software- und Hardwareanforderungen erfüllen. Weitere Informationen finden Sie in den Hardwareanforderungen für den Modus mit mehreren Knoten.

Load balancer

Beide Automation Suite-Cluster müssen über einen Lastausgleich verfügen. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren des Lastausgleichs.

Dns

Weitere Informationen zu den DNS-Anforderungen finden Sie unter Konfigurieren des DNS.

Zertifikat

Weitere Informationen zu den Zertifikatsanforderungen finden Sie unter Zertifikatsanforderungen.

Sie müssen die SANs auch zum Zertifikat hinzufügen, wenn Sie das DNS geöffnet haben.

Objektspeicher

Der clusterinterne Objektspeicher wird während der Bereitstellung der Automation Suite an mehreren Sites nicht unterstützt. Stattdessen müssen Sie einen externen Objektspeicher einbringen.

RHEL-Kompatibilitätsmatrix

Wichtig:

Die Automation Suite verwendet Rancher für die RKE2-Unterstützung auf RHEL, sodass nur die unten aufgeführten RHEL-Versionen offiziell unterstützt werden. Nicht aufgeführte Versionen innerhalb derselben Hauptzeile (8.x oder 9.x) können installiert und ausgeführt werden, aber UiPath kann keinen Support garantieren, wenn Probleme auftreten. Stellen Sie nur auf einer aufgeführten RHEL-Version für vollständige Unterstützung bereit.

In der folgenden Tabelle sind die RHEL-Versionen aufgeführt, die von jeder Version der Automation Suite unterstützt werden:

Automation Suite version	Unterstützte RHEL-Versionen
2.2510.4	9.7, 9.8, 10.0, 10.2
2.2510.3	8.8, 8.9, 8.10, 9.2, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 10.0
2.2510.2	8.8, 8.9, 8.10, 9.2, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 10.0
2.2510.1	8.8, 8.9, 8.10, 9.2, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7
2.2510.0	8.8, 8.9, 8.10, 9.2, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7

Wichtig:

Ab Automation Suite 2.2510.2 müssen Hostknoten cgroup v2 ausführen. Wenn Ihre Umgebung cgroup v1 verwendet (die Standardeinstellung auf RHEL 8.x), müssen Sie vor dem Upgrade zu cgroup v2 migrieren. Migrationsanweisungen finden Sie unter So migrieren Sie zu cgroup v2.

Diese Anforderung wird mit dem Kubelet-Flag fail-cgroup-v1 erzwungen, das in kommenden RKE2-Versionen veraltet sein wird. Es wird empfohlen, so schnell wie möglich ein Upgrade auf cgroup v2 durchzuführen, entweder vor oder nach dem Upgrade auf 2.2510.2.

Wichtig:

RHEL-Kernel-Versionkernel-4.18.0-477.10.1.el8_8 ist von einem Problem betroffen, das die Installation oder Verwaltung des Automation Suite-Clusters unterbricht. Stellen Sie sicher, dass keiner der Automation Suite-Knoten vor oder nach der Installation diese Kernel-Version verwendet.

Überlegungen zu RHEL 10

Wichtig:

RHEL 10.1 wird nicht unterstützt. Wir haben ein Leistungsproblem mit RHEL 10.1 identifiziert, das das Speichern von Datenbankdateien erheblich verlangsamt und zu Abstürzen des RKE-Diensts führt.

Wenn Sie RHEL 10 verwenden, beachten Sie Folgendes:

• RHEL 10 enthält die Steuerelement erfolgreich installierte sie“-Webkonsole, die auf Port 9090 reagiert. Dies steht in Konflikt mit Cilium, das von der Automation Suite verwendet wird. Um diesen Konflikt zu beheben, konfigurieren Sie dieLizenz-Webkonsole so, dass sie einen anderen Port überwacht oder deaktivieren Sie sie mit den folgenden Befehlen:

  systemctl disable --now cockpit.socket
  systemctl daemon-reload
  

• GPU-Kernel-Module sind standardmäßig nicht mehr in den RHEL 10-Repositorys enthalten. Um GPU-Treiber zu installieren, installieren Sie die Pakete separat, indem Sie dnf install cuda-drivers ausführen. Wir haben die GPU-Pakete kernel-devel und kernel-headers mit Kernel-Version 6.12.0-55.43.1.el10_0 getestet.