- Überblick
- Anforderungen
- Vor der Installation
- Vorbereiten der Installation
- Installieren und Konfigurieren des Dienstgeflechts
- Herunterladen der Installationspakete
- Konfigurieren der OCI-konformen Registrierung
- Erteilen von Installationsberechtigungen
- Installieren und Konfigurieren des GitOps-Tools
- Anwenden verschiedener Konfigurationen
- Ausführen von uipathctl
- Installation
- Nach der Installation
- Migration und Upgrade
- Überwachung und Warnungen
- Clusterverwaltung
- Produktspezifische Konfiguration
- Konfigurieren von Orchestrator-Parametern
- Konfigurieren von AppSettings
- Konfigurieren der maximalen Anforderungsgröße
- Überschreiben der Speicherkonfiguration auf Clusterebene
- Konfigurieren von NLog
- Speichern von Roboterprotokollen in Elasticsearch
- Konfigurieren von Anmeldeinformationsspeichern
- Konfigurieren der Verwendung von einem Verschlüsselungsschlüssel pro Mandant
- Bereinigen der Orchestrator-Datenbank
- Fehlersuche und ‑behebung

Automation Suite auf EKS/AKS-Installationsanleitung
Kubernetes-Cluster und -Knoten
Sie können Ihren eigenen Kubernetes-Cluster mitbringen und Ihre Standardpraktiken befolgen, um ihn bereitzustellen und zu verwalten.
Wenn Sie dem Automation Suite-Installationsprogramm Administratorberechtigungen erteilen, installiert und verwaltet UiPath® alle erforderlichen Komponenten für die Ausführung der Automation Suite. Wenn Sie dem Installationsprogramm jedoch keine Administratorrechte für den Cluster erteilen können, ist die Installation einiger erforderlicher Komponenten nicht möglich. Daher muss vor der Installation der Automation Suite in einem Cluster, in dem Sie dem Installationsprogramm keine Administratorrechte gewährt haben, ein Administratorbenutzer vor der Installation der Automation Suite-Plattform bestimmte erforderliche Komponenten separat installieren. Nach der Installation der erforderlichen Komponenten können Sie das Installationsprogramm mit geringeren Berechtigungen ausführen. Die Liste der erforderlichen Berechtigungen finden Sie unter Erteilen von Installationsberechtigungen.
Jede Version mit langfristigem Support der Automation Suite enthält eine Kompatibilitätsmatrix. kompatible EKS- oder AKS-Versionen finden Sie unter Kompatibilitätsmatrix.
Wir haben die Kompatibilität der Automation Suite mit den folgenden Linux-Betriebssystemen getestet:
Cloudanbieter | OS |
---|---|
AKS |
|
EKS |
|
Um die Knotenkapazität basierend auf Ihren Produkt- und Skalierungsanforderungen zu schätzen, verwenden Sie den Rechner der UiPath Automation Suite zur Installationsskalierung.
Das Stammvolume für Agent-(Worker-)Knoten erfordert 256 GB.
Um mit den obligatorischen Plattformdiensten (Identität, Lizenzierung und Routing) und dem Orchestrator zu beginnen, müssen Sie mindestens 8 vCPU und 16 GB RAM pro Knoten bereitstellen.
Wir empfehlen aufgrund von Stabilitäts- und Leistungsproblemen nicht, Punktinstanzen in der Automation Suite in Produktionsszenarien zu verwenden.
Sie müssen den Auslagerungsspeicher deaktivieren, bevor Sie die Automation Suite installieren. Es ist bekannt, dass Swap-Speicher bei Workloads in Containern Probleme verursachen können. Außerdem profitieren die Workloads der Automation Suite nicht von der Verwendung von Swap-Speicher und Kubernetes optimiert bereits die Speichernutzung.
Wir empfehlen, die automatische Skalierung in Ihrem Cluster zu aktivieren, um eine hohe Zuverlässigkeit sicherzustellen und Betriebsunterbrechungen zu vermeiden.
Wenn Sie Task Mining installieren, müssen Sie zusätzliche Arbeiterknoten mit 20 vCPU und 60 GB RAM bereitstellen. Dieser Knoten muss mit einem Taint versehen sein, um sicherzustellen, dass nur Task Mining-Workloads auf ihm ausgeführt werden. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Knotenplanung .
Automation Suite Robot erfordern zusätzliche Worker-Knoten.
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 GiB, um die Paketzwischenspeicherung zu aktivieren.
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Speicherung .
In den folgenden Abschnitten werden die Faktoren beschrieben, die sich auf die Hardwaremenge auswirken, die der Automation Suite-Roboterknoten benötigt.
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 GiB |
1 GiB |
Standard |
1 |
2 GiB |
2 GiB |
Mittel |
2 |
4 GiB |
4 GiB |
Groß |
6 |
10 GiB |
10 GiB |
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 GiB 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 GiB Arbeitsspeicher)
- 4 Standardaufträge (verbrauchen 4 CPUs und 8 GiB Arbeitsspeicher)
- 3 mittlere Aufträge (verbrauchen 6 CPUs und 12 GiB Arbeitsspeicher)
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 GiB RAM
Ein Knoten, der dem zuvor beschriebenen ähnelt, hätte tatsächlich ungefähr 15,4 CPUs und 31,6 GiB RAM.
Bei allen Ihren plattformübergreifenden Prozessen ist die Option Automation Suite Robots standardmäßig auf Automatisch festgelegt. Diese Einstellung wählt die geeignete Maschinengröße für die Ausführung des Prozesses mit serverlosen Robotern aus.
Bei der automatischen Auswahl der Größe werden die in der nachstehenden 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 ab. ODER Der Prozess hängt von den UiPath Document Understanding-Aktivitäten ab. |
Standard |
3 |
Anderer Unattended-Prozess |
Klein |
For increased performance, you can install Document Understanding on an additional agent node with GPU support. Note, however, that AI Center-based projects in Document Understanding are fully functional without the GPU node. Actually, Document Understanding uses CPU VMs for all its extraction and classification tasks, while for OCR we strongly recommend the usage of a GPU VM.
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 |
RAM |
52 GiB |
Cluster-Binärdateien und State Disk |
256 GiB SSD Min. IOPS: 1100 |
DataDisk |
Keine Angabe |
GPU-RAM |
11 GiB |
--node-taints nvidia.com/gpu=present:NoSchedule
anstatt --node-taints sku=gpu:NoSchedule
verwenden.
Die Automation Suite unterstützt NVIDIA-GPUs. Informationen zum Konfigurieren von NVDIA-GPUs (z. B. Treiber) finden Sie in den jeweiligen Dokumenten von Azure oder AWS.
Für moderne Document Understanding-Projekte sind mindestens 5 GPUs erforderlich. Das Beispielszenario in der folgenden Tabelle veranschaulicht, wie 5 GPUs ausreichen, um 300 Seiten zu verarbeiten.
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 den einzelnen Diensten finden Sie auf der Seite Zuweisen von GPU-Ressourcen für moderne Projekte von Document Understanding .
Zusätzlich zu den GPU-Anforderungen benötigen moderne Document Understanding-Projekte auch bestimmte CPU-Ressourcen für eine optimale Leistung. Für optimale Leistung ist mindestens 18 vCPUs erforderlich.
objectstore
erforderlich, um die Aktivitäten aus den oben genannten 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 TiB für moderne Document Understanding-Projekte und 512 GiB für die anderen Produkte. Die Gesamtmenge beträgt 4,5 TiB Speicherplatz. Wenn Sie mit einer sechsmonatigen Verarbeitung beginnen, benötigen Sie ebenfalls 2 TiB für moderne Document Understanding-Projekte und 512 GiB für die anderen Produkte. In diesem Fall beträgt die Gesamtsumme 2,5 TiB.
Wir empfehlen, Knotenmarkierungen auf dedizierten Arbeiterknoten für Task Mining, Automation Suite Robotund Document Understanding zu aktivieren.
Beispiel für AI Center und DU:
-
Für CPU:
kubectl taint node <node_name> aic.ml/cpu=present:NoSchedule
kubectl taint node <node_name> aic.ml/cpu=present:NoSchedule
-
Für GPU:
kubectl taint node <node_name> nvidia.com/gpu=present:NoSchedule
kubectl taint node <node_name> nvidia.com/gpu=present:NoSchedule
Beispiel für Task Mining:
kubectl taint node <node_name> task.mining/cpu=present:NoSchedule
kubectl taint node <node_name> task.mining/cpu=present:NoSchedule
BeispielAutomation Suite Robot :
kubectl taint node <node_name> serverless.robot=present:NoSchedule
kubectl taint node <node_name> serverless.robot=present:NoSchedule
Wenn Sie benutzerdefinierte Knotenmarkierungen haben, die durch die Gatekeeper-Richtlinie erzwungen werden, z. B. bestimmte Rollen für Arbeiterknoten oder Bezeichnungen, werden diese nicht an die Automation Suite übergeben und können den Installationsvorgang unterbrechen.
Weitere Informationen zu Markierungen und Toleranzen finden Sie in der Kubernetes-Dokumentation.
- Cluster und Berechtigungen
- Unterstützte EKS/AKS-Versionen
- Knotenkapazität
- Speicher wechseln
- Automatische Skalierung
- Zusätzliche Task Mining-Voraussetzungen
- Zusätzliche Anforderungen für Automation Suite-Roboter
- Robotergröße
- Größe des Agentknotens
- Kubernetes-Ressourcenverbrauch
- Automatische Auswahl der Maschinengröße
- Zusätzliche Document Understanding-Empfehlungen
- Zusätzliche Anforderungen für moderne Document Understanding-Projekte
- Knotenplanung