Automation Suite unter Linux – Installationsanleitung

Letzte Aktualisierung 28. Nov. 2024

Durchführen der Insights-Datenbankwartung

Überblick

Die Insights-Datenbank verwendet zwei Tabellen: dbo und read. Beide Tabellen speichern Daten aus Orchestrator-Datenbanken und übergeben Daten untereinander. Im Laufe der Zeit speichern Tabellen eine große Datenmenge, die sich auf die Datenbankleistung auswirken kann. Sie können Speicherplatz freigeben, indem Sie Daten entfernen, die nicht relevant oder veraltet sind.

Der geschätzte Schwellenwert für das Speichern von Verlaufsdaten ist festgelegt auf

200 Millionen RobotLogs
100 Millionen QueueItemEvents
100 Millionen JobEvents
20 Millionen Warteschlangenelemente
20 Millionen Aufträge

Verwenden Sie die folgenden SQL-Skripts zur Datenbankwartung, um gespeicherte SQL-Prozeduren zu erstellen, und führen Sie dann diese gespeicherten SQL-Prozeduren aus, um entweder alle Daten aus den Tabellen [dbo].Jobs, [dbo].JobEvents, [dbo].QueueItems, [dbo].QueueItemEvents, [dbo].RobotLogs zu löschen oder nur die [dbo].RobotLogs.

Hinweis: Sichern Sie Ihre Datenbank, bevor Sie die Skripte ausführen. Vor dem Ausführen der Skripte PROCEDURE [read].[Delete_Insights_Data_Read] und PROCEDURE [read].[Delete_Process_Logs_Read] muss das Insights-Modul deaktiviert werden.

Überlegungen

Skripte mit dem Suffix _DBO werden verwendet, um Daten aus DBO-Schematabellen zu löschen.
Skripte mit dem Suffix _Read werden verwendet, um Daten aus Leseschematabellen zu löschen.
Große Batches können sich auf die Ausführungsgeschwindigkeit auswirken. Erwägen Sie die Verwendung der Standardbatchgröße, die auf 100.000 festgelegt ist.

Voraussetzungen

Vor dem Ausführen der Skripte PROCEDURE [read].[Delete_Insights_Data_Read] und PROCEDURE [read].[Delete_Process_Logs_Read] muss das Insights-Modul deaktiviert werden.

Melden Sie sich bei der VM an, auf der Orchestrator installiert ist.
Suchen Sie Folgendes: Insights.ModuleEnabled-Konfigurationsdatei in der Automation Suite.
Öffnen Sie die Insights.ModuleEnabled-Konfigurationsdatei mit einem Editor.
Suchen Sie den folgenden Konfigurationswert:
```
"codes": [
    {
      "code": "<add key=\"Insights.ModuleEnabled\" value=\"true\" />",
      "language": "text",
      "name": "configuration value"
    }
  ]
}
  "codes": [
    {
      "code": "<add key=\"Insights.ModuleEnabled\" value=\"true\" />",
      "language": "text",
      "name": "configuration value"
    }
  ]
}
```
Ersetzen Sie true durch false.
Speichern Sie die Datei.
Gehen Sie zurück zu der VM, auf der Orchestrator installiert ist, und starten Sie die VM neu.
Führen Sie die Wartungsskripte aus.

Hinweis: Stellen Sie sicher, dass Sie das Insights-Modul nach dem Ausführen der Wartungsskripte wieder aktivieren.

Ressourcen

Downloadspeicherort für gespeicherte SQL-Prozeduren

Gespeicherte SQL-Prozedur 1: Löschen aller Daten basierend auf dem Ausschlusszeitstempel

Generieren und speichern Sie die folgenden gespeicherten SQL-Prozeduren, um alle Datentypen (Jobs, JobEvents, QueueItems, QueueItemEvents, RobotLogs) für einen Ausschlusszeitstempel zu löschen.

Gespeicherte SQL-Prozeduren	Parameter	Beschreibung
Delete_Insights_Data_DBO	@CutoffTimeStamp `DATETIME` (Erforderlich) Löschen Sie alle fünf Datentypen vor einem angegebenen Zeitstempel (z. B. `2021-01-01 01:00:05`). Geben Sie keinen Zeitstempel an, der alle Daten in einer leeren Tabelle löscht. @BatchSize `INT = 100000` (Optional) Standard ist auf `100000`festgelegt. Data is deleted batch by batch. For example, if you have 1 million RobotLogs and leave the default value, the delete command runs ten times to remove all data.	Daten aus `[dbo].[Jobs]`, Tabellen `[dbo].[JobEvents]`, `[dbo].[QueueItems]`, `[dbo].[QueueItemEvents]`, `[dbo].[RobotLogs]` auf Grundlage eines Zeitstempels mit Ausschlussfrist.
Delete_Insights_Data_Read	Keine Angabe	Kürzen Sie die Tabellen `[read].Jobs`, `[read].JobEvents`,`[read].QueueItems`, `[read].QueueItemEvents`, `[read].RobotLogs`.

Hinweis:

Die Widgets des Insights-Dashboards sind wieder verfügbar, nachdem die gespeicherte SQL-Prozedur 1 abgeschlossen ist und die Daten abgeglichen wurden. Bedenken Sie, dass das Abgleichen angesichts der großen Datenmenge mehrere Stunden beanspruchen kann.

Wenn Sie das SQL-Skript Delete_Insights_Data_DBO zum ersten Mal ausführen, erstellt es einen nicht geclusterten QueueItems.IX_CreationTime-Index, um zukünftige Ausführungen zu beschleunigen.

Gespeicherte SQL-Prozedur 2: Löschen von RobotLogs-Daten basierend auf ProcessNames und Mandanten-ID

Generieren und speichern Sie diese gespeicherte SQL-Prozedur, um RobotsLogs basierend auf Prozessnamen und Mandanten-ID zu löschen.

Gespeicherte SQL-Prozeduren Parameter Beschreibung

Gespeicherte SQL-Prozeduren	Parameter	Beschreibung
Delete_Process_Logs_DBO	@ProcessName `NVARCHAR(128)` (Erforderlich) Der Name des Orchestrator-Prozesses. @TenantId `INT` (Erforderlich) Die Mandanten-ID ist erforderlich, da zwei Mandanten Prozesse mit identischen Namen ausführen können. @BatchSize `INT = 100000` (Optional) Löschen Sie Daten in Batches von 100.000. Siehe Überlegungen.	Löschen Sie Daten aus der Tabelle `[dbo].[RobotLogs]` nach Prozessname und Mandanten-ID.
Delete_Process_Logs_Read	@ProcessName `NVARCHAR(128)` (Erforderlich) @TenantId `INT` (Erforderlich)	Kürzen Sie Tabelle `[read].RobotLogs`.

Delete_Process_Logs_DBO

@ProcessName NVARCHAR(128) (Erforderlich)

Der Name des Orchestrator-Prozesses.

@TenantId INT (Erforderlich)

Die Mandanten-ID ist erforderlich, da zwei Mandanten Prozesse mit identischen Namen ausführen können.

@BatchSize INT = 100000 (Optional)

Löschen Sie Daten in Batches von 100.000. Siehe Überlegungen.

Löschen Sie Daten aus der Tabelle [dbo].[RobotLogs] nach Prozessname und Mandanten-ID.

Delete_Process_Logs_Read

@ProcessName NVARCHAR(128) (Erforderlich)
@TenantId INT (Erforderlich)

Kürzen Sie Tabelle [read].RobotLogs.

Hinweis: Die Widgets des Insights-Dashboards, die sich auf RobotLogs beziehen, sind wieder verfügbar, nachdem die gespeicherte SQL-Prozedur 2 beendet wurde und die Daten abgeglichen wurden. Bedenken Sie, dass das Abgleichen angesichts der großen Datenmenge mehrere Stunden beanspruchen kann.