Requisitos de hardware y software

Requisitos de hardware y software para las implementaciones de Automation Suite, que cubren las especificaciones de nodo, las selecciones de productos y el tamaño del clúster.

Terminología

To find out more about the core concepts used in an Automation Suite deployment, refer to Glossary.

Selección de productos

La experiencia de instalación predeterminada incluye dos opciones de productos:

• Complete (All products) - Install the complete list of products available in Automation Suite. For details, refer to Automation Suite products.

• Select products - Allows you to select and install only the products you are interested in. Note, however, that the installer takes the cross-product dependencies into consideration. That means that if a product requires the installation of another product, you must install both of them. For details, refer to Automation Suite products.

  Nota:

  You can enable additional products later in the same deployment at any point in time, after the initial installation, without having to reinstall. For details, refer to Managing products.

  We recommend validating the hardware requirements based on expected usage and ensuring the deployment has enough capacity before adding additional products. For details, refer to Capacity planning.

Elegir el perfil de implementación

Puedes implementar Automation Suite en modo de producción de nodo único, modo ligero o multinodo preparado para alta disponibilidad . Aunque la mayoría de los requisitos previos para los perfiles son idénticos, el modo de producción multinodo preparada para alta disponibilidad requiere recursos adicionales.

Once the deployment is completed, changing the deployment profile is generally limited. However, single-node deployments can be scaled to multi-node high availability (HA) deployments, and lite deployments can be expanded to multi-node HA-ready deployments. Before choosing your deployment profile, refer to Deployment modes and use cases.

Importante:

Se requieren conocimientos de Linux y Kubernetes independientemente del perfil de implementación que elijas. Si tienes problemas para instalar y configurar Automation Suite, ponte en contacto con los servicios profesionales de UiPath®.

Resumen de los requisitos previos

Tipo de requisito previo	Requisito previo
Hardware	A minimum of one machine for single-node deployments. This configuration is supported for evaluation and demo scenarios. It can also be used in production, but only under specific conditions. For details, refer to Single-node production deployment . Un mínimo de tres máquinas para implementaciones multinodo. Esta es la configuración recomendada para las implementaciones de producción. Para evitar posibles problemas de instalación, asegúrate de que todos los nodos utilizados en la implementación estén configurados en la misma zona horaria.
	Requisitos generales de la máquina Detalles...
	Requisitos específicos para los siguientes productos: Automation Suite Robots AI Center AI Computer Vision Document Understanding Detalles...
	Versión de RHEL compatible y herramienta ipcalc instalada en todas las máquinas Linux. Para obtener más información sobre la compatibilidad de RHEL con versiones anteriores de Automation Suite, consulta la matriz de compatibilidad de RHEL . Admitimos nuevas versiones secundarias de RHEL en un plazo de 90 días tras su lanzamiento. Admitimos SELinux con políticas predeterminadas. *
	FIPS 140-2 Detalles...
	Equilibrador de carga L4 / Equilibrador de carga de red Detalles...
	Requisitos del servidor NFS (servidor NFS local o gestionado en la nube con la versión NFSv3/NFSv4 en Linux) CPU - 4 vCPU RAM: 8 GB Almacenamiento: 1 TB Para el almacén de objetos externo, se necesitan unos pocos GB Para el almacén de objetos en el clúster, el mínimo debe ser el mismo que el tamaño del almacén de objetos Detalles...
	Puertos de nodo Detalles...
Software	Paquetes RPM en cada máquina Detalles...
	Servidor SQL Detalles...
	Almacén de objetos (almacenamiento de Azure Blob, AWS S3, almacén de objetos compatible con S3) Detalles...
	Registro compatible con OCI Detalles...
	Dns Detalles...
	TLS 1.2 o superior
	IPv4, IPv6 y dual-stack Detalles...
	La memoria de intercambio debe estar deshabilitada.
	Certificado TLS Certificado de firma del token de identidad (certificado para firmar el token de autenticación/portador) Los certificados de CA adicionales para cualquiera de los componentes externos, como SQL Server, el almacén de objetos, el registro, SMTP, etc.

^*For air-gapped installations, the rke2-selinux package is not installed automatically. If you experience SELinux-related issues, you must install the SELinux policy package manually. For details, refer to the How to... section.

Importante:

• You need root permission to install and deploy Automation Suite. For more on the specific components that require root access, refer to Root privileges requirement.
• Cilium requiere permisos CAP_SYS_ADMIN para funcionar correctamente. Asegúrate de que se concedan estos permisos.
• Tener agentes de escaneo ejecutándose en su sistema puede causar fallas en la instalación o en tiempo de ejecución debido a los cambios que realizan en las IPTables. Para evitar este comportamiento, configure su agente de análisis para que no interfiera con la instalación de Automation Suite.
• UiPath® does not prescribe specific firewall or developer tool configurations as long as the Automation Suite requirements are met. Based on our observations, a limited number of external tools can interfere with the smooth operation of Automation Suite. If such issues arise, contact the relevant vendor for help. For additional guidance, refer to the Automation Suite responsibility matrix.

Requisitos de hardware

Antes de comenzar, ten en cuenta lo siguiente:

• Automation Suite supports Federal Information Processing Standard 140-2 (FIPS 140-2). You can perform a clean installation of Automation Suite on a FIPS 140-2-enabled host. You can also enable FIPS 140-2 on a machine where you previously performed an Automation Suite installation. For details, refer to Security and compliance.

  Nota:

  Insights no se admite actualmente en hosts habilitados para FIPS. Asegúrate de deshabilitar Insights al instalar Automation Suite en un host habilitado para FIPS.

• Los requisitos mínimos de hardware no protegen la implementación frente a fallos del nodo.

• El perfil de producción preparado para HA multinodo es resistente al fallo de un solo nodo. Esto significa que solo puedes perder un nodo servidor. Esta restricción no se aplica a los nodos agentes. Puedes perder tantos nodos agentes y seguir utilizando el clúster sin tiempo de inactividad, siempre que haya suficiente capacidad global de clúster.

• You can increase the server node tolerance to failure by following the instructions in Advanced installation experience.

Las siguientes secciones enumeran los requisitos de hardware tanto para la selección completa de productos como para los productos individuales.

Complete product selection: hardware requirements

Las siguientes secciones describen los requisitos estrictos para la selección completa de productos.

Requisitos generales

Hardware para todos los productos	Requisito mínimo de un solo nodo	Requisitos mínimos de varios nodos
Procesador por clúster	32 (v)CPU/núcleos	96 (v)CPU/núcleos
Procesador mínimo por nodo	N/D	8 (v)CPU/núcleos
RAM	64 GB	192 GB
RAM mínima por nodo	N/D	16 GB
Discos del clúster*	SSD de 256 GB E/S mínima por segundo: 1100	SSD de 256 GB E/S mínima por segundo: 1100
DiscoDeDatos Necesario solo en los nodos del servidor	SSD de 512 GB E/S mínima por segundo: 1100	SSD de 512 GB E/S mínima por segundo: 1100
Disco etcd Necesario solo en los nodos del servidor	SSD de 16 GB E/S mínima por segundo: 240	SSD de 16 GB E/S mínima por segundo: 240
Disco de paquete de UiPath® Necesario solo en el primer nodo del servidor Necesario solo para sin conexión Necesario solo si un registro externo no está disponible	SSD de 512 GB E/S mínima por segundo: 1100	SSD de 512 GB E/S mínima por segundo: 1100
Almacén de objetos Necesario solo en los nodos del servidor Necesario solo si el almacén de objetos externo no está disponible	SSD de 512 GB E/S mínima por segundo: 1100	SSD de 512 GB E/S mínima por segundo: 1100
Espacio adicional en disco para copias de seguridad de datos de Ceph Solo se requiere en la configuración de RKE2 de nodo único con almacenamiento en el clúster	SSD de 512 GB E/S mínima por segundo: 1100	N/D
AI Center	51 GB mínimo Se recomiendan 105 GB para 1 proceso de entrenamiento	51 GB mínimo Se recomiendan 105 GB para 1 proceso de entrenamiento

• Las siguientes consideraciones se aplican a la capacidad de disco del clúster:
• Es posible que tengas que aumentar la capacidad del disco del clúster en función de tus habilidades ML de AI Center y los requisitos de almacenamiento de entrenamiento.
• Si habilitas proyectos modernos de Document Understanding, la capacidad mínima del disco del clúster es de 512 GB.

Nota:

If you install Automation Suite in single-node evaluation mode, and you do not have a machine with 32 (v-)CPU/cores and 64 GB of RAM, you can bring machines with a minimum of 8 (v-)CPU/cores and 16 GB of RAM. For details, refer to Capacity calculator.

Si eliges esta opción, sigue las instrucciones de instalación y configuración multinodo.

Se recomienda llevar un objectstore externo siempre que sea posible. Esto ayuda a escalar el almacén de objetos independientemente del clúster y aporta estabilidad adicional. Se admiten las siguientes opciones de almacén de objetos:

• Cuenta de Azure Storage
• Depósito de almacenamiento de AWS S3
• Depósito de almacenamiento compatibles con S3

Individual products: hardware requirements

Para obtener más detalles sobre los requisitos de hardware que debes cumplir para instalar productos individuales o varias combinaciones de productos en Automation Suite, utiliza la Calculadora de tamaño de instalación de Automation Suite.

Requisitos adicionales de Automation Suite Robots

En entornos de producción multinodo preparados para alta disponibilidad, los robots de Automation Suite requieren un nodo agente adicional. En entornos de evaluación de un solo nodo, un nodo adicional de Automation Suite Robots es opcional.

The hardware requirements for the Automation Suite Robots node depend on the way you plan to use your resources. In addition to the additional agent node requirements, you also need a minimum of 10 GB of file storage to enable package caching.

Las siguientes secciones describen los factores que afectan la cantidad de hardware que requiere el nodo de Automation Suite Robots.

Tamaño del robot

La siguiente tabla describe la CPU, la memoria y el almacenamiento necesarios para todos los tamaños de robots.

Tamaño	CPU	Memoria	Almacenamiento
Pequeño	0.5	1 GB	1 GB
Estándar	1	2 GB	2 GB
Medio	2	4 GB	4 GB
Grande	6	10 GB	10 GB

Tamaño del nodo del agente

Los recursos del nodo agente de Automation Suite Robots influyen en el número de trabajos que se pueden ejecutar de forma concurrente. La razón es que el número de núcleos de CPU y la cantidad de capacidad de RAM se dividen entre los requisitos de CPU / memoria del trabajo.

Por ejemplo, un nodo con 16 CPU y 32 GB de RAM podría ejecutar cualquiera de las siguientes opciones:

• 32 Pequeños trabajos
• 16 trabajos estándar
• 8 trabajos medios
• 2 trabajos grandes

Los tamaños de trabajo pueden combinarse, por lo que, en cualquier momento, el mismo nodo podría ejecutar una combinación de trabajos como el siguiente:

• 10 trabajos pequeños (que consumen 5 CPU y 10 GB de memoria)
• 4 trabajos estándar (que consumen 4 CPU y 8 GB de memoria)
• 3 trabajos medianos (que consumen 6 CPU y 12 GB de memoria)

Consumo de recursos de Kubernetes

Dado que el nodo forma parte de un clúster de Kubernetes, el agente de Kubernetes presente en el servidor (kubelet) consume una pequeña cantidad de recursos. Según nuestras mediciones, el kubelet consume los siguientes recursos:

• 0,6 CPU
• 0,4 GB de RAM

Un nodo similar al descrito anteriormente tendría aproximadamente 15.4 CPU y 31.6 GB de RAM.

Selección automática del tamaño de la máquina

Todos sus procesos multiplataforma tienen la opción Robots de Automation Suite establecida como Automático de forma predeterminada. Este ajuste selecciona el tamaño de máquina adecuado para ejecutar el proceso usando robots sin servidor.

Al elegir automáticamente el tamaño, los criterios enumerados en la siguiente tabla se evalúan en orden. Tan pronto como se satisface un criterio, se elige el tamaño de máquina correspondiente y los criterios restantes no se evalúan.

Orden	Criterio	Tamaño de la máquina
1	Trabajo de depuración remota	Medio
2	El proceso depende de la automatización de IU O el proceso depende de las actividades de UiPath Document Understanding	Estándar
3	Otro proceso desatendido	Pequeño

Requisitos adicionales de AI Center y Document Understanding

Además de los requisitos de servicio básicos que forman parte de los requisitos completos de la plataforma, AI Center requiere recursos adicionales, dependiendo de los modelos que quieras ejecutar o entrenar. Para obtener más información sobre las generaciones de hardware de GPU necesarias y los controladores NVIDIA compatibles, consulta Matriz de compatibilidad.

Nota:

AI Center requiere el almacenamiento en disco en el tiempo de ejecución para las habilidades ML y para el proceso de formación, como se indica a continuación:

• Las habilidades ML requieren espacio en disco en la partición /var/lib/rancher para almacenar el modelo entrenado para las predicciones. En el peor de los casos, el tamaño del modelo puede ser de hasta 20 GB.
• El proceso de entrenamiento consume el almacenamiento de la partición /var/lib/rancher para alojar el modelo. En el peor de los casos, el tamaño del modelo puede ser de hasta 20 GB y, además, puede requerir almacenamiento para el conjunto de datos. El tamaño mínimo del almacenamiento del conjunto de datos puede ser de 51 GB. El tamaño recomendado es de 105 GB. Debe estar en el disco dedicado para AI Center. El proceso de entrenamiento solo se programa en el nodo en el que está conectado el disco dedicado de AI Center.

En la siguiente tabla se describen los recursos adicionales que necesita AI Center. En la siguiente tabla, el Disco de datos es necesario en todos los nodos del servidor. El disco de datos no es necesario en los nodos de agente.

Usar	CPU	RAM (GB)	GPU	Disco (GB)
Mínimo para servicio (habilidad ML, una réplica)	0,6	2	0	20 GB en la partición rancher
Mínimo para entrenamiento (proceso)	1	4	0	20 GB en la partición rancher Partición de disco de AI Center de 51 GB como mínimo (recomendado 105 GB)
Servicio de modelo de DU (habilidad ML, una réplica)	1	4	0	20 GB en la partición rancher
Entrenamiento de modelo de DU	2	24	Se recomienda encarecidamente	20 GB en la partición rancher Mínimo 51 GB de disco de datos (recomendado 105 GB)

Nota:

La siguiente tabla describe los recursos necesarios para implementaciones pequeñas y medianas de AI Center. Ten en cuenta que estos números son orientativos.

En la siguiente tabla, el Disco de datos es necesario en todos los nodos del servidor. El disco de datos no es necesario en los nodos de agente.

Usar	CPU	RAM (GB)	GPU	Disco (GB)
Implementación pequeña: 3 modelos servidos 1 proceso simultáneo	4	32	0	80 GB en la partición rancher 1 105 Disco de datos 2
Implementación media: 5 modelos servidos 2 procesos simultáneos Entrenamiento de modelo de DU	8	52	Se recomienda encarecidamente	160 GB en la partición rancher 3 315 Disco de datos 4

¹ (3 habilidades +1 proceso) * 20 GB en la partición rancher = 80 GB en la partición rancher

² 1 proceso * 105 GB = 105 disco de datos

³ (5 habilidades + 2 procesos + 1 proceso DU) * 20 GB en la partición rancher = 160 GB en la partición rancher

⁴ (2 procesos + 1 proceso DU) * 105 GB = 315 Disco de datos

Requisitos adicionales de AI Computer Vision

Esta configuración funciona en las GPU en las instalaciones de Nvidia, pero también con proveedores en la nube como AWS, Azure y GCP. Los tipos de GPU sugeridos incluyen los de la familia de productos RTX, Tesla y Ampere, que tienen suficiente memoria GPU y capacidad de procesamiento.

La principal diferencia entre estos dos tipos de GPU es que las que cuentan con virtualización suelen tener más RAM de GPU y las ofrecen la mayoría de los proveedores de la nube. Tener más RAM en la GPU aumenta el tamaño máximo de la imagen que puedes introducir en el modelo. En conclusión, las GPU de virtualización no son significativamente más rápidas que las GPU de consumo.

Necesita una máquina con las siguientes especificaciones de hardware:

Especificación de hardware	Mínimo	Recomendado
Memoria	8 GB	16 GB
CPU	2 núcleos con AVX2 habilitado	4 núcleos con AVX2 habilitado
GPU	8 GB de VRAM	16 GB de VRAM
Almacenamiento	30 GB gratis	—

Recomendaciones adicionales de Document Understanding

Para aumentar el rendimiento, puedes instalar Document Understanding en un nodo agente adicional compatible con GPU. Sin embargo, ten en cuenta que los proyectos basados en AI Center en Document Understanding son totalmente funcionales sin el nodo GPU. En realidad, Document Understanding utiliza máquinas virtuales de CPU para todas sus tareas de extracción y clasificación, mientras que para OCR recomendamos encarecidamente el uso de una máquina virtual de GPU.

Para obtener más información sobre el uso de CPU/GPU dentro del marco de Document Understanding, consulta Uso de CPU y GPU.

Si quieres utilizar un nodo adicional compatible con GPU, debes cumplir los siguientes requisitos:

Hardware	Requisitos mínimos
Procesador	8 (v-)CPU/núcleos con soporte AVX2
RAM	52 GB
Disco del sistema operativo	256 GB SSD Mínimo IOPS: 1100
DiscoDeDatos	N/D
RAM de GPU	11 GB

Para obtener más información, consulta la sección Consideraciones de AI Center .

Documento adicional Comprender los requisitos de los proyectos modernos

With CPU inference activated, a minimum of 2 GPUs is required. To enable CPU inference, set the enable_cpu_inference property to true, as indicated in the Enabling or disabling Document Understanding section.

Nota:

• La inferencia puede ser hasta 10 veces más lenta.
• Recomendamos utilizarlo para documentos con un máximo de 125 páginas. No hay ninguna limitación activa. Sin embargo, la inferencia puede fallar para documentos de más de 125 páginas.

Sin la inferencia de la CPU, se requiere un mínimo de 5 GPU para los proyectos modernos de Document Understanding. El escenario de ejemplo de la siguiente tabla demuestra cómo 5 GPU son suficientes para procesar 300 páginas.

Nota:

Para los proyectos modernos de Document Understanding, la GPU mínima recomendada es NVIDIA T4.

La siguiente tabla enumera las funciones de capacidad y el número de operaciones admitidas por nodo de GPU.

Función	Número
Páginas de modelo personalizadas procesadas por hora	300
Páginas de modelo listas para usar procesadas por hora	0
Entrenamiento de modelos en paralelo	1
Número de páginas en todos los proyectos: tiempo de diseño	200
Número de tipos de documentos por versión del proyecto	3

Las 5 GPU se distribuyen entre diferentes funciones, como se detalla en la siguiente tabla:

Servicio	Número de GPU
Réplicas de OCR	1
Réplicas de entrenamiento de modelos personalizados	1
Réplicas de modelos personalizados	2
Réplicas de modelos listas para usar	1
Total	5

For details on how to allocate GPUs to each service, refer to the Allocating GPU resources for Document Understanding modern projects page.

Además de las demandas de la GPU, los proyectos modernos de Document Understanding también requieren recursos específicos de la CPU para un rendimiento óptimo. Para un rendimiento óptimo, se requiere un mínimo de 18 vCPU .

Con el proyecto moderno de Document Understanding, se requieren 4 TB adicionales de objectstore para realizar las actividades de los ejemplos proporcionados de forma continua durante un año. Puedes comenzar con un número más pequeño, pero la actividad fallará una vez que se complete el almacenamiento, a menos que la escales explícitamente.

Si estás aprovisionando un año de procesamiento continuo, necesitarás 4 TB para los proyectos modernos de Document Understanding y 512 GB para los demás productos. El total será de 4,5 TB de almacenamiento. Del mismo modo, si comienzas con seis meses de procesamiento, necesitarás 2 TB para los proyectos modernos de Document Understanding y 512 GB para los demás productos. En este caso, el total será de 2,5 TB.

Nota:

For more detailed calculations and the capacity required for your needs, check the UiPath Automation Suite Install Sizing Calculator.

Aprovisionamiento de GPU habilitadas para MIG

Las cargas de trabajo de Automation Suite Document Understanding admiten la ejecución en GPU virtuales (VGPU) creadas con la tecnología NVIDIA MIG (GPU de instancias múltiples).

Para ejecutar Document Understanding en estas condiciones, ten en cuenta los siguientes requisitos:

• Memoria de la GPU (VRAM): al menos 16 GB por VGPU. UiPath solo admite la estrategia única, lo que significa que todas las VGPU serán exactamente iguales.
• Almacenamiento: al menos 80 GB por VGPU

Habilitar GPU habilitadas para MIG en Kubernetes

Después de aprovisionar las GPU habilitadas para MIG en tu clúster con perfiles que coincidan o superen los requisitos mínimos anteriores, asegúrate de que las GPU sean Kubernetes programables. El nodo debe informar de un número de GPU distinto de cero antes de que se puedan programar cargas de trabajo en él.

Para que las GPU sean programables, sigue la documentación oficial para instalar el complemento del dispositivo.

Alternativamente, puedes aplicar manualmente el complemento del dispositivo a tus nodos gpu para comenzar.

Aplica la siguiente configuración, reemplazando migEnabledPoolName por la etiqueta que coincida con tu nodo de GPU:

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

Después de implementar el complemento, la sección Asignable del nodo debe mostrar el número correcto de VGPU en nvidia.com/gpu, en función del perfil MIG que hayas configurado. El nodo debería ser ahora programable y estar listo para ejecutar cargas de trabajo de Document Understanding.

RPM package requirements

Antes de iniciar la instalación de Automation Suite, debe asegurarse de cumplir los siguientes requisitos:

• tiene una suscripción a RHEL
• ha habilitado los repositorios BaseOS y AppStream
• has instalado los paquetes RPMnecesarios

La siguiente tabla enumera los paquetes RPM necesarios:

Paquete de RPM	Descripción
iscsi-initiator-utils nfs-utils rpcbind util-linux nmap-ncat openssl httpd-tools gettext zstd	Requerido en los nodos para la instalación.
podman>=4.0.2 nmap-ncat bind-utils openssl wget unzip conmon=>2.0.24	Obligatorio en los nodos para la ejecución de la comprobación de disponibilidad.
iscsi-initiator-utils gettext nfs-utils rpcbind util-linux nmap-ncat openssl httpd-tools podman=>4.0.2 zstd	Solo necesario para instalaciones sin conexión.

Nota:

RHEL 8.4 y las versiones posteriores tienen los paquetes RPM necesarios en los repositorios de BaseOS y AppStream de forma predeterminada.

Manual installations

Si realizas una instalación limpia manual de Automation Suite, debes asegurarte de cumplir los requisitos del paquete RPM. En este caso, usted es responsable de instalar los paquetes RPM necesarios.

Si actualiza desde una versión anterior de Automation Suite, ya ha instalado los paquetes RPM.

For details on the tools you can use to install and validate RPM packages, refer to Validating and installing the required RPM packages.

Cloud templates

Si instala Automation Suite con nuestras plantillas de Azure, AWS o GCP, no es necesario que realice ninguna acción. Las plantillas aprovisionan la infraestructura completa, incluidos los paquetes RPM.

Requisitos generales de Microsoft SQL Server

Nota:

A menos que se especifique lo contrario en las secciones de requisitos dedicadas, estos requisitos son aplicables a todos los productos de Automation Suite.

Importante:

• Las versiones 2.2510.0 y posteriores de Automation Suite son compatibles con las versiones 2019 y posteriores de SQL.
• When you enable Process Mining for installation on Automation Suite must bring a PostgreSQL database for AutomationSuite_Airflow. Check out SQL requirements for Process Mining for details.

Otras plataformas de Microsoft SQL, como Azure SQL Database o Azure SQL Managed Instance, así como Amazon Relational Database Service son compatibles siempre que el motor de la base de datos de Microsoft SQL Server cumpla los requisitos.

Nota:

Asegúrese de que se puede acceder al servidor SQL desde cada máquina virtual del clúster.

Importante:

La compatibilidad de cada producto es diferente.

Para cada producto que tenga previsto implementar, deberá:

• compruebe la versión compatible de SQL Server según lo requiera el producto
• apply the SQL Server configuration prerequisites, including SQL Server User permission, as required by the product For details on product-specific SQL Server requirements, refer to Configuring Microsoft SQL Server.

Los requisitos mínimos generales de hardware para Microsoft SQL Server son los siguientes:

• 8 (v)CPU
• 32 GB de RAM
• SSD de 256 GB

Estos requisitos mínimos representan una simple orientación y no garantizan un funcionamiento fiable en las implementaciones de producción. Es necesario planificar la capacidad para determinar los requisitos de hardware que se necesitan para un funcionamiento fiable.

Para cada producto que tenga pensado implementar debe evaluar el uso previsto y aplicar la orientación respecto a la planificación de la capacidad que se especifica con el producto. Esta información está disponible en las secciones de ayuda de cada producto.

Requisitos generales del servidor NFS

Para habilitar una copia de seguridad, necesitas un servidor NFS externo. Automation Suite es compatible con los servidores NFS locales o gestionados en la nube basados en Linux, versión NFSv3/NFSv4.

Importante:

El servidor NFS debe estar listo para la producción y mantenerse activamente. El uso de un servidor NFS que no sea de producción o no compatible puede causar tiempo de inactividad para cada servicio que dependa de él y puede provocar la pérdida de datos o datos corruptos.

Nota:

Asegúrese de que se puede acceder al servidor NFS desde cada máquina virtual del clúster.

Los requisitos mínimos generales de hardware para el servidor NFS son los siguientes:

• CPU - 4 vCPU
• RAM: 8 GB
• Almacenamiento: 1 TB
  Nota:

  Si utilizas un almacén de objetos externo, el requisito de almacenamiento es de unos pocos GB. Si utilizas un almacén de objetos en el clúster, el tamaño mínimo de almacenamiento es el mismo que el tamaño del almacén de objetos.

Requisitos de implementaciones activas/pasivas de Disaster Recovery

Para configurar una implementación activa/pasiva, asegúrate de cumplir los siguientes requisitos:

• Hardware
• Equilibradores de carga
• Dns
• Certificados
• Almacén de objetos
• Gestor de tráfico

Hardware

Both Automation Suite clusters must meet a set of software and hardware requirements. For details, refer to the hardware requirements for the multi-node mode.

Load balancer

Both Automation Suite clusters must have a load balancer. For details, refer to Configuring the Load balancer.

Dns

For details of the DNS requirements, refer to Configuring the DNS.

Certificados

For details of the certificate requirements, refer to Certificate requirements.

También debes añadir las SAN al certificado si has abierto el DNS.

Almacén de objetos

El almacén de objetos en clúster no se admite mientras se implementa Automation Suite en varios sitios. En su lugar, debes incorporar un almacén de objetos externo.

Matriz de compatibilidad de RHEL

Importante:

Automation Suite utiliza Rancher para la compatibilidad con RKE2 en RHEL, por lo que solo las versiones de RHEL que se enumeran a continuación son compatibles oficialmente. Las versiones no enumeradas dentro de la misma línea principal (8.x o 9.x) pueden instalarse y ejecutarse, pero UiPath no puede garantizar el soporte si surgen problemas. Implemente solo en una versión de RHEL enumerada para obtener soporte completo.

La siguiente tabla enumera las versiones de RHEL compatibles con cada versión de Automation Suite:

Automation Suite version	Versiones de RHEL compatibles
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

Importante:

Starting with Automation Suite 2.2510.2, host nodes must run cgroup v2. If your environment uses cgroup v1 (the default on RHEL 8.x), you must migrate to cgroup v2 before upgrading. For migration instructions, refer to How to migrate to cgroup v2.

Este requisito se aplica utilizando el marcador kubelet fail-cgroup-v1, que quedará obsoleto en las próximas versiones de RKE2. Recomendamos actualizar a cgroup v2 lo antes posible, ya sea antes o después de actualizar a 2.2510.2.

Importante:

La versiónkernel-4.18.0-477.10.1.el8_8 del kernel de RHEL se ve afectada por un problema que interrumpe la instalación o la gestión del clúster de Automation Suite. Asegúrese de que ninguno de los nodos de Automation Suite utilice esta versión del kernel, ya sea antes o después de la instalación.

Consideraciones de RHEL 10

Importante:

RHEL 10.1 no es compatible. Hemos identificado un problema de rendimiento con RHEL 10.1 que ralentiza significativamente el guardado de archivos de la base de datos y provoca bloqueos del servicio RKE.

Si utilizas RHEL 10, ten en cuenta lo siguiente:

• RHEL 10 incluye la consola web de la cabina instalada de forma predeterminada, que escucha en el puerto 9090. Esto entra en conflicto con Cilium utilizado por Automation Suite. Para resolver este conflicto, configura la consola web de la cabina para escuchar en un puerto diferente o desactívala utilizando los siguientes comandos:

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

• Los módulos del núcleo de la GPU ya no se incluyen en los repositorios de RHEL 10 de forma predeterminada. Para instalar controladores de GPU, instala los paquetes por separado ejecutando dnf install cuda-drivers. Hemos probado los paquetes de GPU kernel-devel y kernel-headers con la versión del kernel 6.12.0-55.43.1.el10_0.