- Información general
- Requisitos
- Evaluación de tus necesidades de almacenamiento
- Estimación de costes de infraestructura en la nube
- Planificación de la capacidad
- Utilizar uipathctl.sh
- Consideraciones de AI Center
- Requisitos de los privilegios de la raíz
- Alta disponibilidad: tres zonas de disponibilidad
- Requisitos de los certificados
- Requisitos de red
- Instalación
- Preguntas y respuestas: plantillas de implementación
- Descarga de los paquetes de instalación
- parámetros de install-uipath.sh
- Habilitar el complemento de alta disponibilidad (HAA) de Redis para el clúster
- Archivo de configuración de Document Understanding
- Inclusión de un nodo agente dedicado compatible con GPU
- Conexión de la aplicación Task Mining
- Añadir un nodo agente dedicado a Task Mining
- Después de la instalación
- Administración de clústeres
- Gestionar los productos
- Gestionar el clúster en ArgoCD
- Configurar el servidor NFS externo
- Automatizado: Habilitar la copia de seguridad en el clúster
- Automatizado: Deshabilitar la copia de seguridad en el clúster
- Automatizado, en línea: restaurar el clúster
- Automatizado, sin conexión: restaurar el clúster
- Manual: Habilitar la copia de seguridad en el clúster
- Manual : Deshabilitar la copia de seguridad en el clúster
- Manual, en línea: restaurar el clúster
- Manual, sin conexión: restaurar el clúster
- Configuración adicional
- Migrating objectstore from persistent volume to raw disks
- Supervisión y alertas
- Migración y actualización
- Opciones de migración
- Paso 1: Mover los datos de la organización de identidad de independiente a Automation Suite
- Paso 2: restaurar la base de datos del producto independiente
- Paso 3: Realizar una copia de seguridad de la base de datos de la plataforma en Automation Suite
- Paso 4: Fusionar organizaciones en Automation Suite
- Paso 5: actualizar las cadenas de conexión de los productos migrados
- Step 6: Migrating standalone Insights
- Paso 7: eliminar el tenant predeterminado
- B) Migración de tenant único
- Configuración específica del producto
- Buenas prácticas y mantenimiento
- Solución de problemas
- Cómo solucionar los problemas de los servicios durante la instalación
- Cómo desinstalar el clúster
- Cómo limpiar los artefactos sin conexión para mejorar el espacio en disco
- Cómo borrar datos de Redis
- Cómo habilitar el registro de Istio
- Cómo limpiar manualmente los registros
- Cómo limpiar los registros antiguos almacenados en el paquete sf-logs
- Cómo deshabilitar los registros de transmisión para AI Center
- Cómo depurar instalaciones de Automation Suite fallidas
- Cómo eliminar imágenes del instalador antiguo después de la actualización
- Cómo limpiar automáticamente las instantáneas de Longhorn
- Cómo deshabilitar la descarga de la suma de comprobación de NIC
- No se puede ejecutar una instalación sin conexión en el sistema operativo RHEL 8.4
- Error al descargar el paquete
- La instalación sin conexión falla porque falta un binario
- Problema de certificado en la instalación sin conexión
- First installation fails during Longhorn setup
- Error de validación de la cadena de conexión SQL
- Error en la comprobación de requisitos previos para el módulo iscsid de selinux
- Azure disk not marked as SSD
- Fallo tras la actualización del certificado
- Automation Suite not working after OS upgrade
- Automation Suite requiere que Backlog_wait_time se establezca 1
- El volumen no se puede montar porque no está listo para las cargas de trabajo
- RKE2 falla durante la instalación y la actualización
- Fallo al cargar o descargar datos en el almacén de objetos
- PVC resize does not heal Ceph
- Fallo en el redimensionamiento de PVC de objectstore
- Rook Ceph o Looker pod atascados en estado Init
- Error de archivo adjunto de volumen de StatefulSet
- Fallo en la creación de volúmenes persistentes
- Parche de reclamación de almacenamiento
- La copia de seguridad falló debido al error
- Todas las réplicas de Longhorn son defectuosas
- Establecer un intervalo de tiempo de espera para los portales de gestión
- Actualizar las conexiones del directorio subyacente
- No se puede iniciar la sesión después de la migración
- Kinit: no se puede encontrar el KDC para el dominio <AD> mientras se obtienen las credenciales iniciales
- kinit: keytab no contiene claves adecuadas para *** mientras se obtienen las credenciales iniciales
- La operación GSSAPI ha fallado con un error: se ha suministrado un código de estado no válido (las credenciales del cliente han sido revocadas).
- Alarma recibida por trabajo de actualización Kerberos-tgt fallido
- Proveedor SSPI: servidor no encontrado en la base de datos de Kerberos
- Error de inicio de sesión para el usuario <ADDOMAIN> <aduser>. Razón: la cuenta está deshabilitada.
- ArgoCD login failed
- Fallo en la obtención de la imagen de Sandbox
- Los pods no se muestran en la interfaz de usuario de ArgoCD
- Fallo de la sonda Redis
- El servidor RKE2 no se inicia
- Secreto no encontrado en el espacio de nombres UiPath
- Después de la instalación inicial, la aplicación ArgoCD pasó al estado de progreso
- Pods MongoDB en CrashLoopBackOff o pendientes de aprovisionamiento de PVC tras su eliminación
- Inconsistencia inesperada, ejecuta fsck manualmente
- MongoDB o aplicaciones empresariales degradadas después de la restauración del clúster
- Falta el operador de Self-heal y el repositorio de Sf-k8-utils
- Servicios en mal estado después de la restauración o reversión del clúster
- El pod de RabbitMQ se atasca en CrashLoopBackOff
- Prometheus en estado CrashloopBackoff con error de falta de memoria (OOM)
- Faltan métricas de Ceph-rook en los paneles de supervisión
- Document Understanding no se encuentra en la barra izquierda de Automation Suite
- Estado fallido al crear una sesión de etiquetado de datos
- Estado fallido al intentar implementar una habilidad ML
- El trabajo de migración falla en ArgoCD
- El reconocimiento de la escritura manual con el extractor de formularios inteligente no funciona
- Uso de la herramienta de diagnóstico de Automation Suite
- Uso de la herramienta del paquete de soporte de Automation Suite
- Explorar registros
Evaluación de tus necesidades de almacenamiento
Un clúster de Automation Suite utiliza los discos de datos conectados a sus nodos de servidor como recursos de almacenamiento disponibles para todos los productos habilitados en su clúster. Cada producto utiliza estos recursos de forma diferente.
Para entender tus necesidades de almacenamiento y planificarlas en consecuencia, consulta las siguientes terminología y directrices.
-
Tamaño del disco del nodo de servidor: el tamaño de todos los discos individuales conectados a cada nodo del servidor.
- Todos los servidores deben tener el mismo número de discos adjuntos.
- Los discos de cada servidor pueden tener diferentes tamaños siempre que la suma de todos los tamaños de disco sea idéntica en todos los servidores.
- Tamaño total del disco del clúster: tamaño del disco del nodo servidor multiplicado por el número de nodos del servidor.
-
Almacenamiento disponible para aplicaciones: la cantidad de almacenamiento disponible para que las aplicaciones lo consuman.
- El almacenamiento disponible de la aplicación es menor que el tamaño total del disco del clúster debido a la forma en que se implementan la resistencia a fallos y la alta disponibilidad en el clúster de Automation Suite.
En la siguiente tabla se describen los requisitos de hardware multinodo preparado para HA para los perfiles Básico y Completo en el contexto de los términos introducidos anteriormente.
Configuración de hardware preestablecida |
Número de nodos de servidor |
Tamaño del disco del nodo servidor |
Tamaño total de disco del clúster |
Almacenamiento disponible en la aplicación (en línea) |
Almacenamiento disponible en la aplicación (sin conexión) |
---|---|---|---|---|---|
3 |
512 GiB |
1.5 TiB |
41 GiB |
37 GiB | |
3 |
2 TiB |
6 TiB |
291 GiB |
286 GiB |
Para aprovechar los 291 GiB de almacenamiento disponibles, debes cambiar el tamaño del valor de PVC a 291 GiB en lugar del valor preconfigurado de 100 GiB. De lo contrario, tus aplicaciones no podrán aprovechar más de 100 GiB.
Para obtener instrucciones, consulta Redimensionar PVC.
A medida que se habilitan y utilizan los productos en el clúster, estos consumen parte del almacenamiento disponible de la aplicación. Los productos suelen tener una pequeña huella de habilitación, así como una huella dependiente del uso que varía en función del caso de uso, la escala de uso y el proyecto. El consumo de almacenamiento se distribuye uniformemente entre todos los recursos de almacenamiento (discos de datos), y puedes supervisar los niveles de utilización del almacenamiento utilizando la pila de supervisión de Automation Suite.
El clúster de Automation Suite utiliza un concepto interno de Kubernetes llamado Volúmenes Persistentes como una abstracción interna que representa los discos en todos los nodos del clúster.
Para evitar inestabilidades, se recomienda configurar la monitorización y las alertas para comprobar constantemente si el espacio libre en los Volúmenes Persistentes cae por debajo del valor de almacenamiento disponible de la aplicación. Para más información, consulta Monitorización de Volúmenes Persistentes.
Si se dispara una alerta, puedes mitigarla aumentando la capacidad de almacenamiento de tu clúster como se describe en la siguiente sección.
Si tus necesidades evaluadas no cumplen los requisitos de hardware recomendados, puedes añadir más capacidad de almacenamiento utilizando uno o ambos de los siguientes métodos:
- Añade más nodos de servidor con discos. Para obtener instrucciones, consulta Añadir un nuevo nodo al clúster.
-
Añade más discos a los nodos existentes. Para obtener instrucciones, consulta Ampliación del disco de datos en un entorno de evaluación de un solo nodo y Ampliación del disco de datos en un entorno de producción multinodo preparado para alta disponibilidad.
Importante: Por cada 60 GiB de almacenamiento específico del producto necesarios, tu clúster de Automation Suite necesitará 1 TiB adicional de almacenamiento añadido al almacenamiento total disponible en tu clúster, distribuido equitativamente entre tus nodos de servidor.
Puede estimar tu consumo de almacenamiento utilizando la métrica específica del producto en las siguientes tablas. Estas tablas describen la cantidad de contenido que puedes colocar en tu clúster desde el principio. Como referencia, incluyen la huella de almacenamiento de un escenario de uso típico de cada producto.
Selección básica de productos
Producto |
Métricas de almacenamiento |
Almacenamiento por métrica |
Caso de uso típico |
---|---|---|---|
Orchestrator |
|
|
Normalmente, un paquete tiene 5 MiB y los depósitos, si los hay, tienen menos de 1 MiB. Una empresa madura tiene 5 GiB de paquetes y 6 GiB de depósitos implementados. |
Action Center |
|
|
Normalmente, un documento ocupa 0,15 MiB, y los formularios a rellenar ocupan 0,15 KiB adicionales. En una empresa madura, esto puede acumularse hasta 4 GiB en total. |
Test Manager |
|
|
Normalmente, todos los archivos y archivos adjuntos suman aproximadamente 5 GiB. |
Insights |
|
|
Se requieren 2 GiB para la habilitación, y el espacio de almacenamiento crece con el número. Una implementación a escala empresarial bien establecida requiere otros pocos GiB para todos los paneles. |
Automation Hub |
N/D |
N/D |
Huella fija de 2 GiB |
Automation Ops |
N/D |
N/D |
Sin huella de almacenamiento |
Selección completa de productos
Producto |
Métricas de almacenamiento |
Almacenamiento por métrica |
Caso de uso típico |
---|---|---|---|
Apps |
|
|
Normalmente, la base de datos ocupa aproximadamente 5 GiB, y una aplicación compleja típica consume aproximadamente 15 MiB. |
AI Center |
|
|
Una instalación típica y establecida consumirá 8 GiB para 5 paquetes y 1 GiB adicional para los conjuntos de datos. Un proceso puede consumir 50 GiB adicionales, pero solo cuando se ejecuta de forma activa. |
Document Understanding |
|
|
En una implementación madura, 12 GiB irán al modelo ML, 17 GiB al OCR y 50 GiB a todos los documentos almacenados. |
Task Mining |
|
|
Normalmente, se deben analizar unos 200 GiB de datos de registro de actividad para sugerir automatizaciones significativas. Sin embargo, las tareas altamente repetitivas pueden requerir muchos menos datos. |