Clúster y nodos de Kubernetes

Cluster and permissions

You can bring your own Kubernetes cluster and follow your standard practices to provision and manage it.

If you grant the Automation Suite installer admin privileges, UiPath® installs and manages all the necessary components for running Automation Suite. However, if you cannot grant the installer admin privileges on the cluster, the installation of some required components is impossible. Therefore, before installing Automation Suite on a cluster where you did not grant the installer admin privileges, an admin user must install specific required components separately, before the Automation Suite platform installation. After installing the required components, you can execute the installer with lower permissions. For the list of required permissions, see Granting installation permissions.

Supported OS versions

Each Automation Suite Long-Term Support release comes with a compatibility matrix.

For compatible EKS or AKS versions, see the Compatibility matrix.

Automation Suite admite los siguientes sistemas operativos Linux:

Proveedor de la nube	SO
AKS	Ubuntu 22.04 y 18.04
EKS	Amazon Linux 2 para todas las versiones de EKS RHEL 8.8 para EKS 1.27 Bottlerocket 1.19.2

Automation Suite only supports the x86 architecture, and does not support ARM64.

Capacidad de nodo

Para estimar la capacidad del nodo en función de tu producto y los requisitos de tu escala, usa la calculadora de tamaño de instalación de UiPath Automation Suite .

El requisito de volumen raíz para los nodos agente (trabajador) es de 256 GB.

Como mínimo, para comenzar con los servicios obligatorios de la plataforma (identidad, licencias y enrutamiento) y Orchestrator, debes aprovisionar 8 vCPU y 16 GB de RAM por nodo.

Nota:

No recomendamos utilizar instancias puntuales en Automation Suite en escenarios de producción, debido a problemas de estabilidad y rendimiento.

Intercambiar memoria

Debes deshabilitar el intercambio de memoria antes de instalar Automation Suite. Se sabe que la memoria de intercambio causa problemas con las cargas de trabajo del contenedor. Además, las cargas de trabajo de Automation Suite no se benefician de utilizar la memoria de intercambio y Kubernetes ya optimiza el uso de la memoria.

Ajuste de escala automático

Recomendamos habilitar el escalado automático en el clúster para garantizar una alta fiabilidad y evitar interrupciones comerciales.

Requisitos adicionales de Task Mining

Si instalas Task Mining, debes aprovisionar nodos de trabajo adicionales con 20 CPU virtuales y 60 GB de RAM. Este nodo debe estar corrupto para garantizar que solo se ejecuten en él las cargas de trabajo de Task Mining. Para obtener más información, consulta la sección Programación de nodos .

Requisitos adicionales de Automation Suite Robots

Automation Suite Robot requieren nodos de trabajo adicionales.

Los requisitos de hardware para el nodo Robots de Automation Suite dependen de la forma en que planees utilizar tus recursos. Además de los requisitos adicionales del nodo agente, también necesitas un mínimo de 10 GiB para habilitar el caché de paquetes.

Para obtener más información, consulta Documentación de almacenamiento .

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 GiB	1 GiB
Estándar	1	2 GiB	2 GiB
Medio	2	4 GiB	4 GiB
Grande	6	10 GiB	10 GiB

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 GiB de RAM podría ejecutar cualquiera de los siguientes:

• 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 GiB de memoria)
• 4 trabajos estándar (que consumen 4 CPU y 8 GiB de memoria)
• 3 trabajos medianos (que consumen 6 CPU y 12 GiB 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 GiB de RAM

Un nodo similar al descrito anteriormente tendría aproximadamente 15,4 CPU y 31,6 GiB 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 tabla siguiente se evalúan por orden. Tan pronto como se satisface un criterio se elige el tamaño de máquina correspondiente y no se evalúan los criterios restantes.

Orden	Criterio	Tamaño de la máquina
1	Trabajo de depuración remota	Medio
2	Proceso dependiente de Automatización de IU O Proceso dependiente de las actividades de Document Understanding de UiPath	Estándar
3	Otro proceso desatendido	Pequeño

Recomendaciones adicionales de Document Understanding

Para obtener un mayor rendimiento, puede instalar Document Understanding en un nodo de agente adicional compatible con GPU. Tenga en cuenta, sin embargo, que Document Understanding es completamente funcional sin el nodo GPU. En realidad, Document Understanding utiliza máquinas virtuales de CPU para todas sus tareas de clasificación y extracción, 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
RAM	52 GiB
Binarios de clúster y disco de estado	SSD de 256 GiB E/S mínima por segundo: 1100
DiscoDeDatos	N/D
RAM de GPU	11 GiB

Al añadir el grupo de nodos de la GPU, es importante que utilices --node-taints nvidia.com/gpu=present:NoSchedule en lugar de --node-taints sku=gpu:NoSchedule.

Automation Suite supports NVIDIA GPUs. To learn about how to configure NVDIA GPUs (such as drivers), please refer to the respective docs from Azure or AWS.

Additional Document Understanding modern projects requirements

For optimal performance, a minimum of 5 GPUs is required for Document Understanding modern projects. The example scenario in the following table demonstrates how 5 GPUs is enough to process 300 pages.

Función	Número
Custom model pages processed per hour	300
Out of the box model pages processed per hour	0
Models training in parallel	1
Number of pages in all projects - Design time	200
Number of document types per project version	3

The 5 GPUs are distributed amongst different functions, as detailed in the following table:

Servicio	Number of GPUs
OCR replicas	1
Custom model training replicas	1
Custom model replicas	2
Out of the box model replicas	1
Total	5

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

In addition to the GPU demands, Document Understanding modern projects also require specific CPU resources for optimal performance. For optimal performance, a minimum of 18 vCPUs is required.

With the modern Document Understanding project, an additional 4 TiB of the objectstore is required to perform the activities from the above examples continuously for one year. You can start with a smaller number, but the activity will fail once the storage is complete, unless you explicitly scale it.

If you are provisioning for one year of continuous processing, you will need 4 TiB for Document Understanding modern projects and 512 GiB for the other products. The total will be 4.5 TiB of storage. Similarly, if you start with six months of processing, you will need 2 TiB for Document Understanding modern projects and 512 GiB for the other products. In this case the total will be 2.5 TiB.

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

Programación de nodos

Recomendamos habilitar las corrupciones de nodo en nodos trabajadores dedicados para Task Mining, Automation Suite Roboty Document Understanding.

Ejemplo de AI Center y DU:

• Para la CPU:

  kubectl taint node <node_name> aic.ml/cpu=present:NoSchedule

• Para GPU:

  kubectl taint node <node_name> nvidia.com/gpu=present:NoSchedule

Ejemplo de Task Mining:

kubectl taint node <node_name> task.mining/cpu=present:NoSchedule

EjemploAutomation Suite Robot :

kubectl taint node <node_name> serverless.robot=present:NoSchedule

Importante:

Si tienes corrupciones de nodo personalizadas que se aplican mediante la política de controlador de acceso, como roles específicos para nodos de trabajo o etiquetas, no se pasarán a Automation Suite y pueden interrumpir el proceso de instalación.

Para obtener información sobre corrupciones y toleraciones, consulta la documentación de Kubernetes.