Clúster y nodos de Kubernetes

Clúster y permisos

Puedes traer tu propio clúster de Kubernetes y seguir tus prácticas estándar para aprovisionarlo y gestionarlo.

Si concedes privilegios de administrador al instalador de Automation Suite, UiPath® instala y gestiona todos los componentes necesarios para ejecutar Automation Suite. Sin embargo, si no puedes otorgar al instalador privilegios de administrador en el clúster, la instalación de algunos componentes necesarios será imposible. Por lo tanto, antes de instalar Automation Suite en un clúster en el que no hayas concedido privilegios de administrador al instalador, un usuario administrador debe instalar los componentes específicos necesarios por separado, antes de la instalación de la plataforma de Automation Suite. Después de instalar los componentes necesarios, puedes ejecutar el instalador con permisos inferiores. Para obtener la lista de permisos necesarios, consulta Conceder permisos de instalación.

Versiones de SO compatibles

Cada versión de soporte a largo plazo de Automation Suite viene con una matriz de compatibilidad.

Para ver las versiones compatibles de EKS o AKS, consulta la Matriz de compatibilidad.

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 solo es compatible con la arquitectura x86 y no es compatible con 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 es compatible con las GPU de NVIDIA. Para obtener más información sobre cómo configurar las GPU NVDIA (como los controladores), consulta los documentos respectivos de Azure o AWS.

Documento adicional Comprender los requisitos de los proyectos modernos

Para un rendimiento óptimo, 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.

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

Para obtener más información sobre cómo asignar GPU a cada servicio, consulta la página Asignar recursos de GPU para proyectos modernos de Document Understanding .

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 TiB adicionales de objectstore para realizar las actividades de los ejemplos anteriores 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 TiB para los proyectos modernos de Document Understanding y 512 GiB para los demás productos. El total será de 4,5 TiB de almacenamiento. Del mismo modo, si comienzas con seis meses de procesamiento, necesitarás 2 TiB para los proyectos modernos de Document Understanding y 512 GiB para los demás productos. En este caso, el total será de 2,5 TiB.

Nota: Para obtener cálculos más detallados y la capacidad necesaria para tus necesidades, consulta la Calculadora de tamaño de instalación de UiPath Automation Suite.

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.