- 概要
- 要件
- デプロイ テンプレート
- 手動: インストールを準備する
- 手動: インストールを準備する
- 手順 2: オフライン インストール用に OCI 準拠レジストリを設定する
- 手順 3: 外部 ObjectStore を構成する
- 手順 4: High Availability Add-on を構成する
- 手順 5: SQL データベースを構成する
- 手順 7: DNS を構成する
- 手順 8: ディスクを構成する
- 手順 9: カーネルと OS レベルの設定を構成する
- 手順 10: ノード ポートを構成する
- 手順 11: その他の設定を適用する
- 手順 12: 必要な RPM パッケージを検証してインストールする
- 手順 13: cluster_config.json を生成する
- Cluster_config.json のサンプル
- 全般的な構成
- プロファイル構成
- 証明書の設定
- データベースの構成
- 外部 ObjectStore の構成
- 署名済み URL の構成
- ArgoCD の構成
- Kerberos 認証の構成
- 外部の OCI 準拠レジストリの設定
- Disaster Recovery - アクティブ/パッシブおよびアクティブ/アクティブの構成
- High Availability Add-on の構成
- Orchestrator 固有の設定
- Insights 固有の構成
- Process Mining 固有の構成
- Document Understanding 固有の構成
- Automation Suite ロボット固有の構成
- 監視の構成
- 任意: プロキシ サーバーを構成する
- 任意: マルチノードの HA 対応の運用クラスターにおけるゾーン障害に対する復元設定を有効化する
- 任意: カスタムの Resolv.con を渡す
- 任意: フォールト トレランスを向上させる
- GPU がサポートされた専用のエージェント ノードを追加する
- Automation Suite ロボット専用のエージェント ノードを追加する
- 手順 15: オフライン インストール用に一時的な Docker レジストリを設定する
- 手順 16: インストールの前提条件を検証する
- uipathc を実行する
- 手動: インストールを実行する
- インストール後
- クラスターの管理
- 監視とアラート機能
- 移行とアップグレード
- 製品固有の設定
- ベスト プラクティスとメンテナンス
- トラブルシューティング
- インストール時にサービスをトラブルシューティングする方法
- NFS バックアップ ディレクトリの権限を減らす方法
- クラスターをアンインストールする方法
- オフライン成果物をクリーンアップしてディスク領域を改善する方法
- Redis データをクリアする方法
- Istio ログを有効化する方法
- ログを手動でクリーンアップする方法
- Ceph の読み取り専用モードから移行する
- sf-logs バケットに保存されている古いログをクリーンアップする方法
- AI Center のストリーミング ログを無効化する方法
- 失敗した Automation Suite インストールをデバッグする方法
- アップグレード後に古いインストーラーからイメージを削除する方法
- TX チェックサム オフロードを無効化する方法
- ArgoCD のログ レベルを手動で Info に設定する方法
- AI Center のストレージを拡張する方法
- 外部レジストリーのエンコードされたpull_secret_valueを生成する方法
- TLS 1.2 で弱い暗号に対処する方法
- TLSのバージョンを確認する方法
- 証明書の操作方法
- Ceph のバックアップとデータの復元をスケジュールする方法
- クラスター内の ObjectStore (Ceph) を使用して DU の使用状況データを収集する方法
- エアギャップ環境に RKE2 SELinux をインストールする方法
- NFS サーバー上の古い差分バックアップをクリーンアップする方法
- FIPS が有効化されたクラスターに Insights をデプロイする方法
- cgroup v2 への移行方法
- 仮想マシンの再起動後に Kerberos 認証を回復する方法
- ローカルの Docker イメージをクラスター内のレジストリにプッシュする方法
- バックアップからバケットを除外する方法
- バンドルのダウンロード中のエラー
- バイナリがないため、オフライン インストールが失敗する
- Azure ディスクが SSD としてマークされない
- 証明書の更新後のエラー
- TLS 証明書の検証エラー
- ウイルス対策が原因でインストールの問題が発生する
- OS のアップグレード後に Automation Suite が動作しない
- Automation Suite で backlog_wait_time を 0 に設定する必要がある
- RHEL 8.9 でレジストリの一時インストールが失敗する
- オフライン インストール中に uipath 名前空間のデプロイで頻繁に発生する再起動の問題
- DNS 設定が CoreDNS によって受け入れられない
- メモリ不足によりクラスター内レジストリのシーディングが失敗する
- Document Understanding モダン プロジェクトが有効化されていて、AI Center が無効化されている場合、前提条件の確認に失敗します
- RHEL 8.x ノードでの XFS ボリュームマウントの失敗により、Pod が Init 状態でスタックする
- Rancher と etcd ディスクのマウント順序が正しくないため、再起動後にクラスターのデータが失われるように見える
- Ceph の異常によりアップグレードが失敗する
- Orchestrator データベース内のクラシック オブジェクトが原因でアップグレードが失敗する
- Ceph クラスターがサイドバイサイド アップグレード後に機能低下ステートで検出される
- Apps のサービス アップグレードの失敗
- インプレース アップグレードのタイムアウト
- オフライン環境でアップグレードが失敗する
- アップグレード後に snapshot-controller-crds ポッドが CrashLoopBackOff ステートになる
- Insights の PVC サイズが上書きされたためにアップグレードが失敗する
- 大文字のホスト名が原因でアップグレードが失敗する
- 管理ポータルのタイムアウト期間を設定する
- 移行後に認証が機能しない
- Kinit: Cannot find KDC for realm <AD Domain> while getting initial credentials
- kinit: Keytab contains no suitable keys for *** while getting initial credentials
- 無効なステータス コードが原因で GSSAPI 操作が失敗した
- Alarm received for failed kerberos-tgt-update job
- SSPI Provider: Server not found in Kerberos database
- アカウントが無効なため AD ユーザーのログインに失敗した
- ArgoCD へのログインに失敗した
- サンドボックス イメージを取得できない
- ポッドが ArgoCD UI に表示されない
- Redis プローブの障害
- RKE2 サーバーの起動に失敗する
- 初回インストール後に ArgoCD が進行中ステートになる
- ArgoCD リポジトリ サーバー ポッドが CrashLoopBackOff になる
- 手動による ArgoCD ネットワーク ポリシーの軽減策 (GHSA-47m3-95c7-g2g8)
- Ceph-rook のメトリックが監視ダッシュボードに表示されない
- 診断ヘルスチェック中に報告されたエラーの不一致
- uipathctl で作成されたワークロードのリソース要求と制限を設定する
- アップストリームに正常な問題はありません
- Redis の起動がウイルス対策によってブロックされる
- TLS 証明書の検証が有効化されていると、AI Center と Document Understanding ポッドの起動に失敗する
- Fluentd では、IPv6 環境ではログはエクスポートされません
- デスクトップ版の Studio では Integration Service のコネクタとアクティビティを読み込めない
- Process Mining で高可用性を実行する
- Kerberos を使用してログインすると、Process Mining を取り込むことができなかった
- pyodbc 形式の接続文字列を使用して AutomationSuite_ProcessMining_Warehouse データベースに接続できない
- Airflow のインストールが「sqlalchemy.exc.ArgumentError: Could not parse rfc1738 URL from string ''」で失敗する
- SQL Server ポート 1433 を使用する IP テーブル ルールを追加する方法
- CData Sync を実行しているサーバーの Automation Suite の証明書が信頼されない
- Process Mining を無効化してから再度有効化すると、読み込みに失敗する
- 診断ツールを実行する
- Automation Suite サポート バンドルを使用する
- ログを確認する
マルチサイト Automation Suite のデプロイにおけるアーキテクチャ上の重要な考慮事項 (レイテンシ、RTO、RPO の要因など)
マルチサイト デプロイと同様に、Automation Suite にも、インフラストラクチャ、レイテンシ、データ ソース、管理、回復時間の目標、回復ポイントの目標などのアーキテクチャ上重要な考慮事項があります。
インフラストラクチャ
両方のクラスターに同じハードウェアを使用することをお勧めします。ただし、Automation Suite クラスターは、違いがほとんどない類似のハードウェア構成でもおそらく動作します。異種のハードウェアでは、複雑さが増し、トラブルシューティングに時間がかかる場合があります。
遅延
レイテンシは、アクティブ/アクティブ モデルの設計において非常に重要です。レイテンシとは、2 つの Automation Suite クラスター間の往復時間 (RTT) を表します。サービスの稼働停止が発生した場合にデータが失われるリスクが大きく減るため、2 つのサイト間のレイテンシ レベルは最小であるのが最善です。RTT は 10 ミリ秒のしきい値未満である必要があります。
RTT はパフォーマンス メトリックに直接影響するため、運用段階に移行する前に厳密にテストする必要があります。サイトのペア間でレイテンシがベンチマークである 10 ミリ秒を超える場合は、アクティブ/アクティブ構成ではなく、アクティブ/パッシブ構成を検討することをお勧めします。
同期が必要なコンポーネントの RTT は 10 ミリ秒未満である必要があります。このようなコンポーネントには、SQL Server、HAA、ObjectStore などがあります。
管理
2 つの Automation Suite クラスターは独立しており、構成を共有しません。したがって、管理やメンテナンスのアクティビティは、各クラスターで個別に実行する必要があります。たとえば、両方のクラスターの SQL 接続文字列を更新し、証明書を個別に設定するなどの必要があります。さらに、2 つのクラスターを個別に監視し、個別にアップグレードするなどの必要があります。
データ ソース
ObjectStore を SQL データベースと組み合わせることにより、Automation Suite にインストールされた製品の状態を形成します。
SQL Server 構成
SQL Server の構成は、マルチサイト デプロイで重要な役割を果たします。SQL Server は Automation Suite の外部コンポーネントですが、Automation Suite と連動させる際に真の高可用性を実現するために、追加で必要な手順がいくつかあります。
SQL Server は、Always On 可用性グループまたはフェイルオーバー グループに構成する必要があります。両方のサイトに分散させて、一方のサイトがダウンしたときに高可用性を厳密に確保する必要があります。両方のクラスターが接続文字列で同じ SQL リスナー エンドポイントを使用する必要があります。さらに、SQL Server/データベースが複数のサブネットにまたがって分散されている場合は、接続文字列で MultiSubnetFailover=True プロパティを設定することをお勧めします。
詳細については、「 Always On 可用性グループ」および 「Always On 可用性グループの前提条件、制限、推奨事項」をご覧ください。
外部 ObjectStore の構成
外部 ObjectStore は、ノードの障害による破損の影響を受けるおそれがありません。Automation Suite から独立して、データのレプリケーションや障害復旧を実行できます。SQL Server と同様に、外部 ObjectStore も高可用性障害復旧の設定で構成する必要があります。
プライマリ ObjectStore インスタンスをプライマリ データ センターに物理的に配置し、データ同期が有効化されたセカンダリ データ センターに少なくとも 1 つのセカンダリ インスタンスを配置します。ObjectStore にロード バランサーを構成すると、両方の Automation Suite クラスターが同じエンドポイントを参照するようになります。これにより、ObjectStore の内部構成に依存しないデプロイが可能になります。
AWS S3 の場合、 マルチリージョン アクセス ポイント は Automation Suite で実行されるすべての製品に必要な S3 API をすべてサポートしているわけではありません。サポートされている API のリストの詳細については、「 サポートされている API オペレーションでのマルチリージョンアクセスポイントの使用」を参照してください。
両方のリージョンで製品/スイートごとに 2 つのバケットを作成し、同期を有効化できます。同じリージョンで実行される Automation Suite クラスターは、同じリージョン内のバケットを参照します。
回復時間の目標
RTO に関する組織のポリシーは、マルチサイト Automation Suite クラスターを設計する上で非常に重要です。目的の RTO を達成するには、以下の要素を考慮してください。
- Traffic Manager の設計。
- セカンダリ/パッシブ クラスター内のノードの可用性。
- セカンダリ クラスターでの動的なワークロード (ML スキルなど) の可用性。
- 構成管理。
Traffic Manager
両方のクラスターの能力を最大限に引き出すには、Traffic Manager を適切に構成することがきわめて重要です。この設定では理論上、トラフィックを両方のクラスターに容易に分散できます。この戦略により、負荷がバランス良く分散されるだけでなく、ビジネスの継続性も保護され、どちらかのサイトが完全にシャットダウンした場合に事業が中断される可能性も低減されます。
ノードの可用性
障害が発生して一方のサイトが完全に動作しなくなった場合にビジネス オートメーションが影響を受けないよう、もう一方のサイトには十分なキャパシティが必要です。機能しているサイトのキャパシティが不十分な場合、事業の運営に悪影響が及び、事業にとって重大な問題につながる可能性があります。
動的なワークロードの可用性
AI Center などの一部の製品では、ML スキルを実行時に動的にデプロイします。別のクラスターへのスキルのデプロイは常に非同期です。そのため、スキルの可用性を保証できません。適切な時間内にオートメーション ソリューションがオンラインに戻るようにするには、別のクラスターでスキルを定期的に同期します。
構成の管理
Automation Suite のマルチサイト デプロイは 2 つの異なるクラスターで構成されるため、一方のクラスターで実行される操作を他方のクラスターで遅延なく実行してずれを減らす必要があります。これにより、両方のクラスターの構成がほぼ同じになり、回復に費やす労力を抑えることができます。
回復ポイントの目標
回復ポイントの目標 (RPO) に関する組織のポリシーは、マルチサイト Automation Suite クラスターを設計する上で非常に重要です。目的の RPO を達成するには、以下の要素を考慮する必要があります。
- データ同期
- スケジュールされたバックアップ
データの同期
プライマリ データ ソースにデータを書き込む際には、データをセカンダリ クラスターにも同期する必要があります。しかし、データセンターがダウンしてデータが同期されない場合は、データ損失のリスクがあります。模範的なネットワーク構成 (2 つのデータセンター間の帯域幅が広く、レイテンシが低い場合など) では、同期速度が向上します。
スケジュールされたバックアップ
すべての障害復旧でデータの損失が完全に解消するわけではありません。しかし、一定間隔の定期的なバックアップ戦略をデプロイすれば、障害がデータ復旧に与える影響を最小限に抑えることができます。詳細については、「 クラスターをバックアップおよび復元する」をご覧ください。