- 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
- 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 fails to load after disabling and re-enabling it
- 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
uipathctl で作成されたワークロードのスケジュールまたは完了に失敗した場合に CPU とメモリの要求と制限を調整する方法。
説明
uipathctl コマンドを実行すると、そのコマンドによって作成された Kubernetes ワークロードが、CPU またはメモリの要件のために失敗することがあります。
次のいずれかの症状が発生する場合があります。
- ポッドは
Pendingステートのままであり、そのイベントにInsufficient cpuまたはInsufficient memoryが含まれます。 - ポッドが
OOMKilledステータスで終了します。 - ワークロードが CPU 調整されているか、コマンドがタイムアウトする前に完了しません。
- アドミッションポリシーは、ポッドのリソース要求または制限が名前空間で設定されている
ResourceQuotaまたはLimitRangeに準拠していないため、ポッドを拒否します。
この問題は、前提条件の確認、健全性チェック、サポート バンドルの生成、移行、Helm 操作、アップグレードに使用される、uipathctl で作成されたワークロードに影響する可能性があります。
解決策
まず、影響を受けるポッドを特定し、そのイベントを調べます。
kubectl get pods -A
kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>
kubectl get pods -A
kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>
報告された状態に応じて、以下を行います。
OOMKilledの場合は、メモリ制限を増やします。また、利用可能なメモリー数が多いノードでポッドをスケジュールする必要がある場合は、メモリー要求も増やします。Insufficient cpuまたはInsufficient memoryのPendingポッドの場合、要求を減らすのは、より少ない保証容量でワークロードを安全に実行できる場合のみです。それ以外の場合は、クラスターの容量を追加します。- クォータまたは制限範囲のエラーの場合は、ターゲット名前空間で設定されているポリシーに準拠する要求と制限を指定します。
- 低速なワークロードや CPU 調整が調整されているワークロードの場合は、CPU の制限を引き上げます。
リソース要件は、 input.json で変更することも、1 つのコマンドで上書きすることもできます。
input.json でリソース要件を設定する
uipathctl はワークロードを次のリソース クラスにグループ化します。
| クラス | 操作 | 既定の要求 (CPU/メモリ) | 既定の制限 (CPU/メモリ) |
|---|---|---|---|
diagnostic | 健全性チェックと読み取り専用検証プローブ | 50m / 64Mi | 250m / 256Mi |
operational | 前提条件の確認、サポート バンドル、Helm 操作、ID データの移行 | 1m / 1k | 2 / 2Gi |
workload | オブジェクト ストア、PVC、MongoDB の移行、およびファイル サーバーのアップグレード | 250m / 512Mi | 2 / 2Gi |
Automation Suite の構成を使用するコマンドの既定値を変更するには、 に workload_resources を追加します input.json。たとえば、データ量の多い移行ワークロードで利用可能なリソースを増やすには、次の構成を使用します。
{
"workload_resources": {
"workload": {
"requests": {
"cpu": "500m",
"memory": "1Gi"
},
"limits": {
"cpu": "2",
"memory": "4Gi"
}
}
}
}
{
"workload_resources": {
"workload": {
"requests": {
"cpu": "500m",
"memory": "1Gi"
},
"limits": {
"cpu": "2",
"memory": "4Gi"
}
}
}
}
diagnostic、operational、workload の各クラスは個別に設定できます。変更する値のみを指定することもできます。省略された CPU またはメモリの値は、既定値を保持します。
要求は、対応する制限を超えることはできません。CPU には 500m や 1 、メモリには 256Mi や 1Gi など、標準的な Kubernetes リソースの量を使用します。
1 つのコマンドのリソース要件のオーバーライド
--probe-cpu オプションと --probe-memory オプションを公開するコマンドの場合、そのコマンドによって作成されたヘルパー ポッドのリソース要件を上書きできます。以下に例を示します。
uipathctl health check --probe-cpu 500m --probe-memory 512Mi
uipathctl health check --probe-cpu 500m --probe-memory 512Mi
各オプションは、指定されたリソースの要求と制限の両方を設定します。1 つのオプションのみを指定すると、もう一方のリソースで有効値が保持されます。
オプションは、次のコマンドで使用できます。
uipathctl health checkuipathctl health testuipathctl health diagnoseuipathctl config add-host-adminuipathctl config enable-basic-authuipathctl service aicenter sync-skillsuipathctl service aicenter sync-skill-statusuipathctl service orchestrator notifications-migration start
両方の設定方法が適用される場合、 uipathctl では次の順序で値が解決され、後の値が優先されます。
- 組み込みの既定値です。
input.jsonまたは適用されているクラスター構成のworkload_resources値。- コマンド ライン オプションとして [
--probe-cpu] または [--probe-memory] を使用します。
リソース要件を更新した後、影響を受けるコマンドを再度実行して、uipathctl で作成されたワークロードが正常に開始することを確認します。
ワークロードを完了できる最小の要求と制限を設定します。要求が大きすぎるとスケジュールが妨げられ、制限が低すぎると調整や終了が発生する可能性があります。