Automation Suite
2022.4
偽
- 概要
- 要件
- インストール
- 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
- 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
- sf-logs バンドル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
- Longhorn スナップショットを自動的にクリーンアップする方法
- NIC チェックサムオフロードを無効にする方法
- RHEL 8.4 OS でオフライン インストールを実行できない
- 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
- オフライン インストールでの証明書の問題
- Longhorn のセットアップ中に最初のインストールが失敗する
- SQL 接続文字列の検証エラー
- selinux iscsid モジュールの前提条件の確認が失敗する
- 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
- 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 1 に設定する必要がある
- ワークロードの準備ができていないためボリュームをマウントできない
- インストールおよびアップグレード中に RKE2 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
- 基になるディレクトリ接続を更新する
- 移行後にログインできない
- Kinit: Cannot Find KDC for Realm <AD Domain> While Getting Initial Credentials
- kinit: Keytab contains no suitable keys for *** while getting initial credentials
- GSSAPI operation failed with error: An invalid status code was supplied (Client's credentials have been revoked).
- Alarm received for failed kerberos-tgt-update job
- SSPI Provider: Server not found in Kerberos database
- Login Failed for User <ADDOMAIN><aduser>.Reason: The Account Is Disabled.
- 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
- UiPath 名前空間でシークレットが見つからない
- 初期インストール後、ArgoCD アプリが Progressing ステートになる
- MongoDB ポッドが CrashLoopBackOff になるか、削除後に PVC プロビジョニングの保留中になる
- Unexpected inconsistency; run fsck manually
- クラスターの復元後に MongoDB またはビジネス アプリケーションの機能が低下する
- self-heal-operator および sf-k8-utils リポジトリが見つからない
- クラスターの復元またはロールバック後にサービスが異常になる
- RabbitMQ ポッドが CrashLoopBackOff でスタックする
- Prometheus が CrashloopBackoff ステートでメモリ不足 (OOM) エラーを伴う
- 監視ダッシュボードに Ceph-rook メトリックが表示されない
- AI Center のスキルのデプロイに関する問題
- AI Center へのアクセス時に不明なエラーが発生する
- 復元したクラスターで AI Center を有効化する
- Automation Suite 診断ツールを使用する
- Automation Suite サポート バンドル ツールを使用する
- ログを確認する
AI Center のスキルのデプロイに関する問題
Automation Suite インストール ガイド
最終更新日 2024年4月24日
AI Center のスキルのデプロイに関する問題
DU モデル スキルのデプロイが、最初のモデルのデプロイ時に断続的に、デプロイのリスト表示の失敗または不明なエラーで失敗することがあります。回避するには、そのモデルを再度デプロイします。1 回目のデプロイ試行時に画像構築のデプロイ作業のほとんどが完了しているため、2 回目のデプロイには時間がかかりません。DU モデルの最初のデプロイには約 1 - 1.5 時間を要しますが、再度デプロイする際は、これより短時間で完了します。
まれに、クラスターのステートが原因で、スキルのデプロイやパッケージのアップロードなどの非同期操作が長時間スタックしてしまうことがあります。DU スキルのデプロイに 2 - 3 時間以上かかる場合は、よりシンプルなモデル (例: TemplateModel) のデプロイを試みてください。シンプルなモデルを使用した場合でもデプロイに 1 時間以上かかる場合は、軽減策として以下のコマンドを使用した AI Center サービスの再起動を実行します。
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-deployer-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-trainer-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-pkgmanager-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-helper-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-appmanager-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-deployer-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-trainer-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-pkgmanager-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-helper-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-appmanager-deployment
以下のコマンドを使用して検証し、AI Center の pod が復旧されるまで待機します。
kubectl -n uipath get pods | grep ai-*
kubectl -n uipath get pods | grep ai-*
成功していれば、上記の pod のステートはすべて「Running」になり、コンテナーのステートは「2/2」になるはずです。