Kubernetes クラスターとノード

専用クラスター

Azure または AWS の独自の Kubernetes クラスターを利用し、標準のプラクティスに従ってプロビジョニングおよび管理できます。Automation Suite には専用のクラスターとクラスター管理者権限が必要です。これは、Automation Suite が UiPath® のビジネス プラットフォーム全体をデプロイし、マイクロサービスを多数含むさまざまな UiPat®h 製品で構成されるためです。

サポートされる EKS/AKS バージョン

Automation Suite ロング ターム サポートの各リリースには相互運用性マトリクスが付属しています。互換性のある EKS または AKS のバージョンについては、「相互運用性マトリクス」をご覧ください。

Automation Suite では、次の Linux OS をサポートしています。

クラウド プロバイダー	OS
AKS	Ubuntu 22.04 および 18.04
EKS	Amazon Linux 2 (EKS のすべてのバージョン) EKS 1.27 の場合は RHEL 8.8 ボトルロケット1.19.2

EKS/AKS の Automation Suite は、x86 EKS/AKS のアーキテクチャのみをサポートし、ARM64 はサポートしていません。

ノードの容量

製品とスケールの要件に基づいてノードの容量を推定するには、UiPath Automation Suite Install Sizing Calculator を使用します。

EKS ノードと AKS エージェント (ワーカー) ノードの両方のルート ボリューム要件は 256 GB です。

必須のプラットフォーム サービス (Identity、ライセンス、ルーティング) と Orchestrator で開始するには、少なくともノードあたり 8 個の vCPU と 16 GB の RAM をプロビジョニングする必要があります。

自動スケーリング

高い信頼性を確保し、ビジネスの中断を回避するため、クラスターで自動スケーリングを有効化することをお勧めします。

Task Mining の追加要件

Task Mining をインストールする場合は、20 個の vCPU と 60 GB の RAM を搭載したワーカー ノードを追加でプロビジョニングする必要があります。このノードには taint を付与し、Task Mining のワークロードのみが実行されるようにする必要があります。詳しくは、「ノードのスケジュール設定」セクションをご覧ください。

Automation Suite ロボットの追加要件

Automation Suite ロボットには追加のワーカー ノードが必要です。

Automation Suite ロボット ノードのハードウェア要件は、リソースの使用方法によって異なります。追加のエージェント ノードの要件に加えて、パッケージのキャッシュを有効化するために 10 GiB 以上の容量も必要です。

詳しくは、「ストレージ」をご覧ください。

次のセクションでは、Automation Suite ロボット ノードで必要なハードウェアの量に影響する要因について説明します。

ロボットのサイズ

次の表に、すべてのロボット サイズに必要な CPU、メモリ、およびストレージを示します。

Size	CPU	メモリ	ストレージ
小	0.5	1 GiB	1 GiB
標準	1	2 GiB	2 GiB
中	2	4 GiB	4 GiB
大	6	10 GiB	10 GiB

エージェント ノードのサイズ

Automation Suite ロボット エージェント ノードのリソースは、同時に実行できるジョブの数に影響します。その理由は、CPU コアの数と RAM の容量が、ジョブの CPU/メモリ要件で除算されるためです。

たとえば、16 CPU と 32 GiB の RAM を搭載したノードは、次のいずれかを実行できます。

• 32 個の小型のジョブ
• 16 個の標準ジョブ
• 8 個の中型のジョブ
• 2 個の大型のジョブ

複数のジョブ サイズを混在できるため、特定の時点において、同じノードで次のようなジョブの組み合わせを実行できます。

• 10 個の小型のジョブ (5 CPU と 10 GiB のメモリを消費)
• 4 個の標準ジョブ (4 CPU と 8 GiB のメモリを消費)
• 3 個の中型のジョブ (6 CPU と 12 GiB のメモリを消費)

Kubernetes のリソース消費量

ノードは Kubernetes クラスターに属しているため、サーバー上に存在する Kubernetes エージェント (kubelet) は少量のリソースを消費します。UiPath の測定結果によると、Kubelet が消費するリソースは以下のとおりです。

• 0.6 CPU
• 0.4 GiB RAM

前述のノードと同様のノードでは、実際の容量は約 15.4 CPU と 31.6 GiB の RAM になります。

マシン サイズの自動選択

すべてのクロスプラットフォーム プロセスでは、[Automation Suite ロボット] のオプションが既定で [自動] に設定されています。この設定では、サーバーレス ロボットを使用してプロセスを実行するのに適したマシン サイズが選択されます。

サイズの自動選択にあたっては、以下の表に記載された基準が順番に評価されます。ある基準が満たされた時点で、その基準に対応するマシン サイズが選択され、残りの基準は評価されません。

順序	基準	マシン サイズ
1	リモート デバッグのジョブである	中
2	プロセスが UI Automation に依存している OR プロセスが UiPath Document Understanding アクティビティに依存している	標準
3	その他の無人プロセス	小

Document Understanding の追加の推奨事項

パフォーマンスを向上させるには、GPU がサポートされた追加のエージェント ノードに Document Understanding をインストールできます。ただし、Document Understanding は GPU ノードがなくても完全に機能します。実際には、Document Understanding はすべての抽出および分類タスクに CPU 仮想マシンを使用しますが、OCR には GPU 仮想マシンを使用することを強くお勧めします。Document Understanding フレームワーク内での CPU/GPU の使用方法の詳細については、こちらをご覧ください。

GPU サポートのある追加のノードを使用する場合、次の要件を満たす必要があります。

ハードウェア	最小要件
プロセッサ	8 (v-)CPU/コア
RAM	52 GiB
クラスター バイナリとステート ディスク	256 GiB SSD 最小 IOPS: 1100
データ ディスク	N/A
GPU RAM	11 GiB

GPU ノード プールを追加する際は、--node-taints sku=gpu:NoScheduleノード プールではなく --node-taints nvidia.com/gpu=present:NoSchedule を使用することが重要です。

Automation Suite では NVIDIA GPU がサポートされています。NVDIA GPU (ドライバーなど) の設定方法については、それぞれ Azure または AWS のドキュメントをご覧ください。

ノードのスケジュール設定

Task Mining、Automation Suite ロボット、Document Understanding 用の専用のワーカー ノードでは、ノード taint を有効化することをお勧めします。

AI Center と DU の例:

• CPU の場合:

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

GPU の場合:

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

Task Mining の例:

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

Automation Suite ロボットの例:

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

重要:

Gatekeeper のポリシーによって適用されるカスタムのノード taint がある場合 (ワーカー ノードに対する特定のロールやラベルなど)、そのノード taint は Automation Suite に渡されないため、インストール プロセスが中断する可能性があります。

taint と toleration について詳しくは、Kubernetes のドキュメントをご覧ください。