Automation Suite
2023.10
偽
- 概要
- 要件
- 推奨: 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 1: 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 2: 外部 ObjectStore を構成する
- 手順 3: High Availability Add-on を構成する
- 手順 4: Microsoft SQL Server を構成する
- 手順 5: ロード バランサーを構成する
- 手順 6: DNS を構成する
- 手順 7: カーネルと OS レベルの設定を構成する
- 手順 8: ディスクを構成する
- 手順 9: ノード ポートを構成する
- 手順 10: 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
- 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
- 外部の OCI 準拠レジストリの設定
- 障害復旧: アクティブ/パッシブおよびアクティブ/アクティブ構成
- 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
- install-uipath.sh パラメーター
- 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
- Task Mining 専用のエージェント ノードを追加する
- Task Mining アプリケーションを接続する
- 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
- 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
- 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
- NIC チェックサムオフロードを無効にする方法
- Automation Suite 2022.10.10 および 2022.4.11 から 2023.10.2 にアップグレードする方法
- ArgoCD のログ レベルを手動で Info に設定する方法
- 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
- 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
- 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
- 2021.10 からの自動アップグレード後にクラスターが異常になる
- Ceph の異常によりアップグレードが失敗する
- 領域の問題のために rke2 が開始しない
- ボリュームがマウントできず、アタッチ/デタッチ ループ状態のまま
- 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
- 異常な Insights コンポーネントが原因で移行が失敗する
- 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
- Docker レジストリの移行が PVC の削除段階でスタックする
- v2023.10 へのアップグレード後に AI Center をプロビジョニングできない
- オフライン環境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
- 基になるディレクトリ接続を更新する
- AI Center のスキルのデプロイに関する問題
- 復元したクラスターで AI Center を有効化する
- AI Center へのアクセス時に不明なエラーが発生する
- 診断ツールを実行する
- 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
Linux の Automation Suite のインストール ガイド
最終更新日 2024年4月19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。