- 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
- Longhorn のスナップショットを自動的にクリーンアップする方法
- 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
- 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
- 証明書の操作方法
- 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
- 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
- リソースが利用できないことの影響を受ける GPU ノード
- 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
- サポート バンドルのログ収集の失敗
- 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
- UiPath 名前空間でシークレットが見つからない
- 初回インストール後に ArgoCD が進行中ステートになる
- ArgoCD の読み取り専用アカウントにアクセスする際の問題
- 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
- 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
- Init:0/X でポッドがスタックする
- Prometheus が CrashloopBackoff ステートにあり、メモリ不足 (OOM) エラーを伴う
- 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
- プロキシ環境でポッドが FQDN と通信できない
- アップグレード後にメール アラートを設定できない
- アップストリームに正常な問題はありません
- Automation Suite 診断ツールを使用する
- Automation Suite サポート バンドルを使用する
- ログを確認する
documentunderstanding は、Automation Suite の構成ファイル cluster_config.json 内のプロパティです。これには、Document Understanding サービスの動作を制御する構成可能な値が含まれます。インストーラーが既定値を生成しますが、Document Understanding サービスを詳細に構成するために、さらに変更を加えることができます。Document Understanding に関連するいずれかの設定を変更する必要が生じた場合は、cluster_config.json の documentunderstanding セクションを編集して、インストーラーを再実行できます。
あるいは、ArgoCD で UiPath アプリに同じ変更を加えることもできます。
cluster_config.json
Document Understanding の構成
"documentunderstanding": {
"enabled": Boolean,
"datamanager": {
"sql_connection_str" : "String"
}
"handwriting": {
"enabled": Boolean,
"max_cpu_per_pod": "Number"
}
}
"documentunderstanding": {
"enabled": Boolean,
"datamanager": {
"sql_connection_str" : "String"
}
"handwriting": {
"enabled": Boolean,
"max_cpu_per_pod": "Number"
}
}
データ マネージャー SQL の接続文字列は、既定値を独自の値で上書きする場合のみの任意の設定です。
オンライン インストールでは、手書き文字が常に有効です。
完全な構成の例
"documentunderstanding": {
"enabled": true,
"datamanager": {
"sql_connection_str": "mssql+pyodbc://testadmin:myPassword@mydev-sql.database.windows.net:1433/datamanager?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server",
},
"handwriting": {
"enabled": true,
"max_cpu_per_pod": "2"
}
}
"documentunderstanding": {
"enabled": true,
"datamanager": {
"sql_connection_str": "mssql+pyodbc://testadmin:myPassword@mydev-sql.database.windows.net:1433/datamanager?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server",
},
"handwriting": {
"enabled": true,
"max_cpu_per_pod": "2"
}
}
The value for max_cpu_per_pod is by default 2, but it can be adjusted according to your needs. For more information on how to do this, see the (optional) max CPU per pod Parameter section.
構成可能な値
datamanager.sql_connection_str
- データ マネージャーの接続文字列
- 必須: False。
- This property is generated and populated by the installer, you do not need to set it unless you want to override the default connection string. For more details about connecting to SQL please refer to the Database configuration page.
Handwriting
- 手書き文字認識機能 (IntelligentFormExtractor の一部) の設定
- 必須: False。
handwriting.enabled
- これを True に設定すると、手書き文字認識の実行に必要なリソースが作成されます。IntelligentFormExtractor を使用する場合は True に設定する必要があります。
- 必須: False
- オンライン インストールの場合は常に有効化され、オフライン (エアギャップ) インストールの場合は無効化されます。エアギャップ インストールの場合、手書き文字を有効化する前に Document Understanding のオフライン バンドルをインストールする必要があります。
handwriting.max_cpu_per_pod
- 各コンテナーに使用が許可される CPU の最大数。推奨値は 2 です。
- 必須: False。
- 既定値は 2 です。
手書き文字検出機能付きのインテリジェント フォーム抽出器を使用する予定がある場合は、処理能力を強化するために handwriting.max_cpu_per_pod パラメーターの調整が必要になる可能性があります。
適切なサイズ設定を計算するには、次の数値が必要になります。
- 1 年あたりのドキュメント総量 = V
- ドキュメントあたりの手書きの部分画像の予想数量 = S
- ワークフローがドキュメントを処理する日数 (営業日、週 7 日、週末など) = d
- ワークフローによるドキュメントの処理時間 = h
- CPU 数 = (V x S / (d x h)) / 1500
たとえば、インテリジェント フォーム抽出器による手書き文字検出で 1 年間に処理するドキュメント数が 100 万件、部分画像の平均数が 50、稼働時間が月 - 金の 00:00 - 08:00 (8 時間) の場合、計算は次のようになります。
Number of CPUs = (1,000,000 x 50 / (250 x 8)) / 1500
= 25,000 / 1500
= 17 CPUs
Number of CPUs = (1,000,000 x 50 / (250 x 8)) / 1500
= 25,000 / 1500
= 17 CPUs
シングルノードの評価モードの場合、max_cpu_per_pod パラメーターを 17 に調整する必要があります。
マルチノードの高可用性対応の運用環境モード (3 ノード) の場合は、max_cpu_per_pod パラメーターを 5 ~ 6 に調整します。