必要なストレージを評価する

注: このページの情報は、クラスター内のストレージを使用する場合にのみ適用されます。注: Azure Storage アカウント、AWS S3、またはその他の S3 互換ストレージを使用する場合、この情報は必要ありません。

Automation Suite クラスターは、サーバー ノードに接続された ObjectStore ディスクを、クラスターで有効化されたすべての製品で利用可能なストレージ リソースとして使用します。これらのリソースの使用方法は製品ごとに異なります。

必要なストレージを理解し、それに応じた計画を立てるには、次の用語とガイドラインをご覧ください。

用語

• サーバー ノードのディスク サイズ – 各サーバー ノードに接続されたすべての個別ディスクのサイズです。

  • 全ディスク サイズの合計がすべてのサーバーで同一である限り、各サーバーのディスク サイズは異なっていても構いません。
• クラスターの合計ディスク サイズ – サーバー ノードのディスク サイズにサーバー ノードの数を掛けた値です。

• アプリケーションが利用可能なストレージ – アプリケーションが使用できるストレージの量です。

  • アプリケーションが利用可能なストレージは、接続されているストレージの合計よりも少なくなります。これは、フォールト トレランスに対する回復性と高可用性を向上させるためです。

次の表では、上記で紹介した用語を踏まえて、完全な製品選択のマルチノードの高可用性対応のハードウェア要件について説明します。

サーバー ノードの数	サーバー ノードのディスク サイズ	クラスターの合計ディスク サイズ	アプリケーションが利用可能なストレージ
3	512 GiB	1.5 TiB	512 GiB

アプリケーションで使用されるストレージを推定する

クラスターで製品を有効化して使用する際、アプリケーションが利用可能なストレージの一部が各製品によって使用されます。製品には通常、小さな有効化フットプリントと、ユース ケース、利用規模、プロジェクトによって異なる、使用状況に依存するフットプリントがあります。ストレージ消費は、すべてのストレージ リソース (データ ディスク) にわたって均等に分散され、Automation Suite の監視スタックを使用してストレージ使用率のレベルを監視できます。

利用可能なストレージを監視する方法

ストレージの消費量が 75% を超えると、警告付きのアラートが送信されます。ストレージの消費量が 85% を超えると、Critical アラートが送信されます。この場合、ストレージは読み取り専用になります。

ストレージ容量の増やし方

評価したニーズが推奨ハードウェア要件を満たさない場合は、次の方法の 1 つまたは両方を使用して、さらにストレージ容量を追加できます。

1. 同じサイズのサーバー ノードすべてに新しいディスクを追加する必要があります。
2. ディスクを構成するには、UiPath のドキュメントをご覧ください。

必要な使用量を計算する方法

次の表に示す製品固有のメトリックを使用して、ストレージ使用量を推定できます。次の表は、入手時の状態のままのクラスターにコンテンツをどれだけ配置できるかを示しています。参考のために、各製品の一般的な使用シナリオのストレージ フットプリントも示しています。

製品	ストレージ駆動メトリック	メトリックあたりのストレージ	一般的なユース ケース
共有されるスイート機能	アプリケーション ログ	N/A	一般的に、7 日間のアプリケーション ログは約 25 GiB です。
Orchestrator	デプロイされるオートメーションのオートメーション パッケージのサイズ デプロイされるオートメーションのストレージ バケットのサイズ	パッケージあたりの MiB バケットあたりの MiB	通常、パッケージは 5 MiB であり、バケット (ある場合) は 1 MiB 未満です。成熟した大企業では、5 GiB のパッケージと 6 GiB のバケットをデプロイしています。
Action Center	顧客がドキュメント タスクに保存するドキュメントの数 作成されるタスクの数	ドキュメント タスクのドキュメントあたりの GiB タスクの数	通常、ドキュメントには 0.15 MiB、入力フォームには追加で 0.15 KiB が必要です。成熟した大企業では、これは合計 4 GiB に増える可能性があります。
Test Manager	ユーザーが保存する添付ファイルとスクリーンショットの数	添付ファイルとスクリーンショットの MB	通常、すべてのファイルと添付ファイルの合計は最大で約 5 GiB です。
Insights	有効化フットプリントとパブリッシュされるダッシュボードの数	ダッシュボードあたりの GiB	有効化に 2 GiB が必要で、ストレージ フットプリントはこの数字に応じて増加します。大手企業規模のデプロイでは、すべてのダッシュボード用にさらに数 GiB が必要です。
Automation Hub	N/A	N/A	2 GiB の固定フットプリント
Automation Ops	N/A	N/A	ストレージ フットプリントなし
Apps (アプリ)	デプロイされるアプリの数と有効化フットプリント	アプリの数、アプリのサイズ、アプリをサポートするデータベースのサイズ	通常、データベースには約 5 GiB が必要で、一般的な複雑なアプリは約 15 MiB を消費します。
AI Center	アップロードされる ML パッケージの数 分析対象のデータセットの数 パブリッシュされるパイプラインの数	パッケージあたりの GiB データセットあたりの GiB パイプラインの数	代表的な実証済みのインストールでは、5 つのパッケージに 8 GiB、データセットに追加で 1 GiB を消費します。 パイプラインが追加の 50 GiB を消費することがありますが、アクティブに実行されている場合だけです。
Document Understanding	ML モデルのサイズ OCR モデルのサイズ 保存されるドキュメントの数	ML モデルあたりの GiB OCR モデルあたりの GiB 保存されるドキュメントの数	成熟したデプロイでは、12 GiB が ML モデルに、17 GiB が OCR に、50 GiB がすべての保存済みドキュメントに使用されます。
Task Mining	自動化パターンを提案するためのユーザー アクティビティの分析時間	GiB/時間	通常、意味のある自動化を提案するには、約 200 GiB のアクティビティ ログ データを分析する必要があります。ただし、反復的な作業では、必要なデータは大幅に少なくなる場合があります。
Process Mining	イベント数 (百万単位) ケース フィールドとイベントのフィールド	イベント数 (百万単位) x ケース フィールドとイベント フィールドの数 x 0.02 GiB	Process Mining ポータルを介してデータをアップロードするユーザーのみが使用する最小限のフットプリントです。当初は約 10 GiB のストレージで十分です。