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2024.10

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Linux の Automation Suite のインストールガイド

Last updated 2024年11月14日

ハードウェアおよびソフトウェアの要件

用語

Automation Suite のデプロイで使用される主要な概念の詳細については、「用語集」をご覧ください。

製品選択

既定のインストールエクスペリエンスでは、インストールする製品群を 2 つの選択肢から選びます。

Complete (All products) – Automation Suite で利用可能なすべての製品をインストールします。詳しくは、「Automation Suite 製品」をご覧ください。
Select products – 関心のある製品のみを選択してインストールできます。ただし、インストーラーによって製品間の依存関係が考慮されます。つまり、ある製品を使うために別の製品をインストールする必要がある場合は、その製品を両方ともインストールする必要があります。詳しくは、「製品間の依存関係」をご覧ください。

注:
最初のインストールの後、任意の時点で、再インストールすることなく、同じデプロイで追加で製品を有効化することができます。詳しい手順については、「製品を管理する」をご覧ください。

予想される使用状況に基づいてハードウェア要件を検証し、製品を追加する前にそのデプロイに十分なキャパシティがあることを確認することをお勧めします。詳しくは、「要件算出ツール」をご覧ください。

デプロイプロファイルを選択する

You can deploy Automation Suite in single-node evaluation, lite mode, or multi-node HA-ready production mode. While most of the prerequisites for the profiles are identical, multi-node HA-ready production mode requires additional resources.

Once the deployment starts, you cannot switch or upgrade from one deployment profile to another, except from lite mode to multi-node HA-ready and the other way around. Before choosing your deployment profile, see Supported profile use cases.

重要: 選択するデプロイプロファイルに関係なく、Linux と Kubernetes の知識が必要です。Automation Suite のインストールと構成で問題が発生した場合は、UiPath® プロフェッショナルサービスにお問い合わせください。

前提条件の一覧

前提条件の種類	前提条件
ハードウェア	シングルノードデプロイの場合は 1 台以上のマシン。この構成は、評価シナリオとデモシナリオでのみサポートされ、運用環境のデプロイではサポートされません。マルチノードデプロイの場合は 3 台以上のマシン。これは、運用環境のデプロイでサポートされる唯一の構成です。
	一般的なマシン要件詳しくはこちらをご覧ください。
	以下の製品に固有の要件: Task Mining Automation Suite ロボット AI Center AI Computer Vision Document Understanding 詳しくはこちらをご覧ください。
	Supported RHEL version and ipcalc tool installed on all the Linux machines.For details about RHEL compatibility with previous Automation Suite versions, see RHEL compatibility matrix. 注: RHEL の新しいマイナーバージョンは、リリースから 90 日以内にサポートされます。既定のポリシーの SELinux がサポートされています。
	FIPS 140-2 詳しくはこちらをご覧ください。
	ロードバランサー L4/ネットワークロードバランサー詳しくはこちらをご覧ください。
	NFS サーバーの要件 (Linux ベースの NFSv3/NFSv4 バージョンを使用するオンプレミスまたはクラウドで管理される NFS サーバー) CPU - 4 vCPU RAM - 8GiB ストレージ - 1 TiB 外部 ObjectStore の場合、数 GiB が必要ですクラスター内の ObjectStore の場合、最小値は ObjectStore のサイズと同じである必要があります詳しくはこちらをご覧ください。
	ノードポート詳しくはこちらをご覧ください。
ソフトウェア	各マシンの RPM パッケージ詳しくはこちらをご覧ください。
	SQL Server 詳しくはこちらをご覧ください。
	ObjectStore (Azure Blob ストレージ、AWS S3、S3 互換 ObjectStore) 詳しくはこちらをご覧ください。
	OCI 準拠のレジストリ詳しくはこちらをご覧ください。
	DNS 詳しくはこちらをご覧ください。
	TLS 1.2+
	IPv4 (IPv6 はサポートされていません。)
	スワップメモリが無効化されていること。
	TLS 証明書 ID トークン署名証明書 (認証/ベアラートークンに署名するための証明書) 外部コンポーネント (SQL Server、ObjectStore、レジストリ、SMTP など) 用の追加の CA 証明書

重要:

Automation Suite をインストールおよびデプロイするには、ルート権限が必要です。
ルートアクセスを必要とする特定のコンポーネントの詳細については、「root 権限の要件」をご覧ください。
Cilium が正常に機能するには、CAP_SYS_ADMIN 権限が必要です。これらの権限が付与されていることを確認してください。
お使いのシステムでスキャンエージェントが実行されている場合、スキャンエージェントによって IP テーブルが変更されるために、インストールまたはランタイムが失敗する可能性があります。この問題を回避するには、スキャンエージェントを構成して、Automation Suite のインストールに干渉しないようにします。
UiPath® は、Automation Suite の要件を満たしている限り、特定のファイアウォールや開発者ツールの構成を指示しません。UiPath の見解では、外部ツールの数が限られていても、Automation Suite のスムーズな操作が妨げられる可能性があります。このような問題が発生した場合は、関連するベンダーにお問い合わせください。追加の指針については、「責任のマトリクス」をご覧ください。

ハードウェア要件

開始する前に、以下のことを考慮に入れておいてください。

Automation Suite は、Federal Information Processing Standard 140-2 (FIPS 140-2) をサポートしています。FIPS 140-2 が有効化されたホスト上で Automation Suite のクリーンインストールを実行できます。また、以前に Automation Suite のインストールを実行したマシンで FIPS 140-2 を有効化することもできます。詳しくは、「セキュリティとコンプライアンス」をご覧ください。
注:
Insights は、FIPS が有効化されたホストでは現在サポートされていません。FIPS が有効化されたホストに Automation Suite をインストールする場合は、必ず Insights を無効化してください。

最小のハードウェア要件では、ノードの障害からデプロイを保護できません。
マルチノードの HA 対応の運用プロファイルは、1 つのノードの障害に対してのみ回復性があります。つまり、失うことができるサーバーノードは 1 つだけです。この制限は、エージェントノードには適用されません。クラスター全体の容量が十分に利用可能な限り、エージェントノードをいくら失っても、ダウンタイムなしでクラスターを使用し続けることができます。
「高度なインストール」の手順に従って、サーバーノードの障害許容度を向上できます。

次のセクションでは、完全な製品選択と個々の製品の両方のハードウェア要件を示します。

完全な製品選択: ハードウェア要件

次のセクションでは、完全な製品選択のハードウェア要件について説明します。

一般的な要件

すべての製品で使用するハードウェア	シングルノードの最小要件	マルチノードの最小要件
クラスターあたりのプロセッサ数	32 (v-)CPU/コア	96 (v-)CPU/コア
ノードあたりの最小プロセッサー数	N/A	8 (v-)CPU/コア
RAM	64 GiB	192 GiB
ノードあたりの最小 RAM	N/A	16 GiB
クラスターディスク*	256 GiB SSD 最小 IOPS: 1100	256 GiB SSD 最小 IOPS: 1100
データディスクサーバーノードでのみ必要	512 GiB SSD 最小 IOPS: 1100	512 GiB SSD 最小 IOPS: 1100
etcd ディスクサーバーノードでのみ必要	16 GiB SSD 最小 IOPS: 240	16 GiB SSD 最小 IOPS: 240
UiPath® バンドルディスク最初のサーバーノードでのみ必要オフラインの場合のみ必要外部レジストリが使用できない場合にのみ必要	512 GiB SSD 最小 IOPS: 1100	512 GiB SSD 最小 IOPS: 1100
Object Store サーバーノードでのみ必要外部 Objectstore が使用できない場合にのみ必要	512 GiB SSD 最小 IOPS: 1100	512 GiB SSD 最小 IOPS: 1100

*The following considerations apply to cluster disk capacity:

You may need to increase cluster disk capacity based on your AI Center ML skills and training storage requirements.
If you enable Document Understanding modern projects, the minimum cluster disk capacity is 512 GiB.

注:

Automation Suite をシングルノードの評価モードでインストールする際に、32 (v-)CPU/コア、64 GiB の RAM を搭載したマシンがない場合は、最小で 8 (v-)CPU/コアと 16 GiB の RAM を搭載したマシンを利用できます。詳しくは、「要件算出ツール」をご覧ください。

このオプションを選択する場合は、マルチノードのインストールと構成の手順に従ってください。

可能な場合は外部 ObjectStore を使用することをお勧めします。ObjectStore をクラスターから独立してスケーリングできるので、安定性が向上します。次の ObjectStore オプションがサポートされています。

Azure Storage アカウント
AWS S3 のストレージバケット
S3 互換のストレージバケット

個々の製品: ハードウェア要件

Automation Suite の個々の製品またはさまざまな製品の組み合わせをインストールするために満たす必要があるハードウェア要件の詳細については、Automation Suite Install Sizing Calculator (インストールサイジング計算ツール) を使用してください。

Task Mining の追加要件

Task Mining には、次の要件を満たす追加のエージェントノードが必要です。

ハードウェア	最小要件
プロセッサ	20 (v-)CPU/コア
RAM	60 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

Automation Suite ロボットの追加要件

マルチノードの HA 対応の運用環境では、Automation Suite ロボットに追加のエージェントノードが必要です。シングルノードの評価環境では、追加の Automation Suite ロボットノードは任意です。

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。

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

AI Center と Document Understanding の追加要件

AI Center では、完全なプラットフォーム要件に含まれるコアサービス要件に加えて、実行またはトレーニングするモデルに応じて追加のリソースが必要です。必要な GPU ハードウェアの世代と互換性のある NVIDIA ドライバーの詳細については、「相互運用性マトリクス」をご覧ください。

注:

AI Center でランタイムに必要なディスクストレージには、ML スキルとトレーニングパイプラインでそれぞれ次のような条件があります。

ML スキルでは、予測用のトレーニング済みモデルを保存するためのディスク領域が /var/lib/rancher パーティションに必要です。最悪のシナリオでは、モデルのサイズは 20 GiB にもなります。
トレーニングパイプラインは、モデルをホストするために /var/lib/rancher パーティションのストレージを消費します。最悪のシナリオでは、モデルのサイズが 20 GiB にもなり、さらにデータセット用のストレージが必要になることがあります。データセットストレージの最小サイズは 51 GiB です。推奨サイズは 105 GiB です。これは、AI Center の専用ディスク上にある必要があります。トレーニングパイプラインは、専用の AI Center ディスクがアタッチされているノードでのみスケジュール設定されます。

次の表で、AI Center で必要となる追加リソースについて説明します。以下の表では、すべてのサーバーノードにデータディスクが必要です。エージェントノードにデータディスクは必要ありません。

使用	CPU	RAM (GiB)	GPU	ディスク (GiB)
サービング (ML スキル、1 つのレプリカ) の最小要件	0.6	2	0	`rancher` パーティションに 20 GiB
トレーニング (パイプライン) の最小要件	1	4	0	`rancher` パーティションに 20 GiB 最小 51 GiB の AI Center ディスクパーティション (105 GiB を推奨)
DU モデルのサービング (ML スキル、1 つのレプリカ)	1	4	0	`rancher` パーティションに 20 GiB
DU モデルのトレーニング	2	24	強く推奨	`rancher` パーティションに 20 GiB 最小 51 GiB のデータディスク (105 GiB を推奨)

注: 次の表で、AI Center の小規模および平均的な実装に必要なリソースについて説明します。これらの数は一般的な指針です。

以下の表では、すべてのサーバーノードにデータディスクが必要です。エージェントノードにデータディスクは必要ありません。

使用	CPU	RAM (GiB)	GPU	ディスク (GiB)
小規模な実装: 3 モデルのサービング 1 つの同時パイプライン	4	32	0	80 GiB (`rancher`パーティション¹) 105 データディスク ²
平均的な実装: 5 モデルのサービング 2 つの同時パイプライン DU モデルのトレーニング	8	52	強く推奨	160 GiB (`rancher`パーティション ³) 315 データディスク ⁴

¹ (3 スキル +1 パイプライン) * rancher パーティションで 20 GiB = rancher パーティションで 80 GiB

² 1 パイプライン * 105GiB = 105 データディスク

³ (5 つのスキル + 2 つのパイプライン + 1 つの DU パイプライン) * rancher パーティションで 20 GiB = rancher パーティションで 160 GiB

⁴ (2 パイプライン + 1 DU パイプライン) * 105GiB = 315 データディスク

AI Computer Vision の追加要件

この設定は、オンプレミスの Nvidia GPU で動作しますが、AWS、Azure、GCP などのクラウドプロバイダーでも動作します。推奨される GPU の種類には、十分な GPU メモリと処理能力を備えた RTX、Tesla、および Ampere ファミリの GPU が含まれます。

これら 2 種類の GPU の主な違いは、仮想化を使用した GPU には通常使用できる GPU RAM がより多く、ほとんどのクラウドプロバイダーによって提供されているという点です。GPU RAM を増やすと、モデルに入力できる画像の最大サイズが増加します。結論として、仮想化 GPU はコンシューマー向け GPU よりも大幅に高速というわけではありません。

以下のハードウェア仕様を満たすマシンが必要です。

ハードウェアの仕様	要件
メモリ	最小: 8 GB 推奨: 16 GB
CPU	最小: AVX2 が有効化された 2 コア推奨: AVX2 が有効化された 4 コア
GPU	最小: 8 GB VRAM 推奨: 16 GB VRAM
ストレージ	最小: 30 GB の空き容量

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、「 CPU と GPU の使用」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

詳しくは、「AI Center に関する考慮事項」をご覧ください。

Additional Document Understanding modern projects requirements

For optimal performance, a minimum of 5 GPUs is required for Document Understanding modern projects. The example scenario in the following table demonstrates how 5 GPUs is enough to process 300 pages.

機能	Number
Custom model pages processed per hour	300
Out of the box model pages processed per hour	0
Models training in parallel	1
Number of pages in all projects - Design time	200
Number of document types per project version	3

The 5 GPUs are distributed amongst different functions, as detailed in the following table:

サービス	Number of GPUs
OCR replicas	1
Custom model training replicas	1
Custom model replicas	2
Out of the box model replicas	1
合計	5

For more information on how to allocate GPUs to each service, check the Allocating GPU resources for Document Understanding modern projects page.

In addition to the GPU demands, Document Understanding modern projects also require specific CPU resources for optimal performance. For optimal performance, a minimum of 18 vCPUs is required.

With the modern Document Understanding project, an additional 4 TiB of the objectstore is required to perform the activities from the above examples continuously for one year. You can start with a smaller number, but the activity will fail once the storage is complete, unless you explicitly scale it.

If you are provisioning for one year of continuous processing, you will need 4 TiB for Document Understanding modern projects and 512 GiB for the other products. The total will be 4.5 TiB of storage. Similarly, if you start with six months of processing, you will need 2 TiB for Document Understanding modern projects and 512 GiB for the other products. In this case the total will be 2.5 TiB.

Note: For more detailed calculations and the capacity required for your needs, check the UiPath Automation Suite Install Sizing Calculator.

RPM パッケージの要件

Automation Suite のインストールを開始する前に、以下の要件を満たしていることを確認する必要があります。

RHEL のサブスクリプションがある。
BaseOS リポジトリと AppStream リポジトリを有効化している
必要な RPM パッケージがインストールされている。

以下の表に、必要な RPM パッケージのリストを示します。

RPM パッケージ	説明
`iscsi-initiator-utils nfs-utils rpcbind util-linux nmap-ncat openssl httpd-tools gettext zstd`	インストールのためにノードに必要です。
`podman>=4.0.2 nmap-ncat bind-utils openssl wget unzip conmon=>2.0.24`	準備状況の確認を実行するためにノードに必要です。
`iscsi-initiator-utils gettext nfs-utils rpcbind util-linux nmap-ncat openssl httpd-tools podman=>4.0.2 zstd`	オフラインインストールでのみ必要です。

注:

RHEL 8.4 以降では、必要な RPM パッケージが BaseOS リポジトリと AppStream リポジトリに既定で格納されています。

手動インストール

Automation Suite を手動でクリーンインストールする場合は、RPM パッケージの要件を満たしていることをユーザーが確認する必要があります。この場合、必要な RPM パッケージのインストールはユーザーの責任です。

以前のバージョンの Automation Suite からアップグレードする場合、RPM パッケージはインストール済みです。

RPM パッケージをインストールおよび検証するために使用できるツールについて詳しくは、「必要な RPM パッケージを検証してインストールする」をご覧ください。

クラウドテンプレート

Azure、AWS、または GCP のテンプレートを使用して Automation Suite をインストールする場合、ユーザー側での操作は不要です。RPM パッケージを含む完全なインフラストラクチャがテンプレートによってプロビジョニングされます。

Microsoft SQL Server の一般的な要件

手記：専用の要件セクションに別段の定めがない限り、これらの要件はすべての Automation Suite 製品に適用されます。

インストールには、前提条件として外部 SQL Server が必要です。Microsoft SQL Server 2016、2017、2019、2022 の Standard および Enterprise エディションがサポートされています。

Microsoft SQL Server データベースエンジンが要件を満たしている限り、追加の Microsoft SQL プラットフォーム (Azure SQL Database や Azure SQL Managed Instance など) および Amazon Relational Database Service もサポートされます。

注: SQL Server が各クラスター VM からアクセスできることを確認します。

重要:

個々の製品サポートの内容は異なります。

デプロイを計画している各製品について、以下のことが必要です。

製品で必要とされる SQL Server のサポートバージョンを確認する
製品で必要とされる SQL Server 構成の前提条件 (SQL Server のユーザー権限を含む) を適用する

製品固有の SQL Server の要件について詳しくは、「Microsoft SQL Server を構成する」をご覧ください。

Microsoft SQL Server の一般的な最小ハードウェア要件は次のとおりです。

8 (v-)CPU
32 GiB RAM
256 GiB SSD

ここに示す最小要件は一般的な指針であり、運用環境のデプロイにおいて信頼できる動作を保証するものではありません。信頼性のある動作に求められるハードウェア要件を決定するには、要件算出が必要です。

デプロイする予定の各製品について、計画されている使用状況を評価し、製品の指定に従って要件算出の指針を適用する必要があります。この情報は、各製品のヘルプセクションにあります。

NFS サーバーの一般的な要件

バックアップを有効化するには、外部 NFS サーバーが必要です。 Automation Suite は、Linux ベースのオンプレミスまたはクラウドで管理される NFS サーバー (バージョン NFSv3/NFSv4) をサポートしています。

注: NFS Server が各クラスター VM からアクセスできることを確認します。

NFS サーバーの一般的な最小ハードウェア要件は次のとおりです。

CPU - 4 vCPU
RAM - 8 GiB
ストレージ - 1 TiB

注: 外部 ObjectStore を使用する場合、必要なストレージ容量は数 GiB です。クラスター内 ObjectStore を使用する場合、最小ストレージサイズは ObjectStore のサイズと同じになります。

Disaster Recovery - アクティブ/パッシブの要件

アクティブ/パッシブデプロイを構成するには、次の要件を満たしていることを確認してください。

ハードウェア
ロードバランサー
DNS
証明書
Object Store
Traffic Manager