automation-suite
2023.10
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- 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: ディスクを構成する
- 手順 8: カーネルと OS レベルの設定を構成する
- 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
- Disaster Recovery - アクティブ/パッシブおよびアクティブ/アクティブの構成
- 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
- TX チェックサム オフロードを無効化する方法
- 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
- AI Center のストレージを拡張する方法
- 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
- 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
- サポート バンドルのログ収集の失敗
- Test Automation SQL の接続文字列は無視されます
- シングルノードのアップグレードがファブリック ステージで失敗する
- 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
- AI Center provisioning failure after upgrading to 2023.10 or later
- オフライン環境でアップグレードが失敗する
- アップグレード中に SQL の検証が失敗する
- アップグレード後に snapshot-controller-crds ポッドが CrashLoopBackOff ステートになる
- Longhorn REST API エンドポイントのアップグレード/再インストール エラー
- 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
- Process Mining で高可用性を実行する
- Kerberos を使用してログインすると、Process Mining を取り込むことができなかった
- 障害復旧後 Dapr が Process Mining と Task Mining で正しく機能しない
- pyodbc 形式の接続文字列を使用して AutomationSuite_ProcessMining_Warehouse データベースに接続できない
- Airflow のインストールが「sqlalchemy.exc.ArgumentError: Could not parse rfc1738 URL from string ''」で失敗する
- SQL Server ポート 1433 を使用する IP テーブル ルールを追加する方法
- 診断ツールを実行する
- Using the Automation Suite support bundle
- ログを確認する
Task Mining 専用のエージェント ノードを追加する
重要 :
このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。
Linux の Automation Suite のインストール ガイド
Last updated 2024年11月11日
Task Mining 専用のエージェント ノードを追加する
Task Mining のインストールを開始する前に、必ずハードウェア要件を確認してください。 Task Mining は、AI Center に依存しています。したがって、Task Mining を使用するには、AI Center もインストールする必要があります。
Automation Suite のインストールが完了したら、以下の手順に従って Task Mining を設定します。
メイン インストールの設定で Task Mining を既に有効化している場合は、この手順を省略できます。 そうでない場合は、設定を編集し、インストールを再実行して、AI Center と Task Mining を有効化する必要があります。
高度な構成を適用するときは、
cluster_config.json
ファイルで aicenter
と task_mining
を有効化する必要があります。以下に例を示します。
{
"aicenter": {
"enabled": Boolean
},
"task_mining": {
"enabled": Boolean
}
}
{
"aicenter": {
"enabled": Boolean
},
"task_mining": {
"enabled": Boolean
}
}
Task Mining プロジェクトの作成手順については、Task Mining のドキュメントをご覧ください。
以下の手順に進む前に、「ML パッケージをアップロードする」の指示に従う必要があります。
ML パッケージをアップロードしたら、以下の手順に従います。
- テナントの AI Center のホームページにアクセスし、[プロジェクトを作成] を選択します。このプロジェクトには任意の名前を付けることができますが、Task Mining プロジェクトの名前と一致させることをお勧めします。
- プロジェクトから [ML パッケージ] ページに移動し、[すぐに使えるパッケージ] を選択します。
- UiPath Task Mining パッケージを選択します。
- [TMAnalyzerModel] を選択し、[送信] をクリックします。
注: 必ず、最新バージョンのモデル パッケージを選択してください。
-
パッケージに名前を付け、最新のパッケージ バージョンを選択し、[送信] をクリックしてマシン ラーニングのデプロイ パッケージを作成します。