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オンプレミス パフォーマンス テスト ロボットのハードウェア、OS、多重化のガイドライン (ワークロードの種類別の CPU と RAM の比率、仮想マシンのベースラインの推奨事項など)
オンプレミス環境でパフォーマンス テスト ロボットを実行するための推奨システム要件と構成ガイドラインに従います。これらの推奨事項は、UiPath の社内ベンチマークとフィールドの調査に基づいています。
多重化
パフォーマンス テストのロボットは多重化を利用します。つまり、複数の仮想ユーザー (VU) を同じマシン上で並列実行できます。
1 台のロボットが同時に実行する VU の数は、多重化係数と呼ばれます (たとえば、並列の 10 個の VU は多重化係数 10 に等しくなります)。多重化係数はオートメーションの種類によって異なります。
- API オートメーションは、CPU/軽量で I/O バインドであるため、最大の多重化係数をサポートします。一般的な範囲は、API ペイロード サイズに応じて、CPU コアあたり 20–100+ VU です。
- Web オートメーションでは多重化がサポートされています。
- Windows セッションの制約により、デスクトップ オートメーションはマシンあたり 1 VU に制限されています。
効果的な多重化は、以下に依存します。
- CPU のアーキテクチャ/パフォーマンスと利用可能な RAM
- ワークロードの種類と複雑さ (多重化の可能性は API > Web >> デスクトップ)
- システム オーバーヘッドとバックグラウンド サービス
ヒント:
API ワークロードと Web ワークロードに別々のロボット プールを使用して、多重化を個別に調整し、リソースの競合を回避します。
仮想マシン
- 強力な CPU と SSD ストレージを搭載した、コンピューティングに最適化された VM を使用します。
- 推奨ベースライン: 16 物理 CPU コア、32 GB RAM、SSD。
- 代替設定 (低効率): 4 コア / 8 GB RAM、または 8 コア / 16 GB RAM。
- 仮想マシンから不要なバックグラウンド サービスを削除します。
ソフトウェアとオペレーティング システム
- Windows Server 2022 以降
- Web オートメーション用に Google Chrome (最新の安定版) がインストールされていること
注:
問題: Web オートメーションをオンプレミスで (ローカル マシンを使用して) 実行する場合は、グループ ポリシーを正しく設定していることを確認してください。デスクトップ版の Studio に移動し、[ UiPath 拡張機能 ] > [Chrome] に移動します。[グループ ポリシー オンライン] の値が設定されていない場合は、プラグインをアンインストールし、インストール中に [グループ ポリシー オンライン] を選択します。ポリシーについて詳しくは、「 Studio - グループ ポリシー」をご覧ください。
API オートメーションにブラウザーは必要ありませんが、上記の OS の要件は引き続き適用されます。
リソースの比率
- CPU: 物理コアあたり 0.5 から 1.8 VU (16 個の物理コアで測定)。
- RAM: GB RAM あたり 0.5 から 2 VU (32 GB で測定)。
- 物理コアのみをカウントします。ハイパースレッディングは、持続的な負荷の下ではほとんどメリットがありません。
これらのベースライン比率は、Web ワークロードに最も直接的に適用されます。多くの場合、API ワークロードはレンダリングのオーバーヘッドが少ないため、コア/GB あたりの VU 密度が高くなります。サイズの設定を完了する前に、ドライ ランと完全実行でワークロードを検証してください。
キャパシティ プランナー
Capacity Planner は、上記の比率から容量を手動で計算するのではなく、実際のハードウェアに対して短い一連のプログレッシブ負荷プローブを実行し、仮想ユーザーの推奨事項を推定します。
プローブ設計
| 負荷グループの種類 | プローブ設計 |
|---|---|
| API | 10ユーザープローブ、各25秒 |
| Web | 1ユーザープローブ、各40秒 |
| デスクトップ | 1 つのプローブ (デスクトップ オートメーションは多重化されないため、推定できるものは何もありません) |
キャパシティ プランナーは、プローブ結果全体の最小二乗回帰によって推奨事項を計算し、ヘッドルームを構築するために CPU スロープで 0.85 倍の割り引きをします。ガードレールでは、推奨事項の上限が CPU ≤ 96%、RAM ≤ 90% に設定され、アプリケーションの種類ごとに追加のハード キャップがあります。
推奨事項の出力
上記の比率は、最初のドライ ランの前の計画のベースラインとして機能します。その後、要件プランナーはその見積もりを特定の環境に対して検証して調整できます。