automation-suite
2022.10
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- Visão geral
- Requisitos
- Instalação
- Q&A: Deployment templates
- Configuração das máquinas
- Configurando o objectstore externo
- Configuração do balanceador de carga
- Configuração do DNS
- Como configurar o Microsoft SQL Server
- Configuração dos certificados
- Instalação online de produção pronta para alta disponibilidade de vários nós
- Instalação offline de produção pronta para alta disponibilidade de vários nós
- Baixando os pacotes de instalação
- Parâmetros do install-uipath.sh
- Como habilitar o High Availability Add-on do Redis para o cluster
- Arquivo de configuração do Document Understanding
- Adicionando um nó de agente dedicado com suporte a GPU
- Conexão do aplicativo Task Mining
- Adição de um nó de agente dedicado ao Task Mining
- Adicionando um nó de agente dedicado para robôs do Automation Suite
- Pós-instalação
- Administração de cluster
- Monitoramento e alertas
- Migração e atualização
- Opções de migração
- Etapa 1: mover os dados da organização do Identity, de independente para o Automation Suite
- Etapa 2: restauração do banco de dados de produtos independente
- Etapa 3: backup do banco de dados da plataforma no Automation Suite
- Etapa 4: mesclando organizações no Automation Suite
- Etapa 5: atualização das strings de conexão do produto migradas
- Etapa 6: migração do Insights independente
- Etapa 7: exclusão do tenant padrão
- B) Migração de um único tenant
- Configuração específica do produto
- Melhores práticas e manutenção
- Solução de problemas
- Como solucionar problemas dos serviços durante a instalação
- Como desinstalar o cluster
- Como limpar os artefatos offline para melhorar o espaço em disco
- Como limpar os dados do Redis
- Como habilitar o registro em log do Istio
- Como limpar logs manualmente
- Como limpar logs antigos armazenados no bucket do sf-logs
- Como desabilitar os logs de streaming para o AI Center
- Como depurar instalações do Automation Suite com falha
- Como excluir imagens do instalador antigo após a atualização
- Como limpar automaticamente instantâneos do Longhorn
- Como desabilitar o descarregamento de soma de verificação do TX
- Como lidar com cifras fracas no TLS 1.2
- Não é possível executar uma instalação offline no SO RHEL 8.4
- Erro ao baixar o pacote
- A instalação offline falha devido a um binário ausente
- Problema de certificado na instalação offline
- First installation fails during Longhorn setup
- Erro de validação da string de conexão ao SQL
- Verificação de pré-requisito para o módulo iscsid do selinux falha
- Azure disk not marked as SSD
- Falha após a atualização do certificado
- Antivírus causa problemas de instalação
- Automation Suite not working after OS upgrade
- O Automation Suite requer que backlog_wait_time seja definido como 0
- Não é possível montar o volume devido a não estar pronto para cargas de trabalho
- Não é possível iniciar o Automation Hub e o Apps com configuração de proxy
- Falha ao carregar ou baixar dados no objectstore
- PVC resize does not heal Ceph
- Falha no redimensionamento do PVC
- Falha no redimensionamento do PVC do Objectstore
- Pod do Rook Ceph ou Looker travado no estado Init
- Erro de anexo de volume StatefulSet
- Falha ao criar volumes persistentes
- Patch de reclamação de armazenamento
- Falha de backup devido ao erro TooManySnapshots
- Todas as réplicas do Longhorn estão com falha
- Configurando um intervalo de tempo limite para os portais de gerenciamento
- Atualizar as conexões de diretório subjacentes
- Autenticação não funciona após migração
- kinit: não é possível encontrar o KDC para o realm <AD Domain> ao obter credenciais iniciais
- kinit: o Keytab não contém chaves adequadas para *** ao obter credenciais iniciais
- Falha na operação GSSAPI devido a código de status inválido
- Alarme recebido para trabalho com falha do Kerberos-tgt-update
- Provedor de SSPI: servidor não encontrado no banco de dados Kerberos
- Falha de login para usuário do AD devido a conta desabilitada
- ArgoCD login failed
- Falha ao obter a imagem do sandbox
- Os pods não são exibidos na UI do ArgoCD
- Falha de teste do Redis
- O servidor RKE2 falha ao iniciar
- Segredo não encontrado no namespace da UiPath
- O ArgoCD entra em estado Em andamento após a primeira instalação
- Inconsistência inesperada; execute o fsck manualmente
- Pods de MongoDB em CrashLoopBackOff ou provisionamento de PVC pendente após exclusão
- Pod do MongoDB falha ao atualizar de 4.4.4-ent para 5.0.7-ent
- Unhealthy services after cluster restore or rollback
- Pods presos em Init:0/X
- Prometheus no estado CrashloopBackoff com erro de falta de memória (OOM)
- Métricas Ceph-rook ausentes nos painéis de monitoramento
- Os pods não podem se comunicar com o FQDN em um ambiente de proxy
- O Document Understanding não está no menu de navegação esquerdo do Automation Suite
- Status de Falha ao criar uma sessão de rotulagem de dados
- Status de Falha ao tentar implantar uma habilidade de ML
- Trabalho de migração falha no ArgoCD
- Reconhecimento de escrita com o Extrator de formulários inteligente não está funcionando
- Usando a ferramenta de diagnóstico do Automation Suite
- Usando o pacote de suporte do Automation Suite
- Exploração de logs
Importante :
A tradução automática foi aplicada parcialmente neste conteúdo.
A localização de um conteúdo recém-publicado pode levar de 1 a 2 semanas para ficar disponível.
Guia de instalação do Automation Suite
Última atualização 3 de dez de 2024
Considerações do AI Center
Além dos requisitos principais de serviço que fazem parte dos requisitos completos da plataforma, o AI Center requer recursos adicionais, dependendo dos modelos que você deseja executar ou treinar. Para obter mais detalhes sobre as gerações de hardware de GPU necessárias e drivers NVIDIA compatíveis, consulte Matriz de compatibilidade.
Observação: a tabela a seguir descreve os recursos adicionais de que o AI Center precisa.
Nesta tabela, Disco de dados é necessário em todos os nós de servidor. Isso não é necessário em nós de agente.
|
Usar |
CPU |
RAM (GiB) |
GPU |
Disco (GiB) |
|---|---|---|---|---|
|
Mínimo para servir (habilidade de ML, uma réplica) |
0,6 |
2 |
0 |
|
|
Mínimo para treinamento (pipeline) |
1 |
4 |
0 |
|
|
Fornecimento do Modelo DU (habilidade de ML, uma réplica) |
1 |
4 |
0 |
|
|
Treinamento do modelo DU |
2 |
24 |
Altamente recomendado |
|
Observação: a tabela a seguir descreve os recursos necessários para implementações de pequeno e médio porte do AI Center. Observe que esses números são uma orientação geral.
Nesta tabela, Disco de dados é necessário em todos os nós de servidor. Isso não é necessário em nós de agente.
|
Usar |
CPU |
RAM (GiB) |
GPU |
Disco (GiB) |
|---|---|---|---|---|
|
Implementação de pequeno porte:
|
4 |
32 |
0 |
|
|
Implementação de porte médio:
|
8 |
52 |
Altamente recomendado |
|
1 (3 habilidades + 1 pipeline) * 20 GiB na partição
rancher = 80 GiB na partição rancher
2 1 pipeline * 105 GiB = 105 disco de dados
3 (5 habilidades + 2 pipeline + 1 pipeline DU) * 20 GiB na partição
rancher = 160 GiB na partição rancher
4 (2 pipelines + 1 pipeline DU) * 105 GiB = 315 disco de dados
