Cluster e nós do Kubernetes

Cluster e permissões

Você pode trazer seu próprio cluster do Kubernetes e seguir suas práticas padrão para provisioná-lo e gerenciá-lo.

Um usuário administrador deve instalar componentes necessários específicos separadamente, antes da instalação da plataforma do Automation Suite. Após instalar os componentes necessários, você pode executar o instalador. Para obter a lista de permissões necessárias, consulte Concedendo permissões de instalação.

Capacidade de nó

Para estimar a capacidade do nó com base em seus requisitos de produto e escala, use a calculadora de dimensionamento da instalação do UiPath Automation Suite .

O requisito de volume raiz para nós de agente (trabalhador) é de 256 GB.

No mínimo, para começar com os serviços de plataforma obrigatórios (Identity, licenciamento e roteamento) e o Orchestrator, você deve provisionar 8 vCPU e 16 GB de RAM por nó.

Observação:

Não recomendamos o uso de instâncias regulares no Automation Suite em cenários de produção, devido a problemas de estabilidade e desempenho.

Escalonamento automático

Recomendamos habilitar o escalonamento automático em seu cluster para garantir a alta confiabilidade e evitar interrupções nos negócios.

Requisitos adicionais de robôs do Automation Suite

Automation Suite Robot precisa de nós de trabalho adicionais.

Os requisitos de hardware para o nó Automation Suite Robots dependem da maneira como você planeja usar seus recursos. Além dos requisitos adicionais do nó do agente, você também precisa de um mínimo de 10 GB para habilitar o armazenamento em cache do pacote.

Para obter mais detalhes, consulte a documentação do Armazenamento .

As seções a seguir descrevem os fatores que afetam a quantidade de hardware que o nó Robots do Automation Suite requer.

Tamanho do robô

A tabela a seguir descreve a CPU, memória e armazenamento necessários para todos os tamanhos de robôs.

Tamanho	CPU	Memória	Armazenamento
Pequeno	0.5	1 GB	1 GB
Padrão	1	2 GB	2 GB
Médio	2	4GB	4GB
Grande	6	10 GB	10 GB

Tamanho do nó do agente

Os recursos do nó do agente do Automation Suite Robots têm um impacto no número de trabalhos que podem ser executados simultaneamente. O motivo é que o número de núcleos de CPU e a quantidade de capacidade de RAM são divididos pelos requisitos de CPU/memória do trabalho.

Por exemplo, um nó com 16 CPUs e 32 GB de RAM seria capaz de executar qualquer um dos seguintes:

• 32 pequenos trabalhos
• 16 trabalhos padrão
• 8 trabalhos médios
• 2 trabalhos grandes

Os tamanhos de trabalho podem ser misturados, portanto, a qualquer momento, o mesmo nó pode executar uma combinação de trabalhos, como o seguinte:

• 10 trabalhos pequenos (consumindo 5 CPUs e 10 GB de memória)
• 4 trabalhos padrão (consumindo 4 CPUs e 8 GB de memória)
• 3 trabalhos médios (consumindo 6 CPUs e 12 GB de memória)

Consumo de recursos do Kubernetes

Dado que o nó faz parte de um cluster Kubernetes, o agente Kubernetes presente no servidor (kubelet) consome uma pequena quantidade de recursos. Com base em nossas medições, o kubelet consome os seguintes recursos:

• CPU 0,6
• 0,4GB RAM

Um nó semelhante ao descrito anteriormente teria, na verdade, aproximadamente 15,4 CPUs e 31,6 GB de RAM.

Seleção automática do tamanho da máquina

Todos os seus processos multiplataforma têm a opção Automation Suite Robots definida como Automático por padrão. Essa configuração seleciona o tamanho da máquina apropriado para executar o processo usando Serverless Robots.

Ao escolher automaticamente o tamanho, os critérios listados na tabela abaixo são avaliados por ordem. Assim que um critério é satisfeito, o tamanho da máquina correspondente é escolhido, e os critérios restantes não são avaliados.

Ordenar	Critério	Tamanho da Máquina
1	Trabalho de depuração remota	Médio
2	O processo depende da Automação de Interface Gráfica OU O processo depende das atividades de Document Understanding da UiPath	Padrão
3	Outro processo Unattended	Pequeno

Recomendações adicionais do Document Understanding

Para obter maior desempenho, você pode instalar o Document Understanding em um nó de agente adicional com suporte a GPU. Observe, no entanto, que os projetos baseados no AI Center no Document Understanding são totalmente funcionais sem o nó da GPU. Na verdade, o Document Understanding usa VMs de CPU para todas as suas tarefas de extração e classificação; já para o OCR, recomendamos fortemente o uso de uma VM de GPU.

Para obter mais detalhes sobre o uso de CPUs/GPUs dentro da estrutura do Document Understanding, consulte Uso de CPUs e GPUs.

Se você quiser usar um nó adicional com suporte a GPU, deverá atender aos seguintes requisitos:

Hardware	Requerimento mínimo
Processador	8 (v-)CPU/cores
BATER	52 GB
Binários de cluster e disco de estado	256 GB SSD Min IOPS: 1100
Data Disk	N/A
GPU RAM	11 GB

Ao adicionar o pool de nós da GPU, é importante que você use --node-taints nvidia.com/gpu=present:NoSchedule em vez de --node-taints sku=gpu:NoSchedule.

O Automation Suite suporta GPUs NVIDIA. Para saber sobre como configurar GPUs NVDIA (como drivers), consulte a documentação do OpenShift.

Requisitos adicionais de projetos modernos do Document Understanding

Um mínimo de 5 GPUs é necessário para projetos modernos do Document Understanding. O cenário de exemplo na tabela a seguir demonstra como 5 GPUs são suficientes para processar 300 páginas.

Observação: para projetos modernos do Document Understanding, a GPU mínima recomendada é NVIDIA T4.

Função	Número
Páginas de modelo personalizado processadas por hora	300
Páginas de modelo prontas para uso processadas por hora	0
Treinamento de modelos em paralelo	1
Número de páginas em todos os projetos - Tempo de design	200
Número de tipos de documentos por versão do projeto	3

As 5 GPUs são distribuídas entre diferentes funções, conforme detalhado na tabela a seguir:

Serviço	Número de GPUs
Réplicas OCR	1
Réplicas de treinamento do modelo personalizado	1
Réplicas do modelo personalizado	2
Réplicas de modelos prontas para uso	1
Total	5

Para obter mais informações sobre como alocar GPUs para cada serviço, consulte a página.

Além das demanda da GPU, os projetos modernos do Document Understanding também exigem recursos específicos da CPU para um desempenho ideal. Para desempenho ideal, é necessário um mínimo de 18 vCPUs .

Com o projeto moderno do Document Understanding, 4 TB adicionais do objectstore são necessários para realizar as atividades dos exemplos fornecidos continuamente por um ano. Você pode começar com um número menor, mas a atividade falhará assim que o armazenamento for concluído, a menos que você o dimensione explicitamente.

Se você estiver provisionando para um ano de processamento contínuo, precisará de 4 TB para projetos modernos do Document Understanding e 512 GB para os outros produtos. O total será de 4,5 TB de armazenamento. Da mesma forma, se você começar com seis meses de processamento, precisará de 2 TB para projetos modernos do Document Understanding e 512 GB para os outros produtos. Neste caso, o total será de 2,5 TB.

Observação: para obter cálculos mais detalhados e a capacidade necessária para suas necessidades, consulte Calculadora de dimensionamento de instalação do UiPath Automation Suite.

Agendamento de nós

Recomendamos habilitar os taints de nó em nós de trabalho dedicados para Automation Suite Robots e Document Understanding.

Exemplo do AI Center e do DU:

• Para a CPU:

  oc taint node <node_name> aic.ml/cpu=present:NoSchedule

• Para a GPU:

  oc taint node <node_name> nvidia.com/gpu=present:NoSchedule

ExemploAutomation Suite Robot :

• adicione um taint para Serverless Robots usando o seguinte comando:

  oc taint node <node_name> serverless.robot=present:NoSchedule

• adicione os rótulos para Serverless Robots usando o seguinte comando:

  oc label node <node_name> serverless.robot=true serverless.daemon=true

Importante:

Se você tiver taints de nó personalizados que são aplicados pela Política do Gateway, como funções específicas para nós ou rótulos de trabalho, eles não serão passados para o Automation Suite e poderão interromper o processo de instalação.

Para saber mais sobre contaminações e tolerâncias, consulte a documentação do Kubernetes.