Instalação do Data Manager

Antes de prosseguir, certifique-se de atender aos requisitos e instalar os pré-requisitos.

Requisitos

Esta seção detalha os requisitos de hardware e software para instalação do Data Manager.

Requisitos de Hardware

• Máquinas envolvidas: VM na nuvem (Cloud) ou caixa ou laptop local (On-Premises)

• Sistemas operacionais: Windows (Windows 10) ou Linux (Ubuntu/CentOS/RedHat)

• Motores de computação: CPU

• OCR: obrigatório

Núcleos da CPU	RAM (GB)	HDD (GB)
1	4	30

Requisitos de software

Sistema operacional Linux

Se você instalar o produto em uma VM na nuvem, os seguintes sistemas operacionais serão suportados:

Software	Versões
Ubuntu	20.04 LTS 18.04 LTS 16.04 LTS
RHEL	7.x

Se você instalar o produto em uma máquina em um datacenter local, os seguintes sistemas operacionais serão suportados:

Software	Versões
Ubuntu	20.04 LTS 18.04 LTS 16.04 LTS
RHEL	7.x
CentOS	7.x

Sistema operacional Windows

Consulte o site oficial do Docker para obter a lista de sistemas operacionais Windows suportados.

No Windows, sua máquina requer a virtualização esteja habilitada. É altamente recomendável que isso seja feito apenas em máquinas físicas, como laptops ou estações de trabalho desktop. Não oferecemos suporte à execução no Docker no Windows em máquinas virtuais (nuvem ou datacenter) usando virtualização aninhada.

Navegadores

Software	Versões
Google Chrome	50+

Configuração de rede

(Opcional) O Data Manager precisa de acesso ao AI Center On-Premises ou a Pontos de extremidades SaaS públicos, como https://du.uipath.com/ie/invoices, caso seja necessário pré-rotulagem.

O Data Manager precisa de acesso ao mecanismo de OCR <IP>:<port_number>. O mecanismo de OCR pode ser UiPath Document OCR on-premises, Omnipage OCR on-premises, Google Cloud Vision OCR, Microsoft Read Azure, Microsoft Read on-premises.

Pré-requisitos

O Data Manager é um aplicativo em contêiner executado sobre o Docker. Você não pode executá-lo na mesma máquina que o AI Center On-Premises. Para executá-lo em uma máquina separada, basta ter o Docker instalado (no Linux) ou o Docker Desktop instalado (no Windows).

Importante: as imagens do Docker podem ter muitos GB de tamanho, portanto, a pasta que o Docker usa para armazenar seus arquivos no Linux deve estar em uma partição suficientemente grande para não ficar sem espaço.Por padrão, está sempre na partição raiz.

Para visualizar o tamanho da sua partição raiz, digite o seguinte no terminal e procure a linha com um / na coluna mais à direita:

df -h

Se o tamanho dessa partição for menor que os requisitos mínimos de armazenamento, consulte a seção Como configurar a pasta de dados do Docker.

Como instalar o Docker

Linux

Siga as instruções da documentação oficial do Docker ou execute este comando:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env cpu

Se esse comando falhar, você tem um sistema operacional Linux incompatível e precisa solicitar que seu TI instale o Docker na máquina seguindo as instruções na documentação oficial do Docker.

Máquinas virtuais (VMs) do Azure

Se você estiver instalando em uma VM no Azure, use este comando:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env cpu --cloud azure

Windows 10

Baixe e instale o Docker Desktop. Em versões atualizadas recentemente do Windows 10, você precisará do WSL2 instalado. Portanto, quando aparecer uma caixa de diálogo dizendo "A instalação do WSL 2 está incompleta", clique no botão Reiniciar.

Ao executar o Data Manager, você precisa criar uma pasta de trabalho para cada contêiner Docker (talvez chamado workdir para o Data Manager) e incluir o caminho para ele no comando docker run, após o sinalizador -v. Ao fazer isso no Windows, o Docker Desktop exibirá uma notificação como a abaixo. Você precisa clicar em Compartilhar para continuar.

Como configurar a pasta de dados do Docker (somente Linux)

Preencha o caminho para a pasta onde deseja que o Docker mantenha seus arquivos, execute este comando e reinicie:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --change-mount </path/to/folder>

Folha de referência do Docker

O Docker ajuda a implantar software em Docker "images. Uma instância em execução de uma imagem é chamada de contêiner. Um contêiner pode ser parado, removido, reiniciado, quantas vezes forem necessárias, desde que a imagem esteja disponível.

Após a imagem ser removida, ele é perdido. A única maneira de recuperá-lo é puxá-lo novamente do registro de onde veio, se ainda estiver disponível lá.

Um contêiner em execução é análogo a uma pequena máquina virtual, pois possui um filesystem interno e interfaces de rede, separados do filesystem e da rede da máquina host. Pastas e portas podem ser mapeadas do contêiner para o host usando os argumentos –v e –p, respectivamente.

Na tabela abaixo, você pode encontrar uma lista de comandos comuns para a linha de comando do Docker.

Clique aqui para obter a lista completa de comandos básicos do Docker.

Command	Description
"docker login <registry name> -u <username> -p <password>"	Faça login em um registro.
"docker pull <registry name>/<image name>:<image tag>"	Baixe uma imagem de um registro. A tag mais recente é comumente usada para se referir à versão mais recente de uma imagem.
"`docker run –d -p 5000:80 <registry name>/<image name>:<image tag> OU docker run –d –p 5000:80 <image id> `"	Execute um contêiner no modo desassociado, enquanto mapeia a porta 80 de dentro do contêiner para a porta 5000 na máquina host, e <container folder> para <host folder>. O modo desassociado significa que o contêiner não bloqueia o terminal, portanto, você pode realizar outras operações no mesmo terminal.
"docker images"	Liste imagens presentes no seu sistema.
"docker ps –a"	Liste todos os contêineres (em execução e parados). O ID do contêiner é usado para se referir a esse contêiner quando é necessário pará-lo ou removê-lo, por exemplo.
"docker stop <container id>"	Pare o contêiner Este comando não remove o contêiner, mas é necessário antes de removê-lo.
"docker rm <container id>"	Remova o contêiner O contêiner deve ser interrompido de antemão.
"docker logs <container id>"	Exiba os logs do contêiner
"docker rmi <image id>"	Remova uma ou mais imagens do sistema. Isso ajuda a economizar espaço de armazenamento, pois as imagens podem ocupar muito espaço.
"Docker container prune -f"	Remova todos os contêineres parados

Folha de referência do terminal Linux

Command	Description
"sudo <any_command>"	Execute um comando como administrador. Tente isso sempre que você receber o erro de Permissão Negada.
"ifconfig"	Exiba informações sobre as interfaces de rede em seu sistema. Encontre o IP da sua máquina nas seções eth0 ou docker0.
"pwd"	Exiba o caminho para a pasta atual.
"ls"	Liste o conteúdo de um diretório.
"cd <folder_name>"	Acesse uma pasta diferente.
"mkdir <folder_name>"	Crie uma nova pasta.

Instalação do Data Manager

Certifique-se de ter as credenciais de registro em mãos. Se você não recebeu as credenciais de registro, entre em contato com seu representante de vendas e solicite que um conjunto de credenciais seja gerado para você.

Em seguida, digite o seguinte em um terminal Powershell ou linha de comando (no Windows) ou terminal shell (no Linux):

docker login aiflprodweacr.azurecr.io -u <username> -p <password>docker pull aiflprodweacr.azurecr.io/datamanager:latest

Importante: o contêiner do Data Manager autônomo não pode ser executado na mesma máquina que o AI Center.

Iniciando o Data Manager

Para iniciar o Data Manager, use o seguinte comando:

docker run -d -p <port_number>:80 -v "<path_to_working_folder>:/app/data" aiflprodweacr.azurecr.io/datamanager:latest --license-agreement accept

Substitua <port_number> pelo número da porta onde deseja que o Data Manager seja acessível. Portas aos milhares são comuns, como 5000, 8000, 8080, 8081, etc. Substitua <path_to_working_folder> pela pasta local na qual deseja que o Data Manager mantenha todas as suas configurações e dados internos. Certifique-se de que o serviço Docker tenha acesso a essa pasta.

Após executar este comando, abra um navegador da Web e insira a seguinte URL: http://localhost:<port_number>.

Se estiver usando o navegador em uma máquina diferente, substitua localhost pelo endereço IP da máquina em que o contêiner datamanager esteja em execução.

Para executar várias sessões do Data Manager, altere o caminho da pasta e execute o comando novamente.

Certificados autoassinados

Se uma Habilidade de ML implantada no AI Center On-Premises não usar um certificado HTTPS válido, você poderá usar uma opção de linha de comando para colocar na lista de permissões a raiz do seu certificado autoassinado.

O certificado precisa estar no formato PEM. Desde que esse requisito seja atendido, a extensão do arquivo é insignificante.

O certificado deve existir dentro do contêiner Docker, portanto, deve ser montado. Consequentemente, monte o arquivo cert dentro do contêiner usando -v e especifique o caminho para ele:

docker run -d -p <port_number>:80 -v "<path_to_working_folder>:/app/data" -v "<path_to_certificate_file>":/custom.cer aiflprodweacr.azurecr.io/datamanager:latest --license-agreement accept --custom-root-cert="/custom.cer"

Observação: path_to_certificate_file não suporta links simbólicos.

A raiz do certificado autoassinado, neste caso custom.cer, deve ser a mesma tanto no primeiro argumento quanto no segundo. Se um for alterado, o outro também precisa ser.

Ambientes Air-gapped (sem acesso à Internet)

Se precisar configurar o Data Manager em uma máquina sem acesso à Internet (Air-gapped), será necessário executar os comandos acima em outra máquina que tenha acesso à Internet.

Em seguida, você precisa salvar o contêiner como um arquivo .tar, copiar o arquivo para a máquina Air-gapped e, em seguida, carregá-lo. Isso é feito usando os comandos docker save e docker load descritos na documentação do Docker.

Então, na máquina conectada à internet, você precisa primeiro instalar o Docker, depois, após executar os comandos docker login e docker pull acima, é preciso executar o comando

docker save -o datamanager-latest.tar aiflprodweacr.azurecr.io/datamanager:latest

Em seguida, você precisa copiar o arquivo .tar para a máquina Air-gapped e, logo, executar este comando na mesma pasta onde o arquivo .tar foi salvo:

docker load --input datamanager-latest.tar

Esteja ciente de que o arquivo tar será grande, com alguns gigabytes.