- 概述
- 要求
- 安装
- 安装后
- 迁移和升级
- 监控和警示
- 集群管理
- 特定于产品的配置
- 故障排除
EKS/AKS 上的 Automation Suite 安装指南
Kubernetes 集群和节点
专用集群
您可以从 Azure 或 AWS 引入自己的 Kubernetes 集群，并按照标准实践进行配置和管理。Automation Suite 需要具有集群管理员权限的专用集群，因为它部署整个 UiPath™ Business Platform，并且包含许多 UiPath™ 产品，而这些产品又包含许多微服务。
支持的 EKS/AKS 版本
每个 Automation Suite 长期支持版本都附带一个兼容性矩阵。有关兼容的 EKS 或 AKS 版本，请参阅兼容性矩阵。
我们测试了 Automation Suite 与以下 Linux 操作系统的兼容性：
| 云提供程序 | 操作系统 |
|---|---|
| AKS |
|
| EKS |
|
EKS/AKS 上的 Automation Suite 仅支持 x86 EKS/AKS 架构，而不支持 ARM64。
节点容量
要根据产品和规模要求估计节点容量，请使用UiPath Automation Suite 安装大小调整计算器。
代理（工作器）节点的根卷要求为 256 GB。
要开始使用必需的平台服务（身份、许可和路由）和 Orchestrator，您必须为每个节点配置 8 个 vCPU 和 16 GB RAM。
由于稳定性和性能问题，我们不建议在生产场景中使用 Automation Suite 中的点实例。
交换内存
在安装 Automation Suite 之前，您必须禁用交换内存。已知交换内存会导致容器工作负载出现问题。此外，Automation Suite 工作负载不会从使用交换内存中受益，并且 Kubernetes 已优化内存使用情况。
自动缩放
我们建议在集群上启用自动调节功能，以确保高可靠性并避免业务中断。
其他 Task Mining 要求
如果安装 Task Mining，则必须为其他工作器节点配置 20 个 vCPU 和 60 GB RAM。此节点必须受到污染，以确保仅 Task Mining 工作负载在其上运行。有关详细信息，请参阅节点计划一节。
其他 Automation Suite Robot 要求
Automation Suite Robot 需要其他工作线程节点。
Automation Suite Robot 节点的硬件要求取决于您计划使用资源的方式。除了其他代理节点要求外，您还需要至少10 GB的文件存储空间才能启用包缓存。
有关详细信息，请参阅存储文档。
以下部分介绍了影响 Automation Suite Robot 节点所需硬件数量的因素。
机器人尺寸
下表描述了所有机器人规格所需的 CPU、内存和存储。
| 大小 | CPU | 内存 | 存储 |
|---|---|---|---|
| 小 | 0.5 | 1 GB | 1 GB |
| 标准 | 1 | 2 GB | 2 GB |
| 中 | 2 | 4GB | 4GB |
| 大 | 6 | 10 GB | 10 GB |
代理节点规格
Automation Suite Robot 代理节点的资源会影响可并发运行的作业数量。原因是作业的 CPU/内存要求需要使用 CPU 内核数和 RAM 容量。
例如，具有 16 个 CPU 和 32 GB RAM 的节点将能够运行以下任何内容：
- 32 个小型作业
- 16 个标准作业
- 8 个中型作业
- 2 个大型作业
作业规格可以混合使用，因此在任何给定时刻，同一节点都可以运行作业组合，如下所示：
- 10 个小型作业（使用 5 个 CPU 和 10 GB 内存）
- 4 个标准作业（使用 4 个 CPU 和 8 GB 内存）
- 3 个中型作业（使用 6 个 CPU 和 12 GB 内存）
Kubernetes 资源消耗
鉴于节点是 Kubernetes 集群的一部分，服务器上的 Kubernetes 代理 (kubelet) 会消耗少量资源。根据我们的测量结果，kubelet 会使用以下资源：
- 0.6 个 CPU
- 0.4 GB 内存
与上述节点类似的节点实际上将具有大约 15.4 个 CPU 和 31.6 GB RAM。
自动选择计算机规格
All your cross-platform processes have the Automation Suite Robots option set to Automatic by default. This setting selects the appropriate machine size for running the process using serverless robots.
自动选择规格时，系统会按顺序评估下表中列出的条件。只要满足一个标准，就会选择相应的计算机规格，并且不会再评估其余标准。
| 顺序 | 条件 | 计算机规格 |
|---|---|---|
| 1 | [远程调试作业] | 中 |
| 2 | 流程取决于用户界面自动化或流程取决于UiPath Document Understanding 活动 | 标准 |
| 3 | 其他 Unattended 流程 | 小 |
其他 Document Understanding 建议
为了提高性能，您可以在具有 GPU 支持的其他代理节点上安装 Document Understanding。但请注意，Document Understanding 在没有 GPU 节点的情况下也完全可以正常运行。实际上，Document Understanding 使用 CPU 虚拟机执行所有提取和分类任务，而对于 OCR，我们强烈建议使用 GPU 虚拟机。
有关 Document Understanding 框架中 CPU/GPU 使用情况的更多详细信息，请参阅 CPU 和 GPU 使用情况。
如果要使用具有 GPU 支持的其他节点，则必须满足以下要求：
| 硬件 | 最低要求 |
|---|---|
| 处理器 | 8 (v-)CPU/内核 |
| RAM | 52GB |
| 集群二进制文件和状态磁盘 | 256 GB SSD 最低 IOPS：1100 |
| 数据磁盘 | 不适用 |
| GPU RAM | 11GB |
添加 GPU 节点池时，请务必使用 --node-taints nvidia.com/gpu=present:NoSchedule 而不是 --node-taints sku=gpu:NoSchedule。
为确保正确安排 GPU 工作负载，请确保您的守护程序集 YAML 配置包含匹配的tolerations块。可以使用以下示例：赋值
tolerations:
- key: "nvidia.com/gpu"
operator: "Equal"
value: "present"
effect: "NoSchedule"
tolerations:
- key: "nvidia.com/gpu"
operator: "Equal"
value: "present"
effect: "NoSchedule"
节点调度
我们建议在 Task Mining、Automation Suite Robot 和 Document Understanding 的专用工作器节点上启用节点污点。
AI Center 和 DU 示例：
-
对于 CPU：
kubectl taint node <node_name> aic.ml/cpu=present:NoSchedulekubectl taint node <node_name> aic.ml/cpu=present:NoSchedule -
对于 GPU：
kubectl taint node <node_name> nvidia.com/gpu=present:NoSchedulekubectl taint node <node_name> nvidia.com/gpu=present:NoSchedule
Task Mining 示例：
kubectl taint node <node_name> task.mining/cpu=present:NoSchedule
kubectl taint node <node_name> task.mining/cpu=present:NoSchedule
Automation Suite Robot 示例：
- 使用以下命令为 Serverless Robot 添加污点：
kubectl taint node <node_name> serverless.robot=present:NoSchedulekubectl taint node <node_name> serverless.robot=present:NoSchedule - 使用以下命令为 Serverless Robot 添加标签：
kubectl label node <node_name> serverless.robot=true serverless.daemon=truekubectl label node <node_name> serverless.robot=true serverless.daemon=true
如果您有网守策略强制执行的自定义节点污点，例如工作线程节点的特定角色或标签，则这些污点不会传递到 Automation Suite ，并且可能会中断安装过程。
要了解有关污点和容忍的信息，请参阅 Kubernetes 文档。