automation-suite
2023.10
false
- 概述
- 要求
- 部署模板
- 手动:准备安装
- 手动:准备安装
- 步骤 1:为离线安装配置符合 OCI 的注册表
- 步骤 2:配置外部对象存储
- 步骤 3:配置 High Availability Add-on
- 步骤 4:配置 SQL 数据库
- 步骤 5:配置负载均衡器
- 步骤 6:配置 DNS
- 步骤 7:配置磁盘
- 步骤 8:配置内核和操作系统级别设置
- 步骤 9:配置节点端口
- 步骤 10:应用其他设置
- 步骤 12:验证并安装所需的 RPM 包
- 步骤 13:生成 cluster_config.json
- 证书配置
- 数据库配置
- 外部对象存储配置
- 预签名 URL 配置
- Kerberos 身份验证配置
- 符合 OCI 的外部注册表配置
- Disaster Recovery:主动/被动和主动/主动配置
- High Availability Add-on 配置
- 特定于 Orchestrator 的配置
- Insights 特定配置
- Process Mining 特定配置
- Document Understanding 特定配置
- Automation Suite Robot 特定配置
- 监控配置
- 可选:配置代理服务器
- 可选:在多节点 HA 就绪生产集群中启用区域故障恢复
- 可选:传递自定义 resolv.conf
- 可选:提高容错能力
- install-uipath.sh 参数
- 添加具有 GPU 支持的专用代理节点
- 为 Task Mining 添加专用代理节点
- 连接 Task Mining 应用程序
- 为 Automation Suite Robot 添加专用代理节点
- 步骤 15:为离线安装配置临时 Docker 注册表
- 步骤 16:验证安装的先决条件
- 手动:执行安装
- 安装后
- 集群管理
- 监控和警示
- 迁移和升级
- 特定于产品的配置
- 最佳实践和维护
- 故障排除
- 如何在安装过程中对服务进行故障排除
- 如何卸载集群
- 如何清理离线工件以改善磁盘空间
- 如何清除 Redis 数据
- 如何启用 Istio 日志记录
- 如何手动清理日志
- 如何清理存储在 sf-logs 存储桶中的旧日志
- 如何禁用 AI Center 的流日志
- 如何对失败的 Automation Suite 安装进行调试
- 如何在升级后从旧安装程序中删除映像
- 如何禁用 TX 校验和卸载
- 如何从 Automation Suite 2022.10.10 和 2022.4.11 升级到 2023.10.2
- 如何手动将 ArgoCD 日志级别设置为 Info
- 如何扩展 AI Center 存储
- 如何为外部注册表生成已编码的 pull_secret_value
- 如何解决 TLS 1.2 中的弱密码问题
- 如何使用证书
- 如何将应用程序日志转发到 Splunk
- 如何从注册表 Pod 中清理未使用的 Docker 映像
- 如何使用集群内对象存储 (Ceph) 收集 DU 使用情况数据
- 如何在离线环境中安装 RKE2 SELinux
- 升级 Automation Suite 后重新安装或升级 Insights 时丢失数据
- 单节点升级在结构阶段失败
- 从 2021.10 自动升级后,集群运行状况不佳
- 由于 Ceph 运行状况不佳,升级失败
- 由于空间问题,RKE2 未启动
- 卷无法装载,且仍处于附加/分离循环状态
- 由于 Orchestrator 数据库中的传统对象,升级失败
- 并行升级后,发现 Ceph 集群处于降级状态
- Insights 组件运行状况不佳导致迁移失败
- Apps 服务升级失败
- 就地升级超时
- Docker 注册表迁移卡在 PVC 删除阶段
- 升级到 2023.10 或更高版本后 AI Center 配置失败
- 在离线环境中升级失败
- 升级期间 SQL 验证失败
- 快照-控制器-crds Pod 在升级后处于 CrashLoopBackOff 状态
- Longhorn REST API 端点升级/重新安装错误
- 由于 Insights PVC 大小被覆盖,升级失败
- 使用 Process Mining 运行高可用性
- 使用 Kerberos 登录时 Process Mining 挖掘失败
- 在 Disaster Recovery 后,DAPR 无法正常用于 Process Mining
- 在集群模式下使用 Redis 配置 Dapr
- 无法使用 pyodbc 格式连接字符串连接到 AutomationSuite_ProcessMining_Warehouse 数据库
- Airflow 安装失败,并显示 sqlalchemy.exc.ArgumentError:无法从字符串“”中解析 rfc1738 URL
- 如何添加 IP 表格规则以使用 SQL Server 端口 1433
- 运行 CData Sync 的服务器不信任 Automation Suite 证书
- 运行诊断工具
- 使用 Automation Suite 支持捆绑包
- 探索日志
- 探索汇总遥测
重要 :
新发布内容的本地化可能需要 1-2 周的时间才能完成。

Linux 版 Automation Suite 安装指南
上次更新日期 2025年9月24日
documentunderstanding
是 Automation Suite 配置文件cluster_config.json
中的一个属性。 它包含控制 Document Understanding 服务行为的可配置值。 安装程序会生成默认值。 可以进行其他更改以进一步配置 Document Understanding 服务。 如果您需要更改与 Document Understanding 相关的任何设置,则可以编辑cluster_config.json
中的documentunderstanding
部分,并且可以重新运行安装程序。
或者,可以在 ArgoCD 中的 UiPath™ 应用程序中进行相同的更改。
Document Understanding 配置
"documentunderstanding": {
"enabled": Boolean,
"datamanager": {
"sql_connection_str" : "String"
}
"handwriting": {
"enabled": Boolean,
"max_cpu_per_pod": "Number"
}
}
"documentunderstanding": {
"enabled": Boolean,
"datamanager": {
"sql_connection_str" : "String"
}
"handwriting": {
"enabled": Boolean,
"max_cpu_per_pod": "Number"
}
}
备注:
仅当您要用自己的数据库覆盖默认数据库时,数据管理器 SQL 连接字符串才可选。
在线安装时始终启用手写功能。
完整配置示例
"documentunderstanding": {
"enabled": true,
"datamanager": {
"sql_connection_str": "mssql+pyodbc://testadmin:[email protected]:1433/datamanager?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server",
},
"handwriting": {
"enabled": true,
"max_cpu_per_pod": "2"
}
}
"documentunderstanding": {
"enabled": true,
"datamanager": {
"sql_connection_str": "mssql+pyodbc://testadmin:[email protected]:1433/datamanager?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server",
},
"handwriting": {
"enabled": true,
"max_cpu_per_pod": "2"
}
}
datamanager.sql_connection_str
- Data Manager 的连接字符串
- 必填项:False。
- This property is generated and populated by the installer, you do not need to set it unless you want to override the default connection string. For more details about connecting to SQL please refer to the Database configuration page.
手写
- 手写识别功能的设置(智能表单提取程序的一部分)
- 必填项:False。
handwriting.enabled
- 将此设置为 True 可创建执行手写识别所需的资源。要使用智能表单提取程序,此项必须为 True。
- 必填项:False
- 对于在线安装,始终启用此属性,而对于离线(脱机)安装则始终禁用。对于离线安装,您需要在启用手写之前安装 Document Understanding 离线捆绑包。
handwriting.max_cpu_per_pod
- 每个容器允许使用的最大 CPU 数量。建议值为 2。
- 必填项:False。
- 默认值: 2。
如果您计划使用具有手写检测功能的智能表单提取程序,则可能需要调整
handwriting.max_cpu_per_pod
参数以提高处理能力。
计算正确的尺寸需要考虑以下因素:
- 文档总量/年 = V
- 预期手写碎片数/文档 = S
- 工作流处理文档的天数(工作日、所有天数、周末等)= d
- 工作流处理文档的小时数 = h
- CPU 数量 = (V x S / (d x h)) / 1500
例如,如果您预计在一年内使用智能表单提取程序检测 100 万个文档,并在工作日的 00:00 至 08:00(8 小时)运行平均 50 个碎片,则计算公式为:
Number of CPUs = (1,000,000 x 50 / (250 x 8)) / 1500
= 25,000 / 1500
= 17 CPUs
Number of CPUs = (1,000,000 x 50 / (250 x 8)) / 1500
= 25,000 / 1500
= 17 CPUs
对于单节点评估模式,您需要将
max_cpu_per_pod
参数调整为 17。
对于多节点 HA 就绪生产模式(3 个节点),请将
max_cpu_per_pod
参数调整为 5-6。