「RPA技术」UiPath的部署架构

简介: 「RPA技术」UiPath的部署架构

UiPath服务器平台有以下逻辑组件,分为三层:

1). Presentation Layer

  • Data REST API Endpoints
  • Notification API
  • Web Application

2). Web Service Layer

  • REST API implementation

3). Persistence Layer

  • Elasticsearch
  • SQL Server


设计架构

设计体系结构和发布流有多种方法-考虑基础设施设置、对角色分离的关注等。在这个提议的模型中,UiPath开发人员可以构建他们的项目并对其进行测试

开发协调器。他们将被允许将项目签入到由VCS版本控制系统(GIT、SVN、TFS等)管理的驱动器中。这将是一个不同的质量保证和发布环境(例如,将提供一个不同的工作包). Orchestrator上的部署路径已从默认更改为VCS管理的文件夹(通过更改中的PackagePath值web.config文件归档UiPath.Server.Deployment)

该模型还包含可重用组件的存储库。


UiPath项目发布流程如下:

开发人员在UiPath Studio中构建流程,并使用Development Orchestrator对其进行测试;完成后,他们将工作流(未打包)签入uiatph中主UiProcess Library文件夹(在VCS上)。

  • IT团队将为QA创建包。这将存储在VCS上的QA包文件夹中QA只在专用计算机上运行进程。
  • 如果在测试期间发现任何问题,则重复上述步骤。
  • 一旦所有的QA测试都通过了,包就被复制到生产环境(P包)
  • 生产过程正在进行,由生产机器人运行。

可重用内容是单独创建和部署的—作为UiPath代码(可重用代码库)和调用(调用存储库)。

相关实践学习
基于阿里云短信服务的防机器人验证
基于阿里云相关产品和服务实现一个手机验证码登录的功能,防止机器人批量注册,服务端采用阿里云ECS服务器,程序语言选用JAVA,服务器软件选用Tomcat,应用服务采用阿里云短信服务,
相关文章
|
19天前
|
机器学习/深度学习 安全 算法
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习(FL)是保障数据隐私的分布式模型训练关键技术。业界开发了多种开源和商业框架,如TensorFlow Federated、PySyft、NVFlare、FATE、Flower等,支持模型训练、数据安全、通信协议等功能。这些框架在灵活性、易用性、安全性和扩展性方面各有特色,适用于不同应用场景。选择合适的框架需综合考虑开源与商业、数据分区支持、安全性、易用性和技术生态集成等因素。联邦学习已在医疗、金融等领域广泛应用,选择适配具体需求的框架对实现最优模型性能至关重要。
259 79
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
|
2月前
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
探索云原生技术:容器化与微服务架构的融合之旅
本文将带领读者深入了解云原生技术的核心概念,特别是容器化和微服务架构如何相辅相成,共同构建现代软件系统。我们将通过实际代码示例,探讨如何在云平台上部署和管理微服务,以及如何使用容器编排工具来自动化这一过程。文章旨在为开发者和技术决策者提供实用的指导,帮助他们在云原生时代中更好地设计、部署和维护应用。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构,融合了专家混合系统(MoE)、多头潜在注意力机制(MLA)和RMSNorm归一化。通过专家共享、动态路由和潜在变量缓存技术,DeepSeekMoE在保持性能的同时,将计算开销降低了40%,显著提升了训练和推理效率。该模型在语言建模、机器翻译和长文本处理等任务中表现出色,具备广泛的应用前景,特别是在计算资源受限的场景下。
304 29
DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
|
2月前
|
监控 安全 API
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
本文详细介绍了PaliGemma2模型的微调流程及其在目标检测任务中的应用。PaliGemma2通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2系列语言模型,实现了多模态数据的高效处理。文章涵盖了开发环境构建、数据集预处理、模型初始化与配置、数据加载系统实现、模型微调、推理与评估系统以及性能分析与优化策略等内容。特别强调了计算资源优化、训练过程监控和自动化优化流程的重要性,为机器学习工程师和研究人员提供了系统化的技术方案。
203 77
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
37 10
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
19 4
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
|
23天前
|
存储 缓存 关系型数据库
社交软件红包技术解密(六):微信红包系统的存储层架构演进实践
微信红包本质是小额资金在用户帐户流转,有发、抢、拆三大步骤。在这个过程中对事务有高要求,所以订单最终要基于传统的RDBMS,这方面是它的强项,最终订单的存储使用互联网行业最通用的MySQL数据库。支持事务、成熟稳定,我们的团队在MySQL上有长期技术积累。但是传统数据库的扩展性有局限,需要通过架构解决。
63 18
|
1月前
|
监控 JavaScript 数据可视化
建筑施工一体化信息管理平台源码,支持微服务架构,采用Java、Spring Cloud、Vue等技术开发。
智慧工地云平台是专为建筑施工领域打造的一体化信息管理平台,利用大数据、云计算、物联网等技术,实现施工区域各系统数据汇总与可视化管理。平台涵盖人员、设备、物料、环境等关键因素的实时监控与数据分析,提供远程指挥、决策支持等功能,提升工作效率,促进产业信息化发展。系统由PC端、APP移动端及项目、监管、数据屏三大平台组成,支持微服务架构,采用Java、Spring Cloud、Vue等技术开发。
|
2月前
|
Serverless 决策智能 UED
构建全天候自动化智能导购助手:从部署者的视角审视Multi-Agent架构解决方案
在构建基于多代理系统(Multi-Agent System, MAS)的智能导购助手过程中,作为部署者,我体验到了从初步接触到深入理解再到实际应用的一系列步骤。整个部署过程得到了充分的引导和支持,文档详尽全面,使得部署顺利完成,未遇到明显的报错或异常情况。尽管初次尝试时对某些复杂配置环节需反复确认,但整体流程顺畅。
|
2月前
|
运维 Cloud Native 持续交付
云原生技术深度探索:重塑现代IT架构的无形之力####
本文深入剖析了云原生技术的核心概念、关键技术组件及其对现代IT架构变革的深远影响。通过实例解析,揭示云原生如何促进企业实现敏捷开发、弹性伸缩与成本优化,为数字化转型提供强有力的技术支撑。不同于传统综述,本摘要直接聚焦于云原生技术的价值本质,旨在为读者构建一个宏观且具体的技术蓝图。 ####