雲伺服器uipath

⑴ 沒有數據介面，用RPA軟體實現B/S C/S系統的數據採集，或者系統之間的表格數據推送相互填入，可以嗎

完全可以，簡單的學一兩天吧，，英文溜的半天，要是欄位很多的話恐怕要多看幾天操作說明書，，，好的RPA不敢太復雜，，我們公司行政小姑娘也會建流程用來自動搜簡歷，，推薦uipath。。

⑵ RPA是什麼技術

RPA是自動化流程，低代碼開發工具。

RPA主要通過各種封裝好的控制項，讓用戶能利用拖拉拽控制項，簡單的操作生成自動化流程，在電腦上實現瀏覽器、應用程序自動滑鼠點擊、鍵盤輸入；excel操作；數據處理；資料庫增刪改查；定時執行；自動生成交互界面等等。

傳統的RPA技術已出現多年，最早可追溯到1994年微軟發布Excel 5.0中Macroinstruction（宏指令）功能，早期這類編程工具如批處理腳本和觸發器等皆為RPA的雛形，微軟孕育了大部分底層自動化框架和技術。

隨著資料庫和編程技術的成熟，專業的RPA工具從21世紀初開始不斷建立發展，國內外誕生UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere、弘璣Cyclone等RPA企業。

從底層技術看，目前市場上的RPA廠商大部分建立於微軟.net Framework框架，有的利用WorkflowFoundation（流程軟體）開發，可調用Windows系統中office的原生API；有的基於.net Framework的框架，利用開源或其他自研技術從底層自建體系；還有一部分則是在.net Framework上利用現代編程如C++、python技術，實現RPA的自動化功能。此外，國內還有少部分廠商脫離了微軟.net Framework框架，利用其他語言/框架自行研發，以實現與國產系統更好的兼容，比如弘璣Cyclone。

從業務層面，RPA的三個核心技術分別是屏幕抓取、業務流程自動化管理和人工智慧。屏幕抓取主要用於選取指定對象後，模擬人的行為進行滑鼠點擊、鍵盤輸入，而業務流程自動化管理可以將更多其他操作比如excel處理，邏輯判斷等結合起來，形成可以穩定按照指定規則運行的自動化流程。AI能力則進一步擴展了RPA的能力邊界，比如發票OCR識別、合同NLP語義分析，使得RPA變得更加智能，進一步處理一些漫長而復雜的任務。

⑶ 常見的RPA工具有哪些

1、UiPath

對於使用Microsoft 365一系列辦公產品的企業來說無疑是一大利器。操作十分友好。有許多模板可以直接使用。SharePoint裡面的approval process就是運用Power Automate實行的。

從設置郵件提醒到把郵件內容存到Excel表格與SharePoint同步等都可以創建流程來實行。目前正在嘗試把一些人工進行的辦公流程轉為RPA。價格相對於前面一些列舉的收費產品來說要親民許多。

⑷ uipath Orchestrator集群部署與高可用HAA部署簡介

本文不涉及到具體的HAA部署步驟，只是對Uipath相關的Redis集群、高可用方案做一個簡單的介紹。
目前官方文檔上介紹的的Orchestrator部署方案有三種：

1、單節點orchestrator部署

單節點部署，即是一般的orchestrator部署，這里不做多介紹。

2、多節點部署：其實類似集群（cluster）部署。

每個orchestrator都相當於集群中的一個「節點」（node）,每個節點都提供相同的服務。當有業務請求進來後，由HAA（Redis）進行業務調度，將該請求分配給此刻負載較小的節點來處理，是的每個節點的壓力都比較平均。HAA實際上就充當了一個負載均衡器的角色。

由於有多個 Orchestrator 節點可用，因此這能提供更出色的性能並能有效避免故障 - 當一個節點發生故障時，其他節點還可承擔負載。它還具有水平可擴展性，因為隨著對機器人需求的進一步增長，還可以添加其他節點。但是，不應將此部署模型與[高可用性]混淆，因為單獨的 HAA 節點仍為潛在的單點故障。

3、高可用性部署（High Availablity）

高可用性部署具有與多節點部署類似的架構，但與簡單的 多節點 Orchestrator 部署 相比，此模型要使用更多資源，且至少需要 3 個 HAA 節點並要滿足相應的 硬體和軟體要求 。多個Orchestrator和HAA節點，能夠在一個節點出現故障的時候，由其他節點承擔負載。

Redis實現高可用原理：

1、主從復制數據。（replication）

2、採用哨兵監控數據節點的運行情況，一旦主節點出現問題由從節點頂上繼續進行服務。（sentinel）

高可用與Redis集群的區別：

高可用實現的是伺服器與業務處理數據的穩定性，降低系統整體故障的概率，提高系統整體的可用性與穩定性；集群則是為了提高系統的性能與線性擴展能力，解決單機的性能瓶頸問題。

⑸ 關於「未將對象引用設置到對象的實例」這個錯誤怎麼解決

關於「未將對象引用設置到對象的實例」這個錯誤的解決步驟如下：

1、首先，所設置的變數為空值或沒有取到值,一般出現在傳遞參數的時候出現這個問題,也會在使用DataGrid或gridview或datalist等數據控制項時出現。

⑹ uipath oc證書過期

證書過期之後,將無法使用，網站會被劫持，並且提示不安全警告。需要在證書到期前辦理續期。續期是重新生成一張證書,然後在伺服器上進行安裝替換。
UiPath構成：
1. 設計器（studio）：
使用過程記錄器、拖放小部件和最佳實踐模板，用戶可以使用高度直觀的工具（而不是代碼）實現自動化。
2. 機器人(robot) :
前台機器人(Attended)：通過前台用戶的觸發與監督執行，實現局部自動化功能。局限：不支持鎖屏與windows 計劃任務。
後台機器人(Unattended)：利用無人值守自動化以批處理模式運行大量後台事務，高效，全自動。支持前台觸發、鎖屏運行、Win計劃任務。
3. 管理器(Orchestrator):
許可，部署，管理和監控: 支持多租戶、用戶許可權和許可管理、集中日誌記錄、報告、審計和監控工具、遠程式控制制、集中調度、隊列,機器人工作負載管理和資產管理的企業體系結構伺服器平台。

⑺ UIPATH_遠程桌面

遠程伺服器上需要安裝插件地址：

https://download.uipath.com/versions/20.10.11/UiPathPlatformInstaller.exe

注意：

1.上述第三步安裝的插件版本最好與studio版本保持一致。

2.package manage內檢查把Uipath.UIAutomation.Activities依賴的版本必須與遠程伺服器安裝的remote desktop插件的版本一致。如果不一致需要在studio的包管理界面，更新Uipath.UIAutomation.Activities的版本到一致。

⑻ 目前 RPA （機器人流程自動化）在國內發展的現狀如何

在企業數字化轉型浪潮下，RPA的出現為企業的技術架構、應用實施提供了新思路。其非侵入性和AI可拓展性等特點在大量重復、有規則的勞動中可代替人類勞動，為企業減少錯誤率、提高效率，成為數字化轉型最基礎的數據抓手和能乾的數字員工，由此形成的RPA市場正在快速爆發。

RPA最早的業務需求來自BPO業務（業務流程外包），尤以BPO中呼叫中心場景為多，其工作特點是大量、簡單且重復，導致人員操作效率低下、易出錯。

2019年國內RPA進入爆發期

2011年，技術外包公司DeskOver（UiPath前身）發現外包公司對自動化降本的商業需求和商機，開發了第一代自動化產品，即早期的UiPath Studio。

由於需求持續增多且日趨多元，RPA從簡單的工具、軟體延伸成解決方案，以該軟體和解決方案為主營業務的RPA公司開始出現。 2016~2018年期間，國內在金融行業率先完成試點和概念驗證，2019年上半年快速增長並形成共識，國內RPA進入爆發期。

2020年，COVID-19（新型冠狀病毒肺炎）給各行各界帶來了經濟沖擊，被稱為「數字員工」的RPA又一次占據人們視野，RPA快速增長及爆發可歸因於傳統自動化局限、BPO降本需求、AI的出現以及全球企業面臨數字化轉型。

隨著大企業客戶進入RPA市場，單一的解決方案無法滿足其多元化、復雜需求，RPA供應商開始研發規模化部署的RPA和雲端RPA，並結合AI技術，實現非結構化數據的處理等功能。

RPA技術發展路徑

億歐智庫:國內企業RPA主要應用領域分布

根據億歐智庫數據顯示，在2017~2019年期間，全球RPA市場以49.10%的年復合增長率迅速發展，2019年全球RPA市場規模達到118.33億元；2020~2022年增率長稍有減緩，但仍以42.89%的年復合增長率保持上升，預計2022年將達到400億元規模。

中國RPA行業尚處於中早期階段。2017年中國RPA市場規模僅為3.1億元。從整體上看，中國的RPA市場規模與全球RPA市場規模均在上升，預計2022年規模為26.16億元。

Gartner預測全球有高達9成大企業會在2022年前採用RPA，試圖以數字轉型提升商業流程的適應力和規模，同時調整人力配置。

RPA與超自動化

超自動化是一個為了交付工作、涵蓋了多種機器學習、套裝軟體和自動化工具的集合體。超自動化不但包含了豐富的工具組合，還包含自動化本身的所有步驟（發現、分析、設計、自動化、測量、監控和再評估）。

該趨勢由機器人流程自動化（RPA）開始。但僅機器人流程自動化還稱不上超自動化，它需要組合多種工具來幫助復制任務流程中人類所參與的部分。

Gartner定義的超自動化，是將RPA、智能業務管理(IBMPS)、人工智慧(AI)及高級分析(AA：Advanced analytics)集合到一起。

Gartner預測，到2022年，全球超級自動化軟體市場規模將達到5,966億美元，相比2020年增加1,150多億美元（增長近24%），今年市場規模預計為5,320億美元。到2024年，通過將超自動化技術與重新設計的操作流程相結合，企業將降低30%的運營成本。

2015年成立的弘璣Cyclone，是國內最早感知到RPA（機器人流程自動化）這一風向的企業之一，也是國內最早將RPA提升到Hyper Automation的企業。

弘璣Cyclone能夠為企業提供基於自動化需求的全生命周期管理能力，通過對需求的發現、設計、管理和運行這四大階段管理，實現：

• 協助CoE部門挖掘自動化價值點，助力RPA在集團內部快速推廣

• 基於桌面端和移動端，提供跨平台、跨操作系統的流程設計器，可基於伺服器、IoT和私有雲等各種環境下跨平台部署

• 全面管理、調度、監控不同崗位的機器人，確保它們高效、穩定地執行流程任務

• 覆蓋有人值守場景、無人值守場景以及移動自動化場景，提升企業關鍵業務流程的可視性，讓流程變得更加智能

同時，Cyclone RPA結合大量AI模型演算法，賦予機器人讀懂文檔、看懂屏幕、理解對話等能力，極大擴展了機器人看、讀、理解的邊界。