云服务器uipath

⑴ 没有数据接口，用RPA软件实现B/S C/S系统的数据采集，或者系统之间的表格数据推送相互填入，可以吗

完全可以，简单的学一两天吧，，英文溜的半天，要是字段很多的话恐怕要多看几天操作说明书，，，好的RPA不敢太复杂，，我们公司行政小姑娘也会建流程用来自动搜简历，，推荐uipath。。

⑵ RPA是什么技术

RPA是自动化流程，低代码开发工具。

RPA主要通过各种封装好的控件，让用户能利用拖拉拽控件，简单的操作生成自动化流程，在电脑上实现浏览器、应用程序自动鼠标点击、键盘输入；excel操作；数据处理；数据库增删改查；定时执行；自动生成交互界面等等。

传统的RPA技术已出现多年，最早可追溯到1994年微软发布Excel 5.0中Macroinstruction（宏指令）功能，早期这类编程工具如批处理脚本和触发器等皆为RPA的雏形，微软孕育了大部分底层自动化框架和技术。

随着数据库和编程技术的成熟，专业的RPA工具从21世纪初开始不断建立发展，国内外诞生UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere、弘玑Cyclone等RPA企业。

从底层技术看，目前市场上的RPA厂商大部分建立于微软.net Framework框架，有的利用WorkflowFoundation（流程软件）开发，可调用Windows系统中office的原生API；有的基于.net Framework的框架，利用开源或其他自研技术从底层自建体系；还有一部分则是在.net Framework上利用现代编程如C++、python技术，实现RPA的自动化功能。此外，国内还有少部分厂商脱离了微软.net Framework框架，利用其他语言/框架自行研发，以实现与国产系统更好的兼容，比如弘玑Cyclone。

从业务层面，RPA的三个核心技术分别是屏幕抓取、业务流程自动化管理和人工智能。屏幕抓取主要用于选取指定对象后，模拟人的行为进行鼠标点击、键盘输入，而业务流程自动化管理可以将更多其他操作比如excel处理，逻辑判断等结合起来，形成可以稳定按照指定规则运行的自动化流程。AI能力则进一步扩展了RPA的能力边界，比如发票OCR识别、合同NLP语义分析，使得RPA变得更加智能，进一步处理一些漫长而复杂的任务。

⑶ 常见的RPA工具有哪些

1、UiPath

对于使用Microsoft 365一系列办公产品的企业来说无疑是一大利器。操作十分友好。有许多模板可以直接使用。SharePoint里面的approval process就是运用Power Automate实行的。

从设置邮件提醒到把邮件内容存到Excel表格与SharePoint同步等都可以创建流程来实行。目前正在尝试把一些人工进行的办公流程转为RPA。价格相对于前面一些列举的收费产品来说要亲民许多。

⑷ uipath Orchestrator集群部署与高可用HAA部署简介

本文不涉及到具体的HAA部署步骤，只是对Uipath相关的Redis集群、高可用方案做一个简单的介绍。
目前官方文档上介绍的的Orchestrator部署方案有三种：

1、单节点orchestrator部署

单节点部署，即是一般的orchestrator部署，这里不做多介绍。

2、多节点部署：其实类似集群（cluster）部署。

每个orchestrator都相当于集群中的一个“节点”（node）,每个节点都提供相同的服务。当有业务请求进来后，由HAA（Redis）进行业务调度，将该请求分配给此刻负载较小的节点来处理，是的每个节点的压力都比较平均。HAA实际上就充当了一个负载均衡器的角色。

由于有多个 Orchestrator 节点可用，因此这能提供更出色的性能并能有效避免故障 - 当一个节点发生故障时，其他节点还可承担负载。它还具有水平可扩展性，因为随着对机器人需求的进一步增长，还可以添加其他节点。但是，不应将此部署模型与[高可用性]混淆，因为单独的 HAA 节点仍为潜在的单点故障。

3、高可用性部署（High Availablity）

高可用性部署具有与多节点部署类似的架构，但与简单的 多节点 Orchestrator 部署 相比，此模型要使用更多资源，且至少需要 3 个 HAA 节点并要满足相应的 硬件和软件要求 。多个Orchestrator和HAA节点，能够在一个节点出现故障的时候，由其他节点承担负载。

Redis实现高可用原理：

1、主从复制数据。（replication）

2、采用哨兵监控数据节点的运行情况，一旦主节点出现问题由从节点顶上继续进行服务。（sentinel）

高可用与Redis集群的区别：

高可用实现的是服务器与业务处理数据的稳定性，降低系统整体故障的概率，提高系统整体的可用性与稳定性；集群则是为了提高系统的性能与线性扩展能力，解决单机的性能瓶颈问题。

⑸ 关于“未将对象引用设置到对象的实例”这个错误怎么解决

关于“未将对象引用设置到对象的实例”这个错误的解决步骤如下：

1、首先，所设置的变量为空值或没有取到值,一般出现在传递参数的时候出现这个问题,也会在使用DataGrid或gridview或datalist等数据控件时出现。

⑹ uipath oc证书过期

证书过期之后,将无法使用，网站会被劫持，并且提示不安全警告。需要在证书到期前办理续期。续期是重新生成一张证书,然后在服务器上进行安装替换。
UiPath构成：
1. 设计器（studio）：
使用过程记录器、拖放小部件和最佳实践模板，用户可以使用高度直观的工具（而不是代码）实现自动化。
2. 机器人(robot) :
前台机器人(Attended)：通过前台用户的触发与监督执行，实现局部自动化功能。局限：不支持锁屏与windows 计划任务。
后台机器人(Unattended)：利用无人值守自动化以批处理模式运行大量后台事务，高效，全自动。支持前台触发、锁屏运行、Win计划任务。
3. 管理器(Orchestrator):
许可，部署，管理和监控: 支持多租户、用户权限和许可管理、集中日志记录、报告、审计和监控工具、远程控制、集中调度、队列,机器人工作负载管理和资产管理的企业体系结构服务器平台。

⑺ UIPATH_远程桌面

远程服务器上需要安装插件地址：

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

注意：

1.上述第三步安装的插件版本最好与studio版本保持一致。

2.package manage内检查把Uipath.UIAutomation.Activities依赖的版本必须与远程服务器安装的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 （机器人流程自动化）在国内发展的现状如何

在企业数字化转型浪潮下，RPA的出现为企业的技术架构、应用实施提供了新思路。其非侵入性和AI可拓展性等特点在大量重复、有规则的劳动中可代替人类劳动，为企业减少错误率、提高效率，成为数字化转型最基础的数据抓手和能干的数字员工，由此形成的RPA市场正在快速爆发。

RPA最早的业务需求来自BPO业务（业务流程外包），尤以BPO中呼叫中心场景为多，其工作特点是大量、简单且重复，导致人员操作效率低下、易出错。

2019年国内RPA进入爆发期

2011年，技术外包公司DeskOver（UiPath前身）发现外包公司对自动化降本的商业需求和商机，开发了第一代自动化产品，即早期的UiPath Studio。

由于需求持续增多且日趋多元，RPA从简单的工具、软件延伸成解决方案，以该软件和解决方案为主营业务的RPA公司开始出现。 2016~2018年期间，国内在金融行业率先完成试点和概念验证，2019年上半年快速增长并形成共识，国内RPA进入爆发期。

2020年，COVID-19（新型冠状病毒肺炎）给各行各界带来了经济冲击，被称为“数字员工”的RPA又一次占据人们视野，RPA快速增长及爆发可归因于传统自动化局限、BPO降本需求、AI的出现以及全球企业面临数字化转型。

随着大企业客户进入RPA市场，单一的解决方案无法满足其多元化、复杂需求，RPA供应商开始研发规模化部署的RPA和云端RPA，并结合AI技术，实现非结构化数据的处理等功能。

RPA技术发展路径

亿欧智库:国内企业RPA主要应用领域分布

根据亿欧智库数据显示，在2017~2019年期间，全球RPA市场以49.10%的年复合增长率迅速发展，2019年全球RPA市场规模达到118.33亿元；2020~2022年增率长稍有减缓，但仍以42.89%的年复合增长率保持上升，预计2022年将达到400亿元规模。

中国RPA行业尚处于中早期阶段。2017年中国RPA市场规模仅为3.1亿元。从整体上看，中国的RPA市场规模与全球RPA市场规模均在上升，预计2022年规模为26.16亿元。

Gartner预测全球有高达9成大企业会在2022年前采用RPA，试图以数字转型提升商业流程的适应力和规模，同时调整人力配置。

RPA与超自动化

超自动化是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。超自动化不但包含了丰富的工具组合，还包含自动化本身的所有步骤（发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估）。

该趋势由机器人流程自动化（RPA）开始。但仅机器人流程自动化还称不上超自动化，它需要组合多种工具来帮助复制任务流程中人类所参与的部分。

Gartner定义的超自动化，是将RPA、智能业务管理(IBMPS)、人工智能(AI)及高级分析(AA：Advanced analytics)集合到一起。

Gartner预测，到2022年，全球超级自动化软件市场规模将达到5,966亿美元，相比2020年增加1,150多亿美元（增长近24%），今年市场规模预计为5,320亿美元。到2024年，通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合，企业将降低30%的运营成本。

2015年成立的弘玑Cyclone，是国内最早感知到RPA（机器人流程自动化）这一风向的企业之一，也是国内最早将RPA提升到Hyper Automation的企业。

弘玑Cyclone能够为企业提供基于自动化需求的全生命周期管理能力，通过对需求的发现、设计、管理和运行这四大阶段管理，实现：

• 协助CoE部门挖掘自动化价值点，助力RPA在集团内部快速推广

• 基于桌面端和移动端，提供跨平台、跨操作系统的流程设计器，可基于服务器、IoT和私有云等各种环境下跨平台部署

• 全面管理、调度、监控不同岗位的机器人，确保它们高效、稳定地执行流程任务

• 覆盖有人值守场景、无人值守场景以及移动自动化场景，提升企业关键业务流程的可视性，让流程变得更加智能

同时，Cyclone RPA结合大量AI模型算法，赋予机器人读懂文档、看懂屏幕、理解对话等能力，极大扩展了机器人看、读、理解的边界。