Niveles de volumen
- Última actualización2024/11/07
Niveles de volumen
Según los requisitos de su negocio o el tamaño de su organización, los requisitos de escalamiento se clasifican en tres niveles de volumen.
- Volumen bajo
- Adecuado para pequeñas empresas o equipos con necesidades menores de procesamiento de documentos.
- Capacidad de procesamiento: Hasta 2,400 páginas por día (100 páginas por hora).
- Típicamente gestionado por un solo Bot Runner.
- Volumen medio
- Ideal para organizaciones medianas o departamentos con requisitos moderados de procesamiento de documentos.
- Capacidad de procesamiento: Hasta 10,000 páginas por día (400-500 páginas por hora).
- Utiliza de 2 a 5 Bot Runners para manejar la carga de trabajo.
- Volumen alto
- Mejor para grandes empresas u organizaciones con necesidades intensivas de procesamiento de documentos.
- Capacidad de procesamiento: Más de 10,000 páginas por día (más de 500 páginas por hora).
- Se requieren más de 5 Bot Runners para un rendimiento óptimo.
Recomendaciones por nivel de volumen
- Recomendaciones de volumen bajo
- Para casos de uso de volumen bajo, un solo Bot Runner debería ser suficiente si sigue las configuraciones recomendadas. Dado que el volumen es bajo, los ajustes detallados por lo general no son necesarios, lo que hace que sea una configuración sencilla. Sin embargo, asegúrese de que el flujo de trabajo y la configuración predeterminados estén alineados con la referencia para evitar retrasos inesperados.
- Recomendaciones de volumen medio
- Para determinar la cantidad de Bot Runners requerida, divida el volumen total de procesamiento por el rendimiento de referencia de 100 páginas por hora o 2,400 páginas por día. Por ejemplo, si su volumen requerido es de 6,000 páginas por día, necesitaría 3 Bot Runners. Las consideraciones clave para casos de uso de volumen medio incluyen las siguientes:
- Calibración: Calibre el rendimiento del dispositivo en comparación con la referencia. Si el rendimiento difiere significativamente, asegúrese de seguir las configuraciones recomendadas.
- Diferencias entre proveedores: Si utiliza modelos de extracción distintos de Automation Anywhere, como Microsoft Formularios estándares (Inteligencia de documentos) o Google Document AI, espere una mejora del 30% en el rendimiento.
- Documentos de varias páginas: Por lo general, los documentos de varias páginas muestran un rendimiento más alto en términos de páginas procesadas por hora.
- Uso de LLM: Incorporar LLM puede aumentar el tiempo de procesamiento, sobre todo con un mayor número de campos, tamaños de documentos más grandes o una mayor complejidad de los documentos.
- Gestión de listas: Aborde los cuellos de botella del flujo de trabajo utilizando un Bot de tarea que solo cree solicitudes si el tamaño de la lista es inferior a 100. Esto previene la sobrecarga del sistema y asegura un funcionamiento más fluido. Puede encontrar una guía detallada aquí.
- Recomendaciones de volumen alto
- Para escenarios de volumen alto, se aplican las consideraciones descritas para volúmenes medios, con un mayor énfasis en las pruebas y la optimización de la infraestructura:
- Pruebas preliminares: Probar con muestras del mundo real es esencial para volúmenes grandes, ya que incluso una ligera diferencia en el tiempo de procesamiento por página puede afectar de forma significativa el número de Bot Runners requerido.
- bots de asimilación dedicada: Considere dedicar algunos Bot Runners exclusivamente para la asimilación de documentos para mantener las listas siempre activas y prevenir retrasos en la asignación de tareas.
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Cuellos de botella comunes:
- Congestión de la red: Usar un solo recurso compartido de red puede generar demoras. Distribuya las cargas y descargas a través de múltiples Bot Runners mediante carpetas separadas para garantizar el procesamiento en paralelo.
- Rendimiento de la base de datos: Monitoree las bases de datos locales para el uso de CPU/memoria, las operaciones de E/S y los posibles interbloqueos.
- Optimización del flujo de trabajo: Para reducir los tiempos de implementación combine los pasos posteriores al procesamiento y un flujo de procesamiento directo (STP) con el paso de extracción cuando sea posible.