Запустить Робота

Описание

Блок предназначен для описания выполняемых задач в процессе (DAG).

Создать процесс (Dag) Данный блок должен располагаться внутри блока Создать процесс (Dag). Подробнее...

Блок имеет 3 выпадающих меню. Клик по символу раскрывающегося списка открывает следующее меню:

• Запустить:
  • Робота - запуск указанного робота в текущем процессе;
  • Группу роботов - позволяет группировать роботов внутри одного процесса;
  • Робот-триггер - позволяет запускать другие процессы из текущего.
• Использовать глобальную переменную:
  • Да - позволяет использовать глобальную переменную из раздела “Управление переменными” оркестратора Airflow;
  • Нет.
• Тип ОС - используемая операционная система на удаленной машине, на которой запускается робот:
  • Windows;
  • Linux.

---

Функция запустить робота

Функция Запустить робота позволяет создать задачу в процессе (Dag) на запуск робота на удаленной виртуальной машине. Задача состоит из нескольких подзадач:

1. create_rdp_session (опционально) - создание RDP-сессии;
2. upload_script - загрузка робота на удаленную виртуальную машину с сервера Airflow;
3. get_session_id (только для Windows) - определение активной сессии на удаленной виртуальной машине;
4. execute_script - запуск робота на удаленной виртуальной машине;
5. kill_rdp_session (опционально) - удаление RDP-сессии;
6. cleanup_script и clean_xcom - очистка временных файлов.

Требуется указать:

1. Название/ID робота, которое должно быть уникальным для данного процесса;

   Тип данных: str (Строка)

   Пример: Robot_1

   Важно

   Идентификатор должен быть указан на латинице и не должен содержать пробелов.

2. Использовать подключение - ID подключения к удаленной машине из раздела Connections оркестратора Airflow;

   Тип данных: str (Строка)

   Пример: SSH_121

   Создание нового подключения Создание нового подключения в оркестраторе Airflow. Подробнее...

3. Выполнять RDP подключение - создание RDP-сессии к виртуальной машине;

   Тип данных: checkbox (Чекбокс)

   Зачем создавать RDP подключение?

   При включении функции Выполнять RDP-подключение во время запуска робота автоматически создаётся сессия удалённого рабочего стола (RDP) к виртуальной машине, на которой будет выполняться задача.
   Это необходимо для запуска графической сессии, без которой роботы не смогут взаимодействовать с десктопными приложениями или браузером в видимом (GUI) режиме.

   Ограничения:

   • Выполняется отключение подключенных пользователей к учетной записи виртуальной машины;
   • В каждый момент времени может быть запущен только один программный робот с включённой функцией Выполнять RDP-подключение.

   Для ограничения количества запускаемых роботов в определенный момент времени рекомендуется использовать функционал Pools.

   Pools — это механизм ограничения параллельного выполнения задач, позволяющий контролировать, сколько задач (из одного или нескольких DAG’ов) могут выполняться одновременно.

4. Использовать глобальную переменную - передача глобальной переменной Airflow при запуске программного робота;

   Тип данных: var (Переменная)

   Пример: airflow_var

   Заметка

   Можно указать одну или несколько переменных в виде массива:

   

   Получить параметры роботом можно с помощью блока Использовать аргумент запуска. Блок получает от оркестратора Airflow параметры в виде массива.

   Глобальные переменные в полученном массиве будут располагаться подряд, начиная с первого элемента, в том порядке, в котором они указаны в DAG-файле.

   В последнем элементе массива будет словарь с параметрами запуска.

   Пример:

   [
       'Значение первой глобальной переменной',
       'Значение второй глобальной переменной',
       {
           'Параметр запуска 1': 'Значение параметра запуска',
           'Параметр запуска 2': 'Значение параметра запуска'
       }
   ]

5. Путь к роботу на сервере - путь к проекту/процессу на сервере оркестратора Airflow;

   Тип данных: str (Строка)

   Пример: /opt/airflow/scripts/my_robot

   Заметка

   Если ваш оркестратор Airflow запущен в Docker контейнере, вы можете указать просто название файла робота my_robot.py или название директории с роботом my_robot.

   Тип данных: str (Строка)

   Пример: my_robot.py

   Важно!

   При развёртывании Airflow в Docker-контейнере путь к роботу на сервере всегда начинается с /opt/airflow/scripts/.

   Почему используется именно этот путь, а не домашняя директория в привычном понимании?

   Airflow в Docker работает в изолированной среде. При запуске контейнера в его внутренней файловой системе автоматически создаются две ключевые папки:

   • /opt/airflow/dags/ — для DAG-файлов,
   • /opt/airflow/scripts/ — для файлов и папок с роботами.

   Эти директории синхронизируются с соответствующими папками на хост-машине, поэтому именно в них нужно размещать ваши DAG-файлы и роботов.
   Важно учитывать эту изоляцию: даже если вы загружаете файлы «локально», внутри контейнера они будут доступны только по этим путям.

   Например, если вы загрузили файл робота в папку /home/user/scripts/my_robot.py на хост-машине, то внутри Airflow-контейнера он будет доступен по пути /opt/airflow/scripts/my_robot.py.

   Файловая система сервиса Airflow Настройка и запуск оркестратора Airflow. Подробнее...

6. Название главного процесса - название запускаемого файла (с расширением).

   Тип данных: str (Строка)

   Пример: main.py

   Заметка

   Если на сервер оркестрации загружен робот в виде python-скрипта или исполняемого файла, то необходимо указать название данного файла.

   Если на сервер оркестрации загружен проект (папка), необходимо указать название главного (запускаемого) файла в данной директории.

7. Директория загрузки робота - путь до загрузки робота на виртуальную машину;

   Тип данных: str (Строка)

   Пример: /opt/PuzzleRPA/2.0.0

   Важно!

   Если программный робот реализован в виде Python-скрипта, необходимо указать путь к установленной среде выполнения Puzzle RPA на удалённой виртуальной машине — например: /opt/PuzzleRPA/2.0.0.

   Если робот упакован в исполняемый файл, его можно разместить в любой директории на удалённой машине — дополнительная привязка к Puzzle RPA не требуется.

8. Таймаут (в секундах) выполнения робота - ограничение времени работы процесса на удаленной виртуальной машине.

   Тип данных: int (Целое число)

   Пример: 300

---

Пример

Запуск робота

Для использования созданного робота в оркестраторе Airflow, необходимо сохранить процесс (процессы) как Python-скрипт.

Сохранение созданного робота как Python-скрипт Сохранение созданного робота как Python-скрипт. Подробнее...

Процесс

В данном примере алгоритм робота сохранен как Python-скрипт с названием my_script.py:

1. Создается процесс для оркестратора с задачей Запуск робота;

2. Название/ID робота указано значение Robot_1, как ID запуска в созданном процессе (DAG);

3. Путь к роботу на сервере указан путь до Python-скрипта на сервере Airflow;

   Внимание

   Перед использованием требуется загрузить Python-скрипт с роботом в оркестратор Airflow с помощью блока Отправить процесс в оркестратор.

4. Название главного процесса указано название Python-скрипта с расширением;

5. Директория используемой студии указан путь до установленной студии Puzzle RPA;

6. Порядок выполнения роботов указано значение Robot_1(), что свидетельствует о наличии единственной задачи — Запустить робота с ID Robot_1().

   Важно

   В поле Порядок выполнения роботов необходимо указывать ID задач в формате Robot_1(), добавив к ID задачи символы ().

   Если требуется указать несколько задач, их зависимости указываются в формате Robot_1() >> Robot_2() через разделитель >>.

Сохранение созданного процесса (Dag) В данном разделе описывается алгоритм создания, сохранения и загрузки в оркестратор созданного процесса (DAG). Подробнее...

Результат

Дерево действий в пользовательском интерфейсе Airflow:

Проект

В данном примере алгоритм робота сохранен как проект Python-скриптов с названием my_project:

1. Создается процесс для оркестратора с задачей Запуск робота;

2. Название/ID робота указано значение Robot_1, как ID запуска в созданном процессе (DAG);

3. Путь к роботу на сервере указан путь до директории проекта на сервере Airflow;

   Внимание

   Перед использованием требуется загрузить проект в оркестратор Airflow с помощью блока Отправить процесс в оркестратор.

4. Название главного процесса указано название главного Python-скрипта с расширением в проекте;

5. Директория используемой студии указан путь до установленной студии Puzzle RPA;

6. Порядок выполнения роботов указано значение Robot_1(), что свидетельствует о наличии единственной задачи — Запустить робота с ID Robot_1.

   Важно

   В поле Порядок выполнения роботов необходимо указывать ID задач в формате Robot_1(), добавив к ID задачи символы ().

   Если требуется указать несколько задач, их зависимости указываются в формате Robot_1() >> Robot_2() через разделитель >>.

Сохранение созданного процесса (Dag) В данном разделе описывается алгоритм создания, сохранения и загрузки в оркестратор созданного процесса (DAG). Подробнее...

Результат

Дерево действий в пользовательском интерфейсе Airflow:

---

Запуск группы роботов

Функция Запустить группу роботов позволяет группировать задачи в текущем процессе (DAG).

В данном примере выполняется группировка запуска двух роботов:

1. Название созданной группы group_1;

2. Внутри группы расположено 2 действия “Запуск робота” с ID Robot_1 и Robot_2;

3. В блоке “Запустить группу роботов” указан порядок запуска Robot_1() >> Robot_2();

   Важно

   В поле Порядок выполнения роботов необходимо указывать ID задач в формате Robot_1(), добавив к ID задачи символы ().

   Если требуется указать несколько задач, их зависимости указываются в формате Robot_1() >> Robot_2() через разделитель >>.

4. После действия “Запуск группы роботов” выполняется запуск процесса my_process_2 с помощью опции Запустить робот-триггер, с ID триггера puzzle_trigger.

   Заметка

   Процесс (DAG) my_process_2 был предварительно загружен на сервер Airflow.

5. Порядок выполнения роботов указано значение group_1() >> puzzle_trigger(), указывающее необходимость сначала запустить группу роботов group_1, затем триггер с ID puzzle_trigger.

Сохранение созданного процесса (Dag) В данном разделе описывается алгоритм создания, сохранения и загрузки в оркестратор созданного процесса (DAG). Подробнее...

Результат

Дерево действий в пользовательском интерфейсе Airflow:

---

Запуск робота-триггер

Функция Запустить робота-триггер позволяет запустить процесс (DAG), который ранее был загружен на сервер Airflow. В данном примере выполняется запуск процесса my_process_2.

Заметка

Процесс (DAG) my_process_2 был предварительно загружен на сервер Airflow.

Сохранение созданного процесса (Dag) В данном разделе описывается алгоритм создания, сохранения и загрузки в оркестратор созданного процесса (DAG). Подробнее...

Результат

Дерево действий в пользовательском интерфейсе Airflow:

Запущенный процесс my_process_2 из процесса my_process:

---