Dify の高可用性・スケーラビリティ設計戦略

2025年8月4日

Dify

AIアプリケーション開発の現場で、「サービスが止まったらどうしよう」「ユーザーが急増したら対応できるだろうか」という不安を感じたことはありませんか。Difyを本格的な本番環境で運用する際、これらの心配事は現実のものとなります。

今や多くの企業がDifyを活用してAIサービスを提供していますが、その成功の鍵は単なる機能の充実ではありません。ユーザーがいつでも安心してサービスを利用できる、信頼性の高いシステム基盤こそが最も重要な要素なのです。

背景

Difyにおける高可用性・スケーラビリティの重要性

現代のAIアプリケーション市場において、Difyは多くの開発者から支持を集めているプラットフォームです。しかし、その人気ゆえに運用上の課題も浮き彫りになってきました。

特に企業での導入が進む中で、24時間365日の安定稼働が求められるケースが急増しています。AIサービスの特性上、ユーザーは即座の応答を期待しており、わずかな遅延やサービス停止でも大きな機会損失につながってしまいます。

現代のAIアプリケーション基盤に求められる要件

今日のAIアプリケーション基盤には、従来のWebアプリケーションとは異なる特別な要件があります。

まず、予測困難なトラフィックパターンへの対応が必要です。AIサービスは話題性やメディア露出によって瞬間的にアクセスが急増することがあります。また、リソース集約的な処理が特徴で、LLMとの通信やベクトル検索など、CPUやメモリを大量に消費する処理が頻繁に発生します。

さらに、データの整合性も重要な要素です。ユーザーの会話履歴やナレッジベースのデータが失われれば、サービスの価値そのものが損なわれてしまいます。

課題

単一障害点の排除の必要性

Difyの標準的な構成では、多くのコンポーネントが単一障害点となるリスクを抱えています。例えば、以下のような典型的なエラーが発生することがあります。

vbnetERROR: connection to server at "localhost", port 5432 failed: 
FATAL: the database system is in recovery mode

このエラーは、PostgreSQLデータベースが単一インスタンスで運用されている場合に発生します。データベースがダウンした瞬間、Dify全体のサービスが停止してしまうのです。

また、Redisキャッシュサーバーについても同様の問題があります。

vbnetConnectionError: Error 111 connecting to localhost:6379. 
Connection refused.

このような状況では、ユーザーセッションの管理やキャッシュされたデータが利用できなくなり、サービス全体のパフォーマンスが著しく低下します。

トラフィック増加への対応の課題

Difyアプリケーションでは、トラフィックが急増した際に以下のようなエラーが頻発します。

iniuwsgi[1234]: SIGTERM received...
uwsgi[1234]: gracefully killing workers...
uwsgi[1234]: worker 1 buried after 30 seconds

これは、単一のアプリケーションサーバーでは処理能力に限界があることを示しています。特にAI処理は計算負荷が高いため、数十人の同時利用でもボトルネックが発生しやすいのです。

さらに、ロードバランサーを適切に設定していない場合、以下のようなタイムアウトエラーも発生します。

css504 Gateway Timeout
The server didn't respond in time.

リソース効率化の問題

リソースの非効率的な使用も深刻な問題です。Difyの各コンポーネントが個別にリソースを消費し、全体的な使用率が低いにも関わらず、特定のコンポーネントでボトルネックが発生することがあります。

特に、以下のようなメモリ不足エラーが頻繁に報告されています。

sqlMemoryError: Unable to allocate array with shape (10000, 1536) 
and data type float32

これは、ベクトル検索処理において十分なメモリリソースが確保できない場合に発生します。適切なリソース配分とスケーリング戦略がなければ、このような問題は解決できません。

解決策

冗長化アーキテクチャの設計

これらの課題を根本的に解決するためには、冗長化アーキテクチャの導入が不可欠です。

まず、データベース層ではマスター・スレーブ構成を採用します。この構成により、読み取り処理を複数のスレーブDBに分散し、マスターDBに障害が発生した際の自動フェイルオーバーを実現します。

アプリケーション層では、マイクロサービス化を進めることで、各機能を独立したサービスとして運用できます。これにより、一部のサービスに障害が発生しても、他のサービスは正常に動作し続けることができます。

負荷分散戦略

効果的な負荷分散戦略の実装により、トラフィックを複数のサーバーに適切に分散します。

ラウンドロビン方式や最少接続数方式など、サービスの特性に応じた分散アルゴリズムを選択することで、各サーバーの資源を最大限活用できます。

また、セッション・アフィニティの適切な設定により、ユーザーの会話の連続性を保ちながら負荷分散を実現します。

自動スケーリング機構

トラフィックの変動に自動的に対応するため、水平スケーリング機能を実装します。

CPU使用率やメモリ使用率、レスポンス時間などの指標を監視し、閾値を超えた場合に自動的にインスタンスを追加します。逆に、負荷が軽減された際には不要なインスタンスを削除し、コストを最適化します。

データベースクラスタリング

PostgreSQLのストリーミングレプリケーションを活用し、高可用性データベースクラスターを構築します。

これにより、読み取り性能の向上と同時に、マスターデータベースの障害時における自動的なフェイルオーバーを実現します。

キャッシュ戦略

Redisクラスターを構築し、分散キャッシングを実装します。

よく使用されるデータをメモリ上にキャッシュすることで、データベースへの負荷を軽減し、アプリケーションの応答速度を大幅に向上させます。

具体例

Docker Swarmを使用したコンテナオーケストレーション

Docker Swarmを活用したコンテナオーケストレーションの実装から始めましょう。この設定により、複数のノードでDifyアプリケーションを分散実行できます。

まず、Swarmクラスターの初期化を行います。マネージャーノードから以下のコマンドを実行してください。

csharp# Swarmクラスターの初期化
docker swarm init --advertise-addr <MANAGER-IP>

# ワーカーノードを追加するためのトークンを表示
docker swarm join-token worker

この初期化により、Dockerホスト間でのクラスター通信が確立されます。出力されるjoinトークンを使用して、各ワーカーノードをクラスターに追加します。

次に、Difyアプリケーション用のDocker Composeファイルを作成します。高可用性を考慮した設定を含めることが重要です。

yamlversion: '3.8'

services:
  api:
    image: langgenius/dify-api:latest
    deploy:
      replicas: 3
      placement:
        max_replicas_per_node: 1
      restart_policy:
        condition: on-failure
        delay: 5s
        max_attempts: 3
      update_config:
        parallelism: 1
        delay: 30s
    environment:
      - DB_HOST=postgres-cluster
      - REDIS_HOST=redis-cluster
      - MODE=api
    networks:
      - dify-network

この設定では、APIサービスを3つのレプリカで実行し、各ノードに最大1つのレプリカを配置します。障害時の自動再起動と、ゼロダウンタイムでのアップデートを実現しています。

Web UIサービスも同様に冗長化します。フロントエンドコンポーネントも複数のインスタンスで運用することで、ユーザーエクスペリエンスの安定性を確保します。

yaml  web:
    image: langgenius/dify-web:latest
    deploy:
      replicas: 2
      restart_policy:
        condition: on-failure
        delay: 5s
      update_config:
        parallelism: 1
        delay: 10s
    environment:
      - EDITION=SELF_HOSTED
      - API_URL=http://api:5001
    networks:
      - dify-network
    depends_on:
      - api

PostgreSQLクラスター構築

データベースの高可用性を実現するため、PostgreSQLのストリーミングレプリケーション構成を設定します。

まず、マスターデータベースの設定を行います。postgresql.confファイルで以下の設定を有効にします。

ini# postgresql.conf でのレプリケーション設定
wal_level = replica
max_wal_senders = 10
max_replication_slots = 10
hot_standby = on

# 接続設定
listen_addresses = '*'
port = 5432

この設定により、Write-Ahead Logging（WAL）がレプリカ用に設定され、最大10個のレプリケーション接続を受け入れることができます。

次に、レプリケーション用のユーザーを作成します。セキュリティを考慮した権限設定が重要です。

sql-- レプリケーション用ユーザーの作成
CREATE USER replica_user WITH REPLICATION ENCRYPTED PASSWORD 'replica_password';

-- pg_hba.conf でのアクセス制御設定
host replication replica_user 10.0.0.0/24 md5

スレーブデータベースでは、recovery.confファイルを設定してマスターからのレプリケーションを開始します。

ini# recovery.conf（PostgreSQL 12以降はpostgresql.conf）
standby_mode = 'on'
primary_conninfo = 'host=master-db port=5432 user=replica_user password=replica_password'
primary_slot_name = 'replica_slot'

レプリケーションの状態監視も重要です。以下のクエリでレプリケーションの遅延を確認できます。

sql-- マスターでのレプリケーション状態確認
SELECT client_addr, state, sync_state, 
       pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), sent_lsn) AS pending_bytes
FROM pg_stat_replication;

-- スレーブでの遅延確認
SELECT pg_last_wal_receive_lsn(), pg_last_wal_replay_lsn(),
       pg_wal_lsn_diff(pg_last_wal_receive_lsn(), pg_last_wal_replay_lsn()) AS lag_bytes;

Redisクラスターによるセッション管理

Redisクラスターを構築し、セッション情報の高可用性を確保します。6台のRedisノード（3マスター + 3スレーブ）構成で実装します。

各Redisノードの設定ファイルを準備します。クラスターモードを有効にし、適切なポート設定を行います。

yaml# redis-cluster.conf
port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-7000.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes
appendfilename "appendonly-7000.aof"

Redisクラスターの初期化は、redis-cli コマンドを使用します。

bash# Redisクラスターの作成
redis-cli --cluster create \
  127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 \
  127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 \
  --cluster-replicas 1

Difyアプリケーション側では、Redisクラスターに対応したクライアント設定を行います。

pythonimport redis.sentinel
from redis.cluster import RedisCluster

# Redisクラスター接続設定
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"},
]

redis_client = RedisCluster(
    startup_nodes=startup_nodes,
    decode_responses=True,
    skip_full_coverage_check=True,
    health_check_interval=30
)

セッション管理では、適切なキーの分散と有効期限の設定が重要です。

python# セッション情報の保存（自動的にクラスター内で分散される）
def save_session(session_id, user_data, expiry=3600):
    try:
        redis_client.setex(
            f"session:{session_id}", 
            expiry, 
            json.dumps(user_data)
        )
        return True
    except Exception as e:
        logger.error(f"Session save error: {e}")
        return False

# セッション情報の取得
def get_session(session_id):
    try:
        data = redis_client.get(f"session:{session_id}")
        return json.loads(data) if data else None
    except Exception as e:
        logger.error(f"Session get error: {e}")
        return None

ロードバランサーの設定

Nginxを使用したロードバランサーの設定により、トラフィックの適切な分散を実現します。

まず、基本的なロードバランシング設定を行います。上流サーバーの定義と健全性チェックが重要なポイントです。

nginx# nginx.conf - upstream設定
upstream dify_api_backend {
    least_conn;  # 最少接続数による分散
    server api-1:5001 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server api-2:5001 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server api-3:5001 max_fails=3 fail_timeout=30s;
}

upstream dify_web_backend {
    server web-1:80 max_fails=2 fail_timeout=10s;
    server web-2:80 max_fails=2 fail_timeout=10s;
}

API リクエストに対する詳細な設定を追加します。タイムアウト値とリトライ設定を適切に調整することで、安定したサービス提供を実現します。

nginxserver {
    listen 80;
    server_name your-dify-domain.com;

    # APIプロキシ設定
    location /v1/ {
        proxy_pass http://dify_api_backend;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        
        # タイムアウト設定
        proxy_connect_timeout 10s;
        proxy_send_timeout 60s;
        proxy_read_timeout 60s;
        
        # リトライ設定
        proxy_next_upstream error timeout invalid_header http_500 http_502 http_503;
        proxy_next_upstream_tries 2;
    }

静的コンテンツとWebUIに対する設定も重要です。キャッシュ戦略を含めた最適化を行います。

nginx    # Web UI プロキシ設定
    location / {
        proxy_pass http://dify_web_backend;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        
        # WebSocketサポート
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
    }

    # 静的ファイルのキャッシュ設定
    location ~* \.(js|css|png|jpg|jpeg|gif|ico|svg)$ {
        proxy_pass http://dify_web_backend;
        expires 1M;
        add_header Cache-Control "public, immutable";
    }
}

モニタリング・アラート設定

システムの健全性を継続的に監視するため、Prometheusとgrafanaを使用した監視システムを構築します。

まず、Prometheusの設定ファイルでDifyコンポーネントのメトリクス収集を設定します。

yaml# prometheus.yml
global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'dify-api'
    static_configs:
      - targets: ['api-1:5001', 'api-2:5001', 'api-3:5001']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 10s

  - job_name: 'postgres-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['postgres-exporter:9187']

  - job_name: 'redis-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['redis-exporter:9121']

アラートルールを定義し、重要な指標の異常を検知します。以下は代表的なアラート設定の例です。

yaml# alert_rules.yml
groups:
  - name: dify_alerts
    rules:
      - alert: DifyAPIDown
        expr: up{job="dify-api"} == 0
        for: 30s
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Dify API instance is down"
          description: "Dify API instance {{ $labels.instance }} has been down for more than 30 seconds."

      - alert: HighResponseTime
        expr: http_request_duration_seconds{quantile="0.95"} > 2
        for: 2m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High response time detected"
          description: "95th percentile response time is {{ $value }}s"

Grafanaダッシュボードでは、視覚的にシステム状態を把握できるよう設定します。

json{
  "dashboard": {
    "title": "Dify System Overview",
    "panels": [
      {
        "title": "API Response Time",
        "type": "graph",
        "targets": [
          {
            "expr": "rate(http_request_duration_seconds_sum[5m]) / rate(http_request_duration_seconds_count[5m])",
            "legendFormat": "Average Response Time"
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Database Connections",
        "type": "singlestat",
        "targets": [
          {
            "expr": "pg_stat_database_numbackends{datname=\"dify\"}",
            "legendFormat": "Active Connections"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

ログ集約システムも重要な要素です。ELKスタック（Elasticsearch、Logstash、Kibana）を使用してログの一元管理を行います。

yaml# logstash.conf
input {
  beats {
    port => 5044
  }
}

filter {
  if [fields][service] == "dify-api" {
    grok {
      match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:loglevel} %{GREEDYDATA:message}" }
    }
    
    if [loglevel] == "ERROR" {
      mutate {
        add_tag => [ "error" ]
      }
    }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["elasticsearch:9200"]
    index => "dify-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}