> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/platform-development/system-requirements.md). # システム要件 プライベートクラウドとオンプレミスのホスト要件：CPU、メモリ、ディスク、OS、外部・内部接続ポート、利用人数別の推奨仕様、および GPU ノードのドライバーとコンピュートケイパビリティの要件 本ページは、デプロイパッケージで MaiAgent をインストールする場合（プライベートクラウドまたはオンプレミス）のホスト仕様とネットワーク条件を、ハードウェアとネットワークを計画するお客様の IT 部門および SI パートナー向けにまとめています。デプロイ形態の違いは[デプロイ形態と機能比較](/tech/ja/platform-development/onprem-deployment-types.md)をご覧ください。 {% hint style="info" %} 基本デプロイでは、MaiAgent 用に少なくとも **32 GB の RAM（メモリ）と60 GB の空きディスク容量**を確保してください。これは基本デプロイの最小確保リソースです。本番環境では利用量に応じた評価が必要です。モデル、ドキュメント、イメージ、バックアップ、アップグレードに必要な追加容量は別途確保してください。 {% endhint %} ## ホストの最低条件 Docker シングルホスト、分散構成、および既存環境のアプリケーション／データホストは、以下の最小確保リソースを満たす必要があります。不足する場合は先に増強してください。リバースプロキシ専用ホストと Kubernetes のコントロールプレーンは別途評価します。Kubernetes ワーカーノードは、[規模設定](#kubernetes-sizing)、サービス、レプリカ数に応じて計画してください。 | 項目 | 最小確保リソース | 推奨（下回る場合はテスト・PoC 用途に限ります） | | ----------------------------------------------------------------------- | --------------- | ------------------------- | | CPU | — | 8 vCPU | | メモリ（RAM） | 32 GB | 48 GB | | 空きディスク容量（デプロイディレクトリがあるディスクです。Docker データディレクトリが別ディスクにある場合は、そちらも確認してください） | 60 GB（新規インストール） | 200 GB | * メモリはシステムが報告する値で判定するため、公称容量より少なく表示されます（64 GB のホストでは約61 GB）。チェックではこの差を考慮しています。 * 60 GB はインストール前の空き容量であり、ディスクの総容量ではありません。イメージのダウンロードと読み込みで同時に容量を使用するため、今回のデプロイ内容に応じて追加容量を確保し、インストール前にパッケージの `--check` を実行してください。 * アップグレードでは、新しいパッケージとイメージを置く追加容量が必要です。[バージョンとアップグレード：アップグレード前に確保する容量](/tech/ja/platform-development/onprem-versioning-and-upgrades.md#upgrade-disk-space)をご覧ください。 ## 利用人数別の推奨仕様 Docker シングルホストで、すべてのサービスを1台に配置する場合の推奨仕様です。ローカルでモデルを実行するための GPU リソースは含みません。 | 利用人数 | 推奨仕様 | | ------ | --------------------------------------------------------- | | 200人以下 | 12 vCPU／64 GB | | 400人以下 | 16 vCPU／64 GB | | 400人超 | Docker 分散構成または Kubernetes を推奨します。仕様の評価は MaiAgent にご相談ください | この数値は MaiAgent の負荷テストに基づいており、同時オンライン人数を利用人数の約20%と想定しています。実際の負荷（ナレッジベースの規模、ファイル解析量、同時チャット数）が大きく異なる場合は、MaiAgent に再評価をご依頼ください。 Docker 分散構成では、アプリケーション、データ、バックグラウンドジョブを別々のホストに配置できます。サービスを実行する各ホストには、少なくとも32 GB の RAM と60 GB の空きディスク容量が必要です。構成は[デプロイ形態と機能比較：Docker 分散構成](/tech/ja/platform-development/onprem-deployment-types.md#docker-distributed)をご覧ください。 ## Kubernetes の規模設定 Kubernetes デプロイでは、規模設定に応じて各サービスのストレージ容量を割り当てます。 | 規模 | 用途 | PostgreSQL | Redis | オブジェクトストレージ | Elasticsearch（容量／heap） | イメージレジストリ | | ----- | ------------ | ---------- | ----- | ----------- | ---------------------- | --------- | | test | シングルノードの PoC | 5Gi | 2Gi | 5Gi | 5Gi／2g | 30Gi | | small | 10人以下 | 10Gi | 2Gi | 20Gi | 10Gi／4g | 50Gi | | mid | 100人以下 | 20Gi | 5Gi | 50Gi | 30Gi／8g | 50Gi | | large | 本番環境 | 100Gi | 10Gi | 200Gi | 100Gi／16g | 100Gi | * イメージレジストリは複数ノードの場合にのみインストールします。シングルノードではイメージをノードに直接インポートするため、この列の容量は使用しません。 * Elasticsearch は heap サイズと同量のメモリを予約し、上限は heap の2倍です（mid：8Gi／16Gi）。ノードに十分な空きメモリが必要です。 * シングルノードでは、すべての容量を同じホストのストレージパスに配置します。ストレージコンポーネント（Longhorn）はディスクの20%を未使用として確保します。容量が不足するとサービスが Pending のままになり、インストールが途中で失敗します。より小さな規模設定を選ぶか、より大きなディスクを使用してください。 ## OS とアカウント | 項目 | 要件 | | ----------- | ----------------------------------------------------- | | OS | Ubuntu 22.04／24.04／26.04、RHEL 8／9、Rocky Linux 8／9 | | CPU アーキテクチャ | amd64 または arm64 | | アカウント | sudo 権限を持つ一般ユーザーアカウントが必要です。インストーラーは root での実行を受け付けません | | Docker | 事前インストールは不要です。デプロイ時にインストールします | * **RHEL／Rocky Linux**：事前に SELinux を無効にして再起動してください。RHEL／Rocky 8 のオフラインインストールには8.10以上が必要です。 * **RHEL／Rocky 8 で Kubernetes 1.36 を使用する場合**：8.6以上が必要で、cgroup v2 に切り替えてください。 * オフラインインストールでは、対象ホストの OS に対応するオフラインパッケージをデプロイパッケージに含める必要があります。ホストの棚卸しで必要なバージョンが一覧表示されるため、不足する場合は MaiAgent に対応パッケージをご依頼ください。 ## ポート **ホスト上で他のサービスが使用していてはいけないポート**：80、443、5432、6379、9000、9200です。IP アドレスとポート番号で接続する場合は、8000、3333、3334も対象です。 **ユーザー向けに開放するポート**（ファイアウォールまたはセキュリティグループ）： | ユーザーの接続方法 | 開放するポート | | -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | | IP アドレスとポート番号 | 8000（API）、3333（管理画面）、3334（チャット画面）、9000（オブジェクトストレージ。ブラウザーはファイルのアップロード・ダウンロード時にこのポートへ直接接続します） | | サービスごとに1つのドメイン | 80、443 | * Kubernetes は「サービスごとに1つのドメイン」のみ対応しています。 * Docker 分散構成では、デプロイホストから他のホストに SSH 鍵でログインできる必要があります。また、ホスト間でデータベース、キャッシュ、検索エンジン、オブジェクトストレージ、メッセージキューの通信が必要です。実際の一覧は構成によって異なるため、MaiAgent にお問い合わせください。 **オンラインインストール時にホストから接続できる必要がある接続先**（オフラインインストールでは不要です）：MaiAgent のイメージ・デプロイパッケージのダウンロードサイト、Hugging Face（ローカルモデルの重みのダウンロード）、Docker Hub（ローカルモデルサービスのイメージ）、Docker の公式パッケージリポジトリ、PyPI、および OS のパッケージリポジトリです。許可リスト方式、プロキシ経由、または一部にしか接続できない場合は、いずれもオフラインインストールを使用してください。[運用の要点：オフラインインストール](/tech/ja/platform-development/onprem-operations.md#air-gap-install)をご覧ください。 ### 運用時の外部接続先 インストール後は、該当する機能を使用するときにのみホストからの外部接続が必要です。接続はすべて MaiAgent ホストから開始するため、ファイアウォールではホストから接続先への方向を許可してください。すべてを許可しなくても、ホスト上のモデルのみを使用し、外部システムに接続しない構成で運用できます。 | 機能 | 接続先 | 一般的なポート | | ------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | 別ホストまたはクラウド上のモデルサービス | モデルサービスの URL、またはクラウドプロバイダーの API エンドポイント | 443、またはモデルサービス独自のポート | | データベース機能（Text to SQL）からお客様の既存データベースへの接続 | お客様の PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle、SynxDB | 5432、3306、1433、1521（データベースの設定によります） | | ナレッジベースで[独自のベクトルデータベースを利用](/tech/ja/platform-development/bring-your-own-vector-db.md) | お客様の Elasticsearch、OpenSearch、Oracle、SynxDB | 9200、1521、5432 | | チャットプラットフォーム（LINE、Teams、Email など） | 各プラットフォームの API。Email は SMTP／IMAP サーバーも必要です | 443、SMTP 25／465／587 | | 招待・通知メールの送信 | お客様の SMTP サーバー | 25／465／587 | | クローラー、ウェブ検索、地図、画像・動画生成 | 対応するクラウドサービス（[機能提供状況の比較](/tech/ja/platform-development/onprem-deployment-types.md#feature-availability)をご覧ください） | 443 | | シングルサインオン（SSO）と LDAP ID 同期 | お客様の IdP またはディレクトリサーバー | IdP によります。LDAP は389／636です | | セルフホストの MCP Server、API ツール | お客様が指定する URL | サービスによります | * **アウトバウンド接続のみで、インバウンド接続は不要です**：お客様の内部システムから MaiAgent ホストへの接続開始は不要です。ただし、チャットプラットフォームの webhook（LINE、Messenger などがインターネットから MaiAgent の API を呼び出せる必要があります）と、お客様が開発した API 連携は例外です。 * **内部ネットワーク**：ホストとお客様の内部データベース・モデルホスト間のルーティングは、お客様のネットワークチームが計画してください。デプロイパッケージには VPN、専用線、VPC ピアリングなどのネットワークコンポーネントは含みません。ホストをお客様のクラウドに配置する場合、データセンター内のデータベースへの接続には、お客様の既存のクラウド・データセンター間接続（VPN または専用線）を使用してください。 * **SaaS からお客様の内部データベースに接続する場合**、接続元は MaiAgent のクラウドサービスです。お客様のファイアウォールで送信元 IP を許可する必要があるため、MaiAgent の担当窓口にお問い合わせください。VPN や VPC ピアリングなど他の接続方法が必要な場合は、事前に MaiAgent にご相談ください。データベース側の確認事項は、ユーザーマニュアルの[データベースの作成と設定：ネットワークの前提条件](https://docs.maiagent.ai/build/database/create-database#network-prerequisites)をご覧ください。 ## GPU ノード プラットフォーム自体に GPU は不要です。ホスト上でモデルサービスをセルフホストする場合や、オフライン音声認識を使用する場合にのみ必要です。 | 項目 | 要件 | | ------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | OS | プラットフォームホストと同じです（Ubuntu 22.04／24.04／26.04、RHEL 8／9、Rocky Linux 8／9、amd64 または arm64）。[OS とアカウント](#operating-systems)をご覧ください | | GPU | コンピュートケイパビリティ（compute capability）7.0以上の NVIDIA GPU（V100、A100、H100 など） | | NVIDIA ドライバー | 525.60以上 | | NVIDIA Container Toolkit | デプロイ時に自動インストールします（オンライン・オフラインともに Ubuntu と RHEL／Rocky に対応し、オフライン用パッケージはデプロイパッケージに付属します） | | GPU コンテナランタイム | デプロイ時に Docker（または Kubernetes ノードのコンテナランタイム）を NVIDIA runtime を使用するように設定します。ホストにドライバー、Toolkit、runtime がインストール済みの場合は、そのまま使用します | * **ドライバーのインストール担当**：Ubuntu でオンラインインストールする場合は、デプロイ処理で最適な NVIDIA ドライバーを自動インストールして再起動します。RHEL／Rocky Linux またはオフラインインストールの場合は、デプロイ前にお客様側でドライバーをインストールし、`nvidia-smi` が実行できることを確認してからデプロイを開始してください。 * **NVSwitch プラットフォーム**（HGX／DGX の SXM GPU）では、デプロイ設定で NVIDIA Fabric Manager を有効にする必要があります。 * FP8 を使用するモデル設定（FP8 KV cache）には、Ada Lovelace、Hopper、Blackwell 世代が必要です。Ampere 世代（A100 など）は対応していません。モデル別の GPU 推奨仕様は [GPU ハードウェア計画](/tech/ja/platform-development/gpu.md)をご覧ください。 * **NVIDIA GB10**（Dell Pro Max GB10、DGX Spark。GPU とシステムで128 GB のメモリを共有します）は、別の GPU 割り当て方式が必要です。また、同じホスト上の全モデルサービスのメモリ使用率の合計が0.92を超えないようにしてください。デプロイ時に MaiAgent にお知らせください。 * デプロイテンプレートは NVIDIA GPU のみ対応しています。他のアクセラレーターについては MaiAgent にご相談ください。 * オフライン音声認識には GPU が必要です。オフラインのドキュメント解析（Docling）自体に GPU は不要ですが、ドキュメント内の画像を説明するには、OpenAI 互換 LLM（ホスト上のモデルサービスなど）に接続する必要があります。 ## 関連ページ * [デプロイ形態と機能比較](/tech/ja/platform-development/onprem-deployment-types.md) * [オンプレミスのモデルサービス接続](/tech/ja/platform-development/onprem-model-services.md) * [GPU ハードウェア計画](/tech/ja/platform-development/gpu.md) --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.maiagent.ai/tech/ja/platform-development/system-requirements.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.