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proxmoxによるk8sクラスタの構築でDiscord TTS Botとマイクラサーバーの建て方
ProxmoxによるKubernetesクラスター構築 - Discord TTS Bot & マイクラサーバー構築ガイド
目次
概要
アーキテクチャ概要
[Proxmox Hypervisor] ├── [Master Node] - Kubernetes Control Plane ├── [Worker Node 1] - GPU対応 (Discord TTS Bot + aivisspeech-engine) ├── [Worker Node 2] - ゲームサーバー専用 (Minecraft Server) └── [共有ストレージ] - NFS/Ceph (ワールドデータ永続化)
構築するサービス
- Discord TTS Bot (6インスタンス) - 音声読み上げサービス
- AivisSpeech-Engine - 高品質音声合成エンジン (GPU使用)
- Minecraft Server - マルチプレイヤーゲームサーバー
- ネットワークセキュリティ - Cilium + NetworkPolicy
Proxmox環境構築
システム要件（実際の運用例）
Hardware:
CPU: AMD Ryzen 5 3600 (6コア12スレッド)
RAM: 32GiB
Storage: SSD 1TiB
Network: 1Gbps Ethernet
GPU: NVIDIA GTX 1660 Super
Software:
Proxmox VE: 9.0.3
OS: Oracle Linux 9.6
Proxmox初期セットアップ
1. ISO ダウンロードとインストール
# Proxmox VE 8.0 ISO をダウンロード
wget https://www.proxmox.com/en/downloads
# USBメディアに書き込み
dd if=proxmox-ve_8.0-2.iso of=/dev/sdX bs=1M status=progress
2. 基本設定
# Proxmox初期設定
hostnamectl set-hostname proxmox-k8s
echo "192.168.1.100 proxmox-k8s" >> /etc/hosts
# アップデート
apt update && apt upgrade -y
# 必要なパッケージインストール
apt install -y curl wget git vim
3. GPU パススルー設定 (NVIDIA GPU使用時)
# GRUB設定編集
vim /etc/default/grub
# GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet intel_iommu=on iommu=pt"
# GRUB更新
update-grub
# VFIO モジュール設定
echo 'vfio
vfio_iommu_type1
vfio_pci
vfio_virqfd' >> /etc/modules
# 再起動
reboot
GPU OperatorとNVIDIAドライバー運用のポイント
KubernetesのGPU OperatorはNVIDIAドライバーの自動インストール機能を持っていますが、
物理ノード（ワーカーノード）にあらかじめNVIDIA公式ドライバーとNVIDIA Container Toolkit（nvidia-docker2相当）を手動でインストールしておくことで、
GPU Operatorのdriver DaemonSetを無効化し、安定してNVIDIA GPUをKubernetesで利用できます。
メリット
- ドライバーのバージョン管理が容易
- OSアップデートや特殊なカーネル環境でも柔軟に対応可能
- Operatorのdriver自動インストールによるトラブルを回避
この構成は多くの実運用現場で推奨される方法です。
（必要に応じて、values.yamlやCRDでdriverコンポーネントを無効化してください）
Kubernetesクラスター構築
VM構成
Master Node (Control Plane)
VM設定:
CPU: 4 cores
RAM: 8GB
Disk: 50GB
OS: Ubuntu 22.04 LTS
Network: Bridge (vmbr0)
IP: 192.168.1.101
Worker Node 1 (GPU + TTS)
VM設定:
CPU: 6 cores
RAM: 16GB
Disk: 100GB
OS: Ubuntu 22.04 LTS
GPU: NVIDIA RTX (パススルー)
Network: Bridge (vmbr0)
IP: 192.168.1.102
Worker Node 2 (Game Server)
VM設定:
CPU: 8 cores
RAM: 16GB
Disk: 200GB
OS: Ubuntu 22.04 LTS
Network: Bridge (vmbr0)
IP: 192.168.1.103
Proxmox VM作成スクリプト
#!/bin/bash
# VM作成スクリプト
# Master Node
qm create 101 --name k8s-master --memory 8192 --cores 4 --net0 virtio,bridge=vmbr0
qm importdisk 101 ubuntu-22.04-server-amd64.iso local-lvm
qm set 101 --scsihw virtio-scsi-pci --scsi0 local-lvm:vm-101-disk-0
qm set 101 --boot c --bootdisk scsi0
qm set 101 --ide2 local:iso/ubuntu-22.04-server-amd64.iso,media=cdrom
qm set 101 --serial0 socket --vga serial0
# Worker Node 1 (GPU)
qm create 102 --name k8s-worker01 --memory 16384 --cores 6 --net0 virtio,bridge=vmbr0
qm importdisk 102 ubuntu-22.04-server-amd64.iso local-lvm
qm set 102 --scsihw virtio-scsi-pci --scsi0 local-lvm:vm-102-disk-0
qm set 102 --boot c --bootdisk scsi0
qm set 102 --ide2 local:iso/ubuntu-22.04-server-amd64.iso,media=cdrom
qm set 102 --hostpci0 01:00,pcie=1 # GPU パススルー
# Worker Node 2 (Game)
qm create 103 --name k8s-worker02 --memory 16384 --cores 8 --net0 virtio,bridge=vmbr0
qm importdisk 103 ubuntu-22.04-server-amd64.iso local-lvm
qm set 103 --scsihw virtio-scsi-pci --scsi0 local-lvm:vm-103-disk-0
qm set 103 --boot c --bootdisk scsi0
qm set 103 --ide2 local:iso/ubuntu-22.04-server-amd64.iso,media=cdrom
Kubernetes基盤インストール
全ノード共通の初期設定
# ホスト名設定
hostnamectl set-hostname k8s-master # または k8s-worker01, k8s-worker02
# カーネルモジュール有効化
cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf
overlay
br_netfilter
EOF
modprobe overlay
modprobe br_netfilter
# カーネルパラメータ設定
cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF
sysctl --system
# Swap無効化
swapoff -a
sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab
Container Runtime (containerd) インストール
# Docker公式リポジトリ追加
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
# containerd インストール
apt update
apt install -y containerd.io
# containerd 設定
mkdir -p /etc/containerd
containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml
# systemd cgroup ドライバー有効化
sed -i 's/SystemdCgroup \= false/SystemdCgroup \= true/g' /etc/containerd/config.toml
systemctl restart containerd
systemctl enable containerd
Kubernetes コンポーネントインストール
# Kubernetes公式リポジトリ追加
curl -fsSL https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.28/deb/Release.key | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.28/deb/ /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
# kubelet, kubeadm, kubectl インストール
apt update
apt install -y kubelet kubeadm kubectl
apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl
systemctl enable --now kubelet
クラスター初期化
Master Node でクラスター初期化
# クラスター初期化
kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 --apiserver-advertise-address=192.168.1.101
# kubectlアクセス設定
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
# join コマンドをメモ
kubeadm token create --print-join-command
Worker Node をクラスターに追加
# Worker Node 1, 2 で実行
kubeadm join 192.168.1.101:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>
CNI (Cilium) インストール
# Cilium CLI インストール
curl -L --remote-name-all https://github.com/cilium/cilium-cli/releases/latest/download/cilium-linux-amd64.tar.gz{,.sha256sum}
sha256sum --check cilium-linux-amd64.tar.gz.sha256sum
sudo tar xzvfC cilium-linux-amd64.tar.gz /usr/local/bin
rm cilium-linux-amd64.tar.gz{,.sha256sum}
# Cilium インストール
cilium install
# インストール確認
cilium status --wait
Worker Node 1 (GPU) の前提条件セットアップ
# NVIDIA ドライバーインストール
ssh k8s-worker01
# NVIDIA公式リポジトリ追加
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
apt update
# NVIDIA ドライバーとContainer Toolkit インストール
apt install -y nvidia-driver-535 nvidia-container-toolkit
# containerd にNVIDIA Container Runtime 設定
nvidia-ctk runtime configure --runtime=containerd
systemctl restart containerd
# 再起動してドライバー有効化
reboot
GPU Operator インストール (ドライバー除外設定)
# NVIDIA GPU Operator (ドライバーインストール無効)
helm repo add nvidia https://nvidia.github.io/gpu-operator
helm repo update
# GPU Operator インストール (ドライバーインストールを無効化)
helm install --wait --generate-name \
-n gpu-operator --create-namespace \
nvidia/gpu-operator \
--set driver.enabled=false \
--set toolkit.enabled=false
# GPU リソース確認
kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.status.allocatable.nvidia\.com/gpu}{"\n"}{end}'
Discord TTS Bot構築
前提条件の確認
# クラスター状態確認
kubectl get nodes
kubectl get pods -A
# GPU使用可能性確認
kubectl get nodes -o jsonpath='{.items[*].status.allocatable.nvidia\.com/gpu}'
AivisSpeech-Engine デプロイ
ストレージ準備
# ホスト上でモデル保存ディレクトリ作成
ssh k8s-worker01
sudo mkdir -p /home/alec/models /home/alec/aivisspeech-data
sudo chown 1000:1000 /home/alec/models /home/alec/aivisspeech-data
aivisspeech-engine.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: aivisspeech-engine
spec:
replicas: 1
strategy:
type: Recreate
selector:
matchLabels:
app: aivisspeech-engine
template:
metadata:
labels:
app: aivisspeech-engine
spec:
nodeSelector:
nvidia.com/gpu.present: "true"
initContainers:
- name: copy-models
image: busybox:latest
command: ['/bin/sh', '-c']
args:
- |
mkdir -p /aivisspeech-data/Models /aivisspeech-data/Logs
cp -r /models/* /aivisspeech-data/Models/ 2>/dev/null || echo "No models to copy"
chown -R 1000:1000 /aivisspeech-data
ls -la /aivisspeech-data/Models/
volumeMounts:
- name: aivisspeech-data
mountPath: /aivisspeech-data
- name: models-data
mountPath: /models
containers:
- name: aivisspeech-engine
image: ghcr.io/aivis-project/aivisspeech-engine:nvidia-latest
ports:
- containerPort: 10101
volumeMounts:
- name: aivisspeech-data
mountPath: /home/user/.local/share/AivisSpeech-Engine-Dev
- name: models-data
mountPath: /models
resources:
requests:
nvidia.com/gpu: "1"
memory: "4Gi"
cpu: "2000m"
limits:
nvidia.com/gpu: "1"
memory: "8Gi"
cpu: "4000m"
env:
- name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
value: "all"
- name: NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES
value: "compute,utility"
- name: CUDA_VISIBLE_DEVICES
value: "0"
- name: OMP_NUM_THREADS
value: "4"
- name: PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
value: "max_split_size_mb:128"
- name: DEFAULT_PRE_SILENCE
value: "0.1"
- name: DEFAULT_POST_SILENCE
value: "0.1"
volumes:
- name: aivisspeech-data
hostPath:
path: /home/alec/aivisspeech-data
type: DirectoryOrCreate
- name: models-data
hostPath:
path: /home/alec/models
type: Directory
tolerations:
- key: "nvidia.com/gpu"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: aivisspeech-engine
spec:
type: NodePort
ports:
- port: 10101
targetPort: 10101
nodePort: 30101
selector:
app: aivisspeech-engine
Discord Bot デプロイ
Dockerfile (各Bot共通)
# マルチステージビルド
FROM node:22 AS builder
# 依存関係インストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
ffmpeg \
python3 \
make \
g++ \
--no-install-recommends && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /usr/src/app
COPY package*.json ./
RUN npm install
COPY . .
RUN npm run compile
# 本番イメージ
FROM node:22-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y ffmpeg --no-install-recommends && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /usr/src/app
COPY /usr/src/app/node_modules ./node_modules
COPY /usr/src/app/package*.json ./
COPY /usr/src/app/build/js ./build/js
EXPOSE 3000
CMD ["node", "build/js/index.js"]
Bot デプロイメント例 (aivis-chan-bot-1st.yaml)
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: aivis-chan-bot-1st
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: aivis-chan-bot-1st
template:
metadata:
labels:
app: aivis-chan-bot-1st
spec:
containers:
- name: bot
image: alecjp02/aivis-chan-bot-1st:latest
ports:
- containerPort: 3000
env:
- name: TTS_SERVICE_URL
value: "http://aivisspeech-engine:10101"
- name: SPEECH_ENGINE_URL
value: "http://aivisspeech-engine:10101"
resources:
requests:
memory: "512Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "1Gi"
cpu: "500m"
volumeMounts:
- name: config-volume
mountPath: /usr/src/app/data
volumes:
- name: config-volume
configMap:
name: bot-config
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: aivis-chan-bot-1st
spec:
type: NodePort
ports:
- port: 3000
targetPort: 3000
nodePort: 31001
selector:
app: aivis-chan-bot-1st
デプロイ手順
# Docker イメージビルド
cd Aivis-chan-bot-1st
docker build -t alecjp02/aivis-chan-bot-1st:latest .
docker push alecjp02/aivis-chan-bot-1st:latest
# ConfigMap作成
kubectl create configmap bot-config --from-file=data/
# デプロイ
kubectl apply -f aivisspeech-engine.yaml
kubectl apply -f aivis-chan-bot-1st.yaml
# 他のBotも同様に適用
# 状態確認
kubectl get pods -l app=aivisspeech-engine
kubectl get pods -l app=aivis-chan-bot-1st
マイクラサーバー構築
マイクラサーバー用ストレージ準備
# 永続ボリューム用ディレクトリ作成
ssh k8s-worker02
sudo mkdir -p /home/minecraft/{world,config,plugins,mods}
sudo chown 1000:1000 /home/minecraft/{world,config,plugins,mods}
Minecraft Server デプロイメント
minecraft-server.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: minecraft-world-pv
spec:
capacity:
storage: 50Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
hostPath:
path: /home/minecraft/world
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: minecraft-world-pvc
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 50Gi
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: minecraft-server
spec:
replicas: 1
strategy:
type: Recreate
selector:
matchLabels:
app: minecraft-server
template:
metadata:
labels:
app: minecraft-server
spec:
nodeSelector:
kubernetes.io/hostname: k8s-worker02
containers:
- name: minecraft
image: itzg/minecraft-server:latest
ports:
- containerPort: 25565
protocol: TCP
- containerPort: 25575
protocol: TCP # RCON
env:
- name: EULA
value: "TRUE"
- name: TYPE
value: "PAPER" # または VANILLA, FORGE, FABRIC
- name: VERSION
value: "1.20.1"
- name: MEMORY
value: "8G"
- name: MAX_PLAYERS
value: "20"
- name: DIFFICULTY
value: "normal"
- name: MODE
value: "survival"
- name: MOTD
value: "Kubernetes Minecraft Server"
- name: ENABLE_RCON
value: "true"
- name: RCON_PASSWORD
value: "minecraft_rcon_password"
- name: SERVER_NAME
value: "k8s-minecraft"
- name: SPAWN_PROTECTION
value: "0"
- name: VIEW_DISTANCE
value: "10"
- name: SIMULATION_DISTANCE
value: "8"
resources:
requests:
memory: "8Gi"
cpu: "2000m"
limits:
memory: "12Gi"
cpu: "4000m"
volumeMounts:
- name: minecraft-world
mountPath: /data
livenessProbe:
exec:
command:
- mc-health
initialDelaySeconds: 120
periodSeconds: 60
readinessProbe:
exec:
command:
- mc-health
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
volumes:
- name: minecraft-world
persistentVolumeClaim:
claimName: minecraft-world-pvc
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: minecraft-server
spec:
type: NodePort
ports:
- name: minecraft
port: 25565
targetPort: 25565
nodePort: 30565
protocol: TCP
- name: rcon
port: 25575
targetPort: 25575
nodePort: 30575
protocol: TCP
selector:
app: minecraft-server
MOD対応サーバー設定
Forge サーバー用設定
env:
- name: TYPE
value: "FORGE"
- name: FORGE_VERSION
value: "47.2.0" # 1.20.1対応
- name: MODS_FILE
value: "/data/mods.txt" # MOD一覧ファイル
プラグイン対応 (Paper/Spigot)
env:
- name: TYPE
value: "PAPER"
- name: PLUGINS
value: |
https://github.com/EssentialsX/Essentials/releases/download/2.20.1/EssentialsX-2.20.1.jar
https://github.com/WorldEdit/WorldEdit/releases/download/7.2.15/worldedit-bukkit-7.2.15.jar
Discord Bot デプロイ手順
# デプロイ
kubectl apply -f minecraft-server.yaml
# 状態確認
kubectl get pods -l app=minecraft-server
kubectl logs minecraft-server-xxxxx -f
# サーバー接続テスト
kubectl port-forward svc/minecraft-server 25565:25565
# Minecraft クライアントで localhost:25565 に接続
ネットワークセキュリティ設定
NetworkPolicy 設定
Discord Bot 用 NetworkPolicy
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
name: discord-bot-policy
spec:
podSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- aivis-chan-bot-1st
- aivis-chan-bot-2nd
- aivis-chan-bot-3rd
- aivis-chan-bot-4th
- aivis-chan-bot-5th
- aivis-chan-bot-6th
policyTypes:
- Ingress
- Egress
ingress:
- from:
- namespaceSelector:
matchLabels:
name: kube-system
ports:
- protocol: TCP
port: 3000
egress:
- to:
- namespaceSelector:
matchLabels:
name: kube-system
ports:
- protocol: UDP
port: 53
- protocol: TCP
port: 53
- to:
- podSelector:
matchLabels:
app: aivisspeech-engine
ports:
- protocol: TCP
port: 10101
- to: []
ports:
- protocol: TCP
port: 443
- protocol: TCP
port: 80
- to: []
ports:
- protocol: UDP
Minecraft Server 用 NetworkPolicy
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
name: minecraft-server-policy
spec:
podSelector:
matchLabels:
app: minecraft-server
policyTypes:
- Ingress
- Egress
ingress:
# Minecraftクライアントからの接続を許可
- from: []
ports:
- protocol: TCP
port: 25565
# RCON アクセスを管理者のみに制限
- from:
- ipBlock:
cidr: 192.168.1.0/24 # 内部ネットワークのみ
ports:
- protocol: TCP
port: 25575
egress:
# DNS解決を許可
- to:
- namespaceSelector:
matchLabels:
name: kube-system
ports:
- protocol: UDP
port: 53
- protocol: TCP
port: 53
# Mojang API への接続を許可
- to: []
ports:
- protocol: TCP
port: 443
- protocol: TCP
port: 80
ファイアウォール適用
# NetworkPolicy 適用
kubectl apply -f network-policies/
# 適用確認
kubectl get networkpolicies -A
運用・保守
監視設定
Prometheus + Grafana デプロイ
# Helm で Prometheus Stack インストール
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack \
--namespace monitoring --create-namespace \
--set grafana.adminPassword=admin123
カスタムダッシュボード
- Minecraft Server メトリクス
- Discord Bot パフォーマンス
- GPU 使用率
- ネットワークトラフィック
バックアップ設定
Minecraft World バックアップ
#!/bin/bash
# minecraft-backup.sh
BACKUP_DIR="/backup/minecraft"
WORLD_DIR="/home/minecraft/world"
DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
# RCON でワールド保存
kubectl exec -it $(kubectl get pod -l app=minecraft-server -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') -- \
rcon-cli --host localhost --port 25575 --password minecraft_rcon_password save-all
# バックアップ作成
mkdir -p $BACKUP_DIR
tar -czf $BACKUP_DIR/world_backup_$DATE.tar.gz -C $WORLD_DIR .
# 古いバックアップ削除 (7日以上)
find $BACKUP_DIR -name "world_backup_*.tar.gz" -mtime +7 -delete
Discord Bot 設定バックアップ
#!/bin/bash
# bot-config-backup.sh
BACKUP_DIR="/backup/discord-bot"
DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
mkdir -p $BACKUP_DIR
# ConfigMap のバックアップ
kubectl get configmaps -o yaml > $BACKUP_DIR/configmaps_$DATE.yaml
# シークレットのバックアップ
kubectl get secrets -o yaml > $BACKUP_DIR/secrets_$DATE.yaml
自動復旧設定
Pod 自動再起動設定
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: minecraft-server
spec:
restartPolicy: Always # Always, OnFailure, Never
containers:
- name: minecraft
image: itzg/minecraft-server:latest
livenessProbe:
exec:
command:
- mc-health
initialDelaySeconds: 120
periodSeconds: 60
failureThreshold: 3
readinessProbe:
exec:
command:
- mc-health
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
ログ管理
集約ログ設定 (ELK Stack)
# Elasticsearch, Logstash, Kibana デプロイ
helm repo add elastic https://helm.elastic.co
helm install elasticsearch elastic/elasticsearch --namespace logging --create-namespace
helm install kibana elastic/kibana --namespace logging
トラブルシューティング
よくある問題と解決方法
1. GPU が認識されない
# GPU ノードの確認
kubectl describe node k8s-worker01 | grep nvidia.com/gpu
# GPU Operator の状態確認
kubectl get pods -n gpu-operator
# ドライバーログ確認 (ホスト側にドライバーがある場合)
nvidia-smi
# containerd設定確認
nvidia-ctk runtime configure --runtime=containerd --dry-run
2. Minecraft サーバーが起動しない
# Pod ログ確認
kubectl logs minecraft-server-xxxxx
# リソース不足の確認
kubectl describe pod minecraft-server-xxxxx
# ストレージマウント確認
kubectl exec -it minecraft-server-xxxxx -- ls -la /data
3. Discord Bot が aivisspeech-engine に接続できない
# ネットワーク接続テスト
kubectl exec -it aivis-chan-bot-1st-xxxxx -- ping aivisspeech-engine
# NetworkPolicy 確認
kubectl describe networkpolicy discord-bot-policy
# DNS 解決確認
kubectl exec -it aivis-chan-bot-1st-xxxxx -- nslookup aivisspeech-engine
4. ストレージ容量不足
# ディスク使用量確認
df -h
# Pod のストレージ使用量確認
kubectl exec -it minecraft-server-xxxxx -- du -sh /data/*
# 不要ファイル削除
kubectl exec -it minecraft-server-xxxxx -- find /data/logs -name "*.log.gz" -mtime +30 -delete
パフォーマンスチューニング
Minecraft Server 最適化
env:
# JVM 最適化パラメータ
- name: JVM_OPTS
value: "-Xms8G -Xmx8G -XX:+UseG1GC -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+DisableExplicitGC -XX:+AlwaysPreTouch -XX:G1NewSizePercent=30 -XX:G1MaxNewSizePercent=40 -XX:G1HeapRegionSize=8M -XX:G1ReservePercent=20 -XX:G1HeapWastePercent=5 -XX:G1MixedGCCountTarget=4 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=15 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=90 -XX:G1RSetUpdatingPauseTimePercent=5 -XX:SurvivorRatio=32 -XX:+PerfDisableSharedMem -XX:MaxTenuringThreshold=1"
# Paper サーバー設定
- name: PAPER_SETTINGS
value: |
use-alternative-luck-formula: true
fix-entity-position-desync: true
# スレッド設定
- name: USE_AIKAR_FLAGS
value: "true"
Discord Bot メモリ最適化
// メモリ使用量監視とガベージコレクション制御
let lastMemoryCheck = 0;
const MEMORY_CHECK_INTERVAL = 30000; // 30秒間隔
export function monitorMemoryUsage() {
const now = Date.now();
if (now - lastMemoryCheck < MEMORY_CHECK_INTERVAL) return;
lastMemoryCheck = now;
const memUsage = process.memoryUsage();
const heapUsedMB = Math.round(memUsage.heapUsed / 1024 / 1024);
if (heapUsedMB > 512) { // 512MB超過時
if (global.gc) {
global.gc();
}
}
}
関連リンク・参考資料
公式ドキュメント
コミュニティリソース
運用ツール
作成日: 2025年8月14日
作成者: システム管理者
対象環境: Proxmox VE 8.0 + Kubernetes 1.28
更新予定: 月次レビュー
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