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# Critical Architecture Decision: Synology VMM (Finalized)
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* **Date**: 2026-01-19
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* **Status**: **FINAL (Aligned with Claude & Antigravity)**
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* **Verdict**: **Agreed on "Host 12GB / Guest 4GB" split.**
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* **Last Updated**: 2026-01-19 (IP addresses recorded)
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## 🌐 Network Configuration (Verified ✅ 2026-01-19)
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```yaml
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Host (Synology DSM):
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Tailscale IP: 100.77.67.102 # Remote access to DSM
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Local IP: 192.168.31.172 # Fast access within home network
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DSM Web UI: http://192.168.31.172:5000
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VM (Posimai_lab):
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Tailscale IP: 100.76.7.3 # SSH from Company PC
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Local IP: 192.168.31.89 # VM ↔ Host communication
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Memory: 4GB (3.9Gi total, 2.9Gi available)
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User: mai
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```
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**Connection Examples:**
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```bash
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# 1. Company PC → VM (SSH via Tailscale)
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ssh mai@100.76.7.3
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# 2. VM → PostgreSQL on Host (high-speed local network)
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postgresql://192.168.31.172:5432/database_name
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# 3. Dokploy App Container → PostgreSQL
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# Use Host's LOCAL IP (NOT Tailscale), for <1ms latency:
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DATABASE_URL=postgresql://user:password@192.168.31.172:5432/posimai_db
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# 4. Remote access to DSM (from anywhere)
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http://100.77.67.102:5000
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```
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**Important Rules:**
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- ✅ **Always use LOCAL IPs (192.168.31.x) for VM ↔ Host communication** (fastest)
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- ✅ **Use Tailscale IPs (100.x.x.x) ONLY for remote access from outside**
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- ❌ **NEVER use Tailscale IP for DB connections** (adds unnecessary latency)
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## 1. 批判的フィードバックへの回答 (Agree)
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Claudeの指摘は**100%正しい**です。
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私の前回のドキュメントにおける「DSM 2GB」という記述は、OS本体のみを指しており、Docker（Postgres/Immich）を含めていませんでした。
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Claudeの言う通り、実運用では **「Host (データ/AI層) に 12GB を残す」** のが必須です。
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### 🚨 緊急アクション
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* **VMのメモリ設定を 8GB → 4GB に今すぐ減らしてください。**
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* これにより、Synology本体（Host）が呼吸できるようになります。
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## 2. AI解析はどこで行われるのか？ (Location Map)
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「AI解析」と一言で言っても、実は3つの場所で分担して行われます。
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| 機能 | AIモデル | 実行場所 | 理由 |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| **リアルタイム画像認識** (酒ラベル/お香) | **Gemini 2.5** | **Google Cloud (API)** | SynologyにはGPUがないため、高品質な即時応答はクラウド一択です。<br>コスト: 無料枠で十分 (1500回/日)。 |
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| **写真の意味検索** (CLIP) | **Immich (Machine Learning)** | **Synology Host (Docker)** | 「猫」「日本酒」などのキーワード検索用の軽量AI。<br>CPUでも動きます。 |
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| **夜間のデータ分析** (バッチ) | **Ollama** | **Synology Host (Docker)** | 例えば「今月の飲酒傾向」などの要約。<br>遅くてもいいので、夜中にCPUをぶん回して無料で行います。 |
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## 3. 最終構成図 (Memory Optimized)
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[ Synology NAS (Total 16GB) ]
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├── [ Host OS (DSM) ] -------------- 12GB Use ---------
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│ ├── PostgreSQL (Database)
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│ ├── Redis (Cache)
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│ ├── Immich (Photos + CLIP AI) <-- Heavy!
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│ └── Ollama (Nightly AI) <-- Heavy!
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│
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└── [ Guest VM (Ubuntu) ] ---------- 4GB Use ----------
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├── Dokploy (Manager)
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├── Sake App API (Container)
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└── Incense App API (Container)
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## 4. 最適化と安全策 (Geminiからの追加提言)
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ビジネスレベルの堅牢性を確保するため、以下の戦略を追加採用します。
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* **オフライン時のフォールバック**:
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* ネット切断時やGemini障害時は、**Synology内のOllama** で簡易解析を行います（精度は落ちますが、サービス停止は防げます）。
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* **スケジュール制御**:
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* Immichの重い処理（写真スキャン）は、アプリ利用者がいない **深夜3時** に実行するよう設定します。これによりVMへの影響をゼロにします。
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* **スマート・キャッシュ (Vector Search)**:
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* 単純な画像一致だけでなく、**「同じ銘柄の別アングル写真」** をローカルAI（ベクトル検索）で判定し、Gemini APIを節約する仕組みを将来的に導入します。
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* **破産防止 (Quota)**:
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* Google Cloud Consoleで **「1日あたりの予算上限」** を設定済みです。無限ループバグが起きても、破産することはありません。
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## 5. 最後の砦 (Contingency Plan)
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万が一、計画通りにいかなかった場合の「プランB」を定義します。
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* ** Dokployがコケた場合**:
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* プランB: **Portainer + Watchtower** に切り替えます。
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* 自動化レベルは下がりますが、GUI管理は維持できます。Dokployに固執しません。
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* **メモリがどうしても足りない場合**:
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* プランB: **Immich (3GB)** を諦め、**Photoprism (1GB)** に変更します。
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* 機能は似ていますが、Photoprismの方が圧倒的に軽量です。Host側のメモリ枯渇が見えたら即座に切り替えます。
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