TrueNAS SCALEのImmichでDNSクエリ暴走とCPU負荷を解決する（N54L延命戦記）

我が家の宅内要塞（hidetti.net）のコア、HP ProLiant MicroServer N54L上で稼働するTrueNAS SCALE環境において、深夜4時から謎のCPU負荷上昇とAdGuard HomeへのDNSクエリ爆撃が発生した。

結論から言うと、原因はImmichのMachine Learningコンテナが要求するCPU命令セット（AVX）の不整合による即死と、それに伴う名前解決の無限ループであった。非力なTurion II Neo CPU（2コア/16GB RAM枠）を労りつつ、システムに再び「深呼吸」をさせるための美しい撤退戦をここに残す。

1. 発生した現象：AdGuardのログを埋め尽くす大量のクエリ

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今朝、システムモニターを確認すると、通常1〜2%で推移しているはずのN54LのCPU使用率（Load Average）のベースラインが一段跳ね上がっていた。 同時に、上流のDNSキャッシュサーバーであるAdGuard Homeのクエリログを確認したところ、以下のローカルドメインへの異常な超高速リトライクエリ（秒間数十回）が記録されていた。

• machine-learning
• machine-learning.local

過去7日間の「最も問い合せされたドメイン」のトップに急浮上するほどの大出血状態であった。

2. 原因：AVX命令セット非互換によるコンテナ即死

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TrueNAS SCALEの「Apps」画面からImmichのWorkloads（ワークロード）を確認したところ、インフラの歪みが露わになった。

server - 動作中
pgvecto - 動作中
machine-learning - Exited  <-- これが原因！
redis - 動作中
permissions - Exited

根本原因のメカニズム

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1. Turion II Neoの限界 (AVX未実装): Immichが近年採用している機械学習ライブラリ（ONNX Runtime / PyTorch等）は、CPUの拡張命令セットである AVX / AVX2 を要求する。しかし、名機N54Lにはこれが物理的に実装されていない。そのため、コンテナ内のプロセスがログ（stdout）を吐き出す前の超初期段階で Illegal instruction により即死（Exited）していた。
2. リトライループの発生: メインの server コンテナは、死んでいる machine-learning コンテナに対して「おい、応答してくれ！」と名前解決を試み続ける。これがコンテナ内部のネットワークを突き抜け、外部のAdGuard Homeまで漏れ出て無限リトライループ（DNS暴走）を構成していた。

3. 対策：Machine Learningの完全無効化

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メモリ16GB制限（ZFS ARCで8GBをガッチリ死守中）のN54L環境において、顔認識やオブジェクト検出のためにCPUを空振りで100%に張り付かせるのは、インフラ防衛上大きなリスクだ。 万が一、瞬低や停電が発生した際、オムロン BW55T（blazer_usb/ippon）のシャットダウンシーケンス（360秒タイマー）の確真な遂行を脅かしかねない。

NASとしての「写真バックアップ」「アルバム閲覧」という本質機能を最優先し、ML機能を安全に切り離す英断を下した。

TrueNAS SCALEでの最適化手順

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1. TrueNASの Apps ＞ Immich ＞ 編集（Edit） を開く。
2. Enable Machine Learning のチェックボックスを外す（オフにする）。
3. 画面下部までスクロールし、保存（Save） をクリック。

【結果】 ワークロードから machine-learning の表記自体が消え去り、「インスタンス 5」のクリーンな布陣へ移行。AdGuard HomeへのDNSクエリはピタッと止まり、Tera Termから確認した htop のCPU負荷は平熱（1〜2%の静寂）へと戻った。

4. AdGuard Home側でのダメ押し防御設定

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万が一、今後のアップデート等でImmich serverが寝言のようにクエリを飛ばした場合に備え、AdGuard Home側で1ミリ秒でシャットアウトするカスタムフィルターを設定した。

フィルター ＞ カスタムフィルタールール:

||machine-learning^$dnsrewrite=NXDOMAIN;;
||machine-learning.local^$dnsrewrite=NXDOMAIN;;

これにより、無駄な外部問い合わせを発生させず、即座に「ドメイン不在（NXDOMAIN）」を返してN54LのCPUサイクルを徹底的に保護する。

5. 今後の展望：顔認識を取り戻すロードマップ

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もし将来的にどうしても顔認識（ソート機能）を完全復活させたい場合、N54L単体に無理をさせず、以下のスマートなアプローチをとる予定だ。

1. External Machine Learningの活用: Immichの設計を活かし、重いAI処理だけを別マシンのパワー（GPU搭載のデスクトップPC等）に丸投げする運用。
2. Hugging Face超軽量モデルの検証: Hugging Face Endpoint 設定を利用し、AVX命令を要求しない cpu-only の超軽量量子化モデル（MobileNetベース等）を週末にじっくり実験する。

限られた16GBのメモリとTurion CPUという制約の中で、システムをパニックに陥らせず安定稼働させる。これこそがセルフホストの醍醐味であり、シニアエンジニアの流儀である。