本文介绍将Dify应用接入ARMS应用监控的操作流程。
组件介绍
workflow 应用(LLM 应用):用户通过 Dify 可视化界面构建的 LLM 应用本身,通常以工作流(Workflow) 或对话应用(Chatbot) 的形式存在。它定义了应用的逻辑流程、提示词(Prompt)、模型选择、变量处理、条件分支、工具调用等。
dify-api(执行引擎 API):Dify 的核心后端服务,负责接收前端请求、管理用户/应用数据、调度工作流执行、调用大模型、协调插件调用,并返回最终结果。
dify-plugin-daemon(插件引擎):Dify的插件引擎,用于安全、隔离地执行用户自定义或官方提供的插件(Plugin)。
nginx(入口网关):Dify的入口网关,用来进行流量的分发。
由于Dify组件本身迭代的速度非常快,对不同版本下的Dify进行监控的方式也会有所不同,以上组件在各个版本下的接入方式如下表所示:
版本 | workflow接入方式 | dify-api接入方式 | dify-plugin-daemon接入方式 | nginx接入方式 |
低于1.6.0 | 通过ARMS Python探针方式接入(dify-api组件接入Python探针即可)。 | 通过ARMS Python探针方式接入。 | 通过ARMS Golang探针方式接入。 | 通过可观测链路OpenTelemetry版接入 |
不低于1.6.0,低于1.11.2 | 在Dify中通过Dify应用可观测接入功能进行上报。 | 通过ARMS Python探针方式接入。 | 通过ARMS Golang探针方式接入。 | 通过可观测链路OpenTelemetry版接入 |
不低于1.11.2 | 通过ARMS Python探针方式接入(dify-api组件接入Python探针即可,高版本默认集成了相关能力)。 | 通过ARMS Python探针方式接入。 | 通过ARMS Golang探针方式接入。 | 通过可观测链路OpenTelemetry版接入 |
大于等于1.13.0 | 请参考Dify配置OTel,在dify-worker组件上配置对应的环境变量,OTel接入点的获取可以参考准备工作。 | 通过ARMS Python探针方式接入。 | 通过ARMS Golang探针方式接入。 |
如果您是通过ACK的ack-dify组件来使用Dify,建议您直接通过更新Helm的方式进行一键接入,您可以在ACK集群的应用页面对ack-dify组件进行更新:
在 Helm Chart 更新发布面板中,在目标版本的参数配置(Values)中找到 arms 配置段,将 enabled 设置为 true。
或者在创建ack-dify组件时进行相关配置,以开启ARMS应用监控的相关能力:
在参数配置的 YAML 编辑器中,将 arms 配置段下的 enabled 设置为 true。
前提条件
ack-onepilot 版本 >= 5.1.2
Python探针版本 >= 2.2.0
接入步骤
步骤一:Dify API管控组件接入
根据Dify API的部署类型,选择如下两种接入方法之一:
K8s容器自动接入(推荐):请参考容器服务 ACK 和容器计算服务 ACS 通过 ack-onepilot 组件安装 Python 探针 为Dify API的Deployment添加如下label:
labels: apsara.apm/application-type: Dify aliyun.com/app-language: python # Python应用必填,标明此应用是Python应用。 armsPilotAutoEnable: 'on' armsPilotCreateAppName: "deployment-name" # 应用在ARMS中的展示名称获取启动脚本entrypoint.sh,并进行以下修改:
启动脚本开头添加如下命令,卸载冲突的插件,下载并安装 Python 探针。
python3 -m ensurepip --upgrade# 卸载冲突的OTel插件pip3 uninstall -y opentelemetry-instrumentation-celery \ opentelemetry-instrumentation-flask \ opentelemetry-instrumentation-redis \ opentelemetry-instrumentation-requests \ opentelemetry-instrumentation-logging \ opentelemetry-instrumentation-wsgi \ opentelemetry-instrumentation-fastapi \ opentelemetry-instrumentation-asgi \ opentelemetry-instrumentation-sqlalchemy# 安装Python探针pip3 config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ && pip3 config set install.trusted-host mirrors.aliyun.compip3 install aliyun-bootstrap && aliyun-bootstrap -a install脚本最后启动部分添加
aliyun-instrument启动命令。# 使用aliyun-instrument启动exec aliyun-instrument gunicorn \ --bind "${DIFY_BIND_ADDRESS:-0.0.0.0}:${DIFY_PORT:-5001}" \ --workers ${SERVER_WORKER_AMOUNT:-1} \ --worker-class ${SERVER_WORKER_CLASS:-gevent} \ --worker-connections ${SERVER_WORKER_CONNECTIONS:-10} \ --timeout ${GUNICORN_TIMEOUT:-200} \ app:app
配置环境变量。
变量名
示例值
说明
GEVENT_ENABLE
true
Dify 使用 gevent,必须设为true。
ARMS_APP_NAME
dify-api
应用名。
ARMS_REGION_ID
cn-heyuan
地域,修改为对应地域值。
ARMS_LICENSE_KEY
xxx
License Key。
APSARA_APM_APP_TYPE
microservice
将应用标识为微服务应用。
2. 查看Dify API组件监控数据,进入应用监控列表可以看到 dify-api 应用。
步骤二:Dify工作流应用接入
1.6.0 < dify-api组件版本 < 1.11.2
单个应用接入:请参考 Dify应用可观测接入 在对应的Dify应用进行相应的配置。
批量应用接入:请参考 Dify 大模型应用监控批量接入 进行批量接入。
dify-api组件版本 <= 1.6.0或组件版本 >= 1.11.2
此时Dify工作流应用的接入并不需要额外进行配置,只要按上一步骤接入了dify-api组件,工作流产生的链路数据会自动上报并关联。
dify-api组件版本 >= 1.13.0
请参考Dify配置OTel,在dify-worker组件上配置对应的环境变量,OTel接入点的获取可以参考准备工作。
查看workflow应用监控数据
应用详情示例:
应用详情页顶部提供概览、性能分析、Token 分析、LLM 操作、提供服务、依赖服务、调用链分析、异常分析、会话分析等 Tab 页签。概览页展示以下监控指标:
统计卡片:模型调用次数、Token 使用、Trace 数、Span 数、会话数、用户数及日同比变化
操作类型分布饼图,包含 TASK、TOOL、CHAIN、LLM、RETRIEVER 等类型
Avg LLM call per request 和 Request 数趋势折线图
模型调用排行(Top5)和Request 数用户排行(Top5)
会话数趋势折线图
调用链详情示例:链路中会采集LLM调用,召回,工具调用等节点的详细信息。
调用链详情页面左侧为 Trace 瀑布图,各 span 标注类型(TASK、TOOL、LLM、RETRIEVER)、耗时及 token 数;顶部汇总 Trace ID、总耗时、应用数、接口数和 Total tokens。单击某个 span 后,右侧详情面板展示该 span 的元信息(应用名、接口名、主机名、spanId、起止时间等),LLM 类型 span 还展示输入 Prompt 和 Output Messages 内容。
步骤三:Dify插件引擎接入
修改Dockerfile文件重新编译对应镜像,local.dockerfile 修改示例:
FROM golang:1.23-alpine AS builder ARG VERSION=unknown # copy project COPY . /app # set working directory WORKDIR /app # using goproxy if you have network issues # ENV GOPROXY=https://goproxy.cn,direct # download arms instgo RUN wget "http://arms-apm-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/instgo/instgo-linux-amd64" -O instgo RUN chmod 777 instgo # instgo build RUN INSTGO_EXTRA_RULES="dify_python" ./instgo go build \ -ldflags "\ -X 'github.com/langgenius/dify-plugin-daemon/internal/manifest.VersionX=${VERSION}' \ -X 'github.com/langgenius/dify-plugin-daemon/internal/manifest.BuildTimeX=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z)'" \ -o /app/main cmd/server/main.go # copy entrypoint.sh COPY entrypoint.sh /app/entrypoint.sh RUN chmod +x /app/entrypoint.sh FROM ubuntu:24.04 WORKDIR /app # check build args ARG PLATFORM=local # Install python3.12 if PLATFORM is local RUN apt-get update && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y curl python3.12 python3.12-venv python3.12-dev python3-pip ffmpeg build-essential \ && apt-get clean \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \ && update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.12 1; # preload tiktoken ENV TIKTOKEN_CACHE_DIR=/app/.tiktoken # Install dify_plugin to speedup the environment setup, test uv and preload tiktoken RUN mv /usr/lib/python3.12/EXTERNALLY-MANAGED /usr/lib/python3.12/EXTERNALLY-MANAGED.bk \ && python3 -m pip install uv \ && uv pip install --system dify_plugin \ && python3 -c "from uv._find_uv import find_uv_bin;print(find_uv_bin());" \ && python3 -c "import tiktoken; encodings = ['o200k_base', 'cl100k_base', 'p50k_base', 'r50k_base', 'p50k_edit', 'gpt2']; [tiktoken.get_encoding(encoding).special_tokens_set for encoding in encodings]" ENV UV_PATH=/usr/local/bin/uv ENV PLATFORM=$PLATFORM ENV GIN_MODE=release COPY --from=builder /app/main /app/entrypoint.sh /app/ # run the server, using sh as the entrypoint to avoid process being the root process # and using bash to recycle resources CMD ["/bin/bash", "-c", "/app/entrypoint.sh"]说明注意 INSTGO_EXTRA_RULES 选项会开启 Plugin 运行时自动监测功能,如果不需要在 Plugin-Daemon 启动时拉起对 Plugin 探针,可以去除编译文件中的
INSTGO_EXTRA_RULES="dify_python"配置环境变量:
ECS 环境:
变量名
示例值
说明
ARMS_LICENSE_KEY
xxx@xxx
License Key[1]
ARMS_REGION_ID
cn-heyuan
地域
ARMS_ENABLE
true
探针开关
ARMS_APP_NAME
dify-plugin-daemon
应用名
容器化 ack-onepilot 环境:在 dify-plugin-daemon 应用的 YAML 配置中将以下 labels 添加到 spec.template.metadata 层级下。
labels: aliyun.com/app-language: golang armsPilotAutoEnable: 'on' armsPilotCreateAppName: "dify-daemon-plugin"
部署并查看 dify-plugin-daemon 监控:在应用列表页面进入dify-plugin-daemon应用,监控详情如下。
成功接入后,在 ARMS 控制台的应用概览页面可查看以下监控数据:
汇总指标卡片:请求数、错误数、平均耗时、实例数及其日同比/周同比变化
时序图表:请求数/1m、错误数/1m、耗时/1m(含 P99、P90、P75、平均值)、CPU 使用率峰值
Top5 排行:请求数排行、错误数排行、平均耗时排行、CPU 使用率峰值实例排行
页面顶部导航 Tab 页签包括应用概览、应用拓扑、提供服务、依赖服务、调用链分析、实例监控、应用诊断、场景化分析、事件分析、应用配置。
调用链详情:
在 serviceName 过滤器中选择
insight-agent-plugin-daemon,可查看插件调用 LLM 请求的完整分布式链路。Trace 瀑布图展示多个 span,包括:GET 入口请求
connect(redis/sqlalchemy 连接)
SELECT dify(数据库查询)
/v1/sandbox/run(POST 200,sandbox 执行,含 httpx/go 多层调用)
UPDATE dify(数据库更新)
各 span 耗时从 131µs 到 34.95ms 不等。右侧 Span 详情面板展示主机名、起止时间、状态及 Attributes,包括
net.protocol.name=HTTP、component.name、endpoint=/plugin/tenant_id/dispatch/llm/inv...等属性。查看 Plugin 监控:挂载探针后,Plugin-Daemon 会自动拉起插件运行时的探针。每个插件运行时对应一个可观测应用,应用名为 {plugin_daemon_name}_plugin_{plugin_name}_{plugin_version}。例如,Plugin-Daemon 配置的应用名为 local-dify-plugin-daemon,安装了 tongyi 的 version 0.0.53 插件时,会自动生成应用 local-dify-plugin-daemon_plugin_tongyi_0.0.53。
(可选)步骤四:监控代码沙箱 Sandbox
Sandbox 是 Dify 代码沙箱引擎,负责执行 Workflow 中的 Python/Node.js 代码。Go 探针支持监控 Sandbox,需修改Dockerfile、重新编译镜像后配置环境变量开启。
修改Dockerfile文件重新编译对应镜像,修改./build/build_[amd64|arm64].sh文件。
添加instgo下载命令。下载命令示例如下,其他地域和架构的下载命令请参见下载 instgo。
wget "http://arms-apm-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/instgo/instgo-linux-amd64" -O instgo chmod 777 instgo在
go build前添加instgo命令。以amd64为例,修改示例如下:rm -f internal/core/runner/python/python.so rm -f internal/core/runner/nodejs/nodejs.so rm -f /tmp/sandbox-python/python.so rm -f /tmp/sandbox-nodejs/nodejs.so wget "http://arms-apm-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/instgo/instgo-linux-amd64" -O instgo chmod 777 instgo echo "Building Python lib" CGO_ENABLED=1 GOOS=linux GOARCH=amd64 ./instgo go build -o internal/core/runner/python/python.so -buildmode=c-shared -ldflags="-s -w" cmd/lib/python/main.go && echo "Building Nodejs lib" && CGO_ENABLED=1 GOOS=linux GOARCH=amd64 ./instgo go build -o internal/core/runner/nodejs/nodejs.so -buildmode=c-shared -ldflags="-s -w" cmd/lib/nodejs/main.go && echo "Building main" && GOOS=linux GOARCH=amd64 ./instgo go build -o main -ldflags="-s -w" cmd/server/main.go echo "Building env" GOOS=linux GOARCH=amd64 ./instgo go build -o env -ldflags="-s -w" cmd/dependencies/init.go
配置环境变量。
K8s容器方式接入:在 dify-plugin-daemon 应用的 YAML 配置中将以下 labels 添加到 spec.template.metadata 层级下。
labels: aliyun.com/app-language: golang armsPilotAutoEnable: 'on' armsPilotCreateAppName: "dify-daemon-plugin"手动接入:
变量名
示例值
说明
ARMS_LICENSE_KEY
xxx
License Key
ARMS_REGION_ID
cn-heyuan
地域
ARMS_ENABLE
true
探针开关
ARMS_APP_NAME
dify-plugin-daemon
应用名
部署并查看 sandbox 监控,在应用列表页面进入dify-sandbox应用,监控详情如下:

调用链详情:
该 Trace 总耗时 8.7s,涉及 5 个应用、1039 个接口,页面提示检测到异常。组件调用包括 redis 575 次、sqlalchemy 337 次、httpx 14 次等。Span 瀑布图中核心链路为
SELECT dify查询后发起多层/v1/sandbox/run调用(POST httpx 35.96ms → SERVER go 28.39ms → 多级 INTERNAL go 调用)。Span 详情显示应用名 insight-agent-sandbox,接口/v1/sandbox/run,主机名sandbox-7489d68cd5-xcqv8,状态码正常。
(可选)步骤五:监控入口网关 Nginx
Nginx 是 Dify 的入口网关,一些超时问题和知识库/插件/Workflow的文件上传问题可能和 Nginx 配置有关。请参考使用OpenTelemetry对Nginx进行链路追踪直接使用 Opentelemetry 方式上报即可。
接入配置
输入/输出内容采集
默认值:True,默认开启采集。
关闭后的效果:用户query时,模型、工具、知识库的input/output等详情字段只采集字段大小,不采集字段内容。
配置方式:设置环境变量OTEL_INSTRUMENTATION_GENAI_CAPTURE_MESSAGE_CONTENT=False。
大模型应用拆分
默认值: False,默认不做应用拆分。
开启后的效果:上报的数据拆分到LLM子应用,每个大模型应用(如Dify Workflow/Agent/Chat App)对应一个ARMS应用。
配置方式:设置环境变量PROFILER_GENAI_SPLITAPP_ENABLE=True。
支持的地域:河源、新加坡。
消息内容字段长度限制
默认值:4K 字符。
开启后的效果:限制LLM每条消息内容(如input/output的消息内容字段)的长度,超过指定字符长度的消息内容将会被截断。
当前生效插件:仅Dify、LangChain支持此配置。
配置方式:如果您的探针版本>=1.8.3可以通过设置环境变量OTEL_INSTRUMENTATION_GENAI_MESSAGE_CONTENT_MAX_LENGTH=<integer_value>,将 <integer_value> 替换为希望限制的字符长度大小整数值。
Span属性值长度采集限制
默认值:不设置,默认没有限制。
开启后的效果:限制上报的Span属性值(如 gen_ai.agent.description)的长度,超过指定字符长度的属性值将会被截断。
当前生效插件:该配置适用于所有支持 OpenTelemetry 的插件(如LangChain/DashScope/Dify等)。
配置方式:设置环境变量OTEL_SPAN_ATTRIBUTE_VALUE_LENGTH_LIMIT=<integer_value>,将 <integer_value> 替换为希望限制的字符长度大小整数值。