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Hier ist die vollständige Übersetzung des MDX-Markdown-Inhalts ins Deutsche:

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dies ist eine vollständige Übersicht der Hardware, die mein Homelab, meine Entwicklungsarbeit und meine tägliche Computernutzung antreibt.

keine Werbung, keine Affiliate-Links – nur die tatsächlichen Maschinen, die ich verwende, und warum sie Teil meiner Einrichtung sind.

die Hardware ist in folgende Kategorien unterteilt:

• persönliches Notebook – mein täglicher Begleiter
• Hauptserver im Homelab – das Kraftpaket für Datenbanken und Dienste
• ARM64-Knoten im Homelab – Raspberry Pi für ARM-Tests
• Cloud-x86-64-Maschinen – Entwicklung und Produktion in der Cloud
• Cloud-ARM64-Maschinen – ARM-basierte Cloud-Workloads

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Persönliche Hardware

Haupt-Notebook

Dies ist mein täglicher Begleiter. Ich nutze es für alles, was mit Studium, Programmierung, SSH, Dokumentation und allgemeiner Arbeit zu tun hat.

Spezifikationen

• CPU
  • AMD Ryzen 7 7445HS
• RAM
  • 64 GB DDR5
• Speicher
  • 256 GB SSD
  • 360 GB SSD
  • verwendet für System, Entwicklungstools, lokale Datenbanken, Container und Dateien
• GPU
  • Nvidia RTX 4070 (Notebook)

Hauptanwendungsfälle:

• Terminals und IDEs für die Arbeit an Code und Dokumentation
• SSH-Zugriff auf alle Lab- und Cloud-Maschinen über Tailscale
• Datenbankclients, Admin-Tools und Dashboards
• Browser und Apps, die mit Diensten im Lab kommunizieren
• einige lokale Container und leichte VMs bei Bedarf

Dieses Notebook ist der Ort, von dem aus ich alles andere steuere.

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Homelab-Hardware

Hauptserver im Homelab

Dies ist die große Maschine im Homelab, die sich auf Datenbanken, Dienste und Experimente konzentriert.

CPU

• Intel Xeon W9 3475X

Speicher

• 256 GB ECC R
• 256 GB ECC R in Spiegelkonfiguration
• insgesamt 512 GB ECC-Speicher, konfiguriert für Redundanz zur Vermeidung von Ausfällen

Speicher

Festplattenspeicher:

• 14 TB HDD für Hauptdaten
• 14 TB HDD für Redundanz
• 14 TB HDD für Backups

NVMe-Speicher:

• 256 GB NVMe für das System
• 500 GB NVMe als Datei-Cache genutzt
• 4 TB NVMe für kalte Dateien und Langzeitspeicherung

GPUs

• Nvidia GT210 für Videoausgabe
• Nvidia GT 1050 für kleine Workloads und Videocodecs
• AMD Radeon RX 7900 XTX für KI-Workloads

Hinweis: Es ist geplant, alle Nvidia- und Intel-Hardware in Zukunft durch AMD-Komponenten zu ersetzen.

Typische Nutzung:

• PostgreSQL und andere Datenbanken in realen Lab-Umgebungen
• Docker/Container-Stacks für selbstgehostete Dienste
• Überwachung, Protokollierung und Backup-Jobs
• KI-Experimente mit der RX 7900 XTX
• Speicherung von Medien, Backups und Labordaten mit Redundanz

Dies ist das Herzstück des Homelabs und der Ort, an dem die meisten anspruchsvollen Arbeiten stattfinden.

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ARM64-Knoten im Homelab

Ich betreibe auch eine ARM64-Umgebung zu Hause für Tests und Abwechslung.

Board

• Raspberry Pi 5, 16-GB-Version

SoC

• Broadcom BCM2712
• Quad-Core-ARM Cortex A76

Speicher

• 16 GB LPDDR4X 4267

Speicher

• 64 GB eMMC-Modul für das System
• 512 GB Laufwerk für Container und Dateien

Anwendungsfälle:

• Ausführen von ARM-Containern
• Testen von Diensten auf ARM64 vor dem Einsatz in der Cloud
• Kleine, immer aktive Dienste mit geringem Stromverbrauch
• Experimente mit Speicher auf kleinen Boards

Dieser Knoten hilft mir sicherzustellen, dass meine Setups nicht nur auf x86 basieren.

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Cloud-Hardware

Ich betreibe auch Entwicklungs- und Produktions-Workloads in der Cloud. Aktuell gibt es zwei Hauptgruppen von VMs.

x86-64-Entwicklung und -Produktion in der Cloud

Dies sind zwei virtuelle Maschinen mit derselben Hardware, eine für Entwicklung und eine für Produktion.

Spezifikationen pro VM

• CPU
  • AMD EPYC 7551, 8 vCPU
• RAM
  • 16 GB
• Speicher
  • 250 GB für System, Daten und Protokolle

Es gibt zwei dieser Maschinen mit derselben Konfiguration.

Hauptnutzung:

• Ausführen von Datenbanken und Diensten in einer realistischen, produktionsähnlichen Umgebung
• Testen von Bereitstellungen, die über Tailscale mit dem Homelab kommunizieren
• Simulation von Szenarien, bei denen ein Teil des Stacks vor Ort und ein Teil in der Cloud liegt

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ARM64-Entwicklung und -Produktion in der Cloud

Ich betreibe auch ARM64-Maschinen in der Cloud für Tests und Workloads, die auf dieser Architektur sinnvoll sind.

Spezifikationen pro VM

• CPU
  • 8 vCPU
• RAM
  • 24 GB
• Speicher
  • 150 GB für System und Daten> Hinweis: Der genaue CPU-Modellname wird vom Cloud-Anbieter nicht spezifiziert – entscheidend sind die Leistung und die ARM64-Architektur.

Verwendet für:

• Ausführen von ARM64-Containern und -Diensten
• Überprüfung von Leistungsunterschieden zwischen ARM- und x86-Setups
• Experimente mit energieeffizienten Arbeitslasten

Noch einmal: Die Idee ist, in dieser Gruppe mindestens Entwicklung (dev) und Produktion (prod) zu trennen.

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Warum diese Mischung aus Hardware?

Die Hardware ist nicht zufällig gewählt. Sie folgt einer einfachen Idee:

• Das Notebook ist das Kontrollzentrum.
• Der Hauptserver im Heimlabor ist für schwere Arbeiten und Speicher zuständig.
• Der ARM64-Knoten zu Hause bietet mir Abwechslung und Experimente mit geringem Stromverbrauch.
• Die Cloud-Maschinen ermöglichen es mir, realistischere Produktionssetups zu simulieren.

Mit dieser Kombination kann ich:

• Datenbanken und Dienste mit ernsthaftem Arbeitsspeicher und Speicherplatz zu Hause testen.
• KI-Arbeitslasten lokal mit der RX 7900 XTX ausführen.
• Redundanz und Backups mit gespiegelten RAM und mehreren Festplatten aufrechterhalten.
• Das Verhalten von x86 und ARM64 vergleichen.
• Trennung von Entwicklung (dev), Staging und Produktion (prod) üben.

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Diese Inventarliste hilft mir, im Gedächtnis zu behalten, was ich tatsächlich besitze, und dient als Dokumentation für meine Infrastruktur. Wenn du dies liest und dich für Heimlaboratorien interessierst, weißt du jetzt, was hinter den Kulissen von yuricunha.com läuft.