Llevaba tiempo con Portainer en Phatt. Funciona, nadie puede decir que no funciona. Pero tiene una cosa que me molestaba: cada vez que quiero desplegar algo nuevo, hay demasiado click-click para configurar volúmenes, redes, variables de entorno. No es ágil.
Coolify lo probé también. Muy orientado a aplicaciones web con git deploy, casi demasiado para lo que hago en el homelab. Y el proceso de instalación me dejó una sensación de “esto es grande para lo que necesito”.
Mi servidor Plex llevaba meses quejándose. Tres streams simultáneos y el pobre Xeon E3-1230v3 se ponía a 80% de CPU, el ventilador sonaba como un reactor nuclear y empezaban los tirones. Si alguien intentaba ver una película 4K, ni te cuento.
Sabía que la solución era transcodificación por hardware, pero tardé semanas en configurarlo bien. Internet está lleno de tutoriales que asumen que sabes lo que haces o que directamente no funcionan. Este post es lo que yo habría querido leer hace dos meses.
n8n es la herramienta de automatización que tenía que haber instalado antes. Sin código, self-hosted y con 400 integraciones. Aquí están los flujos que uso de verdad en mi homelab.
He cometido el error dos veces ya. Montar algo “rapidito” en Docker Compose, que crece, se complica, y termino pasándolo a Kubernetes porque ya no puedo gestionarlo. Luego está el error contrario: montar un cluster K3s completo para hostear un solo contenedor que perfectamente podría vivir en un docker-compose.yml de tres líneas.
Después de gestionar ambos sistemas durante años en mi homelab (ahora mismo tengo varios equipos con Compose y un cluster K3s de tres nodos en ZimaBoard 2), creo que finalmente entiendo cuándo usar cada uno. Spoiler: no es solo “Compose para cosas simples, Kubernetes para lo complejo”. Es más sutil que eso.
Compré la Prusa Core One para imprimir figuritas. Ahora imprime soportes de rack, carcasas para ZimaBoard y organización Gridfinity. Así es como una impresora 3D se convierte en la herramienta más útil de tu homelab.
