ホームラボ紹介

2026/8/8 第2回 みんなの自宅鯖LT会

Transcript

1. ホームラボ紹介 2026/8/8 第2回 みんなの自宅鯖LT会 世良泰明
2. 自己紹介 名前: 世良泰明(せら やすあき) 職業: インフラエンジニア(?) IoT・エッジコンピューティング系の開発 某製造業@横浜 社会人6年目 趣味: 囲碁, 散歩, 自宅k8s, ローカルLLMいじりetc... twitter: @y_sera15 1つのメタルラックで全て完結 (写真は引っ越した当初のもの)
3. 今日の話 • 我が家のホームラボの紹介 • 主なHW • ネットワーク • k8sクラスター • エッジ • AI周り • 基本コンセプト: 究極のソブリン&クラウドネイティブ&微エンタープライズ • OSSを駆使し、基本的なサービスはなるべく自宅で完結させる • k8sでできることはk8sでやる。可用性も高める。 • NWセキュリティはちゃんとやる(HTTPのTLS化、セグメントきっちり分離) • (インフラ先行で、上物がないのはご愛嬌。結局はロマン重視)
4. HW紹介 現在稼働中のHW • Intel NUC (11世代i5) x3台 • Synology NAS • Yamaha RTX1200(Home用NW) • Edge RouterX(LAB&VM管理NW用) • Jetson Orin Nano x2台 • DGX Spark x1台
5. NW構成 Home用NW, Lab用NW, VM管理用NWにセグメント分離
6. NW構成 Home用NW, Lab用NW, VM管理用NWにセグメント分離 Home用 Lab用 VM管理用
7. NW構成 Home用NW, Lab用NW, VM管理用NWにセグメント分離 Home用 Lab用NWは他NWと隔離 Lab用 VM管理用
8. k8s環境 - ノード構成 - NW周り - 各種展開サービス - gitlabとか自作アプリとかとか
9. ノード構成 コントロールプレーン/ワーカーノード それぞれ3台ずつで構成 OS: ubuntu24.04 server Control Plane: - CPU: 2core Mem: 8GB Storage: 50GB Worker: - CPU: 6core Mem: 32GB Storage:100GB +300GB Worker1 Control Plane1 Control Plane 2 Worker2 Worker3 Control Plane 3 Proxmox Proxmox Proxmox NUC1 NUC2 NUC3
10. 自動名前解決&TLS証明書発行 自宅k8sクラスターへのリソースデプロイのみで、 自動でDNS設定/TLS通信できるように実装済み • DNSの自動設定: External-DNS • TLS証明書の自動発行: cert-manager + Let’s encrypt • 外部向けのロードバランサー: cilium Ingress Controller kubernetes知識地図を参考に構築 技術評論社 Kubernetesの知識地図 過去資料:自宅k8s日記 冬休み編より
11. k8s上のアプリケーション 1. CICD周り - GitLab Gitホスティングサービス - ArgoCD GitOps用のデプロイツール - Harbor コンテナレジストリ 2. 機密情報管理 - Hashicorp Vault シークレット管理用 3. 監視・可視化 - Prometheus/Grafana メトリクス監視用 4. 認証・認可 - keycloak(検証中) 過去資料: 自作アプリ (↑開発停滞中)
12. エッジ - Nvidia Jetson Orin Nano - GPU + 8GBユニファイドメモリ - GPUノードも欲しいと思い購入、しばらく放置 - 最近になってローカルLLMに興味がでて触り始める。 k3s入れたり、llm入れたり。メモリが足らず苦戦中 - gemma4 e2bのqat版がollamaでギリギリ... - エッジデバイスの管理 - flightctlというOSSを知って、活用トライ中
13. AI周り DGX Sparkを6月に衝動買い - GPU + 128GBユニファイドメモリ - Claude, github copilotの値上げから、ローカルLLMの時代到来に期待して購入 - とりあえずk3s + vllm(推論エンジン) + qwen3.6デプロイ → ローカルでvibe codingがそれっぽくできた やりたいこと - 複数モデルのデプロイ(LiteLLMで単一ゲートウェイ越しにアクセス) - web Search機能の追加(Agent側にやらせるのか、LLMシステム側に持たせるのかよくわ からず) DGX Spark周りはここ数ヶ月で環境かなり良くなっているので、これから活用していきたい (Nvidia GPU Operator v26.0でk3s対応(今年の6月くらい))
14. まとめ 自宅のホームラボを紹介した - k8sクラスター - エッジ周り - DGX Spark まだまだやりたいことがたくさんあるが、ネタが多すぎて手が回っていない状況 AIの力を借りるか、仲間を増やして人の力を借りるか悩み中...