Home Assistant : Frigate NVR installieren für ultimative Sicherheit und tolle Automatisierungen!

Tauche ein in die Welt der Sicherheit! Erfahre in diesem Video, wie du Frigate NVR problemlos unter Home Assistant einrichtest. Von der nahtlosen Integration bis zur stylischen Lovelace Card – alles, was du für ultimativen Schutz brauchst! 🛡️🏡

Hier kannst du den Coral AI beziehen*:

Angebot
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
  • Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM-Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gb/s Übertragungsgeschwindigkeit)

Links aus dem Video:

Frigate: Introduction | Frigate

Coral AI: Get started with the USB Accelerator | Coral

Hinweis:

Bitte beachtet, dass man Frigate NVR nicht auf einem Raspberry Pi mit Micro SD Karte laufen lassen sollte. Durch die häufigen Schreib-/Lesezyklen kann es zu einem schnellen Defekt der Dateisystems kommen. Verwendet hier besser eine SSD !

Für die Verwendung des Coral AI Stick mit einem Raspberry PI, empfehle ich einen separat versorgten USB 3.0 HUB.

Netzwerkspeicher

Für das dauerhafte Recording empfehle ich die Verwendung eines Netzwerkspeichers. Die Einrichtung unter Home Assistant für die Verwendung eines Netzwerkspeichers ist hier beschrieben:

HA Network Storage | Frigate

Wie sich grundsätzlich unter HA ein Netzwerkspeicher z.B. über eine Synology NAS Freigabe einrichten lässt, habe ich in dem Video Backup & Restore erklärt. Hier wäre lediglich als Medium -> Media zu wählen und nicht Backup. Die Media Freigabe muss unter Home Assistant “frigate” genannt werden.

Konfigurationen:

Hier findest du die frigate.yml :

mqtt:
  enabled: True
  host: 172.16.0.14
  user: smarthome
  password: smarthome
  topic_prefix: frigate
  # Optional: client id (default: shown below)
  # WARNING: must be unique if you are running multiple instances
  client_id: frigate
  # Optional: interval in seconds for publishing stats (default: shown below)
  stats_interval: 1


# Optional: Detectors configuration. Defaults to a single CPU detector
detectors:
  # Required: name of the detector
  detector_name:
    # Required: type of the detector
    # Frigate provided types include 'cpu', 'edgetpu', and 'openvino' (default: shown below)
    # Additional detector types can also be plugged in.
    # Detectors may require additional configuration.
    # Refer to the Detectors configuration page for more information.
    type: cpu 

birdseye:
  enabled: True
  restream: True
  mode: objects

objects:
  track:
    - person
    - car
  filters:
    person:
      min_area: 5000
      max_area: 100000


go2rtc:
  streams:
    Treppenhaus: 
      - rtsp://smarthome:Smarthome&More@192.168.101.185:554/h264Preview_01_main
      - "ffmpeg:rtsp_cam#audio=opus"
    Treppenhaus_sub: 
      - rtsp://smarthome:Smarthome&More@192.168.101.185:554/h264Preview_01_main
      - "ffmpeg:rtsp_cam#audio=opus"

cameras:
  Treppenhaus_CAM:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/Treppenhaus?video=copy&audio=aac
          input_args: preset-rtsp-restream
          roles:
            - record
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/Treppenhaus_sub?video=copy
          input_args: preset-rtsp-restream
          roles:
            - detect
    detect:
      width: 1280 
      height: 720 
      fps: 5
    snapshots:
      enabled: True
    record:
      enabled: True
      retain: 
        days: 7
      events:
        retain: 
          default: 14

Möchtest du weitere Kameras einbinden, habe ich dir das Beispiel frigate.yml um eine weitere Beispielkamera erweitert ( Beispiel für eine Reolink Kamera z.B. 410, 520, 520a, 511wa). Dieser Vorgang kann für die Anzahl eurer Kameras wiederholt werden. Achtet darauf, dass jede Kamera auch Kapazität von eurem Host-System in Anspruch nimmt.

Weitere Konfigurationsbeispiele für Kameras findest du an dieser Stelle auf der Frigate Dokumentation:

Camera Specific Configurations | Frigate

Beispiel für die Erweiterung um eine weitere Kamera.

mqtt:
  enabled: True
  host: 172.16.0.14
  user: smarthome
  password: smarthome
  topic_prefix: frigate
  # Optional: client id (default: shown below)
  # WARNING: must be unique if you are running multiple instances
  client_id: frigate
  # Optional: interval in seconds for publishing stats (default: shown below)
  stats_interval: 1


# Optional: Detectors configuration. Defaults to a single CPU detector
detectors:
  # Required: name of the detector
  detector_name:
    # Required: type of the detector
    # Frigate provided types include 'cpu', 'edgetpu', and 'openvino' (default: shown below)
    # Additional detector types can also be plugged in.
    # Detectors may require additional configuration.
    # Refer to the Detectors configuration page for more information.
    type: cpu 

birdseye:
  enabled: True
  restream: True
  mode: objects

objects:
  track:
    - person
    - car
  filters:
    person:
      min_area: 5000
      max_area: 100000


go2rtc:
  streams:
    Treppenhaus: 
      - rtsp://smarthome:Smarthome&More@192.168.101.185:554/h264Preview_01_main
      - "ffmpeg:rtsp_cam#audio=opus"
    Treppenhaus_sub: 
      - rtsp://smarthome:Smarthome&More@192.168.101.185:554/h264Preview_01_main
      - "ffmpeg:rtsp_cam#audio=opus"
    zweite_Kamera: 
      - "ffmpeg:http://reolink_ip/flv?port=1935&app=bcs&stream=channel0_main.bcs&user=username&password=password#video=copy#audio=copy#audio=opus"
    zweite_Kamera_sub: 
      - "ffmpeg:http://reolink_ip/flv?port=1935&app=bcs&stream=channel0_ext.bcs&user=username&password=password"


cameras:
  Treppenhaus_CAM:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/Treppenhaus?video=copy&audio=aac
          input_args: preset-rtsp-restream
          roles:
            - record
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/Treppenhaus_sub?video=copy
          input_args: preset-rtsp-restream
          roles:
            - detect
    detect:
      width: 1280 
      height: 720 
      fps: 5
    snapshots:
      enabled: True
    record:
      enabled: True
      retain: 
        days: 7
      events:
        retain: 
          default: 14

  zweite_Kamera_CAM:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/zweite_Kamera?video=copy&audio=aac
          input_args: preset-rtsp-restream
          roles:
            - record
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/zweite_Kamera_sub?video=copy
          input_args: preset-rtsp-restream
          roles:
            - detect
    detect:
      width: 1280 
      height: 720 
      fps: 5
    snapshots:
      enabled: True
    record:
      enabled: True
      retain: 
        days: 7
      events:
        retain: 
          default: 14
  

Möchtest du den Coral AI verwenden, dann setze an der Stelle Detectors folgende Zeilen ein und ersetzte damit die Zeilen mit dem CPU-Detector:

detectors:
  coral:
    type: edgetpu
    device: usb

Coral Edge TPU Proxmox :

Um den Coral AI unter Proxmox durchzureichen, führe folgende Zeilen in deiner PVE-Node Shell aus (nicht in der VM !) :

echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list

curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update
sudo apt-get install libedgetpu1-std

Nun kannst du in deiner VM den USB Edge TPU Adapter wie folgt durchreichen:

Achte dabei darauf ,dass du den Port wählst, wo der Coral AI Stick eingesteckt ist. Bei mir wurde “Ausgesteckt” angezeigt. Lass dich davon nicht irritieren, wenn das bei dir ebenfalls so sein sollte.

Für die Verwendung der TPU musst du zwingend einen USB 3.x Port verwenden.

Zuletzt muss die Home Assistant VM neu gestartet werden und die Änderung in der friagte.yml durchgeführt werden ( siehe oben ).

In eigener Sache:

Frigate bietet noch viele weitere Möglichkeiten. Diese lassen sich nicht alle in nur einem Video darlegen. Falls dich Frigate mit Home Assistant interessiert, kannst du mir gerne in den Kommentaren des Videos auf Youtube eine Nachricht hinterlassen. Wenn genügend Interesse besteht, werde ich gerne noch weitere Features von Frigate vorstellen ( Masken, Zonen, Beispielautomatisierungen etc. ) .

Home Assistant Templates: Startklar ins Smart Home mit einem einfachen Einstieg!

In diesem Video erlebt ihr den einfachen Einstieg in die Nutzung von Home Assistant Templates. Wir gehen Schritt für Schritt durch die Grundlagen von Templates bis zu einer unkomplizierten Beispielautomatisierung. Dies schafft eine solide Basis für zahlreiche weitere Automatisierungen mit Templates. Entdeckt jetzt die Welt der Smart Home Automatisierung!

Link zur Dokumentation von Home Assistant Templates: https://www.home-assistant.io/docs/configuration/templating/

Template Beispiel Temperatursensoren:

{{ (float(states.sensor.temperatur_mia_temperature.state) + float(states.sensor.temperatur_mia_temperature.state) ) /2  }}

Template Beispiel Liste einer Gruppe mit allen ausgeschalteten Lichtern:

{{ expand('light.gruppe_lichter_template') | selectattr("state","eq","off") | map(attribute="entity_id") | list }}

Template Beispiel Liste von allen Lichtern die eingeschaltet sind:

{{ states.light | selectattr("state","eq","on") | map(attribute="entity_id") | list }}

Template Beispiel Anzahl aller Lichter die eingeschaltet sind:

{{ states.light | selectattr("state","eq","on") | map(attribute="entity_id") | list | count }}

Komplette Automatisierung aus dem Video:

alias: Video_Template_Beispiel
description: ""
trigger:
  - platform: numeric_state
    entity_id:
      - sensor.entfernung_tobias_von_daheim
    below: 0.2
condition: []
action:
  - service: light.turn_on
    data:
      entity_id: >-
        {{ expand('light.gruppe_lichter_template') |
        selectattr("state","eq","off") | map(attribute="entity_id") | list }}
mode: single

Template Beispiel Distanz Device Tracker zum Haus:

{{ distance('device_tracker.iphone_von_tobias_4') | round(2)}}

Effektives Dimmen: 3 praktische Home Assistant Automatisierungen für deine Beleuchtung!

Entdecke die Magie der Lichtautomatisierung! In diesem Video zeige ich dir 3 faszinierende Wege, wie du das Dimmen von Lichtern mit nur einer Fernbedienung in deinem Smart Home automatisieren kannst. Tauche ein in die Welt der Beleuchtungshacks und erfahre, wie du mit Leichtigkeit die perfekte Atmosphäre in jedem Raum schaffst. Verpasse nicht die Gelegenheit, deinem Zuhause einen Hauch von Smartness zu verleihen – schau jetzt rein und erlebe, wie einfach es sein kann, Licht auf ein neues Level zu heben!

Meine ZigBee Produkte, die ich einsetze *:

Die Fernbedienung findet ihr hier:

STYRBAR Fernbedienung, smart Edelstahl – IKEA Deutschland

Links aus dem Video:

ZigBee2MQTT Devices: Home | Zigbee2MQTT

Automatisierung Dimmer_01:

alias: Dimmer_01_Video
description: ""
trigger:
  - platform: state
    entity_id:
      - sensor.remote_studio_action
    to: "on"
    id: "on"
  - platform: state
    entity_id:
      - sensor.remote_studio_action
    to: "off"
    id: "off"
condition: []
action:
  - if:
      - condition: trigger
        id:
          - "on"
    then:
      - device_id: fbb93a7f058686a3b2f0591978fb3497
        domain: light
        entity_id: c4823f315d11423717ef48fe24a15196
        type: brightness_increase
  - if:
      - condition: trigger
        id:
          - "off"
    then:
      - device_id: fbb93a7f058686a3b2f0591978fb3497
        domain: light
        entity_id: c4823f315d11423717ef48fe24a15196
        type: brightness_decrease
mode: single

Automatisierung Dimmer_02:

alias: Dimmer_02_Video
description: ""
trigger:
  - platform: state
    entity_id:
      - sensor.remote_studio_action
    to: brightness_move_up
    id: brightness_move_up
  - platform: state
    entity_id:
      - sensor.remote_studio_action
    to: brightness_move_down
    id: brightness_move_down
  - platform: state
    entity_id:
      - sensor.remote_studio_action
    to: brightness_stop
    id: brightness_stop
condition: []
action:
  - repeat:
      sequence:
        - if:
            - condition: trigger
              id:
                - brightness_move_up
          then:
            - device_id: fbb93a7f058686a3b2f0591978fb3497
              domain: light
              entity_id: c4823f315d11423717ef48fe24a15196
              type: brightness_increase
            - delay:
                hours: 0
                minutes: 0
                seconds: 0
                milliseconds: 400
        - if:
            - condition: trigger
              id:
                - brightness_move_down
          then:
            - device_id: fbb93a7f058686a3b2f0591978fb3497
              domain: light
              entity_id: c4823f315d11423717ef48fe24a15196
              type: brightness_decrease
            - delay:
                hours: 0
                minutes: 0
                seconds: 0
                milliseconds: 400
      while: []
mode: restart

Automatisierung Dimmer_03 :

alias: Dimmer_03_Video
description: ""
trigger:
  - platform: state
    entity_id:
      - sensor.remote_studio_action
    to: brightness_move_up
    id: brightness_move_up
  - platform: state
    entity_id:
      - sensor.remote_studio_action
    to: brightness_move_down
    id: brightness_move_down
  - platform: state
    entity_id:
      - sensor.remote_studio_action
    to: brightness_stop
    id: brightness_stop
condition: []
action:
  - repeat:
      sequence:
        - if:
            - condition: trigger
              id:
                - brightness_move_up
          then:
            - service: light.turn_on
              metadata: {}
              data:
                brightness_step_pct: 1
              target:
                entity_id: light.buro_klavinova_oben
            - delay:
                hours: 0
                minutes: 0
                seconds: 0
                milliseconds: 400
        - if:
            - condition: trigger
              id:
                - brightness_move_down
          then:
            - service: light.turn_on
              metadata: {}
              data:
                brightness_step_pct: -1
              target:
                entity_id: light.buro_klavinova_oben
            - delay:
                hours: 0
                minutes: 0
                seconds: 0
                milliseconds: 400
      while: []
mode: restart

Effizient und Individuell: Home Assistant Blaupause in nur 20 Minuten erstellen!

Smart ohne Stress: Deine individuelle Home Assistant Blaupause in 20 Minuten – Keine Programmierkenntnisse erforderlich! Bonus: Lade den Blueprint von meiner Blog-Seite herunter, wenn du dir die Arbeit sparen möchtest!

Diese ZigBee Produkte verwende ich* :

Die Anleitung zu den Home Assistant Selectors findest du hier:

Selectors – Home Assistant (home-assistant.io)

Verwendete Automatisierungsvorlage:

alias: Bewegung_Blueprint
description: ""
trigger:
  - platform: state
    entity_id:
      - binary_sensor.bewegungsmelder_buro_kuhlschrank_occupancy
    to: "on"
    id: Bewegung erkannt
  - platform: state
    entity_id:
      - binary_sensor.bewegungsmelder_buro_kuhlschrank_occupancy
    to: "off"
    for:
      hours: 0
      minutes: 2
      seconds: 0
condition: []
action:
  - if:
      - condition: trigger
        id:
          - Bewegung erkannt
      - condition: numeric_state
        entity_id: sensor.bewegungsmelder_buro_kuhlschrank_illuminance_lux
        below: 50
    then:
      - service: light.turn_on
        metadata: {}
        data: {}
        target:
          entity_id:
            - light.buro_klavinova_oben
      - service: switch.turn_on
        target:
          entity_id: switch.sonoff_octo_print
        data: {}
    else:
      - service: light.turn_off
        metadata: {}
        data: {}
        target:
          entity_id: light.buro_klavinova_oben
      - service: switch.turn_off
        target:
          entity_id: switch.sonoff_octo_print
        data: {}
mode: single

Beispiel Blueprint :

Wenn du die Blaupause verwenden möchtest, würde ich mich sehr darüber freuen, wenn du meinen Kanal abonnierst. Danke 🙂

blueprint:
  name: Bewegungserkennung
  description: Schaltet Lichter ein, wenn Bewegung erkannt wird und eine Helligkeit unterschritten ist
  domain: automation
  author: smart home & more
  input:
      lichter_input:
        name: Lichter
        default: {}
        selector:
            entity:
              domain:
                - light    
      schalter_input:
        name: Schalter
        default: {}
        selector:
            entity:
              domain:
                - switch
      bewegungsmelder_input:
        name: Bewegungsmelder
        selector:
            entity:
              domain:
                - binary_sensor
              device_class: motion
      lichtsensor_input:
        name: Licht Sensor
        selector:
          entity: 
            domain:
              - sensor
            device_class: illuminance
      lichtsensor_value_input:
        name: Licht Intensität
        description: Licht wird eingeschaltet, wenn der Wert unter dem Eingabewert liegt
        default: 400
      triggerzeit_input:
        name: Einschalt-Zeit
        description: Zeitspanne , wie lange das Licht eingeschaltet sein soll
        selector:
          number:
            min: 0
            max: 60
            unit_of_measurement: minutes
mode: single
trigger:
  - platform: state
    entity_id: !input bewegungsmelder_input
    to: "on"
    id: Bewegung erkannt
  - platform: state
    entity_id: !input bewegungsmelder_input
    to: "off"
    for:
      hours: 0
      minutes: !input triggerzeit_input
      seconds: 0
condition: []
action:
  - if:
      - condition: trigger
        id:
          - Bewegung erkannt
      - condition: numeric_state
        entity_id: !input lichtsensor_input
        below: !input lichtsensor_value_input
    then:
      - service: light.turn_on
        target:
          entity_id: !input lichter_input
      - service: switch.turn_on
        target:
          entity_id: !input schalter_input
    else:
      - service: light.turn_off
        target:
          entity_id: !input lichter_input
      - service: switch.turn_off
        target:
          entity_id: !input schalter_input


Mit Home Assistant eine automatische Arbeitszeiterfassung umsetzen

Dieses Video soll Einblicke im erweiterten Umgang mit Home Assistant , ApexChartCard, Templates und Abfragen und die Nutzung von Device Tracking Diensten geben. Wie automatisiere ich meine persönliche Dokumentation einer Arbeitszeiterfassung. Wie das mit Automatisierung funktionierten kann, erklärt dieses Video.

Beschreibung Home Assistant History Stats: History Stats – Home Assistant (home-assistant.io)

Wie du HACS installierst wird dir hier erklärt:

HACS Integration Apex Charts-Card: GitHub – RomRider/apexcharts-card: 📈 A Lovelace card to display advanced graphs and charts based on ApexChartsJS for Home Assistant

Code Beispiel configuration.yaml für history_stats

sensor: 

  - platform: history_stats
    name: "Tobias ist auf der Arbeit (heute)"
    entity_id: device_tracker.tobias  # Eure Entitäts ID eines Device Trackers
    state: 'Arbeit' # die Entität muss den Status Arbeit haben 
    type: time
    start: '{{ now().replace(hour=0, minute=0, second=0) }}' # Startzeitpunkt der Aufnahme
    end: '{{ now() }}' # geht immer so lange, wie der Status Arbeit ist
    
  - platform: history_stats
    name: "Tobias ist im Home Office" 
    entity_id: input_boolean.home_office # Entität Schalter - Home Office 
    state: 'on' # Der Schalter muss umgelegt sein
    type: time
    start: '{{ now().replace(hour=0, minute=0, second=0) }}' # ist der Schalter umgelegt, beginnt die Aufzeichnung der Zeit
    end: '{{ now() }}' # sie endet, wenn der Schalter wieder umgelegt wird.

ApexCharts-Kartenkonfiguration:

type: custom:apexcharts-card
stacked: true
apex_config:
  char:
    height: 180px
header:
  show: true
  title: Arbeitzeiten (heute)
  show_states: true
  colorize_states: true
graph_span: 7d
span:
  end: day
series:
  - entity: sensor.tobias_ist_auf_der_arbeit_heute
    type: column
    color: green
    opacity: 0.7
    unit: h
    group_by:
      func: last
      duration: 1d
      fill: zero
  - entity: sensor.tobias_ist_im_home_office
    type: column
    color: blue
    opacity: 0.7
    unit: h
    group_by:
      func: last
      duration: 1d
      fill: zero

Home Assistant Helfer Template ( Summe der Arbeitszeiten) :

{% set total = states('sensor.tobias_ist_auf_der_arbeit_heute')|float + states('sensor.tobias_ist_im_home_office')|float %}
{{ total }}

Automatisierung Arbeitzeit senden (hier ist die Message wichtig. Diese könnt ihr für WhatsApp, Email etc.. verwenden )

alias: Arbeitszeit senden
description: ""
trigger:
  - platform: time
    at: "00:00:00"
condition: []
action:
  - service: notify.persistent_notification
    data:
      message: >-
        {{ now().strftime('%d.%m.%Y') }} : Summe: {{
        states('sensor.summe_der_arbeitzeiten') }}h Office: {{
        states('sensor.tobias_ist_auf_der_arbeit_heute')}} h Home-Office: {{
        states( 'sensor.tobias_ist_im_home_office') }}h 
      title: Arbeitzeit am Tag
mode: single

Lädt er schon ? Mit Home Assistant & OpenWB , Wechselrichter, Wallbox und Speicher abfragen

PV-Anlage, Wallbox, Speicher, Wechselrichter, E-Auto , alle diese Komponenten haben gemeinsam, dass in der Regel eine eigene Software/ App zur Visualisierung oder Steuerung verwendet wird. Mit Home Assistant in Kombination mit der OpenWB Software und entsprechender Integration lassen sich diese Prozesse übersichtlich darstellen und für weiterführende Automatisierungen verwenden.

Links: Infos zur Software openWB & Wallbox: https://openwb.de/main/

Installation Proxmox Mosquitto LXC Container:

bash -c "$(wget -qLO - https://github.com/tteck/Proxmox/raw/main/ct/mqtt.sh)"

Integration openWB MQTT HomeAssistant : https://github.com/a529987659852/openwbmqtt

MQTT Explorer https://mqtt-explorer.com/

Home Assistant Fenster abfragen, aber genau bitte !

Mit Home Assistant Fenster abzufragen ist grundsätzlich nicht schwierig. Aber vielleicht möchte ich mehr wissen als, “es ist noch ein Fenster geöffnet” ? ! Manchmal möchte man wissen, welches Fenster im Haus noch geöffnet ist. Dieses Video erklärt die Schritte, die dazu nötig sind.

Diese ZigBee Produkte verwende ich*:

Yaml Code Benachrichtigung :

service: notify.persistent_notification
data:
  message: " {{ expand('binary_sensor.gruppe_alle_fenster_im_haus') | selectattr('state', 'eq', 'on') | map(attribute='name') | list | join (',  ') }} "

Proxmox Monitoring & Control mit Home Assistant

Hypervisor Monitoring ? Mit Home Assistant lässt sich komfortabel der Status von Proxmox Nodes , VMs und LXC Containern überwachen und sogar steuern. Eine VM fällt aus, kann mit der Hausautomatisierungslösung Home Assistant schnell eine Nachricht geschickt werden oder ein Prozess angestoßen werden um das betroffene System wieder automatisch zu starten. So lassen sich einfach die Zustände der angebundenen Speichergeräte, CPU und RAM Auslastung erfassen. Du fragst dich wie das funktioniert ? Dann schau dieses Video 🙂

Orbsmart AW-13 aus dem Video*:

Orbsmart AW-13 4K Mini-PC Windows 11 Pro Desktop PC | Computer | lüfterlos | lautlos (Intel N5100 CPU, 16GB RAM, 256GB int. Speicher, 2.5″ Festplattenschacht, HDMI 2.0), schwarz
  • Leistungsstarker & lüfterloser 4K Mini-PC auf Windows 11 Pro Basis inklusive 2.5″ Festplattenschacht – flexibel einsetzbar als stromsparender Büro-PC, Medienzentrale, Streaming-Client etc.
  • Vollwertiges Windows 11 Professional vorinstalliert / Auflösung bis zu 4K ULTRA HD (2160p@60Hz) möglich
  • Aktuelle Intel Chip-Generation “Jasper Lake”: Quad-Core CPU N5100 (Burst freq: 2.80 GHz) / 16GB DDR4-RAM / 256GB int. Speicher / Autostart-Funktion (direktes Hochfahren nach Stromzufuhr), WOL + PXE + RTC-Support
  • Dank HTML5 & Silverlight Support volle Kompatibilität zu allen IPTV Streaming Inhalte (Youtube, Netflix, Prime Video, Disney+, Skygo, Magenta TV & Co.) – Webrowsing wie an jedem Windows PC
  • Dualband WLAN-AC + Bluetooth 4.2 / HDMI 2.0, Displayport 1.2, VGA / Gigabit-LAN / 2x USB 3.1 (Gen1) + 1x USB 3.1 Typ-C (Gen1), 2x USB 2.0, 1x 3.5mm Audio / microSD-Slot (max. 512GB) / Kensington Lock / TV-Halterung (VESA 75×75 / 100×100) inklusive

Für mein Hauptsetup verwende ich diese Konfiguration *:

Angebot
MINIS FORUM Venus UM790 Pro Mini-PC AMD Ryzen 9 7940HS, genau 5,2 GHz, 64 GB DDR5 1 bis SSD mit AMD Radeon 780M, 4X USB3.2, 2X USB4, 2X HDMI 2.1, 2X PCIe4.0, Wi-FI 6E /BT5.3, RJ45 2,5 G
  • 【Leistungsstarker Prozessor】 AMD Ryzen 9 7940HS, 8 Kerne/16 Threads (16 MB Cache, bis zu 5,2 GHz Taktfrequenz), gefertigt im 4-Nanometer-Prozess von TSMC, AMD Radeon 780M (Grafikfrequenz 2,8 GHz), ausgestattet mit AMD Ryzen AI-Technologie, die eine effiziente und energieeffiziente Unterstützung für verschiedene KI-Anwendungen bietet, ohne die Leistung von CPU und GPU zu beeinträchtigen.

Befehl zu Installation von HACS im Terminal:

wget -O - https://get.hacs.xyz | bash -

Proxmox VE Custom Integration für Home Assistant: https://github.com/dougiteixeira/proxmoxve

Helfer Proxmox Smarthome VMs (Templatesensor)

{{ expand('binary_sensor.proxmox_smarthome_vms') | selectattr('state', 'eq' , 'off') | list | count }}

Automatisierung Proxmox Smarthome VM ausgefallen:

alias: Proxmox Smarthome VM ausgefallen
description: ""
trigger:
  - platform: numeric_state
    entity_id:
      - sensor.zahler_vms_proxmox
    above: 0
condition: []
action:
  - delay:
      hours: 0
      minutes: 0
      seconds: 30
      milliseconds: 0
  - service: notify.persistent_notification
    data:
      title: Proxmox Smarthome VM ausgefallen
      message: >-
        {{ expand('binary_sensor.proxmox_smarthome_vms') | selectattr('state',
        'eq', 'off')  | map(attribute='name')  | list  | join (', 

        ') }}
  - service: button.press
    data: {}
    target:
      entity_id: button.qemu_win11vm_106_starten
mode: single