INFRASTRUKTUR · DOCKER · n8n · OLLAMA
Thomas Cluster Dashboard
Eine selbst gehostete Steuerplattform für meinen lokalen KI- und Automatisierungscluster: ein Master Command Center mit Docker-, n8n-, Ollama/OpenClaw- und ComfyUI-Modulen unter einem Dach.
ERGEBNIS
4 Systeme — Docker, n8n, Ollama und ComfyUI — unter einem Command Center mit Start- und Reconnect-Logik.
01 DAS PROBLEM
Ein wachsendes lokales KI-Lab ist schnell eine Sammlung einzelner Dienste: Container, Automatisierungen, Modellserver und GPU-Workflows, jeder mit eigenem Fenster. Alles einzeln starten und prüfen kostet Zeit und geht schief.
02 WAS ES TUT
- Master Command Center
- Ein Mutter-Dashboard, um den ganzen Cluster zu wecken, zu validieren und zu steuern — mit einem Start-Flow, der Schritt für Schritt Netzwerk, Infra-Node, AI-Node, Ollama und OpenClaw prüft.
- AI-Mode & Travel-Mode
- Der primäre AI-Node bleibt erreichbar, auch wenn die Maschine physisch nicht zu Hause steht, über ein Overlay-Netzwerk und Reconnect-Logik.
- Docker-Modul
- Container im Dashboard überblicken und verwalten statt in einzelnen Terminals.
- n8n-Automatisierung
- Die Automatisierungs-Engine als eigenes Modul, neben dem Rest des Clusters.
- Lokale Modelle
- Ollama und OpenClaw angebunden: Modelle starten und mit dem Rest des Stacks verbinden.
- ComfyUI / GPU-Workflows
- Eine eigene Ansicht für Bildgenerierung und GPU-Arbeit, als Modul desselben Ganzen.
03 WAS ICH DARAUS GELERNT HABE
Die Module — Docker, n8n, Ollama, ComfyUI — sind keine einzelnen Projekte, sondern Fenster auf ein System. Der echte Wert lag im Start-Flow und in der Reconnect-Logik, die aus einzelnen Diensten einen zuverlässigen Cluster machen.
INTERESSE?
Lass uns reden.
Sag mir, was du davon hältst — oder was du damit machen würdest.