Kubernetes im Heimnetz: Ein Leitfaden für Raspberry Pi Cluster

Ich erinnere mich noch gut an den Moment, als mein Home Assistant plötzlich nicht mehr erreichbar war – mitten in der Heizsaison, natürlich genau dann, als ich die Wohnzimmer-Temperatur anpassen wollte. Ein kleiner SD-Kartenfehler hatte meinen einzigen Raspberry Pi lahmgelegt. Das war der Punkt, an dem ich beschloss: Nie wieder ein Single Point of Failure im Smart Home! Heute läuft mein gesamtes System hochverfügbar auf einem Kubernetes-Cluster aus Raspberry Pis. Dieser Artikel zeigt dir Schritt für Schritt, wie du dein eigenes hochverfügbares Heimnetz aufbaust – mit Fokus auf professionelle, containerbasierte Architektur, die Stabilität und Skalierbarkeit vereint. Egal ob du Home Assistant, Node-RED oder eigene Docker-Container betreiben willst – mit Kubernetes bringst du Rechenzentrumstechnologie in dein Wohnzimmer.

Hardware-Grundlagen und Cluster-Design

Ein Raspberry-Pi-Cluster besteht aus mehreren Pis, die über ein lokales Netzwerk miteinander verbunden sind und gemeinsam Aufgaben ausführen. Für den Kubernetes-Betrieb empfehle ich mindestens drei Knoten – zwei Worker und einen Control Node. Ideal sind Raspberry Pi 4🛒 oder 5 mit 4 bis 8 GB RAM, da sie genügend Leistung und Speicher bieten. Der Raspberry Pi 5🛒 ist zwar leistungsstärker (Cortex-A76-Kerne, bis 16 GB RAM), aber derzeit teurer als der Pi 4. Das Compute Module 5🛒 bietet sich für fortgeschrittene Setups an, wenn du kompaktere Bauformen bevorzugst. Zur Verbindung dient ein Gigabit-Switch. Du kannst die Pis über Ethernet verbinden und bei Bedarf PoE-HATs nutzen, um Strom und Netzwerk über dasselbe Kabel zu führen. Eine USV (unterbrechungsfreie Stromversorgung) schützt dein Cluster vor Stromausfällen – besonders wichtig, wenn du kritische Automationen betreibst. Beim Speicher gilt: Vermeide SD-Karten im Dauerbetrieb. USB-SSDs sind deutlich robuster und schneller. Achte auf aktive Kühlung, denn Raspberry Pis neigen bei Dauerlast zu hohen Temperaturen. Für Ordnung sorgen Cluster-Gehäuse, die alle Geräte stapelbar aufnehmen. Damit sieht dein Rack nicht nur professionell aus, sondern bleibt auch leicht zugänglich für Wartung und Kabelmanagement.

Betriebssystem und Kubernetes-Basisinstallation

Zunächst installierst du auf jedem Raspberry Pi ein 64-Bit-Raspberry-Pi-OS oder Debian 11+. Nach dem ersten Start aktualisierst du das System: sudo apt update && sudo apt upgrade -y Aktiviere anschließend SSH, damit du die Nodes bequem per Terminal administrieren kannst. Jeder Knoten erhält eine feste IP-Adresse und einen eindeutigen Hostnamen, z.B. kube-master, kube-node1 und kube-node2. Überprüfe die Erreichbarkeit mit ping. Für die Kubernetes-Grundinstallation eignen sich Tools wie kubeadm. Auf allen Nodes installierst du zunächst Docker oder Containerd als Container-Runtime: sudo apt install -y docker.io Danach folgt die Installation der Kubernetes-Komponenten: sudo apt install -y kubeadm kubelet kubectl Auf dem Master-Node initialisierst du das Cluster: sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 Sobald der Prozess abgeschlossen ist, speicherst du die angezeigten kubeadm join-Befehle, um die Worker-Nodes hinzuzufügen. Anschließend richtest du das Netzwerk (z.B. Flannel oder Calico) ein und überprüfst mit kubectl get nodes, ob alle Pis erfolgreich eingebunden sind. So steht das Grundgerüst deines Kubernetes-Clusters im Heimnetz.

Home Assistant und Container-Deployment im Cluster

Jetzt wird es spannend: Wir bringen Home Assistant in den Kubernetes-Cluster. Der Vorteil ist klar – Home Assistant läuft in einem Container, der bei Ausfall eines Knotens automatisch auf einem anderen weiterläuft. Erstelle zunächst ein PersistentVolume (z.B. NFS-basiert), damit deine Home Assistant-Konfiguration auf allen Nodes identisch bleibt. Ein Beispiel für das NFS-Setup: /srv/homeassistant *(rw,sync,no_root_squash) Dieses Verzeichnis mountest du auf jedem Node, sodass Home Assistant immer auf denselben Datenbestand zugreift. Dann erstellst du ein Deployment-Manifest: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: homeassistant spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: homeassistant template: metadata: labels: app: homeassistant spec: containers: - name: homeassistant image: ghcr.io/home-assistant/home-assistant:stable volumeMounts: - mountPath: /config name: config volumes: - name: config nfs: server: 192.168.1.10 path: /srv/homeassistant Das Deployment kannst du mit kubectl apply -f homeassistant.yaml starten. Ergänze dazu einen Service mit einer Cluster-IP oder, falls du direkten Zugriff brauchst, einer LoadBalancer- oder NodePort-Definition. Damit steht Home Assistant hochverfügbar bereit – selbst wenn ein Node ausfällt, übernimmt Kubernetes den Container automatisch.

Automatisierung, Hochverfügbarkeit und Rolling Updates

Ein Kubernetes-Cluster bringt viele Vorteile in puncto Hochverfügbarkeit und Wartung. Fällt ein Raspberry Pi aus, startet Kubernetes die betroffenen Pods automatisch auf einem anderen Node neu. So bleibt dein Smart Home durchgehend erreichbar. Für Updates gehst du wie folgt vor: Du aktualisierst zuerst den Container auf einem Node (z.B. durch ein neues Docker-Image), beobachtest das Verhalten und lässt Kubernetes anschließend die restlichen Nodes nacheinander aktualisieren – das nennt sich Rolling Update. Dadurch bleibt der Dienst ohne Unterbrechung verfügbar. Home Assistant eignet sich perfekt, um Automatisierungen im Cluster zu demonstrieren. Beispiel: Wird ein Homematic-Fensterkontakt geöffnet, senkt eine Automation die Heizkörpertemperatur, bis das Fenster wieder geschlossen wird. Selbst wenn währenddessen ein Node ausfällt, läuft die Aktion weiter – der Cluster stellt sicher, dass der Prozess neu gestartet wird. Eine weitere interessante Option ist die Integration einer USV über MQTT: Erkennt sie einen Spannungseinbruch, kann Home Assistant in einen Notmodus wechseln, in dem nur kritische Automationen laufen. So schützt du dein System vor Datenverlust und unnötigem Stromverbrauch.

Troubleshooting und Performance-Tuning

Bei der Arbeit mit einem Raspberry-Pi-Kubernetes-Cluster gibt es einige typische Stolpersteine. Der häufigste ist die Netzwerkkommunikation zwischen den Nodes. Stelle sicher, dass alle Pis im selben Subnetz sind und feste IPs verwenden. Prüfe die Erreichbarkeit mit ping oder kubectl get nodes. Wenn ein Node als NotReady markiert wird, liegt meist ein Problem mit dem Container-Runtime oder der Uhrzeitsynchronisation vor. Nutze NTP, um Zeitabweichungen zu verhindern. Speicherfehler sind ebenfalls ein Klassiker. SD-Karten verschleißen schnell, wenn sie dauerhaft beschrieben werden. Setze deshalb auf USB-SSDs – sie sind langlebiger und performanter. Außerdem empfiehlt sich die Überwachung mit Prometheus und Grafana, um CPU-Auslastung, Temperatur und Speichernutzung zu visualisieren. So erkennst du frühzeitig Engpässe. Ein weiterer Tipp: Überwache die Temperatur deiner Pis regelmäßig mit vcgencmd measure_temp oder Tools wie htop. Wenn du dauerhaft hohe Werte siehst, hilft eine aktive Kühlung oder ein besser belüftetes Gehäuse. Im Dauerbetrieb zahlt sich das durch längere Lebensdauer der Komponenten aus. Und nicht zuletzt: Sichere regelmäßig deine Home-Assistant-Konfiguration. Kubernetes bietet zwar Redundanz, ersetzt aber kein Backup!

Kosten, Energieeffizienz und Zukunftsperspektive

Ein solcher Cluster ist erstaunlich günstig und effizient. Für einen Aufbau mit drei Raspberry Pis (je 4–8 GB RAM) kalkulierst du etwa 250–300 €. Hinzu kommen Switch (ca. 40 €), Netzteile oder PoE (je 15–20 €), SSDs (je 25–30 €) und Kühlung. Insgesamt also rund 400–450 € für ein komplettes, ausfallsicheres System. Der Stromverbrauch liegt deutlich unter einem klassischen Server – ideal für 24/7-Betrieb im Heimnetz. Was die Zukunft betrifft, ist der Trend klar: Containerisierung und Clustertechnologien wie Kubernetes halten Einzug in den Heimbereich. Mit dem Raspberry Pi 5🛒 und dem neuen Compute Module 5🛒 stehen leistungsstarke Plattformen bereit. Gleichzeitig integriert Home Assistant zunehmend Standards wie Matter und Thread, was den Bedarf an stabiler Infrastruktur weiter erhöht. Ein Pi-Cluster ist somit eine zukunftssichere Basis für komplexe Smart-Home-Systeme.

Ein Kubernetes-Cluster im Heimnetz ist kein reines Nerd-Projekt mehr – es ist die logische Weiterentwicklung für alle, die ihr Smart Home professionell und ausfallsicher betreiben wollen. Mit wenigen Raspberry Pis, sauberer Planung und etwas Geduld lässt sich ein System realisieren, das selbst bei Hardwareausfällen weiterläuft und sich flexibel erweitern lässt. Ich persönlich möchte die Stabilität meines Clusters nicht mehr missen – seitdem läuft mein Home Assistant ohne Unterbrechung, Updates sind stressfrei und das Monitoring macht richtig Spaß. Wenn du bereit bist, dein Heimnetz auf Enterprise-Niveau zu bringen, ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, den ersten Pi ins Cluster zu integrieren.

Starte dein eigenes Kubernetes-Cluster-Projekt! Wenn du bereits Home Assistant nutzt, ist das die ideale Gelegenheit, deine Installation auf das nächste Level zu heben. Teile deine Erfahrungen und Setups gern in den Kommentaren oder im technikkram.net-Forum – ich freue mich auf den Austausch!