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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Monitoriza la CPU, RAM y otros aspectos de tu Home Assistant y evita problemas

Mini PC Geekom funcionando como servidor para Home Assistant, con iconos de la aplicación y la integración System Monitor superpuestos.
Un Mini PC es una excelente plataforma de hardware para ejecutar una instalación robusta y monitorizada de Home Assistant. Fuente: RedesZone

Cuando instalamos el popular sistema de domótica Home Assistant, lo más normal es instalarlo virtualizado en Proxmox, VMware o cualquier otro software de virtualización de sistemas operativos. Anteriormente en RedesZone os hemos explicado las ventajas de este tipo de instalación, como la posibilidad de instalar complementos sin necesidad de hacerlo en Docker, realizar snapshots para tener una copia exacta del sistema, así como realizar copias de seguridad más avanzadas. Sin embargo, es posible que, si no monitorizas adecuadamente esta máquina virtual con Home Assistant OS, no sepas detectar que existe algún problema con la instalación. Hoy os vamos a explicar cómo monitorizar adecuadamente tu sistema operativo de Home Assistant, qué automatizaciones puedes realizar, así como los motivos por los que deberías hacerlo.

En la versión de Home Assistant Core 2025.9.2 apareció un bug relacionado con el Bluetooth, en el GitHub oficial del proyecto muchos usuarios comentaban este problema, el cual ocasionaba que el uso del procesador se disparase entre el 30% y el 100%, dependiendo de la instalación y configuraciones que tuvieras. Este bug se debió a un problema en Bluetooth que estaba presente en anteriores versiones, pero una mejora en esta parte, disparó el bug ocasionando el problema. En nuestro caso personal, el aumento del uso de procesador se situó en el 30% permanentemente, algo realmente elevado porque lo más habitual es que tenga un uso de procesador entre 1% y 3% aproximadamente. ¿Cómo detecté este problema de alto consumo de recursos? Gracias a la monitorización de procesador, RAM entre otros aspectos.

Cómo ver estado de CPU y RAM

Home Assistant dispone de un menú específico para ver el estado en tiempo real del uso del procesador y de la memoria RAM. Para ir a este menú, tenemos que irnos a «Configuración / Sistema«, en este menú, tenemos que pulsar sobre la opción de «Hardware» y se nos abrirá un nuevo menú.

En este menú de «Hardware» es donde podemos ver todo el hardware de Home Assistant OS. En nuestro caso, lo tenemos virtualizado, así que no podremos ver ciertos aspectos del sistema como sensores de temperatura entre otros, ya que solamente es capaz de «leer» lo que tenemos directamente conectado. En el menú principal de hardware veremos tanto el estado del procesador como de la memoria RAM, tanto la usada como la disponible.

Estado del hardware en Home Assistant con el procesador y RAM.
Estado de CPU y RAM del sistema operativo Home Assistant OS en detalle. Foto: RedesZone

Un uso de CPU continuado por encima del 20% en un sistema que está en reposo (sin hacer tareas de forma intensiva), suele indicar un problema, ya sea con una integración recién añadida, un complemento que ha comprometido la estabilidad del sistema, o directamente un bug. Respecto a la RAM, esto depende muchísimo de cuántas integraciones tengas, cuáles son, los complementos instalados y mucho más, siempre se debe dimensionar la memori RAM al uso del sistema. Si normalmente tienes un consumo de 2GB de RAM, y por alguna actualización empieza a usar 2,5GB o 3GB, pues esto significa que podría haber un problema.

Aunque puedes consultar el estado del sistema de forma puntual, es una solución poco práctica si tienes que consultarlo muchas veces al día. Para una vigilancia proactiva y eficaz, lo mejor y más profesional es crear sensores específicos que registren un histórico y nos permitan automatizar alertas.

Monitoriza tu sistema con la integración System Monitor

La integración de System Monitor nos permitirá monitorizar en detalle nuestro sistema operativo, con el objetivo de prevenir posibles problemas. De esta forma, si detectamos que Home Assistant funciona lento, podríamos ver el estado de procesador y su carga, para posteriormente investigar qué es lo que está haciendo que tengamos este uso tan elevado. Para proceder con la instalación, solamente tenemos que irnos al menú de «Configuración / Dispositivos y servicios» y pinchar en «Añadir integración«, Home Assistant solamente nos permitirá pulsar el botón de «Enviar» para arrancar dicha integración.

En el menú de integraciones podemos ver que «System monitor» está activado, aunque tendremos que realizar una configuración básica: habilitar las diferentes entidades que queramos, ya que todas se encuentran deshabilitadas de forma predeterminada.

En nuestro caso, hemos activado algunas entidades que consideramos esenciales para la monitorización del sistema, aunque hay muchas otras que también son importantes. Dependiendo de lo que quieras monitorizar, podrás activar unas u otras. En nuestro caso, hemos activado:

  • CPU:
    • Uso del procesador.
    • Carga de 1min, 5min y 15min.
  • RAM:
    • Uso de memoria
    • Memoria libre.
  • Memoria Swap:
    • Uso de memoria de intercambio.
    • Uso de intercambio.
Estado general de System monitor con las entidades seleccionadas en Home Assistant.
Entidades de Home Assistant para monitorizar con System Monitor. Foto: RedesZone

Home Assistant nos permite activar muchas otras entidades disponibles, pero que están deshabilitadas por defecto. Podríamos monitorizar la red local con las diferentes interfaces, tanto físicas como virtuales, también podemos monitorizar el uso de disco, de diferentes particiones que hay etc. Con cada entidad que activemos, posteriormente podremos tener un completo histórico de todo lo que está ocurriendo, sin necesidad de softwares externos.

En el panel de control, podemos crear una vista con «Gráfico de estadística» usando las entidades anteriores, para así ver de un vistazo qué es lo que ha ocurrido en las últimas horas. Así podemos monitorizar perfectamente qué es lo que está ocurriendo con la línea de tiempo. En nuestro caso, realizamos ciertas tareas de gestión programadas a las 4.00 y a las 7.30, por ese motivo, hay subidas de uso de procesador y carga.

Gráficos de estadísticas de System Monitor para saber el estado de Home Assistant
Gráficas con las estadísticas de estado de CPU, carga CPU, RAM y más en Home Assistant. Foto: RedesZone

La monitorización no solamente nos puede avisar de que hay algo mal, sio que puede prevenir un potencial problema. En la actualización 2025.9.2 hubo un bug que ocasionada un uso elevado de procesador, esto podría hacer que la temperatura aumentase, que las automatizaciones no se ejecutaran en tiempo real etc.

Una vez configuradas las entidades que nosotros queramos, podemos realizar automatizaciones para que nos avise si existe algún problema.

Valores de referencia para monitorización en Home Assistant
ComponenteMétricaValor NormalUmbral de Alerta (Sostenido)Posible Causa / Acción Recomendada
CPUUso del procesador< 15% en reposo> 30% por más de 5 minRevisar add-ons recientes, bucles en automatizaciones, base de datos sobrecargada.
RAMUso de memoria< 80% de la capacidad total> 90% de la capacidad totalOptimizar entidades en Recorder, reiniciar add-ons con fugas de memoria.
SWAPUso de intercambio0%> 10%Indica falta de RAM. Considerar ampliar la memoria física o reducir la carga del sistema.
DiscoEspacio libre> 10 GB< 2 GBPurgar la base de datos (Recorder), limpiar backups antiguos, revisar logs extensos.

Automatizaciones que puedes realizar

En el menú de «Configuración / Automatizaciones«, podemos crear una nueva automatización para que «Cuando» el uso del procesador esté elevado, por encima del 25% durante 1 minuto, automáticamente nos avise por Telegram de este problema. Así podemos monitorizar en todo momento qué es lo que está ocurriendo.

Automatización de Home Assistant para monitorizar el estado de CPU.
Home Assistant permite realizar automatizaciones con su propia monitorización. Foto: RedesZone

A continuación, os dejamos el código yaml para que puedas implementarlo por ti mismo fácilmente:

alias: ALERTA - HAOS uso de CPU
description: >-
Alerta de uso de CPU superior al 25% durante más de un minuto. Se avisa por
Telegram
triggers:
- trigger: numeric_state
entity_id:
- sensor.system_monitor_uso_del_procesador
for:
hours: 0
minutes: 1
seconds: 0
above: 25
conditions: []
actions:
- action: notify.telegram_notificacion
metadata: {}
data:
title: HAOS - Uso CPU
message: >-
El uso de CPU es del 25% o más durante el último minuto. Comprobar que
todo esté OK.
mode: single

Gracias a System Monitor y a las automatizaciones, tendremos un control bastante bueno de todo lo que está sucediendo en nuestro sistema.

Por qué deberías monitorizar tu instalación

La monitorización de cualquier sistema informático es esencial, no solamente para que nos avise de problemas que hay actualmente, sino también con el objetivo de ver tendencias y evitar estos problemas hasta que sean más graves. Anticiparse a los problemas es la clave de un sistema domótico estable. Monitorizar Home Assistant te permite detectar tendencias sutiles, como un lento pero constante aumento en el uso de RAM, antes de que se convierta en un fallo crítico que deje tu casa sin control. A continuación, tenéis algunos ejemplos de lo que evitarías con una buena monitorización de Home Assistant OS:

  • Si tu instalación de Home Assistant suele tener un uso de procesador inferior al 3%, si de repente tienes un uso por encima del 20% de forma continuada, tienes algún problema y deberías verificarlo.
  • Si con tu configuración usas 2GB de memoria RAM, y tras alguna actualización empiezas a consumir 3GB, es posible que tengas algún complemento consumiendo demasiado. En estos casos, tendrás que ver cuál es y solucionarlo.
  • Si dejas pasar mucho tiempo con un almacenamiento en disco pequeño, es posible que no puedas almacenar todos los registros, entonces tendrás un grave problema de almacenamiento que hará colapsar el sistema operativo. Monitorizando el uso actual y el espacio disponible, evitarás este problema.

System Monitor nos permitirá monitorizar muchos aspectos de la instalación del sistema operativo, sin necesidad de usar software externos como InfluxDBv2 para almacenar los datos y Grafana para visualizar el estado y enviar las alertas. Lógicamente, también podrías enviar esta información a una base de datos local o remota, a modo de almacenar y gestionar todos los datos, y así tener un doble sistema de monitorización.

Posibles contras de monitorizar Home Assistant

Tener Home Assistant bajo control es muy útil para detectar problemas antes de que se compliquen, pero monitorizar el sistema también tiene sus pequeñas desventajas que conviene tener en cuenta.

Uno de los principales inconvenientes es el uso adicional de recursos. Activar múltiples sensores de CPU, RAM, disco o red y mantener históricos de datos puede incrementar el consumo de memoria y procesador, especialmente en instalaciones con pocos recursos asignados. Esto significa que, si no se dimensiona correctamente la máquina virtual o el hardware físico, la propia monitorización podría afectar el rendimiento de Home Assistant.

Otro punto a considerar es la complejidad de configuración. Aunque Home Assistant facilita la creación de sensores y automatizaciones, configurar alertas precisas, gráficos y registros puede llevar tiempo, sobre todo si queremos un historial completo de varios días o semanas. Esto requiere conocimientos básicos de YAML y del sistema de automatizaciones, pese a que ya os hayamos ayudado en ello antes.

También existe el riesgo de alarmas excesivas o falsas. Si los umbrales de CPU, RAM o disco no se ajustan correctamente, podrías recibir notificaciones innecesarias que generen más ruido que utilidad. Esto es especialmente frecuente en sistemas con picos de carga temporales, que no representan un problema real, por lo que molestaría más que ayudaría.

Por último, aunque Home Assistant permite almacenar y visualizar datos internamente, la capacidad de análisis histórico y visualización avanzada es limitada en comparación con soluciones externas como Grafana o InfluxDB. Para instalaciones muy grandes o con muchas integraciones, puede ser necesario combinar System Monitor con estas herramientas externas.

En resumen, monitorizar Home Assistant aporta seguridad y control, pero conlleva un pequeño coste en recursos, algo de complejidad y la necesidad de ajustar bien las alertas para que sea realmente útil, por lo que posiblemente no sea algo que todos deban de configurar.

Preguntas frecuentes sobre la monitorización de Home Assistant

¿Qué es System Monitor en Home Assistant?
System Monitor es una integración nativa de Home Assistant que permite crear sensores para supervisar diferentes parámetros del sistema operativo, como el uso de la CPU, la memoria RAM, el espacio en disco o el tráfico de red, sin necesidad de herramientas externas.
¿Por qué es importante monitorizar el uso de la CPU y la RAM?
Monitorizar estos recursos es crucial para detectar problemas de rendimiento. Un pico inesperado y sostenido en el uso de la CPU o la RAM puede indicar un error en una actualización, un complemento que funciona mal o un problema de configuración que podría llevar a la inestabilidad o colapso del sistema.
¿Cómo puedo recibir alertas si mi Home Assistant está fallando?
Puedes crear una automatización que se active cuando un sensor de System Monitor (como el uso de CPU) supere un umbral determinado durante un tiempo específico. La acción de esta automatización puede ser enviar una notificación a través de servicios como Telegram, la app de Home Assistant Companion u otros.
¿Es necesario usar software como Grafana para supervisar Home Assistant?
No es estrictamente necesario. Para una monitorización fundamental y la creación de alertas, la integración System Monitor y las automatizaciones internas de Home Assistant son suficientes. Herramientas como InfluxDB y Grafana ofrecen capacidades de visualización y análisis de datos a largo plazo mucho más avanzadas, pero son opcionales, y mucho más complicadas de llevar a cabo.
¿Qué métricas clave debería supervisar en mi instalación?
Como mínimo, es recomendable monitorizar el uso del procesador (%), la carga del procesador (load average), el uso de memoria RAM (%) y el espacio libre en disco (%). Estos cuatro indicadores te darán una visión clara del estado de salud general de tu sistema.