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GMKTec M7 + Proxmox = 最強の省エネ自宅サーバーを構築する (1)
概要
長く使ってきた自宅のメインサーバーが古くなってきたため、この度リプレイスすることに。
現状はデスクトップPCを利用していたのですが、今回は流行りのミニPCを採用することにしました。
現状サーバー
現在のサーバーを導入したのは2019年11月なので、すでに5年以上が経過していることになります。
「TSUKUMO エアロスリム RS7J-E194/T」というデスクトップPCで、スペックは以下の通り。
CPU : Core i7-9700 (8コア/3.0GHz-4.7GHz)
MEM : 16GB
GPU : GTX 1050Ti 4GB
SSD : 1TB Crucial MX500 SATA
HDD : 1TB
サーバー用途なのにGPU?と思われるかもしれませんが、その時からAIによる物体認識を仕事としていましたので、処理速度向上のためにGPUを積んでいます。
用途
OSは使い慣れたDebian 10 -> 11 -> 12。
仮想化などは行わずPCに直接インストールして使っています。
主な用途は以下の通り。
自作Webアプリ
IoTシステム
ネットワーク管理
株&CFD売買サポート
Growi
JupyterLab
Nightscout
そこまでパワーの必要な部分はありませんし、常時バリバリ稼働しているサービスもありません。
あとは開発用マシンとしても使っています。
リプレースの理由
現状サーバーにおいて、性能的に特に不満はなく、まだまだ使えるのですが、あえてリプレースを決断したのは、経年劣化によるパーツの故障が引き起こすトラブルがそろそろ発生しそうなのと、物理的スペースからです。
次はミニPC
近年はミニPCが流行りで、多くのメーカー(ほぼ中国ですが)から様々な
ミニPCが発売されています。
ミニPCはその名の通りコンパクトで省スペース、そして何より省電力なのはサーバー向き。
またコスパも優れているものばかりで、これをサーバーにしない手はありません。
GMKTec M7に決定
ミニPCは数多くの製品が発売されていて選び放題で逆に困るほど。
自分は自他ともに認める?GMKTecファンなので、今回もGMKTecから選びました。
条件として一番重視したのは、CPUパワーと省電力とのバランス。
最初はロマンを求めて最強サーバーにしようかと考えたのですが、電気代と部屋の暑さ(地味に効きます)を考え、ミドルレンジとしました。
また前回重視したGPUですが、物体認識やAI開発はメインPCにその役割を移したため、今回はCPU内臓のもので十分です。
そこから選んだ機種は M7。
コスパ揃いのミニPCの中でも最高クラスのコスパモンスターです。
スペックは以下の通り。
CPU : Ryzen 7 PRO 6850H 8C/16T
MEM : 16GB (8GB x 2) DDR5-4800
SSD 512GB M.2
LAN : 2.5GHz x 2
消費電力 : TDP 70W アイドル 8W
アップグレード
今回は仮想化して使おうと決めていたので、標準スペックでは少しもの足りない感じ。
そこでカスタマイズしてアップグレードします。
メモリを64GBに
仮想化して複数のOSを稼働させる予定なので、メモリはいくらあってもOK。
仕様的には最大128GBまでいけるようですが、コストとの兼ね合いで32GBx2にしました。
![](https://assets.st-note.com/img/1738679848-9AcB6kGCRdf2o0U8PIMlFwLJ.jpg?width=1200)
ストレージを2TB追加
ストレージも512GBでは足りないので、空いていたM.2のスロットに2TBのSSDを追加し合計2.5TBに。
仮想化OSはこの追加したSSDにインストールするようにしました。
![](https://assets.st-note.com/img/1738679914-IFLc06dVfgwe5BNjT9EiotDk.jpg?width=1200)
内部
![](https://assets.st-note.com/img/1738679931-dQp78M6WUtflezgROoa3TEyc.jpg?width=1200)
あとがき
次回はこのサーバーにProxmoxをインストールし、その上に作成したVMマシンにDebian12をインストールしていきます。
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