n8n Self-Hosted Gereksinimleri: Üretime Hazır Kılavuz (2026 Baskısı)
Kurumsal otomasyon dünyasında, belirgin bir devrilme noktası vardır. Bu genellikle aylık iş akışı yürütmeleriniz 10.000 sınırını aştığında gerçekleşir. Ya da belki de uyumluluk görevliniz müşteri verilerinizin tam olarak nerede işlendiğini sorduğunda.
Bu noktada, bulutun rahatlığı genellikle yerini aşağıdakilerin gerekliliğine bırakır n8n kendi kendine barındırma. Bu “nükleer seçenek” size sınırsız iş akışı yürütme ve sıfır satıcı kilitlenmesi sağlar. Ayrıca kendi altyapınızda ağır yapay zeka aracıları çalıştırma olanağı da sağlar.
Ancak bu, altyapı yükünü tamamen sizin omuzlarınıza yükler. Resmi belgeler minimum gereksinimleri listeler, ancak herhangi bir DevOps mühendisi size “minimum ”un nadiren “üretime hazır” ile eş anlamlı olduğunu söyleyecektir.”
Bu kılavuz, 2026'da n8n kullanan işletmeler için kesin mimari referansı olarak hizmet vermektedir. Yüksek hacimli, yapay zeka odaklı iş ekosistemlerini desteklemek için gereken sağlam donanım, yazılım ve ağ gereksinimlerini detaylandırıyoruz.
“Gerçek” Donanım Gereksinimleri (Belgelerin Ötesinde)
Resmi belgelere bakarsanız, 1 vCPU ve 1GB RAM'in yeterli olduğuna dair bir öneri görebilirsiniz. Bir hobici için teknik olarak doğru olsa da, bu özellik iş açısından kritik bir sistemin yük altında çökmesine neden olacaktır.
Bir iş ortamı için, aşağıdakiler için mimarlık yapmalısınız en yüksek eşzamanlılık, ortalama kullanım değil.
1. CPU: Orkestratör
n8n üzerine inşa edilmiştir Node.js, varsayılan olarak tek iş parçacıklıdır. Standart bir kurulumda, ağır bir JSON işleme görevi olay döngüsünü engelleyerek web kancası zaman aşımlarına neden olabilir.
- Minimum (Test): 2 vCPU.
- Önerilen (Üretim): 4 vCPU.
- Yüksek Ölçekli (Yapay Zeka ve Veri Boru Hatları): 8+ vCPU.
Ağır Büyük Dil Modeli (LLM) yanıtlarını işliyorsanız, CPU hızı önemlidir. Genel patlatılabilir örnekler yerine yüksek frekanslı çekirdekleri öneriyoruz.
2. RAM: Yapay Zeka Darboğazı
Bellek, kendi kendine barındırılan örnekler için en yaygın hata noktasıdır. Bir iş akışı yürütüldüğünde, yürütme verilerini belleğe yükler. Karmaşık veri dönüşümleri çalıştırıyorsanız, 1 GB'lık bir sunucu Hafıza Dışı (OOM) hatasını derhal giderir.
- Minimum: 4GB RAM.
- Tavsiye edilir: 8GB RAM.
- Yapay Zeka Ağırlıklı İş Yükleri: 16GB+ RAM.
3. Depolama: IOPS Boyuttan Daha Önemlidir
n8n yürütme günlüklerini diske yazar. Yüksek hacimli bir ortamda bu veritabanı hızla büyür. Yavaş disk I/O'su tüm uygulamanın kilitlenmesine neden olur.
- Tip: NVMe SSD tartışmaya açık değildir. Standart HDD veya ucuz SATA ağ depolama alanı kullanmayın.
- Kapasite: 80 GB ile başlayın. Disk şişmesini önlemek için titiz bir veri saklama politikası uygulayın.
⚡ Sunucuları Yönetmek İstemiyor musunuz?
Thinkpeak.ai boşluğu doldurur. Ismarlama Dahili Araçlar ve Özel Uygulama Geliştirme sunuyoruz. DevOps baş ağrısı olmadan kendi kendine barındırılan bir örneğin gücüne ihtiyacınız varsa, arka ucu sizin için tasarlıyoruz. Thinkpeak.ai adresinden daha fazla bilgi edinin.
Yazılım ve Mimari: “Kuyruk Modu” Standardı
Donanım özelliklerini karşılamak yalnızca birinci adımdır. Yazılımı dağıtma şekliniz, otomasyonunuzun bir trafik artışına dayanıp dayanmayacağını belirler.
Docker Compose Gereksinimi
n8n'i npm aracılığıyla doğrudan bir sunucuda çalıştırmak kırılgandır. Endüstri standardı gereksinimi şudur Docker Compose. Bu, uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynerleştirmenize ve ortam tutarlılığını sağlamanıza olanak tanır.
Veritabanı: SQLite vs. PostgreSQL
Varsayılan olarak, n8n bir SQLite veritabanı ile kurulur. Kullanmamalısınız SQLite üretim için. Yazma sırasında kilitlenen dosya tabanlı bir veritabanıdır, bu da eşzamanlı web kancaları sırasında işlemleri yavaşlatır.
Bunun yerine, şunları kullanın PostgreSQL. Kendi kendine barındırılan iş ortamları için gerekli standarttır. Eşzamanlı yazma işlemlerini zahmetsizce gerçekleştirir ve ölçeklendirmeye olanak tanır.
n8n'i ölçeklendirme: “Kuyruk Modu” Mimarisi
Büyüme konusunda ciddi olan herhangi bir kuruluş için tek bir konteyner yeterli değildir. İhtiyacınız olan Kuyruk Modu. Bu, rolleri farklı hizmetlere böler:
- Web kancası Alıcısı: Gelen trafiği kabul eden ana örnek.
- Redis: A gerekli mesaj aracısı “işleri” elinde tutan.”
- İşçiler: Redis'ten işleri çeken ve bunları yürüten ayrı kapsayıcılar.
Çalışması 5 dakika süren bir iş akışınız varsa, standart bir örnek gelen istekleri zaman aşımına uğratabilir. Kuyruk Modunda, ana örnek isteği anında kabul eder ve bir Çalışan arka planda görevi yerine getirir.
Ağ ve Güvenlik Önkoşulları
Kendi kendini barındırma, güvenlik duvarının siz olduğunuz anlamına gelir. İşte pazarlık konusu olmayan ağ gereksinimleri:
1. Ters Proxy (SSL/TLS)
n8n'i asla 5678 numaralı bağlantı noktasından doğrudan ham web'e maruz bırakmayın. İhtiyacınız olan Ters Proxy SSL şifrelemesini (HTTPS) işlemek ve trafiği yönlendirmek için. Yaygın seçenekler arasında Nginx, Traefik veya Caddy bulunur.
2. Temel Ortam Değişkenleri
Yapılandırma dosyanızın güvenli bir şekilde çalışması için belirli değişkenler içermesi gerekir. Bunların eksik olması, sessiz hataların yaygın bir kaynağıdır.
N8N_ENCRYPTION_KEY: Kritik. Bunu manuel olarak ayarlamazsanız, sunucunuzu taşıdığınızda her API kimlik bilgisine erişiminizi kaybedersiniz.WEBHOOK_URL: OAuth geri çağrılarının doğru çalışmasını sağlamak için n8n'e kendi genel adresini açıkça söyleyin.EXECUTIONS_DATA_PRUNE: Bunu şu şekilde ayarlayıngerçekSunucunuzun günlüklerle dolmasını önlemek için hemen.
🚀 Kurulumunuzu Hızlandırın
Bu mimariyi sıfırdan inşa etmek zaman alır. Göz atın Otomasyon Pazaryeri. Kararlılık için optimize edilmiş sofistike, önceden tasarlanmış şablonlar sağlıyoruz. Thinkpeak.ai'de çalışmaya başlayın.
Yapay Zeka Aracı Gereksinimleri: Yeni Sınır
2026'da n8n artık yalnızca satırları Google E-Tablolar'dan Slack'e taşımıyor. Otonom yapay zeka ajanlarına ev sahipliği yapıyor. Bu da yeni bir gizli gereksinim katmanı ortaya çıkarıyor.
Büyük JSON'lardan Kaynaklanan Bellek Baskısı
Bir yapay zeka ajanı “düşündüğünde”, genellikle devasa bağlam pencereleri düğümler arasında. Bu veriler JSON olarak serileştirilir. Basit bir sohbet geçmişi, yürütme başına kolayca 200MB RAM tüketebilir ve önemli bir bellek boşluğu gerektirir.
Vektör Veritabanı Bağlantısı
Kendi kendine barındırılan yapay zeka genellikle aracı için bir “Uzun Süreli Bellek” gerektirir. Ortamınız, düşük gecikmeli bir bağlantıya ihtiyaç duyar Vektör Veritabanı Qdrant veya Pinecone gibi. Vektör mağazasını n8n ile birlikte kendiniz barındırıyorsanız, sunucu özelliklerinize 2-4 GB RAM daha ekleyin.
Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) Analizi
Birçok işletme tasarruf etmek için kendi kendine barındırmaya geçer. Abonelikten tasarruf ederken, altyapı için bütçe ayırmanız gerekir.
| Bileşen | Spesifik | Tahmini Aylık Maliyet |
|---|---|---|
| VPS (Hesaplama) | 4 vCPU / 8GB RAM | $20 – $40 |
| Depolama | 80GB NVMe + Yedeklemeler | $5 – $10 |
| Yönetilen Veritabanı | PostgreSQL | $15 – $30 |
| DevOps Zamanı | Bakım (2 saat/ay) | $200+ (Dahili) |
| Toplam | $40 - $280 / ay |
Ham altyapı ucuz olsa da, bakım süresi gerçek maliyettir. Total Stack Integration hizmetlerimizden yararlanarak, altyapınız ile iş mantığınız arasında tutkal görevi görüyoruz. Karmaşıklığı biz yönetelim.
Sonuç: Self-Hosting Sizin İçin Doğru mu?
Kendi kendine barındırma n8n, veri egemenliği ve sınırsız ölçeklendirme talep eden işletmeler için güçlü bir stratejik hamledir. Ancak, bir “kur ve unut” çözümü değildir. Güçlü CPU/RAM, PostgreSQL arka ucu ve Redis destekli Kuyruk Modu mimarisinden oluşan üretime hazır bir ortam gerektirir.
Altyapının sizi engellemesine izin vermeyin. İster anlık şablonlara ister ısmarlama dahili araçlara ihtiyacınız olsun, Thinkpeak.ai yapay zeka çağında ortağınızdır.
Otomasyon Pazaryerini Keşfedin veya Keşif Çağrısı Yapın bugün özel mühendislik için.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Yapay zeka ajanları için n8n'i kendi kendime barındırmak için bir GPU'ya ihtiyacım var mı?
Genel olarak hayır. n8n, API aracılığıyla yapay zeka modellerine veri gönderen bir orkestratördür. Ancak, LLM'nin kendisini aynı sunucuda barındırmayı planlıyorsanız, kesinlikle bir GPU'ya ve önemli ölçüde daha fazla RAM'e ihtiyacınız olacaktır.
Üretimde Kuyruk Modunu kullanmazsam ne olur?
Kuyruk Modu olmadan, örneğiniz iş akışlarını web arayüzünü yöneten aynı işlemde yürütür. Ağır bir iş akışı düzenleyiciyi dondurarak gelen web kancalarının 502 hatasıyla başarısız olmasına neden olabilir.
Raspberry Pi üzerinde n8n çalıştırabilir miyim?
Teknik olarak evet. Ancak, iş bağlamında, SD kart güvenilirlik sorunları ve sınırlı RAM nedeniyle bunu kesinlikle önermiyoruz. Bulut VPS sağlayıcılarına veya kurumsal sunuculara yönelin.
