Table of Contents
我的计算设施中，云服务器和本地设备各占一半，本地设备无公网 IPv4。这样的情况使得我的服务是分地部署、内外网隔离的（但不是做到严格隔离，这部分细节会在外网服务中提到。）
部署在内网的服务是为了服务自己进行内容的消费或生产。如文件的存取、媒体串流管理和矢量图、排版渲染引擎等。在本地的设备中也有详细分工：群晖的 NAS 部署要用到更多存储的服务。J4125 因为放在自己工作地的住处，则更多用于折腾，方便日常的生活。下面将按大类进行介绍。
半自动媒体中心
涉及的自建服务：Emby, Jellyfin, Jackett, Sonarr, Radarr, Chinesesubfinder, Flaresolverr, qBittorrent, Aria2
大多人买 NAS 都会下载收藏电影和电视剧。刚买 918+ 使用的方案是使用群晖 DSM 带的 Video Station。这个工具的优势是自带基本的内容刮削（新版本需要申请一个 The Movie Database 的 API 密钥），能通过官方的 Quick Connect 访问到。首次使用只需添加媒体目录的位置+等待内容索引后，就可以获得网页串流媒体文件的体验。
但 Video Station 的缺点也很明显：
- 刮削的搜索规则比较迷惑，对媒体的文件名要求比较高。如果不做人工干预，索引的媒体信息有许多错误。
- 对于额外资源的归档能力较弱，如动漫 ED/OP/OVA 或美剧的幕后，基本都会归档出错。
- 支持的媒体格式比较有限，DTS 视频和 EAC3 音频都无法播放（这个问题可以通过安装并配置 ffmpeg 来解决，可以参照这篇博文）
所以许多人都会使用第三方的媒体管理工具。群晖官方的商店提供了 Emby 和 Plex，第三方还有 Jellyfin（这三个也都可以 Docker 部署）。这三个工具是被选择较多的媒体管理与串流工具。当初阅读了网上的一些介绍和比对的文章（1, 2），最后选择了 Emby，主要是因为界面整洁美观。
单有媒体库还不够，我参照了 sleele 的《追剧全流程自动化》 一文，构建了集媒体资源监控、下载任务创建、媒体内容归档、字幕下载的半自动化追剧工具链。这里不对具体搭建的途径进行描述，可以直接参考 sleele 的文章，描述的非常详细。总结来说，工具链的核心是 Sonarr 和 Radarr 这类剧集和电影媒体管理工具。它会爬取媒体的更新信息并定时任务检查缺失媒体，然后使用媒体索引工具 Jackett 来获取资源的下载链接，并将链接给到下载器执行下载任务。媒体文件下载后，会移动到指定的位置并按规范统一命名，等待对媒体库的索引。媒体库中的媒体信息，是由媒体库的刮削工具进行的。经过这些步骤，你提前选好的剧集就会第一时间被下载和整理到你的媒体库，等待你的观看了。
之所以是“半自动”，是因为自己的网络环境下，负责媒体资源监控的 Jackett 部分经常会出现网络相关的错误，导致媒体管理工具 Sonarr/Radarr 无法获取到对应的媒体资源并第一时间创建下载任务（通过 Aria2 和 qBittorrent）。所以目前使用的一个缓解是，在远端的服务器中部署了一个 Flaresolverr，用来绕过 Cloudflare 的认证。另外目前也在考虑将 Jackett 更换为 Prowlarr 项目（是 Jackett 索引管理器的一个替代品，目前处于快速迭代的状态）。半自动中不自动的部分，是 fallback 方案：手动下载媒体并放在预设位置，这样媒体库索引与刮削也能正常的工作，进行媒体的入库。
这套方案个人使用的还算满意，但是根据用户常看的剧集类型，媒体库做刮削的效果不一定好。比如一些港剧、国产剧，因为默认刮削来源 TMDB 缺乏信息，会刮削失败（可以增加豆瓣作为刮削的来源）；Jackett 上游失败，也会影响媒体获取的时效，因为 Sonarr 拿不到媒体的下载链接。自己这套系统中，动漫类资源的获取也可以改进，最近又了解到一个叫 Auto_Bangumi 的项目，可以做到番剧的整理下载，将来会考虑部署以提升系统体验。
DSM 以外的文件 / 多媒体管理
涉及的服务：filebrowser, komga, paperless-ngx
在线文件浏览器：Filebrowser
自己现在是 iOS 设备和 Android 双持，macOS 与 Windows 兼修。再加上之前下定决心不在 macOS 上安装微信。因此想分享一个设备上的图片或文件，可能需要中转好几个设备和服务。
macOS 要分享一个文件到微信里：macOS 上通过 OneDrive 传输到云端，安卓手机上用客户端下载下来，最后发送到微信里。（林檎牌设备可以使用 AirDrop，但曾经我还没拥有 iOS 手机）
基于这样的需求：内网传输文件、所有设备都可以访问。就开始考虑部署一个网页的文件浏览器。
以前自己玩云主机的时候，部署过 NextCloud (OwnCloud)。NextCloud 功能丰富，撑得起团队办公的需求（安装插件可以处理多种文件格式，支持协作办公）。但在内网的场景，完全没必要部署这么“重”的方案（反正只允许内网访问，甚至不需求鉴权）。所以最后选择的是用 Go 写的文件浏览器，filebrowser。部署其 Docker 镜像，将目录映射到指定地点，就可以在 Web UI 进行文件的增删改查。支持多用户、运行脚本对文件进行操作、控制用户访问的目录范围等。
2024.11 Update
我现在补充了 Alist 来进行文件管理，Alist 支持多云存储（比如将 OneDrive，阿里云盘挂载），但我只是用它来管理文件，不使用它的云存储功能。你可以通过官方的仓库来了解 Alist。
漫画阅读器：Komga
自己不怎么看漫画，但还是有喜欢的作品(《BLEACH》，《排球少年》)并收藏了电子化的漫画。这些大量图片的形式浏览不方便。所以想部署一个在线的漫画阅读器。一开始调研时，会发现电子书的阅读平台有很多，但是都不适合直接用于整理多图片的漫画。针对漫画有优化的工具有 Ubooquity，Komga，Kavita，Comixed。
最后选择了 Komga，因为 GitHub 上 Star 比较多，界面也比较的简洁。
文档数字化管理：Paperless-NGX
这个服务其实我也没有硬需求，只是想了解下就部署了（部署后，使用率也比较低）。之所以叫这个名字是因为最初的项目是 Paperless，原作者疲于维护，开源社区 Fork 出了一个新版本 Paperless-ng，然后又因为缺少维护，有了现在最新的这个叉出 Paperless-ngx。
Paperless-ngx 的介绍是 scan, index and archive all your physical documents。也反映了他的用途：整理、电子化你的实体文件的。将你所有的实体文件扫描后导入，paperless-ngx 会进行 OCR 识别内容，配合你可以人工进行打标签、评论。整理好的文件再未来就可以很方便的进行检索查询。
Paperless-ngx 里的文档还有 Archive serial number 的概念，这在你需要保留原件时，可以生成 ASN 并标记到实体文件上，未来有整理实体文件额需求也会很方便。
如果你有大量的纸质文档并且想电子化，可以考虑部署一个使用。
容器管理和系统状态监控
涉及的服务：portainer, liberspeed, homarr, dashdot
容器管理：Portainer
我这套 Homelab 的服务，绝大多数都是使用 Docker 进行部署的。Portainer 就提供了一个 Web UI 可以对 Docker 环境进行简单的管理（也支持 Docker Swarm 集群，Kubernetes 集群）。创建容器可以直接在 Web UI 里以填表的形式，选择镜像、添加环境变量和绑定存储。也支持在页面上直接应用一个 Docker-compose yaml 文件。拉起一个多个容器的栈（Stack）。部署了 Portainer 就不需要打命令，直接点击就可以操作容器或者调整配置。
测速服务端：Liberspeed
Speedtest 的社区开源版本，部署来是用来测试内网链路的速度的。Liberspeed 并不是只用来内网测速，现在也有在线的测速网站在用这套方案。
使用了这个工具会发现，有线千兆内网其实跑不到 1000M 的速度、也能看看无线设备能到多少速度。
服务门户：Homarr
部署的服务太多，会记不住服务的访问入口（无论是域名还是端口）。这时候就可以部署一个内网门户。在这个系列中，在外网服务中我介绍了 Authentik，他的应用列表可以作为服务的门户。也介绍了 Flame，可以添加应用的列表和书签列表。但是内网中，我选择的是 Homarr。
Homarr 没有鉴权，直接按组把服务的卡片显示在页面中。你不需要下载应用的图标，主流的服务它可以依赖 walkxcode / Dashboard-Icons 获取到图标。它除了加入服务的卡片，还支持容器、日历、搜索、Torrent、天气等模块，可以绑定下载软件、媒体库、系统状态等信息显示在页面中。
这种设计就非常适合内网 Homelab 的环境：不鉴权，卡片方便访问各种服务，将自己软件、硬件的状态显示在页面上。
系统实时信息：DashDot
Dashdot 是一个显示服务器状态的面板，提供的信息包括系统、处理器负载、存储、内存和网络。比较美观，能与 Homarr 组合作为组件显示。
排版渲染、矢量图绘图
涉及的服务：overleaf, drawio
家庭体验提升
涉及的服务：pihole, home-assistant
暂不介绍，未来可能会在介绍只能个人智能家居方案时再提。
本地开发环境
涉及的服务：Coder
