- Prometheus (Metrik-Datenbank) und Grafana (Dashboard-Oberfläche) zusammen brauchen im Leerlauf schon grob 1,5 GB RAM zusätzlich – das ist auf einem ohnehin ausgelasteten Homeserver spürbar.
- Für 5-10 überwachte Geräte reicht die Kombination locker, erzeugt aber schon ein paar Gigabyte Speicherbedarf in wenigen Wochen – eine SSD statt einer microSD-Karte ist praktisch Pflicht.
- Wer nur wissen will „läuft der Server noch“, ist mit leichteren Tools wie Beszel oder Uptime Kuma oft schneller am Ziel – der volle Stack lohnt sich erst ab einer gewissen Anzahl Geräte oder wenn man Verläufe über Wochen sehen will.
- Anleitungen von vor 2024 können veraltet sein: Prometheus 3.0 brachte Breaking Changes, und der früher empfohlene „Grafana Agent“ ist inzwischen abgekündigt.
Was Prometheus und Grafana im Homelab überhaupt machen
Wer öfter in Homelab-Foren unterwegs ist, stolpert früher oder später über die Kombination aus Prometheus und Grafana. Die beiden Projekte lösen unterschiedliche Aufgaben und werden fast immer zusammen eingesetzt: Prometheus ist eine Zeitreihen-Datenbank, die in regelmäßigen Abständen Messwerte von deinen Geräten abholt („scrapen“ nennt man das) – CPU-Auslastung, freien Speicherplatz, Netzwerkverkehr und Ähnliches. Grafana nimmt diese Daten und macht daraus Dashboards, also übersichtliche Bildschirmseiten mit Diagrammen.
Damit Prometheus überhaupt etwas zum Abholen hat, laufen auf den überwachten Geräten kleine Hilfsprogramme, sogenannte Exporter. Für normale Server und NAS-Systeme (Network Attached Storage, also Speicher, der am Netzwerk hängt) ist das meist der node_exporter, für Docker-Container cAdvisor. Docker ist dabei die übliche Methode, mit der man im Homelab Software in abgeschotteten, leichtgewichtigen Umgebungen (Containern) betreibt – auch Prometheus und Grafana selbst laufen meist so.
Was sich in den letzten zwei Jahren geändert hat
Wer eine ältere Anleitung befolgt, sollte zwei Dinge wissen. Erstens: Im November 2024 erschien mit Prometheus 3.0 das erste große Versionssprung-Release seit sieben Jahren, mit neuer Web-Oberfläche und besserer Anbindung an OpenTelemetry (einem offenen Standard zum Sammeln von Metriken und Logs). Das Release brachte aber auch Breaking Changes mit sich – fehlerhafte Scrapes schlagen jetzt zum Beispiel wirklich fehl, statt stillschweigend auf ein altes Format zurückzufallen. Alte Compose-Dateien oder Konfigurationen aus Anleitungen vor 2024 können deshalb Anpassungen brauchen.
Zweitens: Der „Grafana Agent“, der in vielen älteren Tutorials zum Einsammeln von Daten empfohlen wird, gilt seit April 2024 als abgekündigt und ist seit November 2025 endgültig eingestellt. Der Nachfolger heißt Grafana Alloy und sollte in neuen Setups direkt verwendet werden.
Der Ressourcen-Preis: Was der Stack wirklich kostet
„Kostenlos“ heißt bei Open-Source-Software nicht „ohne Aufwand“. Als Faustregel für den Eigenbetrieb sollte man rund 1 GB RAM (Arbeitsspeicher) für Prometheus und 512 MB für Grafana einplanen – Prometheus selbst pendelt je nach Anzahl der Geräte zwischen 300 MB und 1 GB, Grafana zwischen 300 und 500 MB im Leerlauf. Dazu kommt Speicherplatz: 5 bis 10 überwachte Geräte erzeugen etwa 500 MB bis 1 GB an Messdaten pro Woche, bei der üblichen Aufbewahrungsdauer (Retention) von 15 Tagen kommen so 2-3 GB zusammen. Wegen der vielen kleinen Schreibvorgänge wird für die Prometheus-Datenbank ausdrücklich eine SSD statt einer microSD-Karte empfohlen.
Als unterste sinnvolle Hardware-Grenze für 20-30 überwachte Geräte gilt ein Raspberry Pi 4 mit 4 GB RAM beziehungsweise ein Pi 5. Auf einem Pi 3, der schon zehn andere Container stemmt, wird die Kombination spürbar zäh. In der Community wird das explizit als Fehler benannt: Der Monitoring-Stack sollte nicht auf demselben schwachen Gerät laufen wie die Dienste, die er eigentlich überwachen soll.
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Wer Prometheus und Grafana nicht auf dem ohnehin ausgelasteten Hauptserver mitlaufen lassen will, bekommt mit einem eigenen Raspberry Pi 5 8GB genug Reserven für einen sauber abgetrennten Monitoring-Stack.
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Wann sich der Aufwand lohnt – und wann nicht
Ob sich Prometheus und Grafana im Homelab lohnen, hängt vor allem davon ab, was man wissen will. Reicht die Frage „läuft mein Server gerade / ist er erreichbar“, ist der volle Stack häufig Overkill. Dafür haben sich leichtere Alternativen etabliert:
| Tool | Ressourcenbedarf | Was es gut kann |
|---|---|---|
| Prometheus + Grafana | höher (ca. 1,5 GB RAM, SSD empfohlen) | Detaillierte Verläufe über Wochen/Monate, viele Geräte, frei baubare Dashboards |
| Beszel | sehr gering (Single-Binary, ca. 10-15 MB pro Agent) | Schneller Überblick über einzelne Server ohne großen Unterbau |
| Uptime Kuma | gering | Reines Erreichbarkeits-/Uptime-Monitoring mit Benachrichtigungen |
| Netdata | höher, sehr detailliert | Echtzeit-Metriken in großer Tiefe |
Beszel und Uptime Kuma werden in der Community explizit als Gegenpol zum „schweren“ Prometheus+Grafana-Stack genannt, gerade für kleine Homelabs mit einer Handvoll Geräten. Der volle Stack spielt seine Stärken erst aus, wenn man wirklich viele Geräte überwacht, Verläufe über längere Zeiträume braucht oder eigene Dashboards frei zusammenbauen will. Auch die verbreitete Annahme, das Ganze lohne sich nur mit Kubernetes (einer Software zur Verwaltung vieler Container auf mehreren Servern) oder Enterprise-Hardware, stimmt für kleine Homelabs so nicht – die Einstiegshürde liegt eher bei Ressourcen und Einrichtungszeit als bei der Hardware-Klasse.
Self-Hosting oder Grafana Cloud?
Für das Homelab ist der Standardweg der Eigenbetrieb (Self-Hosting) per Docker – Prometheus, Grafana und die passenden Exporter laufen dann alle lokal. Grafana Cloud, der gehostete Dienst des Herstellers Grafana Labs, bietet zwar eine dauerhaft kostenlose Stufe mit 10.000 aktiven Metrik-Serien, 50 GB Logs, 50 GB Traces, 14 Tagen Aufbewahrung und Platz für drei Team-Mitglieder ohne Zwang zum Upgrade. Für ein reines Homelab ist das aber meist irrelevant, da Self-Hosting ohnehin ausreicht. Die kostenpflichtige Pro-Stufe (ab 19 US-Dollar Grundgebühr plus Nutzung, mit 13 Monaten Metrik-Retention) zielt eher auf Firmen. Wichtig zu wissen: Man muss keineswegs zwingend Grafana Cloud nutzen, um Grafana sinnvoll zu betreiben – das hält sich hartnäckig als Missverständnis.
Ein zweites verbreitetes Missverständnis betrifft die Lizenz: Grafana ist entgegen älterer Artikel nicht mehr komplett unter der freizügigen Apache-2.0-Lizenz, sondern läuft seit 2021 unter der AGPLv3-Lizenz, während nur Plugins und einzelne Bibliotheken bei Apache-2.0 geblieben sind. Dahinter steht mit Grafana Labs inzwischen ein kommerziell stark gewachsenes Unternehmen – nach einer Finanzierungsrunde im August 2024 wurde die Firma mit 6 Milliarden US-Dollar bewertet, und Anfang 2026 liefen Gespräche über eine neue Runde mit einer Bewertung von rund 9 Milliarden US-Dollar. Das ändert nichts an der Nutzbarkeit von Grafana OSS im Homelab, ist aber gut zu wissen, wenn man liest, wohin sich das Produkt langfristig entwickelt.
Praktischer Einstieg auf NAS und in Home Assistant
Auf Unraid gilt die Einrichtung als etabliert, nicht experimentell: Die Community-Apps bringen fertige Vorlagen für Grafana, Prometheus und ein Node-Exporter-Plugin mit, dazu Komplettpakete wie den „Grafana-Unraid-Stack“, der Grafana mit InfluxDB (einer alternativen Zeitreihen-Datenbank), Telegraf und Loki/Promtail für Logs bündelt. Auf Synology- und QNAP-Systemen läuft die Kombination ebenfalls per Docker, allerdings meist über einen SNMP-Exporter oder community-gepflegte Exporter und Dashboards – ein natives Angebot des Herstellers gibt es nicht.
Wer Home Assistant für die Haussteuerung nutzt, hat es besonders einfach: Die Software bringt eine eingebaute Prometheus-Integration mit, die sich über die Zeile prometheus: in der Konfigurationsdatei aktivieren lässt. Wer stattdessen direkt in Richtung Grafana Cloud will, kann alternativ das offizielle Grafana-Cloud-Add-on auf Alloy-Basis nutzen.
Fazit
Prometheus und Grafana lohnen sich im Homelab dann, wenn man mehr wissen will als nur „läuft der Server“ – etwa Verläufe über Wochen, viele Geräte auf einen Blick oder frei gestaltbare Dashboards. Der Preis dafür ist real: zusätzlicher Arbeitsspeicher, eine SSD statt microSD und ein eigenes, nicht überlastetes Gerät für den Stack. Für alles andere reichen oft die leichteren Alternativen wie Beszel oder Uptime Kuma völlig aus.