Мониторинг Home Assistant через Glances: температура, CPU и память
Glances позволяет подключить Home Assistant к серверу или мини-ПК и следить за его состоянием: температура процессора, нагрузка CPU, использование памяти, дисков и сети. В статье разбираем установку, настройку и вывод данных в удобные графики на дашборде.

В умном доме мини-ПК играет роль сервера — это сердце системы. На нём работает Home Assistant, базы данных и сервисы. Такой компьютер обычно компактный и бесшумный, часто без вентиляторов, чтобы не мешать в жилом пространстве. Но именно поэтому особенно важно следить за его температурой: при пассивном охлаждении перегрев может привести к сбоям. Кроме температуры, полезно контролировать загрузку процессора и памяти, чтобы вовремя заметить перегрузку и обеспечить стабильную работу.
Перед нами стояла задача снимать показания сервера и выводить их в Home Assistant. В первую очередь интересовали такие показатели, как температура процессора, загрузка CPU и использование оперативной памяти. В будущем может пригодиться и другая информация: свободное место на диске, потребление сетевого трафика и прочее.
К требованиям можно отнести: простоту установки и интеграции с Home Assistant, а также возможность отображения данных на графиках. Для решения задачи мы рассматривали два варианта:
- Чтение данных напрямую из Linux
- Использование дополнения Glances
Вариант 1: чтение напрямую из Linux
В Linux многие системные показатели можно получить из виртуальной файловой системы /sys. Например, температура процессора доступна в каталоге thermal_zone, а значение возвращается в тысячных долях градуса (например, 46000
= 46 °C). Её можно вывести командой:
cat /sys/class/thermal/thermal_zone1/temp
Вариант 2: использование дополнения Glances
Glances — это кроссплатформенный системный монитор. Он запускается как сервис и собирает десятки метрик:
- температура и загрузка CPU (по ядрам)
- использование RAM и swap
- диски (загрузка, I/O)
- сеть (скорость, пакеты)
- процессы (топ потребителей ресурсов)
У Glances есть:
- веб-интерфейс (можно открыть в браузере и видеть все показатели)
- REST API (данные доступны по JSON, порт по умолчанию 61209)
- готовая интеграция в Home Assistant — сенсоры подтягиваются автоматически, без ручного парсинга
Почему выбрали Glances
Фактор | Вариант 1: Linux напрямую | Вариант 2: Glances |
---|---|---|
Простота установки | Встроено в систему | Требуется установка |
Набор метрик | Ограниченный (температура, CPU) | Широкий (CPU, RAM, диски, сеть, процессы и др.) |
Интеграция с Home Assistant | Нужен ручной command_line сенсор |
Готовая интеграция |
Удобство | Сложно парсить и поддерживать | Веб-интерфейс + API, всё из коробки |
Масштабируемость | Только одна-две метрики | Можно расширять без изменений в HA |
Установка и настройка Glances в Home Assistant
Glances в Home Assistant проще всего развернуть как дополнение (Add-on):
- В панели Home Assistant откройте:
Настройки → Дополнения → Магазин дополнений. - Найдите и установите Glances (оно есть в официальном репозитории).
- После установки откройте настройки дополнения и включите:
- Автозагрузка — запуск при старте системы
- Watchdog — автоматический перезапуск при сбоях
- Показывать на боковой панели — быстрый доступ к интерфейсу из меню Home Assistant
- Режим защиты операционной системы — снимите галочку, так как Glances нужен доступ к Docker и системным данным
- Запустите дополнение кнопкой Start. Если включена опция «Показывать на боковой панели», интерфейс Glances появится в боковом меню Home Assistant.
Важно: если не отключить «Режим защиты операционной системы (Protection mode)», в логах появится ошибка:
FATAL: PROTECTION MODE IS ENABLED!
FATAL: To be able to use this add-on, you'll need to disable
FATAL: protection mode on this add-on. Without it, the add-on
FATAL: is unable to access Docker.
...
Установка интеграция в Home Assistant
После запуска дополнения Glances его нужно подключить к Home Assistant:
- В панели Home Assistant откройте:
Настройки → Устройства и службы → Добавить интеграцию → Glances. - В параметрах подключения укажите:
- Хост:
localhost
или IP-адрес вашей системы - Порт:
61209
- Хост:
- После успешного добавления интеграции откройте:
Настройки → Устройства и службы → Glances → localhost.
Здесь вы увидите более 10 сенсоров (температура CPU, нагрузка процессора, использование памяти, диски, сеть и др.), которые можно использовать в дашбордах.
Важно: на момент сентября 2025 года стоит обратить внимание, что по умолчанию интеграция пытается подключиться к порту 61208
, тогда как само дополнение Glances запускается на 61209
. Если оставить значение по умолчанию, подключение завершится ошибкой.
Дашборд с графиками
После того как интеграция Glances добавлена, в Home Assistant появляются сенсоры, которые можно использовать на дашборде. Наша цель — вывести три ключевых показателя на графиках:
- температура процессора,
- нагрузка CPU,
- использование оперативной памяти.
Для этого заходим в редактор интерфейса Home Assistant:
Настройки → Панели → Открыть → Текстовой редактор и добавляем нужны сенсоры.
Пример конфигурации, при которой на планшете графики удобно расположены в один ряд, а на телефоне они автоматически перестраиваются в колонку и остаются читаемыми:
- type: grid
column_span: 3
cards:
- type: grid
columns: 3
grid_options:
columns: full
cards:
- type: history-graph
title: Температура сервера
entities:
- entity: sensor.localhost_package_id_0_temperature
hours_to_show: 2
grid_options:
columns: full
- type: history-graph
title: Нагрузка CPU
entities:
- entity: sensor.localhost_cpu_usage
hours_to_show: 2
grid_options:
columns: full
- type: history-graph
title: Потребление RAM
entities:
- entity: sensor.localhost_memory_usage
hours_to_show: 2
grid_options:
columns: full
Итог
Мы получили стабильный и удобный способ следить за состоянием мини-ПК. Температура, нагрузка CPU и использование памяти теперь видны прямо в дашборде Home Assistant. При этом решение легко расширяется: можно добавить мониторинг сети, дисков и процессов.
Glances стал готовым инструментом системного мониторинга, который органично вписался в умный дом и обеспечивает прозрачность работы всей системы.
