Mini PC mit Home Assistant OS für Ihr Smart Home

🏡 HAOS auf dem Gigabyte‑Mini‑PC: Mein 7‑Watt‑Smart‑Home‑Wunder, das seit Januar 2026 läuft

Was ist HAOS (Home Assistant OS) – und welche Vorteile hat es gegenüber Docker und virtuellen Maschinen?

HAOS (Home Assistant Operating System) ist ein speziell entwickeltes Betriebssystem, das ausschließlich für den Betrieb von Home Assistant gedacht ist. Es basiert auf Linux und bringt alles mit, was für ein stabiles, sicheres und wartungsarmes Smart-Home-System nötig ist. Ziel von HAOS ist es, Home Assistant so einfach und zuverlässig wie möglich bereitzustellen – ohne dass sich Nutzer tief mit Linux, Containern oder Virtualisierung beschäftigen müssen.

Was macht HAOS besonders?

HAOS kombiniert Home Assistant Core, Supervisor und ein minimales Betriebssystem zu einer geschlossenen, optimal aufeinander abgestimmten Umgebung. Updates, Backups, Add-ons und Systemüberwachung werden zentral über die Home-Assistant-Oberfläche gesteuert. Der Nutzer muss sich weder um Paketabhängigkeiten noch um Betriebssystem-Updates kümmern – alles läuft automatisiert und kontrolliert ab.

Vorteile gegenüber Docker

Home Assistant kann auch als Docker-Container betrieben werden. Diese Variante bietet zwar hohe Flexibilität, bringt aber auch mehr Komplexität mit sich. Der Nutzer ist selbst für das Host-System, Updates, Sicherheit und Zusatzdienste verantwortlich.
HAOS hingegen übernimmt all das automatisch. Add-ons wie MQTT, Zigbee2MQTT, Datenbanken oder Backup-Lösungen lassen sich mit wenigen Klicks installieren, ohne separate Container manuell zu konfigurieren. Gerade für Einsteiger oder produktive Smart-Home-Umgebungen ist HAOS daher deutlich komfortabler und weniger fehleranfällig.

Vorteile gegenüber virtuellen Maschinen (VMs)

Der Betrieb von Home Assistant in einer virtuellen Maschine (z. B. auf Proxmox oder VMware) bietet gute Isolation, benötigt aber zusätzliche Ressourcen und erhöht den Verwaltungsaufwand. Host-Updates, VM-Backups und Performance-Optimierung liegen in der Verantwortung des Nutzers.
HAOS läuft direkt auf der Hardware oder als optimierte Appliance in einer VM und benötigt weniger Overhead. Zudem ist es speziell auf die Anforderungen von Home Assistant abgestimmt, was Stabilität, Startzeiten und Hardware-Integration (z. B. USB-Geräte) verbessert.

Fazit

HAOS ist die empfohlene Installationsart für die meisten Home-Assistant-Nutzer. Es bietet maximale Einfachheit, hohe Stabilität und eine nahtlose Benutzererfahrung. Während Docker und VMs mehr Flexibilität für fortgeschrittene Setups bieten, punktet HAOS vor allem durch Komfort, Wartungsarmut und einen klaren Fokus: ein zuverlässiges Smart Home ohne unnötige Komplexität.

⭐ Einleitung: Ein Experiment, das mein Smart Home verändert hat

Manchmal startet man ein Projekt einfach aus Neugier – und plötzlich läuft es so gut, dass es die gesamte Infrastruktur verändert. Genau das ist mir passiert, als ich Anfang Januar 2026 beschloss, Home Assistant OS (HAOS) auf einem alten Gigabyte Mini‑PC zu installieren.

Seit dem 2. Januar 2026 läuft dieser kleine Rechner:

– stabil
– leise
– effizient
– zuverlässig

…und das bei nur 7 Watt Verbrauch im Idle.

Mit Frigate (Videoanalyse) und AdGuard Home (DNS‑Filter) ersetzt der Mini‑PC inzwischen fast meinen Unraid‑Server. Und das Beste: Die Performance reicht völlig aus.

🛠️ Hardware‑Setup im Überblick

🚀 Warum gerade dieser Mini‑PC?

– extrem niedriger Stromverbrauch
– lautloser Betrieb
– genug Leistung für HAOS + Frigate + AdGuard Home
– mSATA‑SSD sorgt für schnelle Bootzeiten
– günstige Hardware, leicht zu ersetzen
– läuft seit Monaten absolut stabil

Für mich war es eine der besten Entscheidungen der letzten Jahre.

🧰 Schritt 1: Ubuntu‑Bootstick erstellen

Du brauchst:

– USB‑Stick (mind. 4 GB)
– Ubuntu‑ISO
– Tool zum Schreiben des Images

🔽 Ubuntu herunterladen
https://ubuntu.com/download

🧱 Bootstick erstellen (Windows)
Mit Rufus:
https://rufus.ie

🧱 Bootstick erstellen (Linux/macOS)

`
sudo dd if=ubuntu.iso of=/dev/sdX bs=4M status=progress
`

Danach vom Stick booten.

🌐 Schritt 2: HAOS‑Image unter Ubuntu herunterladen

Nach dem Booten in Ubuntu Terminal öffnen:

HAOS‑Downloadseite
https://www.home-assistant.io/installation/generic-x86-64 (home-assistant.io in Bing)

Beispiel‑Download:

`
wget https://github.com/home-assistant/operating-system/releases/download/14.1/haos_generic-x86-64-14.1.img.xz
`

Entpacken:

`
xz -d haos_generic-x86-64-14.1.img.xz
`

💾 Schritt 3: HAOS auf die mSATA‑SSD schreiben

Achtung: Die SSD wird komplett überschrieben.

SSD identifizieren:

`
lsblk
`

Image schreiben:

`
sudo dd if=haos_generic-x86-64-14.1.img of=/dev/sda bs=4M status=progress
sync
`

Danach:

– Ubuntu herunterfahren
– USB‑Stick entfernen
– Mini‑PC neu starten

👉 HAOS bootet jetzt direkt von der mSATA‑SSD.

🏠 Schritt 4: Home Assistant einrichten

Nach dem ersten Boot dauert es ein paar Minuten.

Zugriff:

`
http://homeassistant.local:8123
`

oder per IP:

`
http://<IP-des-Mini-PC>:8123
`

📦 Add-ons installieren: Frigate & AdGuard Home

🐦 Frigate
Lokale KI‑Videoanalyse, ideal für Kameras.

Aktuell nutze ich die CPU‑Variante.
Ein Coral USB Stick ist geplant, um die Erkennung zu beschleunigen.

Frigate Add-on in Home Assistant OS installieren – Schritt-für-Schritt

Frigate ist eine leistungsstarke Open-Source-NVR-Lösung (Network Video Recorder) mit KI-basierter Objekterkennung. In Kombination mit Home Assistant OS (HAOS) lässt sich Frigate besonders einfach als Add-on integrieren und direkt in das Smart Home einbinden. In diesem Artikel zeigen wir, wie die Installation und Grundkonfiguration in HAOS funktioniert.

Voraussetzungen

Für den Betrieb von Frigate wird mindestens eine IP-Kamera mit RTSP-Stream benötigt. Optional, aber sehr empfehlenswert, ist Hardwarebeschleunigung – etwa über eine Google Coral TPU, eine Intel iGPU (VAAPI) oder eine unterstützte GPU. Zudem sollte Home Assistant OS aktuell sein.

Frigate Add-on Repository hinzufügen

Zunächst wird das offizielle Frigate Add-on Repository eingebunden. Dazu in Home Assistant zu Einstellungen → Add-ons → Add-on Store wechseln und oben rechts auf Repositories klicken. Dort folgende URL hinzufügen:

https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-addons

Nach dem Hinzufügen erscheint das Frigate Add-on im Store.

Installation des Add-ons

Das Frigate Add-on auswählen und auf Installieren klicken. Der Download kann je nach System einige Minuten dauern. Nach der Installation sollte Frigate noch nicht gestartet werden, da zunächst eine Konfiguration notwendig ist.

Grundkonfiguration

Frigate wird über eine YAML-Konfigurationsdatei gesteuert. Diese befindet sich im Add-on unter dem Reiter Konfiguration. Eine minimale Konfiguration enthält:

MQTT-Broker (z. B. Mosquitto Add-on)
Kameradefinition mit RTSP-Stream
Erkennungsparameter (z. B. Personen, Fahrzeuge)

Zusätzlich müssen oft Pfade für Medien und Cache gesetzt werden. HAOS übernimmt dabei automatisch die korrekte Einbindung der Verzeichnisse.

Add-on starten und prüfen

Nach dem Speichern der Konfiguration kann Frigate gestartet werden. In den Logs lässt sich überprüfen, ob Kamerastreams korrekt geladen werden und die Objekterkennung funktioniert. Über die Weboberfläche von Frigate erhält man Live-Bilder, Clips und Erkennungsereignisse.

Integration in Home Assistant

Abschließend wird Frigate über die Frigate Integration in Home Assistant eingebunden. Danach stehen Sensoren, Events und Kamerastreams direkt für Automationen, Dashboards und Benachrichtigungen zur Verfügung.

Kurz gesagt: Coral macht Frigate schnell, effizient und alltagstauglich 🙂

Was macht der Google Coral in Frigate unter Home Assistant OS – und wofür ist er gut?

Frigate ist eine KI-gestützte Videoüberwachung für Home Assistant, die Kamerabilder in Echtzeit analysiert und Objekte wie Personen, Fahrzeuge oder Tiere erkennt. Diese Objekterkennung basiert auf Machine Learning und ist sehr rechenintensiv. Genau hier kommt der Google Coral Edge TPU ins Spiel.

Die Aufgabe von Coral in Frigate

Der Google Coral USB Edge TPU übernimmt in Frigate die komplette KI-Inferenz, also die eigentliche Auswertung der Videobilder. Statt die Erkennung auf der CPU auszuführen, werden die ML-Berechnungen an den spezialisierten Coprozessor ausgelagert.
Das Ergebnis: deutlich schnellere Erkennungen bei minimaler Systemlast.

Ohne Coral muss die CPU jedes einzelne Frame analysieren. Das führt schnell zu hoher Auslastung, Lüftergeräuschen, höherem Stromverbrauch und verzögerten Erkennungen. Mit Coral verarbeitet Frigate die KI-Modelle in nahezu Echtzeit, selbst auf schwacher Hardware wie Mini-PCs oder Einplatinencomputern.

Vorteile von Coral in HAOS + Frigate

Massiv reduzierte CPU-Last auf dem Home-Assistant-System
Schnellere und zuverlässigere Objekterkennung
Niedriger Stromverbrauch im Dauerbetrieb
Stabile Frigate-Performance auch mit mehreren Kameras
Ideal für 24/7-Videoüberwachung

Gerade unter Home Assistant OS, wo Frigate als Add-on läuft, sorgt Coral dafür, dass Home Assistant selbst weiterhin flüssig reagiert und nicht durch KI-Berechnungen ausgebremst wird.

Was Coral konkret erkennt

Frigate nutzt mit Coral optimierte TensorFlow-Lite-Modelle, zum Beispiel für:

Personen
Autos & Fahrräder
Tiere (je nach Modell)
Pakete und weitere Objekte

Diese Erkennungen können direkt für Automationen, Benachrichtigungen oder Dashboards in Home Assistant verwendet werden.

Für wen ist Coral sinnvoll?

Ein Coral Edge TPU lohnt sich besonders, wenn:

mehr als eine Kamera genutzt wird
ein stromsparendes System (Mini-PC, NUC, Thin Client) im Einsatz ist
zuverlässige Echtzeit-Erkennung gewünscht ist
Frigate dauerhaft im Hintergrund laufen soll

Fazit

Der Google Coral Edge TPU ist das Herzstück für performantes Frigate unter Home Assistant OS. Er macht KI-Videoüberwachung schnell, leise und effizient – und verwandelt Frigate von einer CPU-lastigen Spielerei in eine produktive, stabile Sicherheitslösung für das Smart Home.

KI-Beschleunigung für dein Smart-Home & Edge-Computing: Google Coral USB Edge TPU

Wer Machine Learning direkt am Gerät (Edge AI) ausführen möchte, kommt am Google Coral USB Edge TPU kaum vorbei. Dieser kompakte ML-Beschleunigungscoprozessor bringt echte KI-Leistung auf Raspberry Pi, Mini-PCs, NAS-Systeme und andere Embedded-Plattformen – effizient, leise und ohne Cloud-Abhängigkeit.

Der Coral USB Accelerator wurde speziell dafür entwickelt, TensorFlow-Lite-Modelle extrem schnell und energieeffizient auszuführen. Besonders beliebt ist er in Kombination mit Home Assistant und Frigate, wo er die Objekterkennung bei Kamerastreams massiv beschleunigt. Statt hoher CPU-Last übernimmt die Edge TPU die KI-Berechnungen – das Ergebnis sind schnellere Erkennungen, geringerer Stromverbrauch und stabilere Systeme.

Angeschlossen wird der Beschleuniger einfach per USB 3.1 (Gen 1) über eine USB-C-Schnittstelle. Die Installation unter Debian-basierten Linux-Systemen (z. B. Raspberry Pi OS, Ubuntu, HAOS) ist gut dokumentiert und in vielen Projekten bereits erprobt. Unterstützt werden unter anderem MobileNet- und Inception-Architekturen, zusätzlich sind auch benutzerdefinierte Modelle möglich.

Im Inneren arbeitet ein speziell entwickelter Google Edge TPU Coprozessor, ergänzt durch einen ARM Cortex-M0+ Mikrocontroller. Trotz der kompakten Bauweise liefert das Modul eine beeindruckende Inferenzleistung bei minimaler Latenz – ideal für Echtzeit-Anwendungen wie Videoanalyse, Objekterkennung oder smarte Automationen.

Mit einer Bewertung von 4,4 von 5 Sternen und über 450 Rezensionen gehört der Google Coral USB Accelerator zu den beliebtesten Edge-AI-Beschleunigern am Markt. Für 114,99 € erhält man ein ausgereiftes, professionelles Produkt mit langfristiger Unterstützung durch Google.

Fazit

Der Google Coral USB Edge TPU ist die perfekte Wahl für alle, die lokale KI-Verarbeitung ohne Cloud, hohe Performance und niedrigen Energieverbrauch suchen. Ob Smart Home, Videoüberwachung oder Edge-Computing-Projekte – dieser kleine Beschleuniger macht einen großen Unterschied.

👉 Jetzt ansehen und KI-Power auf dein System holen

🛡️ AdGuard Home
DNS‑Filterung direkt auf dem Mini‑PC:

– blockiert Werbung
– schützt vor Tracking
– entlastet das Netzwerk

Beide Add-ons laufen stabil und ohne Performance‑Probleme.

AdGuard Home Add-on in Home Assistant OS installieren

AdGuard Home ist ein netzwerkweiter Werbe- und Tracking-Blocker, der ähnlich wie Pi-hole arbeitet, aber eine moderne Weboberfläche und zusätzliche Sicherheitsfunktionen bietet. In Verbindung mit Home Assistant OS (HAOS) lässt sich AdGuard Home besonders komfortabel als Add-on betreiben und zentral verwalten. In diesem Artikel zeigen wir die Installation und Grundkonfiguration.

Voraussetzungen

Vorausgesetzt wird ein laufendes Home Assistant OS sowie ein Gerät, das dauerhaft im Netzwerk erreichbar ist. AdGuard Home fungiert als DNS-Server, daher sollte eine feste IP-Adresse oder eine DHCP-Reservierung für den Home-Assistant-Host eingerichtet sein.

Installation des Add-ons

AdGuard Home gehört zu den offiziellen Home-Assistant-Add-ons und ist bereits im Add-on Store enthalten. In Home Assistant zu Einstellungen → Add-ons → Add-on Store wechseln und dort AdGuard Home auswählen. Anschließend auf Installieren klicken. Der Installationsvorgang dauert in der Regel nur wenige Minuten.

Grundkonfiguration

Nach der Installation kann das Add-on gestartet werden. Über den Button Web UI öffnen gelangt man zur Einrichtungsoberfläche von AdGuard Home. Dort wird ein kurzer Setup-Assistent angezeigt.
Wichtig ist die Auswahl der DNS-Ports (Standard: 53) sowie die Festlegung eines Administrationskontos. AdGuard Home speichert Konfigurationsdaten automatisch innerhalb von HAOS, zusätzliche Verzeichnisse müssen nicht manuell angelegt werden.

DNS im Netzwerk umstellen

Damit AdGuard Home wirksam wird, muss es als DNS-Server im Netzwerk eingetragen werden. Dies geschieht idealerweise direkt im Router. Dort wird die IP-Adresse des Home-Assistant-Systems als primärer DNS-Server hinterlegt. Alternativ kann der DNS-Server auch auf einzelnen Geräten gesetzt werden, um AdGuard Home gezielt zu testen.

Integration in Home Assistant

Nach der Einrichtung lässt sich AdGuard Home über die entsprechende Home-Assistant-Integration einbinden. Dadurch stehen Sensoren zur Verfügung, etwa zur Anzahl blockierter Anfragen oder aktiver Clients. Diese Daten können in Dashboards visualisiert oder für Automationen genutzt werden.

📁 Schritt 5: NAS‑Integration (DiskStation)

Damit Frigate‑Aufnahmen und Backups nicht die mSATA‑SSD füllen, lohnt sich die Einbindung einer Synology‑DiskStation.

Beispiel: CIFS‑Mount in HAOS

`
//192.168.1.10/haos /mnt/haos cifs username=user,password=pass,iocharset=utf8,filemode=0777,dirmode=0777 0 0
`

Damit kannst du:

– Frigate‑Aufnahmen auf der DiskStation speichern
– Home‑Assistant‑Backups automatisch sichern
– Medien direkt in der HA‑App auswählen und streamen

📺 Medienstreaming: Film in HA auswählen → Wohnzimmer‑TV

Home Assistant macht es erstaunlich einfach:

1. Medienbrowser öffnen
2. Film auswählen
3. Zielgerät (z. B. Wohnzimmer‑TV) wählen
4. Stream starten

Damit ersetzt der Mini‑PC fast schon einen kleinen Medienserver.

🔮 Zukunftspläne

– Coral USB Stick für Frigate
– Automatisierte Backups auf NAS
– Medienserver‑Funktionen erweitern
– Dashboards für Energieverbrauch
– Integration mit DiskStation‑Apps

🎉 Persönliches Fazit

Ich hätte nie gedacht, dass ein so kleiner Mini‑PC meinen Unraid‑Server fast komplett ersetzen kann. Seit 2. Januar 2026 läuft das System:

– stabil
– leise
– sparsam
– zuverlässig

Und das bei nur 7 Watt Verbrauch im Dauerbetrieb.

Für mich ist klar:
Das bleibt so.
Der Mini‑PC ist zu einem zentralen Baustein meines Smart Homes geworden – und ich bin begeistert, wie viel Leistung in so wenig Hardware steckt.

Dieser Mini PC finde ich als Ideal für ein solches Projekt:

Leistungsstarker Mini-PC zum Top-Preis: HP EliteDesk mit Intel i5 – generalüberholt & sofort einsatzbereit

Wer einen kompakten, zuverlässigen und preislich attraktiven Desktop-PC sucht, findet im HP EliteDesk Mini-PC eine hervorragende Lösung. Dieses generalüberholte Business-Gerät kombiniert bewährte HP-Qualität mit solider Leistung – ideal für Homeoffice, Büro, Schule, Smart-Home-Server oder Multimedia-Anwendungen.

Im Inneren arbeitet ein Intel Core i5-6500T mit 4 Kernen und 2,5 GHz, der auch heute noch mehr als genug Leistung für alltägliche Aufgaben wie Office, Web, Videokonferenzen oder leichte Entwicklungsarbeiten bietet. Unterstützt wird die CPU von 8 GB RAM und einer schnellen 256 GB SSD, die für kurze Bootzeiten und flüssiges Arbeiten sorgt.

Ein großer Vorteil dieses Mini-PCs ist sein extrem platzsparendes Design. Mit nur 175 × 34 × 175 mm und einem Gewicht von rund 1,2 kg passt der EliteDesk problemlos auf oder unter jeden Schreibtisch – oder sogar hinter den Monitor. Trotz der kompakten Bauweise bietet er eine beeindruckende Anschlussvielfalt:
USB-C 3.0, 6× USB-A 3.0, Gigabit-LAN, 2× DisplayPort sowie Audio Ein-/Ausgang ermöglichen flexible Einsatzszenarien mit mehreren Monitoren und Peripheriegeräten.

Das System wird professionell aufbereitet, vollständig getestet und gereinigt. Windows 10 Pro ist bereits vorinstalliert und aktiviert – der PC ist also sofort einsatzbereit. Ein gratis WLAN-Stick ist ebenfalls im Lieferumfang enthalten, was besonders praktisch für Standorte ohne LAN-Anschluss ist. Zusätzlich gibt es 12 Monate Garantie, was gerade bei generalüberholter Hardware ein starkes Vertrauenssignal ist.

Fazit

Für 134,99 € erhält man hier einen leistungsfähigen Business-Mini-PC mit hervorragendem Preis-Leistungs-Verhältnis. Ideal für alle, die Qualität, Zuverlässigkeit und Kompaktheit suchen – ohne den Preis eines Neugeräts zu zahlen.

👉 Jetzt ansehen und sichern – solange der Vorrat reicht.

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