Yükleniyor
Kendi yapay zeka sohbet arayüzünüzü (OpenWebUI / Dify), iş akışı otomasyonunuzu (n8n) ve PaaS yönetim sisteminizi (Coolify) tek bir VDS sunucuda sorunsuz çalıştırmak için gereken donanım kaynaklarını ve tasarrufunuzu hesaplayın.
Hafif ve son derece verimli bir mimari. 6 GB RAM ve 4 vCPU bir VDS ile aylık sadece ~850 TL maliyetle kurumsal seviyede yapay zeka asistanı ve otomasyon çalıştırabilirsiniz.
version: "3.8"
services:
openwebui:
image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
container_name: open-webui
restart: unless-stopped
ports:
- "3000:8080"
environment:
- OLLAMA_BASE_URL=
- WEBUI_SECRET_KEY=degistirin_guclu_gizli_anahtar
volumes:
- openwebui_data:/app/backend/data
n8n:
image: docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest
container_name: n8n
restart: unless-stopped
ports:
- "5678:5678"
environment:
- N8N_HOST=n8n.alanadiniz.com
- N8N_PORT=5678
- N8N_PROTOCOL=https
- WEBHOOK_URL=https://n8n.alanadiniz.com/
- GENERIC_TIMEZONE=Europe/Istanbul
volumes:
- n8n_data:/home/node/.n8n
volumes:
openwebui_data:
n8n_data:
OpenAI ChatGPT Team ve Zapier gibi SaaS platformları kullanıcı başına aylık 25-50 USD ücret talep eder. Ekibiniz 10 kişiyi geçtiğinde aylık lisans gideri 15.000 TL'yi aşabilir. Açık kaynaklı OpenWebUI, Dify veya LibreChat arayüzlerini n8n ile birleştirip kendi VDS sunucunuzda barındırmak, kurumsal verilerin üçüncü taraflara sızmasını engellerken maliyetleri %90'a varan oranda düşürür.
ChatGPT ile birebir aynı arayüze sahiptir. RAG (doküman yükleyip soru sorma), web araması ve çoklu model desteği sunar. Tek başına sadece 800 MB RAM harcar ve 2-4 vCPU sunucularda yağ gibi kayar.
Gelişmiş RAG boru hatları, bilgi tabanı (knowledge base) indeksleme ve görsel iş akışı ajanları içerir. Ancak Weaviate vektör veritabanı, Celery worker ve Redis barındırdığından en az 6-8 GB RAM tahsis edilmelidir.
Yapay zeka modellerini WhatsApp, Telegram, CRM ve e-posta sistemlerine bağlar. 5-10 kullanıcı için standart SQLite/Postgres n8n yeterlidir. 50+ çalışanlı yoğun sistemlerde Redis tabanlı Queue Mode önerilir.
Yapay zeka modelleri veya yoğun n8n veri dönüşümleri anlık RAM patlamalarına yol açabilir. Sunucunuzda RAM tükendiğinde Linux çekirdeğinin OOM (Out Of Memory) mekanizması en çok bellek tüketen Docker konteynerini habersizce kapatır. Bunun önüne geçmek için mutlaka NVMe diskinizde en az 4-8 GB Swap alanı oluşturmalı ve vm.swappiness=10 ayarını yapmalısınız:
sudo fallocate -l 8G /swapfile && sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile && sudo swapon /swapfile echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab sudo sysctl vm.swappiness=10