alcybersec/n8n-homelab-automation
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面向 Proxmox 家庭实验室的生产级 n8n 工作流集合，覆盖事件响应、安全关联、Docker 生命周期管理及依赖健康监控，并集成本地 Ollama AI 进行智能分析。
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# n8n 家庭实验室自动化
为 22 台主机的 Proxmox 家庭实验室提供生产级 n8n 工作流，支持自动化事件响应、基础设施监控、Docker 生命周期管理、安全关联以及依赖健康追踪。
## 工作流
| # | 工作流 | 触发器 | 核心集成 |
|---|---------|---------|-----------------|
| 1 | [智能事件响应](docs/wf1-incident-response.md) | Alertmanager webhook | Ollama AI 分析，SSH 自动修复 |
| 2 | [每日基础设施摘要](docs/wf2-daily-digest.md) | 定时任务 (08:00) | 跨工作流数据聚合，Ollama 异常检测 |
| 3 | [Docker 更新协调器](docs/wf3-docker-update-orchestrator.md) | 定时任务 (周三 03:00) | Trivy CVE 门禁，多主机 SSH |
| 4 | [安全事件关联器](docs/wf4-security-correlator.md) | 定时任务 (30分钟) | CrowdSec，AbuseIPDB，Ollama 威胁评估 |
| 5 | [服务依赖健康检查](docs/wf5-dependency-health.md) | 定时任务 (15分钟) + webhook | 5 链路监控，Homepage 仪表盘小部件 |
## 架构
```
flowchart LR
subgraph triggers["Triggers"]
direction TB
AM["Alertmanager\nWebhook"]
CRON2["Schedule\nWed 03:00"]
CRON4["Schedule\nEvery 15min"]
CRON1["Schedule\nDaily 08:00"]
CRON3["Schedule\nEvery 30min"]
HP["Homepage\nWidget GET"]
end
subgraph n8n["n8n Engine"]
direction TB
WF1["WF1: Incident\nResponse"]
WF3["WF3: Docker\nUpdates"]
WF5["WF5: Dependency\nHealth"]
WF2["WF2: Daily\nDigest"]
WF4["WF4: Security\nCorrelator"]
end
subgraph data["Data Sources"]
direction TB
PVE["Proxmox VE"]
PROM["Prometheus"]
PBS["Backup Server"]
NAS["TrueNAS"]
ADG["AdGuard"]
CS["CrowdSec"]
ABUSE["AbuseIPDB"]
end
subgraph output["Output"]
direction TB
OLLAMA["Ollama\nllama3.2"]
TG["Telegram"]
SSH["SSH\nRemediation"]
TRIVY["Trivy\nCVE Scan"]
end
AM --> WF1
CRON2 --> WF3
CRON4 --> WF5
CRON1 --> WF2
CRON3 --> WF4
HP --> WF5
WF1 --> PVE & PROM
WF1 --> OLLAMA & SSH & TG
WF2 --> PVE & PROM & PBS & NAS & ADG
WF2 --> OLLAMA & TG
WF3 --> SSH & TRIVY & TG
WF4 --> CS & ABUSE
WF4 --> OLLAMA & TG
WF5 --> ADG & PVE & NAS & PBS
WF5 --> TG
WF1 -.->|"staticData"| WF2
WF3 -.->|"staticData"| WF2
WF5 -.->|"staticData"| WF2
style n8n fill:#f0f4ff,stroke:#4a6cf7
style triggers fill:#fff8e1,stroke:#f9a825
style data fill:#e8f5e9,stroke:#43a047
style output fill:#fce4ec,stroke:#e53935
```
## 截图
### 工作流编辑器视图
| WF1: 事件响应 | WF2: 每日摘要 |
|:-:|:-:|
|  |  |
| WF3: Docker 更新 | WF4: 安全关联器 |
|:-:|:-:|
|  |  |
| WF5: 依赖健康检查 |
|:-:|
|  |
### Telegram 输出示例
| 每日摘要 | 事件警报 | 安全报告 |
|:-:|:-:|:-:|
|  |  |  |
## 核心特性
- **AI 驱动的分析** -- Ollama (llama3.2 3B) 为事件提供根因分析 (WF1)、每日指标异常检测 (WF2) 以及每周威胁评估 (WF4)
- **带紧急停止的自动修复** -- WF1 可以重启崩溃的容器、启动停止的 VM 并清理磁盘 —— 受速率限制（3次/小时，10分钟冷却）、受保护主机列表和静态数据紧急开关的保护
- **Trivy CVE 门禁** -- WF3 在部署前扫描拉取的 Docker 镜像是否存在 CRITICAL（严重）漏洞；阻止未通过扫描的更新
- **跨工作流数据共享** -- WF1、WF3 和 WF5 将运行数据持久化存储在 n8n 静态数据中；WF2 通过 n8n API 将其聚合为每日摘要
- **Homepage 仪表盘集成** -- WF5 暴露了一个 `/webhook/health-status` JSON 端点，供 Homepage 自定义小部件调用
- **状态感知警报** -- WF4 使用 24 小时 TTL 缓存对 IP 进行去重；WF5 仅在状态转换时发出警报（而非重复失败时）
## 技术栈
| 组件 | 用途 |
|-----------|---------|
| [n8n](https://n8n.io) | 工作流自动化引擎 |
| [Prometheus](https://prometheus.io) + [Alertmanager](https://prometheus.io/docs/alerting/latest/alertmanager/) | 指标与警报路由 |
| [Proxmox VE](https://www.proxmox.com/en/proxmox-virtual-environment) | Hypervisor API（集群状态，虚拟机指标） |
| [Proxmox Backup Server](https://www.proxmox.com/en/proxmox-backup-server) | 备份状态监控 |
| [TrueNAS](https://www.truenas.com/) | NFS 存储健康状态 |
| [Ollama](https://ollama.com/) | 本地 LLM 推理 (llama3.2 3B) |
| [CrowdSec](https://www.crowdsec.net/) | IP 信誉与封禁数据 |
| [AbuseIPDB](https://www.abuseipdb.com/) | IP 威胁情报 |
| [AdGuard Home](https://adguard.com/en/adguard-home/overview.html) | DNS 指标 |
| [Trivy](https://trivy.dev/) | 容器漏洞扫描 |
| [Telegram Bot API](https://core.telegram.org/bots/api) | 通知推送 |
## 输出示例
### 每日摘要 (WF2)
```
INFRASTRUCTURE DAILY DIGEST
============================
CLUSTER: 4 VMs, 15 LXCs running | CPU 12% | RAM 58%
Top consumers: monitoring (4.2GB), studyaio (3.1GB), jellyfin (2.8GB)
STORAGE: PBS 340GB/1TB (34%) | NAS Pool HEALTHY
Last backup: 2h ago | All datastores OK
ALERTS: 0 firing | 22/23 targets UP
DNS: 12,847 queries | 31% blocked
SECURITY: 47 active CrowdSec bans | 3 new today
AI Assessment: Normal activity pattern, no coordinated attacks detected
OPERATIONS (24h):
- Incidents: 2 handled (1 auto-remediated)
- Uptime: 4/5 chains healthy (96%)
- Docker: 3 updated, 0 blocked by CVE
```
### 事件警报 (WF1)
```
INCIDENT: ContainerCrashLooping
Host: jellyfin (LXC 114)
Status: firing since 14:23
AI Analysis (llama3.2):
Container restart loop likely caused by OOM. Memory usage
hit 98% before crash. Recommend increasing memory limit
from 2GB to 3GB or investigating memory leak in recent update.
Auto-Remediation: EXECUTED
Action: pct exec 114 -- systemctl restart jellyfin
Result: Container restarted successfully
Cooldown: 10min (next action available 14:33)
```
## 设置
有关前置条件、凭据配置和 Alertmanager 路由，请参阅 [docs/setup-guide.md](docs/setup-guide.md)。
## 经验教训
有关在开发过程中发现的 n8n 怪癖、架构决策和部署陷阱，请参阅 [docs/lessons-learned.md](docs/lessons-learned.md)。
## 许可证
MIT
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