Integración con Home Assistant
Otra cosa muy interesante de los NAS de Ugreen es que admiten WOL que evidentemente teníamos previsto utilizar para poder controlarlo desde nuestra casa madrileña a casi 250 km del NAS. Aunque ya teníamos escritas (y probadas) las automatizaciones pertinentes nos hemos dado cuenta que en HACS existia una «UGreen NAS Integration» que tiene resuelto el reinicio, apagado y reinicio del mismo así como acceso a mucha información sobre el funcionamiento en tiempor real de dichos NAS.
En nuestro caso tampoco necesitamos una pantalla tan sofisticada. Hemos optado por diseñar una interfaz bastante más sencilla, pero también mucho más ajustada a nuestras necesidades, en la que podemos consultar de un vistazo la información que realmente nos interesa sobre el NAS.
A continuación, y utilizando únicamente las herramientas que ofrece Home Assistant de serie, sin necesidad de instalar ningún complemento adicional, hemos podido representar la evolución de la temperatura de la CPU durante la fase de procesamiento de nuestras fotografías mediante IA. En la misma figura hemos incorporado también los datos correspondientes al consumo eléctrico, registrados simultáneamente gracias al DECT 200 de nuestros amigos alemanes de FRITZ!.
De esta forma podemos observar no solo cómo aumenta la temperatura del procesador cuando el NAS está sometido a una carga de trabajo elevada, sino también cómo evoluciona el consumo eléctrico durante el mismo periodo.
Una combinación que nos permitirá analizar con bastante más detalle el comportamiento real del DXP2800 GT que una simple medición puntual de temperatura o consumo. Y lo mejor es que no tenemos que conformarnos con observar la gráfica: desde la propia interfaz de Home Assistant podemos exportar los datos registrados a un fichero CSV y, a partir de ahí, analizarlos con nuestras propias herramientas.
Esto nos ha permitido estudiar con mucha más precisión la evolución de ambas variables durante toda la prueba, calcular valores medios, comparar temperatura y consumo y, entre otras cosas, comprobar si existe una relación significativa entre la carga de trabajo, la temperatura alcanzada por la CPU y la energía eléctrica demandada por el NAS.
En el GitHub que hemos creado para esta revisión podéis encontrar, entre otras muchas cosas, los datos usados y el código completo de la aplicación desarrollada en Python que, ejecutándose directamente sobre Google Colab y sin necesidad de instalar nada en nuestro ordenador, nos ha permitido procesar los datos obtenidos de Home Assistant y generar las figuras que podéis ver a continuación.
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Si Ugreen puede pecar de algo es la «sobreprotección» que quiere dar a sus clientes evitándoles posibles problemas de seguridad … lo que no siempre es lo mejor para gente «inquieta» como nosotros-
Por ejemplo, UGOS cierra de forma automática la conexión SSH al cabo de un tiempo para proteger ataques del exterior. El problema es que cuando reseteas el NAS arranca con el SSH desactivado lo que obliga a tener que acceder vía web a la página del NAS y reactivarla de nuevo.
Sin embargo, UGOS respeta cualquier servicio que esté en:
Por ello si colocas un override de systemd ahí, no lo toca.y podrás mantener activo el servicio SSH incluso tras un apagado/encendido o un reboot.
Paso 1: crear servicio override persistente
Paso 2: crear override
Contenido:
Paso 3: recargar systemd
Resultado:
SSH queda activo
SSH se mantiene tras reboot
SSH se mantiene tras reset
SSH se mantiene tras cambio
UGOS ya no lo toca
Hemos recibido alguna pregunta sobre si hay equivalente algún procesador equivalente en Intel al R2514 de este NAS.
No hay un 1:1 perfecto. Por CPU se acerca el Intel N305 (como ya indicamos en la revisión), pero en IA/GPU el R2514 gana por goleada por cuanto Intel no tiene ROCm oficial para iGPU.
Conclusión: Si quieres IA local en NAS sin meter gráfica dedicada, AMD R2514 es hoy la única opción real de bajo consumo.
Stable Diffusion (SD): una prueba que tuvimos que abandonar
Como prueba adicional, intentamos convertir el DXP2800 GT en una pequeña estación local de generación de imágenes con Stable Diffusion aprovechando su Ryzen Embedded R2514 y su GPU integrada.
El experimento terminó siendo bastante más complicado de lo esperado: para disponer del entorno necesario tuvimos que recurrir a ROCm y a diferentes imágenes Docker de AMD, acumulando más de 50 GB de software, pero no conseguimos llegar a una instalación funcional y estable que permitiera realizar pruebas de rendimiento con Stable Diffusion.
En uno de los intentos, además, el sistema llegó a quedar completamente bloqueado, hasta el punto de que no respondía ni siquiera a un ping y fue necesario cortar la alimentación.
Consultado el servicio técnico de UGREEN, la respuesta confirmó nuestras dudas: el fabricante no ofrece soporte específico para este escenario ni una vía documentada para utilizar Stable Diffusion/ROCm de forma local sobre este NAS.
Ante la ausencia de soporte oficial, los problemas de compatibilidad encontrados y, sobre todo, el riesgo de comprometer la estabilidad de un equipo que utilizamos para otras tareas, decidimos no continuar forzando el experimento.
Por tanto, esta prueba debe considerarse un intento fallido de instalación, y no un benchmark negativo del DXP2800 GT: sencillamente, no llegamos a disponer de un entorno suficientemente fiable como para obtener resultados comparables o sacar conclusiones técnicas serias
Como en PcDeMaNo no renunciamos a nuestras «ideas» por muiy descabelladas que parezcan vamos a intentar CONVERTIR este NAS de Ugreen en un monstruo con dos cabezas:
La mayor parte del tiempo funcionando como NAS gracias a su UGOS instalado en la eMMC y para uso ocasional como PC multimedia con KODI o como «laboratorio» de desarrollo de IA (con Stable Diffusion en uno de sus NVMe.
¿Funcionará? Ya os iremos contando sobre nuestros avances