Jellyfin에는 메타데이터, 아트워크, 캐시, 인덱스, 임시 트랜스코딩이 원본 미디어와 서로 다른 방식으로 증가하기 때문에 신뢰할 수 있는 고정 오버헤드 비율이 없습니다.
미디어 크기가 같은 두 라이브러리라도 항목 수, 아트워크 밀도, 미리 보기, 스캔 또는 사용자 활동에 따라 필요한 애플리케이션 데이터 공간은 크게 달라질 수 있습니다. 데이터 디렉터리와 임시 경로는 별도로 측정하세요. 목표는 보편적인 5% 규칙이 아니라 증가량과 최대 사용량을 기반으로 한 용량 예산을 세우는 것입니다.
영구 애플리케이션 데이터는 별도의 용량 풀입니다
데이터베이스, 메타데이터, 아트워크, 로그 및 생성된 인덱스는 탐색, 스캔, 재생 상태 업데이트 중에 사용됩니다. 이러한 데이터는 설명 대상인 영화 및 에피소드와 별도로 측정해야 합니다.
스토리지 오버헤드 모델은 애플리케이션 데이터 용량과 대용량 미디어 용량을 분리하고, 두 항목이 서로 다른 곡선으로 증가하는 이유를 설명합니다.
대규모 미디어 아카이브라도 메타데이터가 적을 수 있는 반면, 아트워크나 미리 보기가 풍부한 소규모 라이브러리는 더 많은 애플리케이션 공간을 사용할 수 있습니다.
기능 설정에 따라 용량이 달라집니다
아트워크 밀도, 미리 보기 썸네일, 분석 데이터, 항목 수, 플러그인 및 캐시 동작에 따라 영구 저장 공간이 늘어날 수 있습니다. 임시 트랜스코딩은 이와 다르게, 변환이 진행되는 동안 최대 작업 공간을 필요로 합니다.
저장 경로의 용량을 산정할 때는 스토리지 지연 시간과 처리량을 기준으로 지연 시간, 처리량 및 임시 작업 공간을 구분하세요.
영구적인 증가는 애플리케이션 데이터 예산에 포함하고, 일시적인 최대 사용량은 스크래치 공간 예산에 포함하세요.
비율 규칙이 실패하는 이유
라이브러리에 작은 항목이 많거나, 미리 보기가 활성화되어 있거나, 동시 변환으로 인해 비정상적으로 큰 임시 세그먼트가 생성되면 고정 비율은 제대로 작동하지 않습니다. 반대로 생성되는 자산이 최소한인 단순한 라이브러리에서는 용량을 과대 산정할 수도 있습니다.
스토리지 오버헤드 모델 비교는 단일 비율보다 현재 측정값과 증가율이 더 유용한 이유를 보여줍니다.
기능이나 작업 부하로 인해 데이터 증가 곡선이 바뀌면 기준도 달라집니다. 이러한 변경 후에는 다시 계산하세요.
측정값을 바탕으로 예산을 세우세요
현재 애플리케이션 데이터 크기, 월간 증가량, 가장 큰 임시 트랜스코딩 최대 사용량 및 백업 여유 공간을 기록하세요. 정상적인 작업으로 인해 복구 공간이 소모되지 않도록 백업 여유 공간은 라이브 데이터 디렉터리 외부에 유지하세요.
스토리지 오버헤드 모델의 스토리지 예산 패턴을 사용하고, 스캔이나 분석 설정을 변경하거나 라이브러리를 크게 확장한 후에는 업데이트하세요.
측정된 영구 데이터 증가량과 임시 최대 사용량이 모두 정해진 여유 공간 범위 안에 들어갈 때 용량 추가를 중단하세요.
기술 및 AI 허브
더 읽어보기

홈 서버에 더 많은 서비스를 추가하면 Home Assistant 아키텍처가 변경되는 이유
공유 상태, 대기열, 디바이스, 업데이트 주기 또는 장애 도메인이 추가되면 서비스가 단순히 컨테이너를 늘리는 것이 아니라 Home Assistant 아키텍처를 변경합니다.

캐시를 용량으로 착각하지 않고 Home Assistant 성능을 측정하는 방법
따뜻한 상태의 결과는 용량이 아니라 재사용을 입증합니다. 콜드 스타트, 따뜻한 상태의 정상 처리량, 반복 부하, 테일 지연 시간, 그리고 가장 먼저 포화되는 리소스를 측정하세요.

집 전체 제어에 Home Assistant에는 어느 정도의 자동화 동시성이 필요할까요?
대부분의 집 전체 자동화에는 제한된 중첩만 필요합니다. 실행 시간 × 트리거 빈도로 동시 실행 수를 산정한 다음, 다운스트림에서 안전하게 처리할 수 있는 용량으로 상한을...

