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Medido en un homelab real

Requisitos de RAM y CPU de Immich (medidos)

En nuestro homelab usa unos 714 MB de RAM en una hora normal, 1008 MB en las horas de más carga, y su máximo fue de 4,3 GB en los últimos 30 días (un hogar: 11.520 fotos + 4.673 vídeos (46 GB); el aprendizaje automático carga sus modelos bajo demanda).

Lo que gasta de verdad (memoria de los procesos)

Lo normal (mediana)
714 MB
Media
710 MB
Horas de carga (percentil 95)
1008 MB
Máximo registrado
4,3 GB
Según docker stats (con caché de disco)
mediana 1,2 GB · pico 6 GB
Ventana
720 horas medidas, hasta el 26 sept 2026
Versión
3.2.2
Stack (todo sumado)
server + machine-learning + PostgreSQL + Valkey
Carga
un hogar: 11.520 fotos + 4.673 vídeos (46 GB); el aprendizaje automático carga sus modelos bajo demanda
Hardware
Intel i5-10600K · 23 GB RAM · Docker (Coolify)

Aviso (2-oct-2026): estas cifras cuentan la memoria de los procesos que está en la RAM. Cuando al servidor le falta memoria, las apps que pasan horas quietas tienen parte de la suya en swap y no se estaba contando, así que la cifra «típica» puede quedarse corta; el pico sí es fiable. Ya medimos RAM más swap y actualizaremos estos números.

Qué lo hace crecer

Las miniaturas y los vídeos transcodificados suman un 10-20 % sobre el tamaño de la biblioteca original, y las bibliotecas muy grandes (más de 750.000 elementos) agradecen bastante más RAM y una GPU para el aprendizaje automático.

Cómo dimensionarlo

Nuestra regla: cuenta con el máximo de memoria de los procesos más un 25 % de margen: 5,3 GB. Nuestra carga es pequeña: escálala con los factores de arriba antes de comprar hardware.

Combínalo con otras apps en la calculadora de recursos →

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Cómo lo medimos

Memoria por contenedor según Netdata en el mismo servidor, sumando el stack entero (app, base de datos y caché) hora a hora. Las cifras principales son la memoria propia de los procesos (memoria anónima: heap, pilas). La de docker stats sale más alta porque cuenta también la caché de disco activa —que Linux devuelve cuando la necesita— y la memoria compartida, como los shared buffers de PostgreSQL. Las horas en que el contenedor principal no tiene datos se descartan, no cuentan como cero. Se vuelve a medir con un script, no a mano.

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