Alternatif n8n Self-Hosted: Perbandingan 5 Alat

Yang dapat digunakan sebagai pengganti n8n

Alternatif n8n self-hosted yang layak digunakan pada VPS (virtual private server) adalah Activepieces, Windmill, Node-RED, Automatisch, dan Huginn. Activepieces merupakan pengganti yang paling mendekati cara kebanyakan orang menggunakan n8n, dan komponen intinya berlisensi MIT. Windmill cocok untuk tim yang lebih memilih menulis Python atau TypeScript daripada menyusun kotak pada kanvas. Node-RED adalah pilihan yang ringan dan sama sekali tidak memerlukan database.

Banyak pembaca sebaiknya tetap menggunakan n8n. Lisensi n8n mengizinkan penggunaan internal untuk bisnis. Jadi, jika Anda menjalankan flow untuk perusahaan sendiri, lisensi tersebut bukan masalah. Migrasi juga tidak gratis. Tidak satu pun alat dalam daftar ini dapat membaca ekspor n8n. Karena itu, Anda harus membangun ulang setiap flow secara manual dan memasukkan kembali setiap kredensial. Instalasi n8n sendiri merupakan tugas terpisah yang dibahas dalam instalasi n8n pada VPS dengan Docker dan HTTPS, sedangkan n8n dibandingkan dengan Zapier dan Make menjelaskan perbandingan seluruh kategori ini dengan layanan hosted.

Mengapa orang mencari alternatif n8n yang dapat di-self-host

Ada dua alasan yang terus muncul.

Alasan pertama adalah lisensi. n8n dirilis berdasarkan Sustainable Use License v1.0. Proyek ini menyebutnya fair-code, bukan open source. Lisensi tersebut memberikan hak untuk "menggunakan atau memodifikasi perangkat lunak hanya untuk keperluan bisnis internal Anda sendiri atau untuk penggunaan nonkomersial atau pribadi", serta melarang penyediaan perangkat lunak tersebut kepada pihak lain secara komersial. File dan folder yang namanya mengandung .ee diatur berdasarkan n8n Enterprise License yang terpisah. Jika Anda ingin menjalankan otomatisasi atas nama klien berbayar, batasan ini menghentikan rencana tersebut. Jika Anda adalah tim operasi internal, hal ini tidak mengubah apa pun dalam pekerjaan sehari-hari.

Alasan kedua adalah memori. n8n adalah proses Node.js, dan data workflow berada di memori selama proses berjalan. Dokumentasi n8n menyebutkan beberapa penyebabnya: jumlah data JSON, ukuran data biner, jumlah node dalam workflow, Code node, eksekusi manual (yang menyalin data sekali lagi untuk editor), serta workflow lain yang berjalan secara bersamaan. Solusi yang didokumentasikan bukanlah menggunakan produk lain. Gunakan queue mode dengan proses worker terpisah, serta Postgres sebagai pengganti file SQLite bawaan di ~/.n8n/database.sqlite. Pekerjaan berukuran besar juga memerlukan batching, karena node Loop Over Items yang mengirimkan data ke sub-workflow hanya menyimpan satu bagian data dalam memori pada satu waktu. Coba pendekatan ini sebelum membangun ulang enam puluh flow di tempat lain.

Alternatif n8n self-hosted mana yang masih dipelihara

Teks lisensi mudah dibaca, sehingga semua orang membandingkan lisensi. Kesehatan proyek sering kali diabaikan. Berikut 6 proyek dalam perbandingan ini, dengan rilis bertag terbaru yang dimiliki masing-masing proyek pada 4 August 2026.

[
  {
    "tool": "n8n",
    "licence": "Sustainable Use License",
    "latest_release": "2.33.3",
    "released": "2026-07-31",
    "days_since_release": 4
  },
  {
    "tool": "Activepieces",
    "licence": "MIT core, commercial ee",
    "latest_release": "0.86.3",
    "released": "2026-07-17",
    "days_since_release": 18
  },
  {
    "tool": "Windmill",
    "licence": "AGPLv3 source, CE image",
    "latest_release": "v1.778.0",
    "released": "2026-08-04",
    "days_since_release": 0
  },
  {
    "tool": "Node-RED",
    "licence": "Apache 2.0",
    "latest_release": "5.0.4",
    "released": "2026-07-30",
    "days_since_release": 5
  },
  {
    "tool": "Automatisch",
    "licence": "AGPL-3.0, commercial ee",
    "latest_release": "v0.15.0",
    "released": "2025-08-08",
    "days_since_release": 361
  },
  {
    "tool": "Huginn",
    "licence": "MIT",
    "latest_release": "v2022.08.18",
    "released": "2022-08-18",
    "days_since_release": 1447
  }
]

Dua baris mengubah daftar pilihan. Automatisch terakhir kali memiliki rilis bertag pada v0.15.0, yang berusia 361 hari, dan branch default-nya tidak memiliki commit sejak 15 January 2026. Huginn terakhir kali memiliki rilis bertag 1447 hari yang lalu, tetapi log commit-nya masih aktif bulan ini. Polanya berlawanan: kode terus berubah, tetapi rilis tidak diterbitkan. Artinya, saat menjalankannya, Anda menggunakan image tanpa tag rilis.

Periksa sendiri hal ini sebelum mempercayai perbandingan apa pun, termasuk perbandingan ini. Buka halaman releases proyek tersebut di GitHub, lalu buka daftar commit untuk branch default-nya. Proyek dengan rilis baru dan log commit yang sepi hanya berjalan tanpa banyak perubahan. Proyek dengan commit baru tetapi tidak memiliki rilis selama bertahun-tahun meminta Anda menjalankan kode yang belum pernah dibuatkan versinya.

Activepieces: pilihan yang paling mendekati, dengan inti berlisensi MIT

Activepieces adalah pilihan yang paling setara. Ini merupakan pembangun visual dengan pemicu dan langkah, yang disebutnya pieces, dan README menyatakan bahwa jumlahnya lebih dari 280. Setiap piece juga tersedia sebagai server MCP (model context protocol), sehingga klien LLM (large language model) dapat memanggil konektor yang sama sebagai tool. Intinya berlisensi MIT. Dua direktori, packages/ee/ dan packages/server/api/src/app/ee, menggunakan lisensi komersial, dan penggunaan isinya pada server sendiri memerlukan perjanjian berbayar.

Baca pemisahan lisensi tersebut sebelum bermigrasi, karena cakupannya lebih luas daripada kebanyakan proyek MIT. Halaman harga Activepieces menjelaskan Community Edition sebagai "open source, free forever, with no cap on runs, users, or flows", serta menempatkan Agents and Chat, Projects, akses API, dan seluruh lapisan administrasi (single sign-on, peran pengguna, audit log, secret manager, branding, sinkronisasi Git) di luar edisi tersebut. Jadi, Community Edition adalah mesin otomasi lengkap dengan flow dan pengguna tanpa batas, tetapi bukan platform yang dapat dikendalikan melalui API. Jika rencana Anda adalah membuat flow secara terprogram, rencana tersebut memerlukan lisensi.

Arsitektur runtime-nya terdiri atas satu container aplikasi, satu atau beberapa container worker, Postgres, dan Redis. AP_DB_TYPE=POSTGRES dan AP_REDIS_TYPE=STANDALONE adalah konfigurasi default. Tersedia mode single-container dengan database tertanam dan queue dalam proses (AP_DB_TYPE=PGLITE dengan AP_REDIS_TYPE=MEMORY), dan dokumentasi menyatakan bahwa mode ini "is only meant for personal use or testing". Anggap pernyataan tersebut apa adanya. Mode tersebut tidak dapat menjalankan lebih dari satu instance, sehingga pemindahan saat kebutuhan meningkat merupakan migrasi, bukan perubahan flag.

Windmill: berfokus pada kode dan lebih berat dari yang terlihat

Windmill menjalankan skrip dalam Python, TypeScript, Go, Bash, dan SQL, lalu menyusunnya menjadi flow. Jika otomasi Anda sebagian besar berupa kode dengan sedikit glue di sekitarnya, Windmill lebih sesuai daripada canvas berbasis node.

Lisensinya perlu diperhatikan. Source code-nya menggunakan AGPLv3 jika dikompilasi tanpa enterprise feature flag. Image yang dipublikasikan di ghcr.io/windmill-labs/windmill adalah Community Edition. Image tersebut menyertakan kode yang bukan open source dan gratis digunakan dalam batas kuota. Halaman harga Windmill menetapkan kuota tersebut pada 50 pengguna, 3 workspace, dan 10 GiB penyimpanan object workspace, dengan eksekusi tanpa batas. Untuk satu orang atau satu tim kecil, batas tersebut masih jauh. Jadi, persoalan praktisnya bukan kuota. Persoalannya adalah binary yang Anda jalankan bukan build AGPL.

Bobot sistem adalah pertimbangan lainnya. docker-compose.yml milik Windmill menyediakan database Postgres 16, satu server, tiga worker default dengan batas memori 2048M masing-masing, satu native worker, dan proxy Caddy. Aturan praktis yang didokumentasikan adalah "1 worker per 1vCPU and 1-2 GB RAM". Anda dapat mengurangi jumlah replica pada mesin kecil. Namun, Anda perlu memahami bahwa jumlah tersebut sedang dikurangi karena worker-lah yang benar-benar menjalankan job Anda.

Fitur AI Windmill didokumentasikan sebagai bantuan saat build: pembuatan kode, pembuatan flow, chat, dan pengisian form. Anda harus menambahkan resource model provider terlebih dahulu di pengaturan workspace. Jika yang Anda inginkan adalah langkah agent yang berjalan sesuai jadwal dan memanggil tool, node AI Agent n8n masih menjadi pilihan yang lebih langsung. Membangun agent AI di n8n membahas pola tersebut.

Node-RED: yang kecil, tanpa database sama sekali

Node-RED menggunakan lisensi Apache 2.0, yaitu lisensi paling permisif dalam perbandingan ini. Node-RED terdiri atas satu proses Node.js dengan volume /data. Tidak ada Postgres. Tidak ada Redis. Pin versinya ke nodered/node-red:5.0.4, yang merupakan rilis saat ini.

Node-RED berasal dari perakitan alur IoT (internet of things), sehingga strukturnya berorientasi pada peristiwa, bukan konektor. Node untuk layanan pihak ketiga berasal dari pustaka komunitas dan kualitasnya beragam. Itulah konsekuensi footprint yang kecil. Tidak ada langkah agen AI bawaan. Untuk VPS kecil yang menangani webhook dan trafik antrean pesan, Node-RED adalah pilihan paling ringan dalam daftar ini yang tetap berfungsi, dan dapat berjalan dalam hitungan detik.

Periksa log commit terlebih dahulu untuk Huginn dan Automatisch

Huginn berlisensi MIT, ditulis dalam Ruby on Rails, dan memerlukan MySQL atau PostgreSQL. Modelnya menggunakan agent yang memantau sumber lalu menghasilkan event. Model ini berbeda dari kanvas flow dan tidak memiliki dukungan LLM. Kodenya masih menerima commit, tetapi release bertag terakhir berasal dari August 2022. Artinya, saat dijalankan, yang digunakan adalah image ghcr.io/huginn/huginn yang dibangun dari default branch. Pilih Huginn jika model agent sesuai dengan masalah Anda, bukan sebagai pengganti n8n secara umum.

Automatisch berlisensi AGPL-3.0, kecuali file .ee, dan tampak seperti n8n yang lebih sederhana: Postgres, Redis, serta katalog aplikasi yang kecil. Automatisch adalah tool yang terus direkomendasikan oleh tutorial single-deploy. Riwayat release menunjukkan bahwa Anda sebaiknya menunggu. Tidak adanya release selama satu tahun dan tidak adanya commit selama setengah tahun bukan alasan untuk panik jika Anda sudah menjalankannya. Namun, kondisi tersebut menjadi alasan untuk tidak memulai deployment production baru dengan tool ini.

Biaya RAM sebenarnya untuk stack Activepieces

Memori idle dan memori saat bekerja yang terukur bukan angka yang dapat dipublikasikan untuk Anda, karena nilainya bergantung pada flow yang Anda gunakan dan jumlah data yang dibawanya. Informasi yang dapat Anda baca adalah anggaran yang disarankan oleh setiap vendor. Activepieces mendokumentasikan bentuk penggunaan berikut, dan kalimat di sebelahnya lebih penting daripada angkanya: "Worker concurrency-1 sibuk selama seluruh durasi flow (hingga 10 min), jadi tentukan kapasitas berdasarkan jumlah flow bersamaan, bukan laju trigger."

[
  {
    "label": "App container",
    "vcpu": 1,
    "ram_gb": 1
  },
  {
    "label": "Worker (each)",
    "vcpu": 0.5,
    "ram_gb": 1
  },
  {
    "label": "Postgres",
    "vcpu": 2,
    "ram_gb": 4
  },
  {
    "label": "Redis",
    "vcpu": 1,
    "ram_gb": 1
  }
]

Satu worker menggunakan 0.5 vCPU dan 1 GB, serta hanya menjalankan satu flow dalam satu waktu. Postgres membutuhkan 4 GB. File compose milik proyek tersebut menjalankan lima replika worker, sehingga berdasarkan ukuran itu, stack dalam repository membutuhkan sekitar 11 GB sebelum flow Anda melakukan pekerjaan yang berarti. Tutorial yang hanya membahas satu tool menyalin file tersebut dan menyebutnya deployment kecil.

Pada VPS 4 GB, jalankan dua worker, pertahankan Postgres dalam proyek compose yang sama, lalu lakukan pengukuran. docker stats --no-stream mencetak satu baris untuk setiap container beserta memori resident aktualnya. Hasil ini lebih dapat diandalkan daripada angka apa pun yang dipublikasikan vendor atau blog. Jika penggunaan memori sebuah container terus meningkat tanpa batas, tetapkan batasnya. batas memori di Docker Compose menjelaskan sintaksnya.

File compose untuk Activepieces pada satu VPS

Tetapkan tag. latest berarti docker compose pull berikutnya dapat mengubah skema database tanpa peringatan. Versi 0.86.3 adalah versi yang ditetapkan project dalam file compose miliknya sendiri per 4 August 2026.

Buat dua secret terlebih dahulu menggunakan panjang yang ditentukan dalam dokumentasi.

openssl rand -hex 16    # AP_ENCRYPTION_KEY, encrypts stored connections
openssl rand -hex 32    # AP_JWT_SECRET, signs session tokens

Tulis .env di sebelah file compose:

AP_ENGINE_EXECUTABLE_PATH=dist/packages/engine/main.js
AP_ENVIRONMENT=prod
AP_FRONTEND_URL=https://automation.example.com
AP_ENCRYPTION_KEY=REPLACE_WITH_HEX_16
AP_JWT_SECRET=REPLACE_WITH_HEX_32
AP_DB_TYPE=POSTGRES
AP_POSTGRES_DATABASE=activepieces
AP_POSTGRES_HOST=postgres
AP_POSTGRES_PORT=5432
AP_POSTGRES_USERNAME=postgres
AP_POSTGRES_PASSWORD=REPLACE_WITH_A_LONG_RANDOM_PASSWORD
AP_REDIS_TYPE=STANDALONE
AP_REDIS_HOST=redis
AP_REDIS_PORT=6379
AP_EXECUTION_MODE=UNSANDBOXED
AP_TELEMETRY_ENABLED=false

AP_FRONTEND_URL harus berupa alamat HTTPS publik, karena jika tidak, Activepieces akan mencoba menggunakan alamat IP publik Anda saat membuat URL webhook. Setiap webhook yang diberikan kepada pihak ketiga dibuat dari nilai tersebut. Jika nilainya masih menunjuk ke localhost, URL yang Anda tempelkan ke service lain tidak akan mencapai server Anda.

services:
  app:
    image: ghcr.io/activepieces/activepieces:0.86.3
    restart: unless-stopped
    ports:
      - '127.0.0.1:8080:80'
    depends_on:
      - postgres
      - redis
    env_file: .env
    environment:
      - AP_CONTAINER_TYPE=APP
    volumes:
      - ./cache:/usr/src/app/cache
  worker:
    image: ghcr.io/activepieces/activepieces:0.86.3
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - app
    env_file: .env
    environment:
      - AP_CONTAINER_TYPE=WORKER
    deploy:
      replicas: 2
    volumes:
      - ./cache:/usr/src/app/cache
  postgres:
    image: pgvector/pgvector:0.8.0-pg14
    restart: unless-stopped
    env_file: .env
    environment:
      - POSTGRES_DB=${AP_POSTGRES_DATABASE}
      - POSTGRES_USER=${AP_POSTGRES_USERNAME}
      - POSTGRES_PASSWORD=${AP_POSTGRES_PASSWORD}
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
  redis:
    image: redis:7.0.7
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - redis_data:/data

volumes:
  postgres_data:
  redis_data:

File tersebut adalah compose milik project dengan empat perubahan: jumlah worker dikurangi dari lima menjadi dua, port yang dipublikasikan di-bind ke 127.0.0.1, bukan ke semua interface, nama container tetap dihapus karena service dengan replica tidak dapat menggunakannya, dan blok network eksplisit dihapus karena compose akan membuatnya secara otomatis.

docker compose up -d
docker compose ps

Setiap service harus menampilkan Up, termasuk dua container worker. Container yang terus-menerus restart menampilkan penyebabnya di docker compose logs worker. Baca informasi tersebut sebelum mengubah apa pun. Binding port ini berarti tidak ada koneksi dari luar yang dapat mencapai aplikasi sampai Anda menempatkan reverse proxy dengan TLS (transport layer security) di depannya, seperti yang dibahas dalam menjalankan Traefik di depan beberapa aplikasi compose. Simpan .env dengan mode 600 dan jangan masukkan ke git, seperti dijelaskan dalam menangani secret dalam file env compose.

Cadangan yang sering diabaikan setiap panduan

Semua alat ini mengenkripsi kredensial yang tersimpan. Karena itu, dump database saja bukan cadangan. Anda memerlukan dump dan key untuk mendekripsinya. Masalahnya, sebagian besar alat ini membuat key tersebut secara otomatis tanpa memberi tahu Anda, lalu menyimpannya di lokasi yang tidak ikut dicadangkan.

n8n adalah contoh yang paling jelas. Jika Anda tidak pernah menetapkan N8N_ENCRYPTION_KEY, n8n “membuat key enkripsi acak secara otomatis saat pertama kali dijalankan dan menyimpannya di folder ~/.n8n”, lalu menggunakan key tersebut untuk mengenkripsi kredensial sebelum kredensial masuk ke database. Jika Anda melakukan dump Postgres, lalu memulihkannya ke container baru dengan volume baru, workflow akan kembali, tetapi semua kredensial menjadi ciphertext yang tidak dapat dibaca siapa pun. Tetapkan variabel tersebut secara eksplisit, dan gunakan nilai yang sama pada setiap worker saat menjalankan queue mode.

Node-RED memiliki pola yang sama. Kredensial disimpan dalam file terenkripsi tersendiri, dan key-nya adalah credentialSecret di settings.js. Jika Anda tidak menetapkannya, runtime membuat key acak dan menyimpannya di bawah _credentialSecret dalam penyimpanan pengaturan miliknya di dalam /data. File pengaturan bawaan menjelaskan konsekuensinya: “setelah Anda menetapkan properti ini, jangan mengubahnya—perubahan tersebut akan membuat node-red tidak dapat mendekripsi kredensial yang sudah ada, sehingga kredensial tersebut akan hilang.” Cadangkan seluruh volume /data, bukan hanya file flows.

Activepieces menyimpan AP_ENCRYPTION_KEY di .env, yang didokumentasikan sebagai “key heksadesimal 32 karakter (16 byte) yang digunakan untuk mengenkripsi koneksi”. Huginn menyimpan APP_SECRET_TOKEN di environment-nya. Automatisch memiliki tiga key: ENCRYPTION_KEY, WEBHOOK_SECRET_KEY, dan APP_SECRET_KEY. Dalam setiap kasus, secret berada di file environment. Artinya, file environment merupakan bagian dari cadangan.

Windmill adalah pengecualian yang perlu diketahui. Variabel dan secret-nya dienkripsi dengan symmetric key khusus workspace yang disimpan Windmill di database miliknya sendiri. Karena itu, satu dump Postgres sudah memuat kedua bagian tersebut. Hal ini memudahkan pemulihan, tetapi berarti dump saja cukup untuk membaca setiap secret. Lindungi file tersebut seolah-olah file itu berisi secret itu sendiri.

Untuk stack Activepieces di atas, cadangannya terdiri dari dua file:

cd /srv/activepieces
docker compose exec -T postgres pg_dump -U postgres -Fc activepieces > "ap-$(date +%F).dump"
cp .env "ap-env-$(date +%F).bak"
chmod 600 ap-*.dump ap-env-*.bak

Selanjutnya, buktikan bahwa cadangan tersebut berfungsi, karena cadangan yang belum diuji hanyalah perkiraan. Pulihkan dump ke proyek compose sementara yang menggunakan AP_ENCRYPTION_KEY yang sengaja dibuat berbeda, lalu jalankan flow yang menggunakan koneksi tersimpan. Flow tersebut gagal karena ciphertext dalam database dibuat dengan key yang berbeda. Ulangi pemulihan menggunakan key yang benar dari .env, lalu flow yang sama akan berjalan. Kedua pengujian tersebut adalah satu-satunya bukti bahwa cadangan Anda benar-benar dapat digunakan. Kirim kedua file ke luar server secara terjadwal menggunakan cadangan restic dari VPS, karena cadangan yang berada pada disk yang sama akan hilang bersama disk tersebut.

Kapan tetap menggunakan n8n

Tetap gunakan n8n jika pekerjaan tersebut bersifat internal di perusahaan Anda sendiri, karena hal itu memang diizinkan oleh Sustainable Use License. Tetap gunakan n8n jika Anda mengutamakan cakupan integrasi, karena n8n mengklaim memiliki lebih dari 1500 integrasi, atau jika Anda mengandalkan node AI Agent yang dibangun di atas LangChain. Tidak ada pilihan lain dalam perbandingan ini yang menyediakan langkah agent siap pakai dengan cakupan yang setara. Menjalankan workflow n8n dengan Claude menunjukkan penerapannya dalam praktik.

Beralih ke Activepieces jika Anda menginginkan lisensi permisif pada inti otomasi dan stack yang dapat Anda baca secara menyeluruh. Beralih ke Windmill jika flow Anda pada dasarnya adalah kode yang diberi antarmuka pengguna. Beralih ke Node-RED jika perangkatnya kecil dan pekerjaannya berbasis event. Jangan beralih hanya karena benchmark menyatakan bahwa n8n berat. Ukur instance Anda sendiri terlebih dahulu, lalu baca apa yang layak di-self-host pada 2026 dan pilih sekali, karena migrasi kedua membutuhkan biaya yang sama besar dengan migrasi pertama.

FAQ

Alternatif n8n self-hosted mana yang paling mirip dengan n8n?

Activepieces. Konsepnya sama: builder visual yang memulai flow dari sebuah trigger, lalu setiap langkah memanggil service, dengan katalog connector yang besar. Core-nya berlisensi MIT, berjalan menggunakan Postgres dan Redis di dalam Docker, dan pieces-nya juga dapat berfungsi sebagai server MCP untuk client LLM. Hal yang perlu diperhatikan adalah akses API dan fitur agent berada di direktori enterprise komersial, sehingga instance Community Edition digunakan melalui antarmuka web, bukan secara programatis.

Apakah Activepieces benar-benar open source?

Core-nya menggunakan lisensi MIT. Dua direktori, packages/ee/ dan packages/server/api/src/app/ee, berlisensi komersial, dan penggunaan fitur tersebut pada server sendiri memerlukan lisensi berbayar. Halaman harga vendor menempatkan Agents and Chat, Projects, akses API, single sign-on, peran pengguna, audit log, secret manager, branding, dan Git sync di luar Community Edition, sedangkan jumlah run, pengguna, dan flow tidak dibatasi. Jadi, Activepieces benar-benar open source untuk membangun dan menjalankan automasi, tetapi tidak open source untuk lapisan tim dan tata kelola.

Berapa banyak RAM yang dibutuhkan Activepieces pada VPS?

Dokumentasi Activepieces menetapkan kebutuhan 0.5 vCPU dan 1 GB untuk setiap worker, 1 vCPU dan 1 GB untuk container aplikasi, 4 GB untuk Postgres, serta 1 GB untuk Redis. Satu worker menangani satu flow pada satu waktu selama seluruh durasi flow tersebut, sehingga ukuran resource ditentukan berdasarkan jumlah flow serentak pada beban puncak, bukan berdasarkan frekuensi trigger dijalankan. File compose di repository menyediakan lima worker, yang setara dengan kebutuhan sekitar 11 GB menurut sizing yang dipublikasikan. Dua worker pada VPS 4 GB merupakan titik awal yang wajar, dan docker stats --no-stream mengonfirmasi angka sebenarnya untuk flow Anda saat flow tersebut berjalan.

Apa saja yang harus saya backup agar proses restore benar-benar berfungsi?

Backup database dan encryption key secara bersamaan. Untuk Activepieces, backup tersebut berupa pg_dump dari database activepieces serta file .env yang menyimpan AP_ENCRYPTION_KEY. Untuk n8n, backup mencakup database dan N8N_ENCRYPTION_KEY, yang dibuat n8n di dalam folder ~/.n8n jika Anda tidak pernah menetapkannya sendiri. Untuk Node-RED, backup seluruh volume /data, karena file kredensial dan key untuk mendekripsinya sama-sama berada di sana. Windmill merupakan pengecualian: workspace key-nya berada di dalam database Postgres miliknya sendiri, sehingga dump memuat semuanya dan harus dilindungi seolah-olah dump tersebut berisi secret itu sendiri.

Dapatkah saya mengimpor workflow n8n ke tool lain?

Tidak. Project-project ini mengimpor dan mengekspor format flow miliknya sendiri, bukan format n8n. Migrasi berarti membangun ulang setiap flow di builder baru dan membuat ulang setiap kredensial menggunakan service asli. Pekerjaan tersebut merupakan biaya nyata dari perpindahan tool, jadi hitung jumlah flow sebelum mengambil keputusan. Dua belas flow dapat diselesaikan dalam satu sore. Dua ratus flow merupakan sebuah project, dan biasanya lebih murah memperbaiki penggunaan memori n8n dengan queue mode dan Postgres daripada membangun ulang semuanya.