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Top 7 outils de monitoring maison (NAS/serveur)

Installer et gérer son propre monitoring à la maison — pour un NAS, un serveur domestique, quelques VM ou un mini-lab — c’est un excellent moyen d’apprendre l’observabilité tout en gardant le contrôle des données. Dans cet article je te présente 7 solutions pour 2026, quand les choix sont pertinents je montre rapidement pour quel usage chaque outil est pertinent et comment l’installer en gros (astuces pratiques, snippets). Je me concentre sur des stacks “Grafana-like” (tableaux, séries temporelles) avec alerting natif ou via intégration — et je donne des pièges à éviter pour un usage maison.

Pourquoi un monitoring “maison” plutôt qu’un service cloud ?

Un monitoring local c’est intéressant si tu veux :

  • garder toutes les métriques chez toi (confidentialité) ;
  • éviter des coûts récurrents quand le nombre de métriques/stockage augmente ;
  • personnaliser les dashboards et alertes pour équipement domestique (disques SMART, bruit/fan, UPS, etc.) ;
  • expérimenter avec Prometheus/TSDB, stockage à long terme, ou exporter vers Grafana Cloud plus tard.

Un monitoring auto-hébergé implique quelques contraintes à connaître : les métriques s’accumulent avec le temps et occupent de l’espace disque, les interfaces web ne doivent pas être exposées sans protection, et certains outils peuvent être assez gourmands en mémoire ou en CPU.

Les 7 outils recommandés

OutilMeilleur pourAlertingStockage TSDBFacilité d’installation (maison)
Prometheus (avec Alertmanager)Monitoring métriques, intégration exportersOui (Alertmanager)TSDB native (local)Docker/packaged; learning curve
GrafanaDashboards (visual) front-endAlarme via Grafana AlertsUI front, s’appuie sur TSDBDocker/apt ; quasi-standard
InfluxDB (+Telegraf)Séries temporelles simple, IoTOui (Kapacitor/Flux ou alerts InfluxDB 3.x)TSDB spécialiséDocker ; simple pour petits setups
VictoriaMetricsStockage haute performance / remplacement long-termIntégration avec Alertmanager / GrafanaTSDB performante, compacteTrès docker-friendly
NetdataMonitoring temps-réel, faible configAlarms légères ; forwardingTime-series local + cloud optionInstallation one-liner (très simple)
ZabbixSupervision full-stack (alertes, inventaire)Oui, système d’alerting matureDB relationnelle (MySQL/Postgres)Stable mais plus lourd
LibreNMS / CheckmkMonitoring réseau & infra small/mediumOui, templates d’alertesSQL backendBon pour NAS réseaux, SNMP

1) Prometheus + Alertmanager (le cœur métriques « classique »)

Cas d’usage : servir de collecte pour métriques d’OS (node_exporter), services (cAdvisor, MySQL exporter), NAS (SNMP exporter), VM. Prometheus scrappe périodiquement des endpoints HTTP exposant des métriques.

Pourquoi le choisir :

  • modèle pull simple et puissant pour environnements locaux ;
  • Rules + Alertmanager = alertes flexibles ;
  • large écosystème d’exporters.

Astuce d’installation rapide (maison) :

  • lancer Prometheus en Docker ou binaire ; ajouter node_exporter sur chaque machine.
  • exemple minimal prometheus.yml (scrape node_exporter sur hôte local) :
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.1.10:9100']  # ton NAS/serveur
  • pour les alertes, configurer Alertmanager et une règle Prometheus :
groups:
- name: nodes
  rules:
  - alert: HostDown
    expr: up == 0
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Hôte indisponible ({{ $labels.instance }})"

Piège courant : conserver la TSDB localement sans rotation = disque plein. Fixe --storage.tsdb.retention.time ou utilise une solution long-term (VictoriaMetrics/remote_write). (Voir doc Prometheus).

2) Grafana (front-end de dashboards, alerting intégré)

Cas d’usage : création de tableaux riches (graphs, heatmaps, logs si Loki), mode multi-datasource (Prometheus, InfluxDB, VictoriaMetrics).

Pourquoi le choisir :

  • standard de facto pour dashboards ;
  • Alerts améliorés (Grafana Alerts) et intégration avec contact points (Telegram, e-mail, Discord).
  • version OSS robuste pour usage perso.

Astuce pratique :

  • utilise Grafana pour visualiser Prometheus + node_exporter ; si tu veux logs, ajoute Grafana Loki.
  • sécurise l’accès : reverse proxy + auth (let’s encrypt + oauth proxy) si tu ouvres internet.

3) InfluxDB + Telegraf (stack « simple » pour métriques et IoT)

Cas d’usage : capteurs IoT, métriques custom, séries avec écriture push (Telegraf, clients HTTP).

Pourquoi le choisir :

  • flux d’écriture simple (push) via Telegraf ;
  • langage Flux et alerting natif dans InfluxDB 3.x ;
  • facile à configurer sur NAS/serveur.

Astuces :

  • utiliser Telegraf sur chaque machine pour collecter CPU, disque, SMART, snmp.
  • config de retention et downsampling natif dans InfluxDB pour éviter explosion de stockage.

4) VictoriaMetrics (TSDB haute performance)

Cas d’usage : si tu veux conserver un historique long sans trop consommer I/O/CPU — idéal comme remote_write pour Prometheus (long-term storage).

Pourquoi le choisir :

  • conçu pour stockage efficace des métriques à long terme, très docker-friendly ;
  • fonctionne bien sur hardware modeste et permet compression efficace. GitHub

Mise en œuvre rapide :

  • Prometheus → remote_write vers VictoriaMetrics ; Grafana se connecte directement pour dashboards.
  • vérifie paramètres de retention et snapshots pour backups.

5) Netdata (monitoring temps réel, install “one-liner”)

Cas d’usage : super pour visualiser en temps réel l’activité d’un NAS / serveur (io, network, processus), diagnostique rapide.

Pourquoi le choisir :

  • installation très facile (bash <(curl -Ss https://my-netdata.io/kickstart.sh)), UI instantanée ;
  • alerting simple et possibilité de forwarding vers Grafana/Prometheus. Netdata+1

Limite : pas conçu comme TSDB longue durée par défaut ; utile en complément (diagnostic) plutôt que stockage historique complet.

6) Zabbix (supervision complète, alerting & inventaire)

Cas d’usage : inventaire/monitoring d’un parc d’équipements (SNMP, agents), règles d’alerte avancées, escalation.

Pourquoi le choisir :

  • mature en alerting, templates (NAS, routeurs, services) ; bonne GUI pour opérations. Zabbix

Astuce :

  • utiliser Zabbix pour supervision réseau (SNMP) et Prometheus/Influx pour métriques fines : on combine les forces.

7) LibreNMS / Checkmk (monitoring réseau et infra simple)

Cas d’usage : découverte automatique réseau, SNMP pour switchs/NAS/routeurs, alertes sur perte d’interfaces/temps de réponse.

Pourquoi le choisir :

  • LibreNMS : communauté, facile pour SNMP auto-discovery ;
  • Checkmk : bonnes règles prêtes à l’emploi pour serveurs/NAS. LibreNMS Community+1

Astuce :

  • active SNMP sur ton NAS (versions sécurisées v3) et laisse LibreNMS faire la découverte ; applique des alertes sur erreurs SMART et perte d’interface.

Tableau comparatif détaillé

OutilTypeIdéal pourAlerting natifFacilité DockerRessources
PrometheusTSDB + scrapingmétriques infraOui (Alertmanager)OuiMoyen
GrafanaUIdashboards multi-sourceOui (alertes)OuiFaible-Moyen
InfluxDBTSDB pushIoT, sériesOui (Flux/alerts)OuiMoyen
VictoriaMetricsTSDB long-termstockage compresséIntégration AMOuiFaible-Moyen
NetdataMonitoring realtimediag & liveAlerting légerOuiFaible
ZabbixSupervision fullalerting & inventaireOui (avancé)Oui (compose)Moyen-Fort
LibreNMSSNMP monitoringréseau & NASOuiOuiFaible-Moyen

Qu’est-ce que vous pouvez déployer sur votre NAS UGREEN ou Synology ?

Sur un NAS moderne, l’objectif n’est pas de transformer la machine en usine à gaz. Ce qu’on cherche, c’est un monitoring fiable, lisible et utile au quotidien, sans dégrader les performances du stockage.

✅ Le stack recommandé : Prometheus + Grafana (+ node_exporter)

C’est aujourd’hui le meilleur compromis entre simplicité, efficacité et évolutivité sur un NAS.

Modèles compatibles (exemples concrets)

Ces modèles disposent :

  • d’un CPU x86 correct
  • de Docker officiellement supporté
  • de suffisamment de RAM pour faire tourner Prometheus sans impacter les services NAS

À quoi sert ce stack, concrètement ?

1⃣ Surveiller l’état réel de votre NAS

Avec node_exporter, vous récupérez automatiquement :

  • charge CPU
  • mémoire utilisée
  • espace disque et IO
  • réseau (débits, erreurs)
  • uptime et reboot
  • températures (selon support matériel)

👉 En clair : vous savez si votre NAS souffre, et pourquoi.

2⃣ Visualiser clairement ce qui se passe (Grafana)

Grafana sert d’interface graphique.

Vous obtenez :

  • des dashboards lisibles (journée, semaine, mois)
  • des graphiques compréhensibles même sans être admin système
  • une vue globale de la santé du NAS

👉 Exemple concret :
Vous voyez immédiatement si un disque devient lent, si la RAM est saturée ou si un conteneur consomme trop.

3⃣ Être alerté avant que ça casse (Prometheus)

Prometheus ne fait pas que stocker des métriques, il permet aussi de déclencher des alertes.

Cas d’usage très concrets :

  • NAS inaccessible depuis 5 minutes
  • espace disque < 10 %
  • charge CPU anormale sur une longue durée
  • swap utilisée en continu
  • réseau saturé pendant les sauvegardes

👉 Résultat : vous êtes prévenu avant le crash ou la panne visible.

4⃣ Garder un historique utile, sans surcharger le NAS

Sur un NAS, on reste pragmatique :

  • rétention courte : 15 à 30 jours
  • intervalle de collecte : 30 ou 60 secondes
  • pas de métriques inutiles

👉 Vous gardez suffisamment d’historique pour :

  • comparer avant / après une mise à jour
  • analyser un ralentissement
  • comprendre un incident

Sans remplir le disque inutilement.

Pourquoi ce choix est pertinent sur NAS

  • ✔ Stack open source, mature et maintenue
  • ✔ Compatible Docker (UGREEN & Synology)
  • ✔ Ressources maîtrisées si bien configuré
  • ✔ Évolutif (vous pouvez ajouter plus tard du long terme ou d’autres machines)
  • ❌ Pas de base SQL lourde
  • ❌ Pas de configuration complexe au quotidien

C’est exactement ce qu’on attend d’un monitoring maison : utile, pas envahissant.

Cet article original intitulé Top 7 outils de monitoring maison (NAS/serveur) a été publié la première sur SysKB.

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SHM : des métriques d’usage pour applications self-hosted… sans espionner les utilisateurs

Quand on développe et distribue des applications open-source auto-hébergées, il y a une question très simple à laquelle il est presque impossible de répondre :

Combien d’instances actives de mon application sont réellement utilisées ?

SHM

C’est exactement le problème que j’ai rencontré avec Ackify, une application open-source de preuve de lecture de documents (politiques internes, procédures, formations, etc.), déployée en self-hosted par ses utilisateurs - sans que j'ai le moindre contrôle dessus.

Pas de SaaS, pas de compte centralisé, pas de tracking utilisateur.
Résultat : zéro visibilité.

👉 Combien d’instances Ackify tournent vraiment ?
👉 Quelles versions sont encore actives ?
👉 Quelles fonctionnalités sont utilisées (ou pas) ?

C’est pour répondre à ce besoin très concret que j’ai créé SHM – Self-Hosted Metrics.

SHM, c’est quoi ?

SHM est un serveur de télémétrie privacy-first, conçu spécifiquement pour les applications self-hosted open-source.

L’idée est simple :

  • chaque instance auto-hébergée envoie périodiquement un snapshot de métriques agrégées
  • aucune donnée utilisateur
  • aucun événement individuel
  • aucun tracking comportemental

Juste ce qu’il faut pour comprendre l’usage réel d’un logiciel déployé “dans la nature”.


Un point important : SHM est agnostique

Contrairement à beaucoup d’outils existants, SHM n’impose aucun schéma.

Tu envoies :

{
  "documents_created": 123,
  "active_users": 42,
  "webhooks_sent": 9
}

➡️ le dashboard s’adapte automatiquement :

  • nouvelles cartes KPI
  • nouvelles colonnes
  • graphiques générés dynamiquement

Aucun frontend à recompiler, aucune migration à écrire.

Dashboard Graph
Dashboard Détail


Un petit mot sur Ackify

Ackify est l’application qui a déclenché tout ça :

  • open-source
  • self-hosted
  • preuve de lecture avec signature cryptographique
  • alternative légère à DocuSign pour des usages internes

SHM est désormais utilisé pour répondre à des questions très simples :

  • combien d’instances actives ?
  • combien de documents créés ?
  • combien de signatures générées ?

Projet open-source

Le projet est encore très jeune (MVP), mais fonctionnel et déjà utilisé en conditions réelles.

Les retours, critiques et idées sont évidemment bienvenus 🙂


Stack technique (sobre et assumée)

  • Backend : Go (binaire unique, léger)
  • Stockage : PostgreSQL (JSONB)
  • Déploiement : Docker
  • Licence : AGPLv3 (SDK en MIT)
  • Auth des instances : Ed25519 (clé générée localement, signature des snapshots)

Chaque instance :

  • génère une identité cryptographique locale
  • s’enregistre une seule fois
  • signe chaque envoi de métriques ➡️ impossible de spoof une instance existante.

Et côté vie privée ?

C’était non négociable.

SHM :

  • ne collecte aucune donnée personnelle
  • ne collecte pas les IP (hors reverse-proxy)
  • ne collecte ni hostname, ni username
  • fonctionne sur des compteurs agrégés uniquement

C’est au mainteneur du logiciel de décider quelles métriques exposer, et à l’utilisateur final de pouvoir désactiver la télémétrie.

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Dermatose nodulaire – Le ministère de l’Agriculture ordonne l’abattage de 50 candidats de « L’Amour est dans le pré »

Pour éviter une crise sanitaire, la ministre de l’Agriculture, Annie Genevard, a confirmé au micro de France Info sa décision radicale : « Une cinquantaine de candidats de l’amour est dans le pré sera abattue dans les plus brefs délais. Il en va de la sécurité des Français ». 

Cette décision a mis en colère les syndicats agricoles qui dénoncent “une catastrophe pour le monde agricole ! Ce n’est pas au gouvernement de nous abattre, c’est à nous de nous suicider, comme ça a toujours été le cas”.

Karine Le Marchand a pris la parole sur X pour confirmer l’information et rassurer les fans de l’émission : “Les derniers moments de ces agriculteurs seront bien évidemment filmés par les caméras d’M6, dans une version inédite du programme, renommée pour l’occasion “La mort est dans le pré”

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Miss France crée la surprise en souhaitant la fin de l’état policier et la destruction du Grand Capital

Un nouveau scandale dont le comité Miss France se serait bien passé. Après la destitution de Miss Provence et de Miss Aquitaine pour leurs propos injurieux sur leurs concurrentes, c’est à Miss France de défrayer la chronique. Celle qui avait assuré à Jean-Pierre Foucault qu’elle souhaitait mettre fin à la guerre et protéger les dauphins s’est finalement révélée être une anarchiste endurcie.

La nouvelle reine de beauté française avait pourtant semé quelques indices avant son sacre : cette étudiante en arts du spectacle avait en effet choisi un déguisement plutôt inattendu pour le défilé sur le thème “passions de Miss ». “Les autres candidates ont demandé des costumes de danseuses, de grandes scientifiques, de sportives de haut niveau. Là, on a dû batailler un peu pour lui trouver un costume de Léo Ferré”, admettent les organisateurs du concours.

Très impliquée dans ses nouvelles missions, Miss France 2026 a déclaré qu’elle ferait tout son possible pour promouvoir l’élégance à la française et la destruction du capitalisme jusqu’à la fin de son règne. Preuve de son engagement, la jeune femme a déjà vendu la voiture et les robes de créateurs offertes suite à sa victoire pour financer la révolution libertaire et la collectivisation des moyens de production.

Impuissant, le Comité Miss France a dénoncé un nouveau dérapage regrettable “mais hélas de plus en plus fréquents depuis que les Miss ont le droit de parler”.

Capture d’écran YouTube Quotidien Bangumi

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Fujitsu Extended Its AI Motion-Analytics Platform With a Life-Size Golf Experience at CEATEC 2025

At CEATEC 2025, Fujitsu expanded its ongoing exploration of what it officially calls its “AI technologies for human augmentation” with a new Golf Motion Analysis Experience, powered by the Kozuchi AI platform and developed in collaboration with Uvance partner AIGIA’s golf swing–analysis app.  This builds on last year’s showcase, where the company demonstrated how Kozuchi’s advanced skeleton recognition could analyze basketball shooting mechanics, yoga postures, and lifting movements in industrial […]

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Léa Salamé lance par erreur son JT à 19h00

La série noire continue pour Léa Salamé qui enchaîne les erreurs depuis son arrivée à la tête du 20h de France 2 en septembre dernier. Dernière en date : un direct lancé hier soir avec une heure d’avance sans se rendre compte Un mal pour un bien puisque le JT lancé à 19h00 semble avoir permis au JT de battre son record d’audience puisque ce sont plus de deux millions de téléspectateurs médusés du jeu N’oubliez pas les paroles qui ont suivi le programme par défaut.

Comme à son habitude, le JT a été émaillé de plusieurs couacs. Léa Salamé a, semble-t-il, perturbé le conducteur du programme en inversant un sujet sur les chutes de neige et d’une séquence de 20 minutes sur les grèves pendant laquelle la présentatrice lance des viennoiserie rassies au visage d’un syndicaliste, avant de lancer un reportage en hommage à « Bébert, le chanteur des Corsaires ».

Photo : capture d’écran France Télévision

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