SHM — Pourquoi j'ai créé un système de métriques pour le self-hosted

Prometheus est fantastique. Mais pour un serveur dédié qui héberge une dizaine de services Docker, c’est parfois sortir le bazooka pour tuer une mouche.

Le constat

Quand vous auto-hébergez vos services, vous voulez savoir trois choses :

1. Est-ce que tout tourne ?
2. Combien de ressources ça consomme ?
3. Est-ce que quelque chose a changé depuis hier ?

Prometheus + Grafana répondent à ces questions, mais avec un coût non négligeable en ressources et en complexité de configuration. Pour un petit serveur, ça peut représenter 20-30% de la RAM disponible juste pour le monitoring.

SHM : Self-Hosted Metrics

J’ai donc créé SHM — un collecteur de métriques minimaliste, écrit en Go, conçu spécifiquement pour le self-hosting.

Le principe est simple :

• Un seul binaire Go qui scrape vos containers Docker
• Stockage en SQLite (pas besoin de base de données dédiée)
• Dashboard web intégré, pas besoin de Grafana
• Alertes par webhook (Discord, Slack, email)
• Empreinte mémoire : ~15MB

// Collecte des métriques Docker
func collectContainerMetrics(cli *client.Client) []Metric {
    containers, _ := cli.ContainerList(ctx, container.ListOptions{})
    
    var metrics []Metric
    for _, c := range containers {
        stats, _ := cli.ContainerStats(ctx, c.ID, false)
        
        metrics = append(metrics, Metric{
            Container: c.Names[0],
            CPU:       calculateCPU(stats),
            Memory:    stats.MemoryStats.Usage,
            Network:   stats.Networks,
            Timestamp: time.Now(),
        })
    }
    return metrics
}

Quand utiliser SHM vs Prometheus

SHM est fait pour vous si :

• Vous avez un seul serveur avec 5-20 containers
• Vous voulez un monitoring simple sans configuration complexe
• Vos ressources serveur sont limitées

Prometheus reste le bon choix si :

• Vous avez une architecture multi-serveurs
• Vous avez besoin de PromQL pour des requêtes avancées
• Vous instrumentez votre code applicatif avec des métriques custom

Les deux ne sont pas incompatibles — SHM peut exporter ses métriques au format Prometheus si vous décidez de scaler plus tard.

En pratique

# docker-compose.yml
services:
  shm:
    image: ghcr.io/btouchard/shm:latest
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
      - shm-data:/data
    environment:
      - SHM_INTERVAL=30s
      - SHM_WEBHOOK_URL=https://discord.com/api/webhooks/...
    labels:
      - traefik.enable=true
      - traefik.http.routers.shm.rule=Host(`metrics.domain.com`)

Un docker compose up -d et c’est parti. Pas de fichier prometheus.yml à configurer, pas de datasource Grafana à connecter. Ça tourne.

Le projet est encore jeune, mais il répond à un vrai besoin : monitorer simplement sans sur-ingénierie. Si ça vous parle, le code est sur GitHub.