Ce qu'on peut faire avec un Nas en 2025

La dernière fois je vous parlais de mon matériel et de ce que je fais avec.

J'expérimente pas mal... Parfois je code, parfois j'administre, je teste plusieurs choses. Et dans cet article je vais partager avec vous mon expérience lors du montage de ce NAS homemade.

Comprenez que je ne vais pas acheter un NAS plug and play comme un QNAP ou un Synology. Je vais tout faire de A à Z avec des pièces que j'ai déjà, quitte à compléter un peu. L'objectif est d'avoir une machine très efficace en perf/watts pour pas cher.

Liste des composants:

• Une carte mère chinoise mini itx en socket 1150 qui m'a coûté 40€
• Un CPU Xeon 1265L v3 de 2013 (oui ça commence à dater un peu) mais c'est du 45w pour un quad core à 25€
• Un ventirad topflow à 20€
• Une nvidia Quadro P1000 à 40€ sur eBay qui permet le NVENC et H264 (surtout en low profile à 47w)
• Une tour Jonsbo n4 à 120€
• 8go de ram DDR3 1600 à 20€
• Une alimentation SFX Silverstone 450w 80+ bronze à 40€ sur leboncoin

Et voilà le travail:

Maintenant, on a besoin des disques:

• 2 x 12To HDD à 150€ x 2
• 2 x 2To SSD à 120€ x 2
• 1 x 512Go SSD nvme à 40€

Finalement les disques durs sont ce qui coutent le plus cher, le reste de la machine m'a coûté 305€ on est déjà loin des 400/600€ demandés pour un NAS plug and play (avec services je précise, pas un simple rack) en 4 baies.

Montage de la machine:

J'ai dû remplacer le ventilateur par un low profile pour que ça rentre dans la mini tour.

Montage des disques:

Hop hop hop ! Avec le vacarme que me faisait le ventilo d'origine de la tour Jonsbo ✈️✈️✈️, je l'ai remplacé par un Noctua en gamme ULN pour plus de silence. Comptez 20€ de plus pour le calme et la tranquilité.

Installation du NAS

Pour l'OS, je pars sur OpenMediaVault qui est une surcouche de Debian. Voilà, Debian, je connais... au moins je reste à la maison ! 😂

A quoi il sert exactement ?

OpenMediaVault va mettre en place pour vous, l'installation de Linux mais aussi toute l'interface web de configuration. Il permet d'initialiser les disques, de mettre en place les partages et plus tard, il vous permettra de mettre en place les snapshots, stratégies de backup etc...

Une fois qu'il est installé et configuré, il ne nous permet pas d'aller plus loin. Donc, on va le faire avec d'autres outils.

Ensuite, on va installer Portainer. C'est une surcouche web de Docker qui nous permettra de déployer des configs yaml en un rien de temps via une interface graphique.

Mais Portainer n'est là que pour nous permettre d'installer nos services finaux:

• Nextcloud pour la partie partage de fichiers, envois, récupération...
• Jellyfin pour le stream de contenu audio ou vidéo

A cette étape il y a une chose très importante à faire pour ma configuration que je ne détaillerai pas forcément, mais je peux vous expliquer dans les grandes lignes. Outre le fait de passer les répertoires créés par OpenMediaVault en tant que volume aux containers, je veux pouvoir utiliser ma carte graphique !

En revanche, pour utiliser ma carte graphique, je ne peux pas me contenter d'installer des drivers standards. J'ai besoin de nvidia-container-toolkit et lui a besoin d'être compilé, afin de pouvoir passer le GPU en tant que ressource à mon container docker.

Je vais donc devoir, installer les fichiers headers du système, installer les drivers custom, tout ce qui est DKMS, faire mes configs. Je vous passe les dizaines de minutes de configuration, de tests et de reboot...

Je cherche à obtenir ceci:

Puis, je déverse mes fichiers sur Nextcloud via l'interface et sincèrement, je trouve cela robuste. Combien de fois je me suis pris un timeout en utilisant FTP comme protocole pour le transfert de gros fichiers.

Une fois sur Jellyfin, mon serveur de stream (qui au passage avec son app mobile m'ont fait remplacer Spotify), j'ai cet écran qui me permet de configurer la compression:

Et enfin, je peux profiter d'un stream de vidéo avec une fluidité digne d'un GAFAM ! 😂

Ce qui est fou, c'est que j'ai une puissance de calcul dingue: 4 cores/8 threads à 3.7Ghz en turbo boost, un GPU équivalent à une GTX 1050 mais avec les fonctions d'encodage, pour moins de 100 watts pour le CPU et GPU combiné !

Alors oui, comparé à un CPU ARM c'est encore beaucoup. Mais si je voulais du ARM je serai parti sur un Raspberry Pi 5. Cependant, en calcul brut sur ce Xeon, on est à des années lumières en terme de performance.