RASPBERRY PI COMO SERVIDOR WEB: UN ENFOQUE PRÁCTICO PARA ENTORNOS EDUCATIVOS
DOI:
https://doi.org/10.59540/tech.vi5.84Palabras clave:
Raspberry Pi, servidor web, Apache, redes, páginas informativasResumen
Este estudio aborda la implementación de un servidor web utilizando una Raspberry Pi como plataforma de alojamiento para páginas informativas. La investigación se centra en la selección del hardware y software adecuados, la configuración del sistema y el desarrollo de una página web optimizada para facilitar el acceso a la información académica.
Para la implementación, se utilizó una Raspberry Pi 4 Model B con Raspberry Pi OS y Apache como servidor web. Se configuró el sistema operativo, se establecieron conexiones de red y se desarrolló una interfaz web basada en HTML y CSS. Se realizaron pruebas de rendimiento evaluando el tiempo de carga, estabilidad y consumo de recursos.
Los resultados mostraron que la Raspberry Pi es una opción viable para servidores web de bajo costo, con un consumo energético reducido y una gestión eficiente del tráfico. Durante las pruebas de estrés, el sistema mantuvo estabilidad sin interrupciones en la carga de las páginas. Además, el análisis del uso de recursos reveló que la CPU alcanzó picos elevados en momentos de alta demanda, pero sin afectar significativamente la experiencia del usuario.
El proyecto demuestra que la Raspberry Pi es una alternativa accesible para alojar información académica en instituciones con recursos limitados. Se recomienda monitorear continuamente el almacenamiento y optimizar la configuración del servidor para garantizar su rendimiento a largo plazo
Descargas
Citas
M. J. López, X. Continente, E. Sánchez, and M. Bartroli, “Nota metodológica Intervenciones que incluyen webs y redes sociales: herramientas e indicadores para su evaluación Activities using websites and social networks: tools and indicators for evaluation,” Gac Sanit, vol. 31, no. 4, pp. 346–348, 2017, doi: 10.1016/j.gaceta.2016.12.006.
S. Wisnusenna, M. S. Yonatan, A. Wibisurya, Fanny, and T. Yuwono, “Model of Web Based Application to Control Bridge Traveler Using Raspberry Pi,” Procedia Comput Sci, vol. 135, pp. 518–525, Jan. 2018, doi: 10.1016/J.PROCS.2018.08.204.
V. Vujović and M. Maksimović, “Raspberry Pi as a Sensor Web node for home automation,” Computers & Electrical Engineering, vol. 44, pp. 153–171, May 2015, doi: 10.1016/J.COMPELECENG.2015.01.019.
F. Gómez-Estern, M. López-Martínez, and D. Muñoz de la Peña, “Sistema de Evaluación Automática VíaWeb en Asignaturas Prácticas de Ingeniería,” Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, vol. 7, no. 3, pp. 111–119, Jul. 2010, doi: 10.1016/S1697-7912(10)70047-9.
P. Basanta-Val, M. García-Valls, and P. López-Anastasio, “Herramienta Web Ligera para La Programación en C-Concurrente,” Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, vol. 10, no. 4, pp. 465–476, Oct. 2013, doi: 10.1016/J.RIAI.2013.05.010.
A. Valero-Gómez, P. de la Puente, D. Rodriguez-Losada, M. Hernando, and P. S. Segundo, “Arquitectura de integración basada en Servicios Web para sistemas heterogéneos y distribuidos: aplicación a robots móviles interactivos,” Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, vol. 10, no. 1, pp. 85–95, Jan. 2013, doi: 10.1016/J.RIAI.2012.11.008.
M. Goubej and L. Bláha, “Raspberry Pi-based Motion Control Testbed for Mechatronics Education,” IFAC-PapersOnLine, vol. 55, no. 17, pp. 285–290, Jan. 2022, doi: 10.1016/J.IFACOL.2022.09.293.
R. K. Jain, “Experimental performance of smart IoT-enabled drip irrigation system using and controlled through web-based applications,” Smart Agricultural Technology, vol. 4, p. 100215, Aug. 2023, doi: 10.1016/J.ATECH.2023.100215.
M. M. Islam et al., “A deep learning model for cotton disease prediction using fine-tuning with smart web application in agriculture,” Intelligent Systems with Applications, vol. 20, p. 200278, Nov. 2023, doi: 10.1016/J.ISWA.2023.200278.
Z. Peng, J. Li, and H. Hao, “Development and experimental verification of an IoT sensing system for drive-by bridge health monitoring,” Eng Struct, vol. 293, p. 116705, Oct. 2023, doi: 10.1016/J.ENGSTRUCT.2023.116705.
A. Morchid et al., “IoT-enabled fire detection for sustainable agriculture: A real-time system using flask and embedded technologies,” 2024, doi: 10.1016/j.rineng.2024.102705.
M. A. A. Radia, M. K. E. Nimr, and A. S. Atlam, “IoT-based wireless data acquisition and control system for photovoltaic module performance analysis,” e-Prime - Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy, vol. 6, p. 100348, Dec. 2023, doi: 10.1016/J.PRIME.2023.100348.
N. Kortas, H. Azzabi, A. Ben Arbia, and J. B. Tahar, “Communication within Cloudlet using the Raspberry,” Procedia Comput Sci, vol. 73, pp. 193–198, Jan. 2015, doi: 10.1016/J.PROCS.2015.12.012.
R. Dhuny, A. A. I. Peer, N. A. Mohamudally, and N. Nissanke, “Performance evaluation of a portable single-board computer as a 3-tiered LAMP stack under 32-bit and 64-bit Operating Systems,” Array, vol. 15, p. 100196, Sep. 2022, doi: 10.1016/J.ARRAY.2022.100196.
P. Casado, J. M. Blanes, C. Torres, C. Orts, D. Marroquí, and A. Garrigós, “Raspberry Pi based photovoltaic I-V curve tracer,” HardwareX, vol. 11, p. e00262, Apr. 2022, doi: 10.1016/J.OHX.2022.E00262.
A. Fathy, A. Ben Atitallah, D. Yousri, H. Rezk, and M. Al-Dhaifallah, “A new implementation of the MPPT based raspberry Pi embedded board for partially shaded photovoltaic system,” Energy Reports, vol. 8, pp. 5603–5619, Nov. 2022, doi: 10.1016/J.EGYR.2022.04.035.
R. Dhuny and N. A. Mohamudally, “RPI64Box: A portable 3-tiered LAMP stack in a 64-bit Operating System environment,” Software Impacts, vol. 14, p. 100390, Dec. 2022, doi: 10.1016/J.SIMPA.2022.100390.
C. Petalotis, L. Krumpak, M. S. Floroiu, L. F. Ahmad, S. Athreya, and I. Malavolta, “An empirical study on the performance and energy costs of ads and analytics in mobile web apps,” Inf Softw Technol, vol. 166, p. 107370, Feb. 2024, doi: 10.1016/J.INFSOF.2023.107370.
A. Valera, A. Soriano, and M. Vallés, “Plataformas de Bajo Coste para la Realización de Trabajos Prácticos de Mecatrónica y Robótica,” Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, vol. 11, no. 4, pp. 363–376, Oct. 2014, doi: 10.1016/J.RIAI.2014.09.002.
K. Rzepka, P. Szary, K. Cabaj, and W. Mazurczyk, “Performance evaluation of Raspberry Pi 4 and STM32 Nucleo boards for security-related operations in IoT environments,” 2024, doi: 10.1016/j.comnet.2024.110252.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Renny Montalvo Armijos, Ana Cristina Guaño Alvarez, Luis Alberto Zabala Aguiar, Perkins Santiago Haro Parra

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.








