Proyecto de Grado
Configuración de un Servidor Web en Raspberry Pi para la Gestión de Identificación de Mascotas
Ingeniería Electrónica
Facultad de Ingenierías
Autor
John Alvaro Rueda Forero
Director
Ing. Ronald S. Rodriguez R.
Planteamiento del Problema
Brecha en Implementación
Falta de soluciones tecnológicas funcionales y escalables usando hardware económico como Raspberry Pi en entornos web.
Problemática Social
La identificación de mascotas es un tema sanitario y social relevante, pero las soluciones RFID comerciales tienen altos costos y escasa integración digital.
Necesidad de Integración
Demanda de alternativas accesibles que integren hardware de bajo costo con plataformas web modernas para gestión desde cualquier dispositivo conectado.
¿Es posible configurar un servidor web completo y funcional en Raspberry Pi que aloje y ejecute adecuadamente una aplicación web moderna orientada a la identificación de mascotas?
Objetivos del Proyecto
Objetivo General
Configurar un servidor web en Raspberry Pi que permita la gestión de usuarios y mascotas mediante una plataforma web, integrando funcionalidades de identificación mediante códigos QR y tarjetas RFID.
Configuración del Servidor
Configurar un entorno de servidor web en una Raspberry Pi, utilizando Ubuntu Server y Nginx, para alojar los servicios necesarios para la plataforma.
Desarrollo de Plataforma
Desarrollar una plataforma web con frontend en Angular, backend en .NET Core y base de datos PostgreSQL, para el registro y gestión de usuarios.
Integración Hardware
Integrar la funcionalidad de identificación mediante códigos QR y tarjetas RFID, permitiendo la asignación y consulta de información de cada mascota.
Metodología
Utilizada
Arquitectura del Sistema
Diseño de componentes y conexiones.
Configuración Servidor
Ubuntu Server, Nginx y Cloudflare.
Base de Datos
PostgreSQL 16 normalizado.
API Backend
Servicios REST .NET 8.
Frontend Angular
Interfaz Angular 18.
Integración RFID
RC522 + STM32 y QR.
Sistema Completo
Plataforma End-to-End.
Arquitectura del Sistema
Tecnologías Implementadas
Hardware
Software
Seguridad
Configuración del Servidor
Sistema Operativo
Instalación de Ubuntu Server 24.04 LTS en Raspberry Pi 3, optimizado para entornos de servidor headless de bajo consumo.
Servidor Web Nginx
Configuración de Nginx como servidor web principal y proxy reverso para gestionar el enrutamiento hacia la API .NET y el cliente Angular.
Seguridad Perimetral
Implementación de firewall UFW para control estricto de puertos y políticas de seguridad para mitigar accesos no autorizados.
Acceso Remoto Seguro
Establecimiento de túnel seguro con Cloudflare para exponer el servicio públicamente sin necesidad de abrir puertos en el router local.
Base de Datos PostgreSQL
Integridad Referencial
Relaciones FK entre Mascota, Propietario, Especie, Raza y Género aseguran consistencia de datos
Normalización
Tablas catálogo (Especie, Raza, Género, TipoDocumento) eliminan redundancia en el modelo
Rendimiento
Índices en Tarjeta RFID y búsquedas frecuentes (Propietario, Documento) para acceso rápido
Desarrollo del Backend
Clean Architecture (.NET 8)
Implementación de arquitectura por capas (Dominio, Aplicación, Infraestructura, API) para garantizar mantenibilidad, testabilidad y separación de responsabilidades.
API REST & Seguridad JWT
Desarrollo de endpoints REST documentados y seguros. Autenticación y autorización implementadas mediante JSON Web Tokens (JWT) para proteger los recursos.
CRUD Completo & Systemd
Gestión integral de usuarios y mascotas. Configuración del backend como
servicio systemd en Linux para ejecución continua y
reinicio automático.
Desarrollo del Frontend
Framework Angular
Implementación moderna utilizando Angular 18, versión estable para garantizar rendimiento, seguridad y mantenibilidad del código cliente.
Diseño Responsivo
Interfaz adaptable implementada con Bootstrap, asegurando una experiencia de usuario fluida tanto en dispositivos móviles como en escritorio.
Arquitectura Modular
Organización en módulos funcionales independientes para facilitar la escalabilidad.
Integración Hardware RFID
Hardware: RC522 + STM32
Implementación del módulo lector RFID RC522 comunicado vía SPI con un microcontrolador STM32 Bluepill para un procesamiento rápido y estable.
Firmware en Mbed OS
Desarrollo de firmware en C++ utilizando Mbed OS, garantizando una gestión eficiente de datos y periféricos.
Emulación de Teclado por HID
El dispositivo se comporta como un teclado USB estándar, escribiendo el UID de la tarjeta en el sistema sin necesidad de drivers.
Lectura Automática
Envío instantáneo del UID al campo de texto activo.
Generación de Códigos QR
Generación Dinámica
El sistema crea códigos QR únicos automáticamente desde el frontend en Angular, vinculando cada código al ID específico de la mascota registrada en la base de datos.
Datos Incluidos
Al escanear el código, se accede a una tarjeta digital pública que muestra información como: nombre, raza, Url y contacto del propietario.
Resultados - Funcionalidades
Plataforma End-to-End
Implementación exitosa de un sistema integral que conecta el hardware (RFID/Raspberry Pi) con una plataforma web moderna, logrando una solución completa y funcional.
Gestión Integral
Administración completa de información de mascotas y propietarios con base de datos relacional PostgreSQL.
Tarjetas RFID
Sistema de asignación y vinculación de tarjetas RFID físicas a perfiles digitales de mascotas.
Códigos QR
Generación dinámica y consulta pública de información mediante escaneo de códigos QR.
Lectura Real-time
Integración hardware-software para la lectura y procesamiento inmediato de tags RFID.
Seguridad JWT
Implementación de autenticación robusta basada en tokens para proteger el acceso a la API.
Alta Disponibilidad
Servidor Nginx optimizado con túnel Cloudflare para acceso remoto seguro y estable.
Resultados - Pruebas de Rendimiento
Análisis Comparativo
Comparativa de Plataformas
| Plataforma | RAM | CPU | Almacen. | Costo/mes (1er Año) |
Costo/mes (2do+ Año) |
Notas |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
SIGECHIP (RPi 3 B+) |
1GB | 4c ARM 1.4GHz | 32GB MicroSD | $5.90 | $2.70 | Energía, Internet y RPi |
|
AWS EC2 t4g.small |
2GB | 2 vCPU Graviton2 | 20GB EBS SSD gp3 | $8.80 | $8.80 | Facturación/hora |
|
Azure VM B1s |
1GB | 1 vCPU Intel Xeon | 32GB Premium SSD | $10.95 | $10.95 | Pago mínimo mensual |
|
Google Cloud e2-micro |
2GB | 0.25 vCPU Intel/AMD | 10GB Standard PD | $6.11 | $6.11 | Capa gratuita |
|
DigitalOcean Droplet |
1GB | 1 vCPU Intel | 25GB SSD NVMe | $6.00 | $6.00 | Precio fijo, 1TB incl. |
Ahorro Respecto a Plataformas Cloud
Primer Año
26%
Segundo Año+
66%
Análisis de Costos
Demostración en Vivo
Registro de Usuario
Creación de cuenta administrador con credenciales seguras.
Login al Sistema
Autenticación segura de usuario administrador mediante JWT.
Registro de Mascota
Ingreso de datos y creación del perfil digital.
Asignación de RFID
Vinculación de tarjeta RFID con el perfil de mascota.
Lectura RFID
Lectura e identificación instantánea mediante lector RC522.
Generación QR
Creación dinámica del código de identificación rápida.
Conclusiones
Cumplimiento de Objetivos
La investigación demostró la factibilidad técnica de implementar un sistema integral de gestión de mascotas sobre infraestructura de bajo costo, integrando tecnologías de identificación física y arquitectura web desacoplada. Los resultados evidencian una adecuada interoperabilidad entre los componentes del sistema, validando la propuesta y el cumplimiento de los objetivos definidos.
Obj. 1: Viabilidad del Servidor
La Raspberry Pi 3 B+ demostró ser una alternativa funcional como servidor web, validando su capacidad para soportar el despliegue del sistema en entornos controlados. Durante las pruebas se evidenció estabilidad operativa; sin embargo, también se identificaron restricciones asociadas a sus recursos de hardware, especialmente en memoria y capacidad de procesamiento ante cargas concurrentes. Esto permitió concluir que, aunque es una solución viable para entornos de bajo requerimiento, una implementación a nivel comercial demandaría infraestructura de mayor robustez.
Obj. 2: Plataforma Web Funcional
Se consolidó una plataforma web funcional bajo una arquitectura moderna y desacoplada, garantizando autenticación segura y correcta comunicación entre capas. El proceso permitió identificar y resolver desafíos asociados a la sincronización entre servicios y al uso eficiente de recursos en el servidor. Como resultado, el sistema alcanzó tiempos de respuesta adecuados para entornos de baja y media demanda, validando la coherencia técnica de la solución propuesta.
Obj. 3: Integración RFID y QR
Se implementó exitosamente la integración entre el sistema RFID y la plataforma web, garantizando la captura y transmisión confiable de datos a través de emulación HID y generación de códigos QR. El desarrollo permitió superar dificultades técnicas relacionadas con comunicación y sincronización, validando la viabilidad de soluciones hardware-software accesibles y escalables.
Líneas de Investigación Futura
Expansión Tecnológica e IA
Implementación de algoritmos de Visión por Computadora para identificación biométrica de mascotas y desarrollo de una App Móvil Nativa (iOS/Android).
Mejoras de Infraestructura
Integración de tecnología RFID UHF para lectura de largo alcance y sistema de monitoreo de servidores en tiempo real con Prometheus y Grafana.
Ecosistema y Seguridad
Interoperabilidad con sistemas de gestión veterinaria y uso de Blockchain para la certificación inmutable de historiales médicos y procesos de adopción.
Roadmap de Evolución
Fase 1: Movilidad
Desarrollo de App Nativa y Notificaciones Push
Fase 2: Inteligencia
Reconocimiento Facial de Mascotas (OpenCV)
Fase 3: Alcance
Hardware RFID UHF para lectura a distancia
Fase 4: Confianza
Blockchain para Trazabilidad y Certificación
Referencias y Repositorio
Repositorio del Proyecto
Código fuente completo disponible en GitHub:
github.com/Risgan/SIGECHIP_liteReferencias Bibliográficas
Bolaños, F. et al. (2017). Raspberry Pi-based RFID tagging suitable for automated in vivo imaging.
Manzi, F. (2023). Animal location detection system leveraging ML and Raspberry Pi.
Triyono, A. & Metandi, F. (2021). Attendance system using RFID and web-based Raspberry Pi.
Mohamed, N. N. (2020). Smart Security Door Using QR Code System.
Sommerville, I. (2020). Software Engineering (10th ed.). Pearson.
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