Monitorización de temperatura de sala con Raspberry Pi, gráficas Gnuplot y alertas por email

En un entorno de computación de alto rendimiento, mantener una temperatura ambiente óptima es crítico. La siguiente guía explica cómo construir un sistema fiable de monitorización de temperatura en tiempo real usando una Raspberry Pi, un sensor USB de temperatura/humedad, Gnuplot para análisis visual y Gmail para alertas automatizadas.

Paso 1: Configuración del hardware

Conecte el sensor USB de temperatura/humedad directamente a un puerto USB de la Pi. Para sensores de bajo consumo, la alimentación nativa de 5 V de la Pi es suficiente; para dispositivos de mayor consumo use un hub alimentado para evitar sobrecargar la Pi.

El sensor transmite una cadena serie como:

temperature=20.9°C humidity=62.7% dewpoint=13.0°C

Un script en Python lee estos datos cada cinco minutos, les añade marca de tiempo y escribe tres logs continuos: daily.dat, 24hour.dat y 48hour.dat. Estos archivos alimentan a Gnuplot para generar visualizaciones actualizadas.

Paso 2: Software – Servidor web y dependencias

Instale Apache para alojar el panel de monitorización:

sudo apt-get install apache2

Instale los paquetes Python requeridos:

sudo apt-get install python-serial python-gnuplot

Coloque los archivos HTML del panel en /var/www/html. La página carga las últimas imágenes PNG (daily.png, 24hour.png, 48hour.png) generadas por Gnuplot.

Paso 3: Configuración de alertas por email

Cree una cuenta Gmail dedicada para alertas (cualquier servidor SMTP funciona con los puertos correctos). En el script Python, configure los detalles SMTP:

from_address = "[email protected]"
username = "[email protected]"
password = "your_email_password"

Defina destinatarios:

to_addresses = ["recipient1@example.com", "recipient2@example.com"]

Cuando la temperatura supere un umbral predefinido, el script envía un email conteniendo la imagen Gnuplot relevante para que los destinatarios vean instantáneamente la gravedad.

Paso 4: Análisis serie y registro de datos

Configure el puerto serie para coincidir con el formato 9600 bps, 8‑N‑1 del sensor:

import serial
ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600, timeout=1)

Analice la cadena entrante localizando la palabra clave "temperature" y extrayendo el valor numérico. Almacene la lectura con marca de tiempo en los tres archivos de log:

from time import strftime, localtime
timestamp = strftime("%d%b%Y %H:%M:%S", localtime())
# Añadir a archivos

Paso 5: Generación de gráficas con Gnuplot

Use Gnuplot para convertir los archivos de log en imágenes PNG. Ejemplo de script para la gráfica diaria:

import Gnuplot
p = Gnuplot.Gnuplot(debug=0)
p('cd "{path}"')
p('set xdata time')
p('set timefmt "%d%b%Y %H:%M:%S"')
p('set format x "%H:%M\n%d%b"')
p('set title "Daily Current Temperature Display"')
p('set key off')
p('set grid')
p('set xlabel "Time\nDate"')
p('set yrange [15:35]')
p('set ylabel "Temperature (°C)"')
p('set datafile missing "NaN"')
p('set terminal png size 800,400')
p('set output "daily.png"')
p('plot "daily.dat" using 1:($3) with lines')

Repita con nombres de archivo apropiados para las vistas de 24 horas y 48 horas.

Paso 6: Panel y lógica de alertas

La página HTML servida por Apache refresca las imágenes PNG cada minuto, proporcionando una instantánea visual en vivo. El script Python comprueba la última temperatura; si supera el límite definido por el usuario, dispara un email SMTP con la última gráfica adjunta.

Esta configuración ofrece una solución open-source de bajo coste para monitorización ambiental continua, asegurando tanto alertas inmediatas como visualización de datos históricos.