Datos y métricas destacadas de mi experiencia con la Raspberry Pi 5

Siguiendo mi racha de posts, esta vez quiero compartir un par de gráficas que saqué usando HomeAssistant sobre mi RaspberryPi 5.

Estos fueron los dispositivos que use:

• Raspberry Pi 5, 8GB usando el adaptador de Vilros de 27W.
• Kasa Smart Plug (KP115), este lo use para medir los watts que consumía
• Samsung T7 Shield conectado por USBA

Estado actual del RPi

Mi RPi tiene los siguientes servicios ejecutándose en contenedores de docker mediante portainer:

• Dos aplicaciones python personales (Fidutrack y taganga)
• Este blog
• Duplicati
• HomeAssistant + zigbee2mqtt + mosquitto
• Homepage
• yt-dlp-web-ui, Metube
• PiHole
• RSS to Telegram Bot
• Starr (bazarr, flareresolver, lidarr, prowlarr, radarr, sonarr, transmission)
• Watchtower
• Tailscale (fuera de contenedor de docker)

En total hay:

• 15 stacks
• 34 contenedores de docker

Consumo de watts

En esta gráfica se muestra el consumo de los últimos días, encuentro un par de cosas:

• Por alguna razón el 30 de diciembre se elevó el consumo mínimo, si se dan cuenta estaba en 4w aproximadamente y subió a casi 5w. Desconozco porqué esto podría haber sucedido 🤷‍♂️
• Adicional, encuentro que el consumo es bastante variable, tiene valores desde 4.3 watts hasta 11 watts.

Si hacemos un zoom para revisar el consumo de la última hora, encuentro que:

• El consumo se ha mantenido entre 4.9 watts y 8 watts.

Ahora, si agrupamos el consumo por día encontré que:

• El consumo por día es de 0.124 w, esto significa que en un mes consumiría 3,69 watts.

Resumen:

• Consumo promedio por hora: 5 watts
• Consumo por día: 0.124 watts
• Consumo por mes (30 días): 3.69 kW

Consumo de CPU

Respecto a la CPU encontré que:

• El uso de la CPU depende directamente de las aplicaciones que uso.
• El consumo promedio de CPU es de 10%
• Existen mínimos de 3% y máximos de 88%

Haciendo un zoom-in, veo que:

• El consumo estuvo en menos de 10%
• Tuvo pico de 30%. Esto fue por la ejecución de taganga (proyecto personal en python)

Temperatura

Por último, revisemos la temperatura:

• En la gráfica puedo ver que no sobrepasa los 50 ºC
• Como era de esperarse, en las madrugadas y mañanas, suele bajar la temperatura y en el medio día se encuentran los picos más altos.

Al hacer zoom encontramos que:

• Debido a que la operación que se ejecuta a las 7pm es exhaustiva, vemos que la temperatura se eleva a casi 52 ºC
• La temperatura se conserva cuando no se esta ejecutando ningún proceso exhaustivo

Y bueno, esto fue todo, quería documentar y mostrar como era el consumo del RPi ya que en los próximos días estaré moviendo algunos servicios a Freya. Cya!