134 ISSNe 2445-365X | Depósito Legal AB 199-2016 El mantenimiento predictivo y el aseguramiento de la alta disponibilidad del nodo local exigen una supervisión cuidadosa de la fragmentación del sistema de archivos y del estado de las unidades de almacenamiento persistente del servidor del centro. La naturaleza efímera del aprovisionamiento de contenedores Docker para los pipelines de Forgejo Actions provoca la creación y destrucción continua de capas de imágenes OCI, lo que acelera el desgaste de los bloques de almacenamiento y genera un volumen considerable de metadatos huérfanos. Para mitigar la pérdida de rendimiento en las operaciones de lectura y escritura (I/O) provocada por este estrés operativo, la rutina de administración incluye la automatización de procesos de limpieza del entorno de Docker (docker system prune) intercalados con la optimización periódica de los índices relacionales de PostgreSQL mediante tareas automáticas de vacuuming. En lo relativo a la política de salvaguarda de datos, los scripts en caliente programados mediante tareas Cron evitan errores habituales al evaluar el peso del directorio de copias de seguridad: el script mide únicamente el espacio ocupado por el árbol de directorios de los repositorios Git activos y los volcados lógicos de la base de datos estructural, sin tener en cuenta el historial acumulado de sectores vacíos o de archivos temporales de sesión. Esto permite que las alertas de almacenamiento de la telemetría reflejen con precisión la capacidad real disponible del volumen físico, facilitando al departamento de informática la planificación anticipada de ampliaciones de hardware y garantizando una plataforma más estable ante picos imprevistos de concurrencia durante los periodos de evaluación final. Esta red de seguridad técnica se complementa proactivamente mediante el despliegue integrado de una pila de monitorización basada en Prometheus y Grafana (León Serrano, 2023). Al habilitar las métricas nativas de Forgejo bajo el estándar OpenMetrics, la plataforma expone de forma segura líneas de texto plano con los indicadores internos de rendimiento. Prometheus actúa como el motor central de series temporales y realiza un raspado automático cada quince segundos a través de la red virtual interna de Docker para almacenar cronológicamente la evolución de la telemetría. Grafana se conecta a esta fuente de datos y transforma esas líneas de texto en gráficos interactivos de alta resolución. Al adaptar las consultas en lenguaje PromQL de la plantilla comunitaria ID 17813, originalmente pensada para un entorno abstracto de Kubernetes, el panel web permite al profesorado auditar de manera inmediata el tiempo de actividad real (Uptime), la memoria virtual asignada en la pila (heap) de Go, la tasa de peticiones concurrentes a la API REST y el estado operativo de los runners, como se ilustra en la Figura 3. Para ofrecer una lectura analítica complementaria a la telemetría visual del panel, la Tabla 5 sintetiza los valores numéricos de rendimiento y los tiempos de respuesta de la API REST bajo diferentes escenarios de estrés lectivo. El despliegue de servidores locales como alternativa educativa frente a plataformas privativas en la nube Figura 3. Interfaz gráfica e indicadores de rendimiento integrados en el panel de Grafana para la auditoría de la forja local. Fuente: Elaboración propia a partir de la telemetría del servidor del centro. EDICIÓN ESPECIAL 2026
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