雲計算、大數據在農業信息化中的應用
1 相關背景及研究意義
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- 大數據
所謂大數據，即海量數據或巨量數據，其規模巨大到無法通過目前主流的計算機系統在合理時間內獲取、存儲、管理、處理並提煉以幫助使用者決策。大數據具有價值密度低、數據量大、數據增長速度快、多樣性、複雜度高的特點，俗稱“4V+1C”。
伴隨着SNS、移動計算和傳感網等新技術不斷產生，進入大數據時代的人們思維方式發生了重大的變化，研究與分析某個現象時，更依賴使用全部數據而非抽樣數據；不要求一味地追求數據的精確性，但要使用數據的多樣性、豐富性，甚至接受錯誤的數據也很有價值；人們能夠從支離破碎的、看似冗餘和無序的毫不相干的海量數據中抽煉出真知灼見，提取對自己有價值的信息。人們通過對大數據的分析更關注的是事件產生的結果而不是原因；對數據之間的相關性分析勝於對因果關係的探索。
大數據核心技術是基於存儲的計算，從本質上來說，大數據主要解決的是海量數據搜索、存儲、計算、挖掘、展現和應用等問題。也可以將其歸納爲三個層面：大數據的雲存儲（計算資源虛擬化）、大數據處理（雲計算模型）、大數據挖掘（各類算法庫、模型庫構建）。
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- 雲計算
雲計算比較官方的一種定義爲：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務），這些資源能夠被快速提供，只需要投入管理工作或與服務供應商進行很少的交互。
雲計算是一種商業計算模型。它將計算任務分佈在大量計算機構成的資源池上，使各種應用系統能夠根據需要獲取計算力、存儲空間和信息服務。雲計算具有超大規模、虛擬化、高可靠性、通用性、高可伸縮性、按需服務、極其廉價的特點。其中顯著特性如下所示：
1. 基於互聯網絡
雲計算是通過把一臺臺的服務器連接起來，使服務器之間可以相互進行數據傳輸，數據就像網絡上的“雲一樣”在不同服務器之間 “飄”。同時通過網絡向用戶提供服務。
2. 按需服務
“雲”的規模是可以動態伸縮的。在使用雲計算服務的時候，用戶所獲得的計算機資源是按用戶個性化需求增加或減少的，並在此基礎上對自己的使用的服務進行付費的。
3. 資源池化
資源池是對各種資源（如存儲資源，網絡資源）進行統一配置的一種配置機制。從用戶角度看，無需關心設備型號，內部的複雜結構，實現的方法和地理位置，只需關心自己需要什麼服務即可。從資源的管理者角度來看，最大的好處是資源池可以近乎無限地增減和更換設備，並且管理，調度資源十分便捷。
4. 安全可靠
雲計算必須要保證服務的可持續性、安全性、高效性和靈活性。故對於提供商來說，必須採用各種冗餘機制、備份機制、足夠安全的管理機制和保證存取海量數據的靈活機制等，從而保證用戶的數據和服務安全可靠。對於用戶來說，其只要支付一筆費用，即可得到供應商提供的專業級安全防護，節省大量時間與精力。
5. 資源可控
雲計算提出的初衷，是讓人們可以像使用水電一樣便捷的使用雲計算服務，極大的方便人們獲取計算服務資源，並大幅度提供計算資源的使用率，有效節約成本，使得資源在一定程度上屬於“控制範疇”。但如何對雲計算服務進行合理的、有效的計費，仍是一項值得業界關注的課題。
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- 農業信息化
農業信息工程，顧名思義，即運用現代信息技術助力農業實現信息化，而農業信息化是一個動態概念，是指利用現代信息技術和信息系統爲農業產、供、銷及相關的管理和服務提供有效的信息支持，並提高農業的綜合生產力，促進農業結構戰略性調整和經營管理效率的總稱。簡單地說，就是在農業領域充分利用信息技術的方法、手段和最新成果的過程。具體地講，就是在農業生產、流通、消費以及農村經濟、社會、技術等各環節全面運用現代信息技術和智能工具，實現農業生產經營、農產品營銷、農產品消費的科學化和智能化過程。
農業信息化的內涵可概括爲以下四個方面：農業生產過程的信息化、農產品流通過程的信息化、農業管理過程的信息化、農村社會服務的信息化。
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- 研究意義
農業信息化作爲現代農業轉型升級的重要推力，是幫助實現農業現代化的重要手段。我國的農業大數據具有體量大、關連性強、複雜多變等特徵，雲計算能夠實現有效的信息資源整合，能夠將海量信息進行採集、儲存和分析處理，拓展了數據庫的侷限性，方便農業信息資源的共享和利用；大數據技術能夠從龐大的數據體量中尋找和挖掘出有價值的數據，精準解決農業生產和銷售中遇到的問題。推動雲計算與大數據在農業領域的實際應用，幫助理順農業信息的內在規律和聯繫，對實現農業信息化、智慧化、現代化具有重大意義。
2 雲計算與大數據在農業信息化中的應用現狀
2.1 大數據下的農業信息化
農業大數據是指以大數據分析爲基礎，運用大數據的理念、技術及方法來處理農業生產銷售整個鏈條中所產生的大量的數據，從中得到有用信息以指導農業生產經營、農產品流通和消費的過程。農業大數據的任務主要有優化整合農業數據資源、農業大數據平臺建設等，通過專業化處理，對海量數據快速“提純”並獲得有價值的信息，最終爲政府、企業乃至各種類型單位的決策和發展提供支持。
基於目前農業信息技術主要應用領域和產生大數據的主要來源分析，大數據的主要應用領域包括以下幾個方面:
- 生產過程管理數據: 設施種植業、設施養殖業(畜禽和水產等) 、精準農業等。提高
整個生產過程的精準化監測、智能化決策、科學化管理和調控，是農業信息化的緊迫任務。
- 農業資源管理數據: 土地資源、水資源、農業生物資源、生產資料等。我國農業資源緊缺、生態環境與生物多樣性退化，要在摸清家底的基礎上，進一步優化配置、合理開發，實現農業高產優質、節能高效的可持續發展。
- 農業生態環境管理數據: 土壤、大氣、水質、氣象、污染、災害等。需要進行全面監測、精準管理。
- 農產品與食品安全管理大數據: 產地環境、產業鏈管理、產前產中產後、儲藏加工、市場流通領域、物流、供應鏈與溯源系統等。
- 農業裝備與設施監控大數據: 設備和實施工況監控、遠程診斷、服務調度等。在上述應用中，關鍵是農業環境與資源、農業生產過程、農業產品安全、農業市場和消費的監測和預測等。
- 各種科研活動產生的大數據，如大量的遙感數據，包括空間與地面數據; 大量的生物實驗數據，如基因圖譜、大規模測序、農業基因組數據、大分子與藥物設計等。
2.2 雲計算在農業信息化中的應用
雲計算的核心概念是將一系列計算資源整合爲一個大資源池，按需分時將不同部分的資源分配給不同用戶。雲計算技術爲大數據和物聯網的應用提供了 IT 架構基礎，幫助人們建立起數據收集、 整理、發掘的基礎平臺，並實現 IT 資源的高效分配及管理。
農業雲計算的運用爲農業信息化帶來了大規模的數據存儲能力和以時間和存儲量收費的資源服務方式。在減少客戶對硬件設備依賴的同時，擴充了設備計算能力，提升信息化運行效率。因此，雲服務在農業領域的應用重點致力於以下幾個方面：基於雲服務的海量農作物信息存儲、基於雲計算的生物信息數據處理、基於雲計算的農業物聯網解決方案等。
2.2.1 雲計算技術在農業生產與經營領域的應用
農業生產經營與雲計算技術的有效結合，實現了更高的生產效益，已經被廣泛使用於養殖、大棚種植、園藝設施建設等方面。雲計算技術在農業項目中可精準地進行監測，利用數據分析處理掌握大棚種植情況，還可利用雲計算技術讓人們在手機上對園藝設施相關問題進行監測，方便了使用者進行有效管理。雲計算管理技術在養殖方面的應用，可收集動物實時的健康信息，將信息進行比對就可以判斷出養殖情況，並針對出現健康問題的動物採取應對措施。
2.2.2 雲計算技術在農業管理與服務領域的應用
近年來雲計算技術在農業管理與服務方面發揮了重要作用，在農產品質量安全方面貢獻了較大成就，能夠通過分析農產品信息，保證產品的質量與安全。在農業管理和服務過程中，需要通過雲計算技術記錄農產品生產、流通、消費等環節信息，極大地方便了農業管理後期追蹤和安全監測，提高了服務質量。我國農業部門已將雲計算技術列入未來發展計劃，實現農業管理與服務的優化升級，促進農業信息化建設的推廣應用。
2.2.3 雲計算技術在農業電子商務中的應用
目前雲計算技術在農業電子商務中的應用較爲成熟，可發揮雲計算技術優勢，分析處理更多的數據，使得農業電子商務更加智能化。農業電子商務平臺逐漸升級，用戶量不斷增加，雲計算技術在農產品電子商務運營中，能提供更精準的產品購買推送，能夠更多地滿足用戶的需求。
2.3 我國目前農業信息化中面臨的問題
2.3.1農業數據採集面廣、數據源繁雜
農業資源包含了土地、海洋、水等自然資源、各種生物資源和農業生產和消費資資源等。農業大數據採集的信息包含但不限於種植、養殖、農業生產、農業科技、農業裝備、市場行情、氣象災害、土地、水利建設、運輸、病蟲害防疫防治、倉儲、農產品加工、農業生態資源、市場、食品安全、價格波動等諸多環節的一系列動態數據。而由於生物本身所具有的生長特質更是導致農業數據具有區域性、多樣性、差異性、動態性、不確定性及複雜性等特徵。對於農業生態資源的採集貫穿在整個農業產業鏈的過程中，面對大量的不間斷的結構化和非結構化數據，如何快速獲得、準確提取、深入挖掘、安全存貯，直到最終實現大數據在農業上的實際處理與應用，都需要依託一個穩定有效的技術平臺。對於農業生產相關信息的採集，幫助提高對數據的動態分析與監控，強化農業生產管理能力，需要國家鼓勵，政策扶植、技術應用、引入資本等多管齊下。
2.3.2大數據農業專業人才和法律缺失
農業大數據想要更好的共享以促進現在農業快速發展，離不開同時精通計算機和農業兩個方面的人才支持。然而現實工作中的一線工作人員缺乏足夠的專業水平和能力，大量的專業人才和高校畢業生不願意或不屑於下基層很紮實幹，導致農業專業人才的缺失，基層科學技術知識更新跟不上時代的步伐。同時，只有在共享大量的農業大數據信息的基礎上，才能準確而有效的促進現代農業快速發展。而想要實現數據更好的共享和使用，必須有法律法規作爲依據，而我國相關規章制度相對滯後，特別是在數據共享方面缺乏相應的法律支持。
2.3.3 雲服務存在的問題與風險
雲服務以靈活、高效、低成本的優勢爲農業信息化建設帶來新的可能，但同時也存在一些問題。主要體現在：第一，數據安全存在一定風險。若將農業信息系統部署在雲服務器上，系統中的數據便存在於雲服務供應商的服務器中。而提供雲服務的廠商也並非全部擁有自己的數據中心，一旦租用第三方的雲平臺，那麼就存在服務提供商管理人員權限的問題。換言之只要雲服務供應商願意，便可以輕易提取出用戶寄存的數據。第二，農業雲技術普及度不高。信息技術的廣泛普及使全球農業生產獲得極大的發展。由於我國農民的文化水平不高，對新技術的接受力有限，加上使用智慧雲農業前期需要大量的資金投入。這使得農業雲技術在基層農戶市場的推廣舉步維艱。第三，農作物數據信息缺少統一標準。目前發展智慧農業的企業大多自成一派，擁有各自的一套服務體系，製造的傳感設備採集數據沒有形成統一的標準。各個地區採集的數據量看似龐大，卻很難互通共用，造成大量資源浪費。
3 總結
雖然我國農業信息化的發展有了一定的進步，但是受各種因素影響，我們也面臨着許多待處理的問題以及需要克服的困難，作爲農業信息工程專業中的一員，我們要主動了解前沿科技的發展，尋找雲計算和大數據與農業信息化結合的切入點，努力將所學知識轉化成智慧農業中的成果。移動互聯網、物聯網和雲計算髮展的必然結果是走進大數據時代，從本質上看，這些都是獲取數據的手段，產生大數據——獲得智慧纔是終極目標。在新一輪農業現代化建設中，要將農業大數據納入國家農業信息化發展戰略。要密切跟蹤國際大數據前沿技術，積極抓住發展契機，做好頂層設計、實現有序發展。圍繞國家農業特點和重大需求，梳理農業大數據重點發展領域，凝練農業大數據關鍵技術，重點培養和支持一批農業大數據的應用與示範項目。尤其是要通過雲計算和大數據技術的融合，不斷加強基於農業物聯網成果的示範應用、促進智慧農業的不斷髮展。