农业4.0：数据处理架构比较与发展趋势

农业4.0数据处理架构：存储、处理和趋势分析 农业4.0，即智能农业或智慧农业，是一个关键领域，它通过物联网技术生成海量数据，对农业生产、管理和决策支持产生了深远影响。本文，由Olivier Debauchea等人合作撰写，发表于沙特国王大学学报，旨在探讨在这个新兴技术背景下，适合农业4.0应用的存储和处理架构，以及潜在的发展趋势。 首先，文章关注的核心问题是选择哪种架构最适合农业4.0的应用程序，这些应用通常具有实时性、低延迟和高数据处理需求。文章列举了四种主要架构进行比较：中央云架构、分布式云架构、协作计算策略以及边缘计算和雾计算。每种架构都有其独特的优势和挑战，如中央云架构在大规模数据集中表现优异，但可能面临延迟和网络压力；而分布式云和边缘计算则注重数据处理的本地化，以提高响应速度和可靠性。 其次，文章质疑通用架构是否能全面满足农业4.0的多元化场景需求。作者提出了一个系统评价框架，包括用户接近度、延迟抖动、网络稳定性、高吞吐量、可靠性、可扩展性和成本效益等因素，以便评估不同架构的实际性能。 文章还讨论了如何从研究阶段过渡到产业应用的横向发展可能性，以及从云端训练的算法如何迁移到嵌入式或独立产品中的垂直评估。这涉及到微服务架构的数据湖、数据仓库和区块链等技术在农业4.0中的融合与优化。 最后，文章强调了版权问题，所有内容受CCBY-NC-ND许可证保护，允许在指定条件下共享和再利用。文章的总结部分概述了研究的方法论，包括采用的系统评价方法和架构比较标准，以及对未来研究的启示。 通过这篇综述，读者可以了解到农业4.0数据处理架构的关键要素，以及如何根据实际需求选择合适的技术路线，推动智能农业向更高效率和可持续发展的方向迈进。