Зростання попиту на точне землеробство спонукало до інтеграції передових технологій для оптимізації сільськогосподарської практики. У цій статті представлено підхід до обробки даних про сільськогосподарські поля за допомогою хмарного конвеєра даних. Система використовує дані з різних датчиків, розміщених на полях, для збору інформації в режимі реального часу про ключові параметри, такі як вологість ґрунту, температура, вологість тощо. Зібрані дані передаються в хмару, де вони проходять ряд етапів обробки та аналізу даних. .
Стаття демонструє ефективність хмарного конвеєра даних у підвищенні стійкості сільського господарства. Це сприяє швидкому ухваленню рішень фермерами та зацікавленими сторонами на основі аналізу даних у реальному часі. Крім того, система пропонує цінний інструмент для моніторингу та оптимізації стратегій зрошення, розподілу ресурсів і практик управління врожаєм. Це дослідження підкреслює потенціал хмарних конвеєрів даних у революції точного землеробства. Здатність точно й ефективно вимірювати й аналізувати дані про сільськогосподарські поля відкриває нові шляхи для сталого ведення сільського господарства та пом’якшення ризиків, пов’язаних із лісовими пожежами та посухами.
[1] E. Fukase, W. Martin, “Economic growth, convergence, and world food demand and supply”, World Development, Volume 132, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.worlddev.2020.104954
[2] S. P. Poznyak, “Black soils of Ukraine: geography, genesis and current state”, 2016. DOI: https://doi.org/10.15407/ ugz2016.01.009
[3] M. S. Alkatheiri, “Artificial intelligence assisted improved human-computer interactions for computer systems:”, Computers and Electrical Engineering, Volume 101, 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.107950
[4] H. E. Pence, “What is Big Data and Why is it Important?”, Journal of Educational Technology Systems, 43(2), 159–171, 2014. DOI: https://doi.org/10.2190/ET.43.2.d
[5] M. B. Hoy (2015), “The ‘Internet of Things’: What It Is and What It Means for Libraries”, Medical Reference Services Quarterly, 34:3, 353-358. DOI: 10.1080/02763869.2015.1052699
[6] N. Biswas, "A new approach for conceptual extractiontransformation-loading process modeling,”, International Journal of Ambient Computing and Intelligence 10.1, 30-45, 2019. DOI: DOI: 10.4018/IJACI.2019010102
[7] A. Gupta, P. Goswami, N. Chaudhary, R. Bansal, "Deploying an Application using Google Cloud Platform," 2020 2nd International Conference on Innovative Mechanisms for Industry Applications (ICIMIA), 2020, pp. 236-239. DOI: https://doi.org/10.1109/ICIMIA48430.2020.9074911
[8] G. van Dongen, D. van den Poel, "Evaluation of Stream Processing Frameworks," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 31, no. 8, pp. 1845-1858, 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/TPDS.2020.2978480
[9] B. Grados, H. Bedon. “Software Components of an IoT Monitoring Platform in Google Cloud Platform: A Descriptive Research and an Architectural Proposal”, Communications in Computer and Information Science, vol 1193. 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-42517-3_12
[10] Z. Dobesova, "Programming language Python for data processing," 2011 International Conference on Electrical and Control Engineering, 2011, pp. 4866-4869, DOI: 10.1109/ICECENG.2011.6057428
[11] J. Shah and D. Dubaria, "Building Modern Clouds: Using Docker, Kubernetes & Google Cloud Platform," 2019 IEEE 9th Annual Computing and Communication Workshop and Conference, 2019, pp. 0184-0189, DOI: https://doi.org/ 10.1109/ CCWC.2019.8666479
[12] F. Bergsma, B. Dowling, F. Kohlar, J. Schwenk, D. Stebila, “Multi-Ciphersuite Security of the Secure Shell (SSH) Protocol”, 2014 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 369–381, 2014. DOI https://doi.org/10.1145/2660267.2660286
[13] J. Gascon-Samson, F.-P. Garcia, B. Kemme, J. Kienzle, "Dynamoth: A Scalable Pub/Sub Middleware for LatencyConstrained Applications in the Cloud," 2015 IEEE 35th International Conference on Distributed Computing Systems, 2015, pp. 486-496, DOI: https://doi.org/10.1109/ ICDCS.2015.56
[14] J. Sreemathy, R. Brindha, M. Selva Nagalakshmi, N. Suvekha, N. Karthick Ragul and M. Praveennandha, "Overview of ETL Tools and Talend-Data Integration," 2021 7th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems, 2021, pp. 1650-1654, DOI: https://doi.org/10.1109/ICACCS51430.2021.9441984
[15] D. Dzulhikam, M. E. Rana, "A Critical Review of Cloud Computing Environment for Big Data Analytics," 2022 International Conference on Decision Aid Sciences and Applications, 2022, pp. 76-81, DOI: https://doi.org/10.1109/ DASA54658.2022.9765168
[16] S. M. Ali, N. Gupta, G. K. Nayak, R. K. Lenka, "Big data visualization: Tools and challenges," 2016 2nd International Conference on Contemporary Computing and Informatics, 2016, pp. 656-660, DOI: https://doi.org/10.1109/ IC3I.2016.7918044
[17] B. Xia, P. Gong, “Review of business intelligence through data analysis”, Benchmarking: An International Journal. 21. 300-311, 2014. DOI: https://doi.org/10.1108/BIJ-08-2012- 0050.
[18] M. S. Gounder, V. V. Iyer, A. Al Mazyad, "A survey on business intelligence tools for university dashboard development," 2016 3rd MEC International Conference on Big Data and Smart City, 2016, pp. 1-7, DOI: https://doi.org/10.1109/ ICBDSC.2016.7460347