稳格科技农业大数据平台研发周期全解析：从需求到落地的标准化流程

农业大数据平台的开发需兼顾技术深度与行业特性，北京稳格科技有限公司通过标准化研发流程，确保项目高效交付并满足客户业务需求。以下为完整的研发周期介绍：

一、需求调研与可行性分析（2-4周）

1. 业务场景深度访谈 

与客户管理层、技术团队、一线用户（如农户、农技员）进行多轮沟通，明确核心痛点（如产量预测误差率高、供应链协同效率低）。

案例：某省农业厅需整合全省2000+气象站数据，要求平台支持实时灾害预警。

2. 竞品分析与技术选型 

评估市场上主流农业大数据平台（如IBM Watson Agriculture、CropIn）的功能架构，结合客户预算选择技术栈（如Hadoop生态或云原生架构）。

3. 可行性报告输出 

明确项目边界、技术风险点（如老旧传感器数据兼容性）及成本预估，形成《需求规格说明书》。

二、系统设计与架构规划（3-5周）

1. 分层架构设计 

①数据层：采用时序数据库（InfluxDB）存储传感器数据，关系型数据库（PostgreSQL）管理业务数据。

②服务层：基于Spring Cloud构建微服务，拆分用户管理、数据分析、可视化等模块。

③应用层：提供Web端、移动端（Android/iOS）多入口，支持离线缓存功能。

2. 数据流设计 

定义数据采集频率（如土壤湿度每15分钟一次）、清洗规则（剔除重复值）、存储周期（热数据保留3个月，冷数据归档至OSS）。

3. 安全合规设计 

遵循《个人信息保护法》，对农户身份信息实施脱敏处理；通过等保2.0三级认证，部署WAF防火墙防御SQL注入攻击。

三、核心模块开发与测试（8-12周）

1. 数据采集模块 

开发多协议适配器，支持Modbus、MQTT、HTTP等工业协议，兼容市面上90%以上农业传感器。

集成第三方API（如国家气象局数据接口），实现外部数据自动拉取。

2. 智能分析引擎 

构建作物生长模型（基于LSTM神经网络），输入光照、温湿度等参数，输出最佳灌溉/施肥方案。

开发病虫害识别功能，通过YOLOv5算法训练玉米螟、稻瘟病等200+种病害模型，准确率≥92%。

3. 可视化交互模块 

使用ECharts+D3.js实现动态图表，支持按区域、时间、作物类型等多维度钻取分析。

开发移动端小程序，农户可通过语音指令查询地块数据（如“查看3号大棚的今日湿度”）。

4. 测试阶段 

①单元测试：使用JUnit覆盖80%以上代码逻辑。

②集成测试：模拟1000+设备并发上传数据，验证系统吞吐量（TPS≥3000）。

③用户验收测试（UAT）：邀请客户代表进行黑盒测试，记录并修复操作流程中的体验问题。

四、部署上线与运维支持（2-3周）

1. 混合云部署方案 

核心业务部署在客户私有云（如华为云Stack），保障数据主权；公有云（阿里云）用于弹性扩展计算资源。

2. 自动化运维体系 

集成Kubernetes实现容器化部署，支持滚动升级不中断服务。

通过Prometheus+Grafana监控系统健康度，设置CPU使用率>85%时自动扩容。

3. 培训与文档交付 

提供操作手册（含视频教程）、API文档、系统维护指南，并对客户IT团队进行现场培训。

五、持续迭代与优化（长期）

1. 数据模型优化 

每季度根据新采集的数据重新训练AI模型，例如将小麦产量预测误差率从12%降至8%。

2. 功能扩展 

根据客户反馈增加新模块，如碳足迹计算、农产品溯源链等功能。

3. 技术债务清理 

每半年重构代码库，淘汰过时框架（如将AngularJS迁移至Vue3）。