DataFarming 使用 Amazon ECS 处理 3500 万英亩土地的数据

澳大利亚精准农业公司 DataFarming 希望能够更加有效地向农民提供来自卫星图像的高质量数据，帮助他们优化作物生长。公司希望农民能够在田野中用移动设备上查看数据，但田野地带的带宽非常有限。为了在不增加企业或其客户成本的情况下实现这些目标，DataFarming 求助于Amazon Web Services（AWS）的解决方案。使用 Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）（一种完全托管的容器编排服务，便于部署、管理和扩展容器化应用程序）以及 AWS 提供的其他服务，DataFarming 在短短 4 年内就使澳大利亚谷物市场的卫星图像使用量增长 900%。

DataFarming 成立于 2017 年，总部位于澳大利亚昆士兰州，公司提供数字解决方案，可让农民即时应对作物和土壤的变化，从而提高农业生产率。DataFarming 从一开始就决定云服务在其数字解决方案中将优于遗留软件和数据库，因此持续使用 AWS 服务。DataFarming 的高级软件工程师 Paul Grambauer 说道：“AWS 可让我们快速实施解决方案，对田野作业农民不断变化的要求做出反应并快速应对。

公司的数字解决方案使用卫星图像来帮助农民应对挑战，例如病虫害发病率和肥料成本上涨。此外，这些图像可以帮助农民深入了解作物水分含量和成熟度等因素，以确定理想的作物收割时机。所有这些变量都会影响农民的盈利能力和生产率。早在 2003 年，DataFarming 的创始人就将第一颗高分辨率遥感卫星用于澳大利亚农业行业。通过采取此行动，在农业行业越来越多地获得更低成本、更高质量和更频繁的卫星图像方面，公司发挥了关键作用。

最初，DataFarming 会定期处理高分辨率卫星图像数据，但 1 天内可用于处理图像的小时数有限。为了提高敏捷性并更快地向农民提供数据，该公司在 2021 年决定改用事件驱动型处理。同时，公司希望能够以尽可能小的数据包提供数据，以便农民即使在带宽有限的区域也能轻松访问图像。由于长期使用 AWS，DataFarming 再次依靠 AWS 解决方案来实现其目标。

DataFarming 最初在 AWS Lambda 的容器化环境中开发概念验证。AWS Lambda 是一种无服务器、事件驱动型计算服务，可让用户在不预置或管理服务器的情况下为几乎任何类型的应用程序或后端服务运行代码。但是，公司发现 Amazon ECS 更适合其特定需求。由于公司已经在 AWS 上使用容器，因此非常顺利地切换到 Amazon ECS。Grambauer 说道：“在 AWS 中运行容器的环境使得选择解决方案变得非常简单。”“Amazon ECS 最适合我们，但 AWS Lambda 也提供类似的功能，在使用 AWS 开发解决方案时，能够为我们的需求选择合适的服务是我最欣赏 AWS 的原因。”

公司现在使用 Amazon ECS 作为其主要计算环境，并使用该服务为其后端 API 提供功能，以支持其数字解决方案的用户界面。为了在此容器化环境中运行进程，DataFarming 使用 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）竞价型实例，公司可以将此实例用于各种无状态、容错或灵活的应用程序，例如大数据、容器化工作负载以及测试和开发工作负载。“Amazon EC2 竞价型实例在成本优化方面为我们带来了很多成果。随着大量订单的涌入，我们可以扩大规模，并且拥有可在其上计算的实例，”Grambauer 说道。“与按需 Amazon EC2 的价格相比，使用 Amazon EC2 竞价型实例可节省 70% 的成本。”

在使用竞价型实例进行经济高效扩展的同时，DataFarming 还优化其在数据存储方面的可扩展性。公司将其大多数基于图像的数据存储在 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中，这是一种对象存储服务，提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。DataFarming 董事总经理 Tim Neale 表示：“如果我们在农场上采集数据，就能够为用户永久存储这些数据，这样他们可以回顾几年的数据并比较表现。”“用户可以访问这些数据非常重要，因此我们必须对其进行有效存储，而这正是 Amazon S3 为我们所做的工作。” DataFarming 将 Amazon S3 与 Amazon ElastiCache 搭配使用，后者是一种完全托管的内存缓存服务，支持灵活的实时使用案例。公司使用 Amazon ElastiCache 作为临时数据存储，以适合移动设备和低带宽的方式改善交付并优化数据，从而向农民快速高效地交付数据。

使用 AWS 服务，DataFarming 构建一个涵盖 28,000 个农场的解决方案，可处理 3,500 万英亩农田的数据。Neale 说道：“我们在四年内占据了澳大利亚谷物市场的 40% 份额，并且在我们公司成立之前，只有 4% 的农民使用卫星图像。”“这是我一生中见过的最大规模技术吸收。” 公司取得的进步由可扩展的解决方案推动，这些解决方案提供积极的用户体验，而 DataFarming 使用 AWS 服务实现这些解决方案。

展望未来，DataFarming 计划继续在国际上扩大其用户群。为了增加全球农民对卫星图像的使用，公司目前的目标是西欧、非洲、北美和南美以及东南亚拥有大量农民的国家/地区。

此外，由于农民面临越来越多变的气候，DataFarming 致力于研究机器学习解决方案，以预测与气候相关的潜在问题，改善作物胁迫、害虫和疾病的早期检测。Neale 表示：“早期发现需要运用机器学习。”“处理空间信息增加了普通机器学习无法应对的挑战。我们对未来前景感到兴奋，并热衷于探索 AWS 提供的更多机器学习工具。”