云计算技术主要是实现计算资源和存储资源的虚拟化和按需使用。对于具体的系统来说，无须自己购买所有的硬件设备、网络资源、操作系统、处理软件等，而是将这些底层的通用资源和能力外包出去，只是聚焦于系统的业务逻辑的实现。
前面提到，在农产品溯源系统中，各个环节的数据是系统最重要的资源，是保证整个溯源系统成功实施的核心和基础。目前的溯源系统都是采用自购的计算和存储设备，由企业自行维护系统的存储和计算资源，这对企业的信息化技术和操作人员的信息化水平有较高的要求，而且对一些溯源系统来说，会产生一定的风险。随着云计算技术和运营模式的发展，在溯源系统实现中引入了云计算和云存储。
在农产品溯源系统中，数据存储和处理的特点包括以下几个方面。
数据的持久性。通常，溯源系统中各种信息的存储时间要长于产品的生产、生命周期时间，重点数据需要长久保存，以保证在发生质量问题时，所有相关的数据应尽可能完整，这样才能尽快定位问题，制定相应的解决方案。因此，需要一个完善的数据存储机制，保证溯源数据不丢失，并具有容灾备份处理机制。
数据的完整性。由于溯源涉及多个环节或者多个主体，每个环节都需存储相关的数据，但是目前各个主体的信息系统能力参差不同。例如，有些企业的信息化基础较差、投入较少，较难保障溯源数据的安全和正确性;有些企业在数据安全方面考虑不周，很容易导致某个环节的溯源系统数据的丢失和损坏。对于一个溯源系统来说，任何一个环节的数据丢失和损坏都会造成溯源的失败。因此，维护溯源各个环节中数据的完整性，是溯源系统成功的关键之一。
数据的智能处理。对于溯源系统来说，一方面需要维护数据的完整性，用于在溯源时能够查询到原始数据。另一方面，分散在各个环节的生产数据杂乱无章，纯粹的原始数据对于用户来说很难理解。因此,需要对这些数据进行智能处理，利用数据建模技术，针对溯源的需求,制定各种数据分析方法，从而获得简单明了的数据分析结果，方便最终的用户使用。最后，对数据进行分析和处理，及时对可能出现的产品质量问题进行判断，形成实时的预警机制。
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