法国农业部如何利用 Elastic 技术监控商业捕鱼业

法国农业部下属方法与质量支持办公室（BMSQ）的架构师团队负责评估和部署软件解决方案，以解决各项目组面临的技术问题。作为数据专家，团队重点重构了商业捕鱼业的活动追溯系统，旨在提升渔业数据采集与分析的质量、速度和精度。这些数据包括申报渔获量、港口出港清单以及渔船 GPS 定位信息。

项目初期通过概念验证测试了实时存储、提取和展示渔业数据的解决方案。经过与 Graylog 和 Splunk 等工具的对比测试，最终选择 Elastic 技术栈，因其具备处理速度、易用性、强大功能和可扩展性优势。Kibana 和 Canvas 的数据呈现工具在项目中发挥关键作用，帮助团队在日益严格的渔业保护法规下高效提供终端用户所需信息。

技术实现方面：

• 对 12 米以上渔船强制安装 GPS 系统，实时追踪位置数据并索引至 Elasticsearch

• 通过 Logstash 处理数据后，可在 Elasticsearch 中实现包含 300 多个过滤字段的实时交叉检索

• 当前系统存储 10 年原始数据，总计 1.35 亿条记录，每条记录含 300+过滤字段

• 接收 XML 格式的电子报告系统（ERS）数据，实时建模后集成至 Elasticsearch 集群

应用成效包括：

• 精确定位渔船活动区域与密集捕捞区

• 监控联合国粮农组织（FAO）划区的捕捞配额

• 自动标记违法行为

• 通过 Canvas 生成鳕鱼/沙丁鱼/金枪鱼等物种的捕捞监测信息图

系统架构支持：

• 实时区域化数据分析为执法决策提供依据

• 跟踪图层功能可将离散 GPS 点位连成航线（Elastic 7.11/7.12 版本新增特性）

• 支持增量数据索引，无需全量处理 10 年历史数据

未来规划将扩展至"从农场到餐桌"的食品全链条追踪，应对政治、经济和环境领域的多维度挑战。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/公众号二维码

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