Запропонована мікросервісна архітектура складається із трьох функціональних рівнів: прийому даних, обробки та аналітики, моделювання та рішень. Ключовою особливістю є використання асинхронної комунікації через брокер повідомлень Apache Kafka, що забезпечує слабку зв'язаність компонентів та високу пропускну здатність. Розроблено сервіс моніторингу ефективності агротехнічних рекомендацій, який відокремлює логіку прогнозування від логіки застосування бізнес-правил. Система включає математичні моделі перевірки умов ущільнення ґрунту та оцінки доцільності додаткових підживлень. Впровадження асинхронного підходу забезпечує відмовостійкість, масштабованість та незалежне оновлення сервісів. Технологічний стек включає Python, scikit-learn, PyTorch, Django, Kubernetes, PostgreSQL/PostGIS. Результатом є підтримка прийняття управлінських рішень щодо підвищення урожайності зернових культур в системі точного землеробства.