空管運行數據中心大數據技術應用

蘇祖輝　胥寶新

摘 要：隨著我國航班量的增大、空管設備和運行程序的完善，空管運行業務系統上線，航班保障管理手段智能化，系統在運行中產生了大量的原始數據、各類運行數據、流控數據、日志數據、語音數據。在信息化系統快速變遷的今天，傳統的系統設計架構已難以適應空管大型運行系統的設計要求，數據庫架構直接影響到應用系統的整體設計。大數據和云計算技術的迅速興起，使得從大量原始數據中提取有用信息，為空管運行決策提供參考成為可能。

關鍵詞：空管運行;大數據技術;應用

近年來，空管系統通過引進新的技術、改進管制程序，不斷地提高空管保障能力，盡可能滿足機場日益增長的航班需求，提高航班正常率。但由于空管、機場公司和航空公司之間的信息交換、處理、共享、反饋不夠充分，缺少有效的信息資源整合和協同決策機制，影響了機場整體運行保障能力的提高，尤其在出現航班大面積延誤時，容易造成機場運行秩序混亂。

為了全面、高效地分析海量航班運行數據、挖掘空管業務精髓、提升航空運輸發展空間，迫切需要體現數據價值，利用大數據技術，建立空管運行大數據平臺，收集、存儲海量數據;對航班運行過程深入分析，建立科學的數據指標體系，為空管服務保障精細化發展提供強有力的數據支撐。

1 ? ?總體架構

總體架構主要包括：前置信息接入平臺、信息服務平臺、大數據及云計算平臺、運維管理和安全防護等。具體組成部分如圖1所示。

通過“前置信息接入平臺”連接各空管業務系統（包括空管自動化系統、場面監視系統、塔臺電子進程單系統、流量管理系統、模擬訓練系統、語音記錄系統、氣象信息系統、航行情報信息系統等），也通過“專線接入”方式，與機場及航空公司等外部系統連接。

各業務系統輸出的生產運行數據（包括空管自動化系統、場面監視系統、塔臺電子進程單系統、流量管理系統、模擬訓練系統、語音記錄系統、氣象信息系統、航行情報信息系統等）、機場/航空公司系統輸入的相關業務數據，匯聚并存儲于大數據及云計算平臺。

大數據及云計算平臺通過數據清洗、篩選、多維度關聯分析等處理，完成原始數據的初步處理。基于部署在平臺上的數據挖掘及分析應用，數據被進一步挖掘和分析。數據的最終分析結果可以通過“管理駕駛艙”等門戶應用直接向終端用戶展示。

基于未來空管系統信息交互及共享的要求，大數據中心通過“信息服務平臺”，提供統一的Swim信息服務，包括供計劃、氣象、航行情報等。

提供全維度的資源監控與管理功能，可以通過3D仿真、2D拓撲等方式提供全方位的系統運維管理服務。“安全防護”是保障系統生產安全的基礎，為系統訪問、連接、主機等提供安全保障。

為用戶提供基于大數據及云計算的運行平臺、開發平臺和管理平臺。基于此平臺，用戶可方便實現應用及業務、系統及平臺、硬件及資源的橫向擴展，未來可以依據需要為用戶提供更多的應用服務、數據分析服務、信息服務，提供靈活、可配置的計算資源、網絡資源、存儲資源服務。

終端用戶可通過大數據中心門戶，訪問數據中心的各類信息（可以通過OA網絡訪問），包括安全、效率等各種數據分析結果，信息展示應用“管理駕駛艙”的理念，具備關聯信息展示、下鉆式信息查詢、信息搜索等能力。

2 ? ?技術難點

大數據技術應用的目標是構建云平臺，實現空管原始數據的采集、高效存儲和有效挖掘，并將結果以服務的方式呈現給用戶，其中最關鍵的技術及技術難點包括以下幾個方面：

（1）數據的分類和采集。空管數據種類，接口方式眾多，而且具有封閉性強、安全性要求高的特點。在不影響空管運行安全的情況下采集各類數據是建立大數據平臺的關鍵點。

（2）數據的高效存儲。空管運行數據具有數據量大、數據類型多元、數據分布特征多樣的特點。需要使用有效的數據壓縮技術和去重技術，實現高效存儲。而標準的壓縮算法不能保證最大限度地發掘重復的空管數據，需要研究有針對性的壓縮算法。

（3）數據采集和對外共享的標準化。空管設備種類繁多，現有空管設備數據輸入、輸出方式雜亂不統一，對數據采集和使用者來說面臨極大不便。需要研究定義數據采集接口標準和數據對外共享接口標準，實現數據采集和對外共享的標準化。

（4）數據挖掘和數據分析建模。通過對多元海量數據的收集和存儲，為后續數據應用提供數據輸出。因此，可能需要對后期數據應用做適當的挖掘，形成數據服務層，為后期的數據深度應用單位提供更加成型的加工數據。當前，分布式數據挖掘和機器學習開源軟件發展較為成熟。但首要問題是要針對空管系統的需求和空管數據的特征構建有效模型，并研究相應的高效挖掘、訓練算法，目前數據挖掘、機器學習模型、算法的研究尚無針對空管行業的成熟模式可以參考。

3 ? ?技術思路

（1）數據即服務：傳統的云計算包括基礎設施即服務（Infrastructure as a Service，IaaS）、平臺即服務（Platform as a Service，PaaS）和軟件即服務（Software as a Service，SaaS）。在大數據應用上需要提出和驗證數據即服務（DaaS）的概念，與傳統云架構不同，DaaS以空管數據為中心，其硬件架構和軟件組成滿足多元空管數據的安全采集、海量數據的高效壓縮存儲以及空管系統需求進行有效挖掘，并設計標準化的接口，以云服務的方式向用戶提供空管數據和挖掘結果。考慮到云平臺規模龐大的問題，擬研究基于機器學習的系統硬件、軟件異常/故障預測方法和預警處理方法，保證平臺穩定運行。

（2）數據存儲、壓縮方法的創新：為適應海量、多樣空管數據的可靠和高效存儲，需要在數據壓縮和存儲方法上進行創新，提出能在不同數據分布特征上獲得高壓縮率和高壓縮速度的分段聚類壓縮算法和基于遞歸神經網絡的壓縮方法。

（3）數據采集和數據共享接口標準的創新：定義數據采集接口標準和數據對外共享接口標準，提出高安全性、高統一性、低網絡資源占用率、動態靈活、適應未來空管體系發展的數據采集和數據共享接口的標準。

（4）空管運行策略相關典型應用數據挖掘方法的創新：通過數據分析和數據挖掘的方法，對空管運行策略相關典型應用進行數據的預處理，建立空管數據的分析方法與模型，形成空管運行大腦，為空管運行策略相關典型應用作進一步的數據準備。

4 ? ?技術架構

數據中心由基礎設施層、平臺服務層及應用服務層組成，同時配套安全防護和體系運維，其中體系運維和安全防護貫穿整個基礎設施、平臺和應用服務層，是整個數據中心的安全運行的保障支撐。數據中心技術架構如圖2所示。

（1）基礎設施層，為數據中心提供基礎設施服務，包括物理資源、資源管理兩部分。其中物理資源是整個數據中心運行的基礎，包含計算、存儲、網絡和安全4種資源。

（2）平臺服務層，利用基礎設施層提供的不同的計算、存儲和網絡資源，為數據中心提供整個服務平臺的服務，包括核心服務、數據服務及信息交換共享等。

（3）應用服務層，在數據中心部署運行的軟件模塊，主要提供信息門戶、地理信息服務、信息檢索及模擬駕駛艙等功能。

（4）體系運維，為數據中心的運行提供機房運行管理、基礎設施層資源管理（物理資源、虛擬資源）、存儲平臺管理、數據庫狀態監控、運行平臺管理、開發平臺管理等運行支撐管理和應用軟件運維管理，最終通過統一的運維門戶展現。

（5）安全防護，為整個數據中心的安全運行和用戶管理提供支持，包含物理防火墻、網絡安全、數據安全、平臺安全以及權限控制和訪問控制等。

5 ? ?結語

隨著我國空中交通流量的持續增加，各樞紐區域的時刻資源也日趨緊張，航班延誤壓力日益加大，管制員工作壓力也在日益增大。大數據技術的應用可為空管大數據采集再應用、空管大數據共享、空管運行決策的有效性提供依據和驗證手段，為管制工作壓力評估提供輔助分析，鞏固空管安全高效運行，促進民航可持續、綠色發展，利用新技術在推動中國空管運行保障建設、技術標準建設方面產生積極的社會效益。

[參考文獻]

[1]佚名.2011年民航行業發展統計公報[J].空運商務，2012（9）：46-47.

作者簡介：蘇祖輝（1978— ），男，工程師，技術專家，學士;研究方向：計算機系統架構，大數據平臺應用。