大數據技術在民航空管監控系統中的應用

沈爾斌

民航中南空管局通信網絡中心 ?廣東廣州 ?510000

摘要：本文主要針對民航空管監控系統的發展進行研究分析，詳細分析大數據技術在民航空管監控系統中的應用前景。首先就大數據技術進行解讀，然后就大數據技術在民航空管系統的中應用思路和流程進行研究和分析。

關鍵詞：大數據技術;民航;空管監控系統

1.大數據技術

1.1 特點

1.1.1 高速性

高速性是大數據技術最典型的特征，主要是大數據和數據流的移動性，其高速性是基于現實生活中對數據實時性需求基礎上發展起來的。移動網絡技術、互聯網技術的發展讓人們越來越注重數據實時性，包括人們日常生活中常見的物流信息、交通信息、天氣信息等。實時性催生了數據信息的高速性，要求互聯網數據、大數據技術能在第一時間獲取關鍵事件信息，同時將獲取的信息進行傳遞和傳播，最終實現了數據傳輸的高速性。

1.1.2 多樣性

大數據技術呈現出典型的多樣性，包括非關系型數據和關系型數據等。大數據的多樣性對大數據提出了明確要求，需要能夠對種類繁多、海量的數據進行分析，通過深度分析發現數據間的內在聯系。尤其是在互聯網技術發展的背景下，數據類型繁多，不僅僅包括傳統的簡單文本數據，還包括音頻、視頻、傳感器、日志等各種信息。大數據技術充分利用多樣性，對于海量數據中的有用數據進行分析和篩選，從而能夠得到有用信息，并剔除不需要的信息，最終滿足用戶的數據需求。

1.2 方法

1.2.1 可視化分析

大數據分析使用者不僅僅包括大數據分析專家，還包括具備大數據需求的普通用戶，對于二者而言均具備可視化實際需求。希望通過可視化能夠將所有的數據進行直觀呈現，將數據特征直觀形象的呈現給用戶和大數據分析專家。

1.2.2 數據挖掘算法

大數據技術得以發展和推廣的核心是數據挖掘算法，通過數據挖掘算法能夠對雜亂、多樣性的數據進行梳理、分析，得到有價值的信息并直觀呈現。作為最難、最先進的數據統計方法，目前大數據技術被人們廣泛認可，其在價值信息的挖掘中也呈現出不可忽視的作用。通過數據挖掘算法能夠迅速、及時的進行大數據的處理，傳統的算法在海量數據的處理中往往需要耗費長達幾年的實踐進行處理，才能得到有價值的信息，而數據挖掘技術的應用很好解決了這一問題，大數據價值直接呈現。

1.2.3 預測性分析能力

大數據技術的另一典型特征是預測性分析能力，大數據技術能對當前海量的數據進行統計和深度分析，挖掘出特點的基礎上結合數學技術構建科學的模型，然后利用該模型和新數據進行未來數據的預測。

1.2.4 語義引擎

目前大數據技術已經在數據挖掘和分析中廣泛應用，可以借助標簽關鍵詞、關鍵詞和其他輸入語義進行信息搜索，在檢索和分析的基礎上判斷用戶的實際需求，然后根據實際需求進一步挖掘和分析，為提供用戶更有價值的信息。

1.2.5 數據質量和數據管理

大數據技術在不同領域的應用需要高質量數據的支持，數據管理技術對大數據技術的應用和推廣和具有重要意義。只有有效的數據管理技術和高質量數據的支持，才能夠保證大數據技術應用和分析結果的價值性、有效性以及真實性。

1.3 工具

云計算技術和大數據技術兩者相輔相成，密不可分。大數據技術的應用和推廣必然需要結合分布式架構，同時也需要大量計算機的支持，依托云計算的分布式數據庫、分布式處理、虛擬化技術以及云存儲技術實現。就目前大型大數據的應用中主要采用Hadoop 平臺，該平臺是基于Apache基金會額分布式系統基礎架構基礎上進行構建的。作為一種可靠、成熟、可伸縮、高效的處理方式，

2.大數據技術在民航空管中應用思路及流程

2.1 思路

在大數據技術的應用中必須要依靠多臺計算機設備、采用分布式架構，基于此才能夠對龐大數據進行挖掘、分析和整合。在大數據技術中引入云計算技術之后，能夠實現對海量數據的有效梳理、存儲和虛擬管理。比如前面指出目前常用的大數據技術是基于Hadoop平臺進行構建的，結合分布式系統基礎架構實現問題的高效、科學處理。

2.2 流程

2.2.1 數據采集

基于傳感器形式，結合不同數據庫對Web以及App等中的數據采集和接受，該技術還需要保障用戶具備處理和查詢權力。目前大數據應用中會涉及到大量用戶同時操作或訪問服務的情況，這給大數據技術帶來極大的挑戰。以機票銷售網站作為案例進行分析，尤其是機票銷售網站的節假日期間，往往會有大量的用戶同時訪問網站，并且這些用戶具有查詢、購買機票的服務需求，給大數據技術采集、帶來挑戰，機票銷售網站的荷載力較大。

2.2.2 導入與處理

大數據技術在完成數據采集之后需要對采集到的數據進行梳理、統計和分析，在此過程中需要將數據導入分布式存儲集群和分布式數據庫之中。數據導入和處理的關鍵點包括數據預處理工作，另外數據量極大，每秒鐘有超過千兆、百兆的數據傳輸。

2.2.3 統計分析

大數據技術借助分布式數據庫、分布式計算集群技術進行統計和分析，首先對海量的數據進行分類、整理、歸納和分析，根據用戶需求進行匹配性處理。大數據技術應用的難點之一是海量的數據，其會占據巨大的存儲空間。

2.2.4 數據挖掘

數據挖掘技術和傳統的數據處理技術不同，不預先設定主體，根據算法和現有數據進行分析，在分析和解讀的基礎上預測未來的發展趨勢，從而滿足更高級別數據分析的實際需求。大數據技術的運算數量較大、運算方式復雜。

3.民航空管大數據處理平臺架構

3.1 總體架構

空管大數據處理平臺的底層是硬件層，硬件層中涉及到的大量硬件能夠為大數據處理平臺提供硬件支撐，其由文件服務器、防火墻、網絡資源、數據庫服務器以及存儲陣列等硬件構成，這些硬件能夠為平臺提供計算、存儲、網絡和通信支持。硬件層又由硬件基礎服務平臺和虛擬化基礎平臺構成，實現對業務資源、虛擬資源和用戶資源的集中存儲、計算，另外在硬件層中還配備統一接口，實現對虛擬資源的統一管理和調度，極大降低空管數據處理成本，另外也提高了系統的可靠性級安全性，對節能、綠色、安全大數據處理中心的構建具有建設性、基礎性意義。

3.2 基礎平臺組成

本文提出的空管大數據處理平臺同樣是基于Hadoop 平臺架構，作為主流的平臺架構，其同樣是采用HDFS分布式文件系統，分布式 NoSQL 列數據庫采用HBase，處理數據倉庫采用Hive，并行計算采用MapReduce。基于此構建的平臺具備專家系統、實時監控、趨勢分析和數據挖掘功能，能夠對空管設備采集和監測到的實時數據進行接收和采集，在數據整理的基礎上將信息以表格、圖形、Web Gis的形式展現出來。另外該系統還具備歷史查詢、實時警告功能。結合分析引擎、模型對數據進行挖掘和分析，以此分析空管設備的運行狀態、運行趨勢，結合分析結果對接維修單位，提供專家系統服務。

3.3 平臺計算引擎

3.3.1 批處理計算引擎

在空管監控系統中的沖突預測、流量預測、尾流間隔縮減、跑道侵入預測等業務模塊均由批處理計算引擎支持。流量預測首先需要對機場中的航班計劃、航班運行信息結合大數據技術進行分析，在航線、高度、航班、時間、空域以及天氣監控的基礎上對未來一段時間內的機場、空域運行情況進行信息預測。基于預測信息合理管制人員值班計劃、安排繞滑行道使用、安排航班進離場順序等，進而提升民航空管的效率和安全水平。在對空管航班飛行高度、飛行時間統計分析的基礎上，首先對航路潛在沖突的預測，根據預測結果采取應對措施有效規避沖突。批處理計算引擎主要面向航司、空管部門提供的航班時刻表、飛行計劃報、空域信息等歷史積累數據。

3.3.2 流處理計算引擎

民航空管監控系統在引入大數據技術的時候具備極高的快速性、實時性和準確性要求，對于航班飛行過程、天氣信息、飛行計劃、飛行器運行狀態等信息必須要實時獲取，實現對航班和飛行器的實時監控管制。平臺的實時監控模塊數據來源包括場面運行、ADS-B、ACARS等，涉及到航班運行狀態、飛機運行高度、速度、位置以及航向等重要信息，而空管指揮要求實時、精確、快速的獲取這些信息，此類信息的價值會因時間的推移而逐漸降低。大數據處理平臺具備實時性、快速性，實現對飛行器運行狀態、運行狀況的實時監控，管控人員根據監控信息對飛行器飛行態勢進行判斷。如果發現危險或者潛在危險的時候，空管人員會根據監控情況進行分析，得到問題和潛在問題的原因，調度地面工具和工作人員、技術人員采取針對性措施進行處理和預防，進一步提升故障解決效率。

結論

智慧空管不僅是當前空管系統建設的要點，也是未來空管行業的重要發展趨勢。在未來空管行業發展中，希望能夠實現智慧空管在空管系統中的全覆蓋。面對海量的數據，大數據技術在智慧空管發展中具備不可替代的重要作用。采用大數據技術對海量的數據進行采集、傳輸和存儲，為分析、預測、判別、故障處理提供數據支持，有效規避信息孤島情況的出現，滿足行業數據需求，對我國空管行業邁向智慧空管有著重要的意義。

參考文獻

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