大數據技術在民航空管監(jiān)控系統(tǒng)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(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展進行研究分析，詳細分析大數據技術在民航空管監(jiān)控系統(tǒng)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(tǒng)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(jiān)控系統(tǒng)

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(fā)展起來的。移動網絡技術、互聯(lián)網技術的發(fā)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(lián)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(fā)現數據間的內在聯(lián)系。尤其是在互聯(lián)網技術發(fā)展的背景下，數據類型繁多，不僅僅包括傳統(tǒng)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(fā)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(zhàn)。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(jié)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(zhàn)，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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(fā)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(yè)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(tǒng)一接口，實現對虛擬資源的統(tǒng)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(tǒng)的可靠性級安全性，對節(jié)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(tǒng)，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(tǒng)、實時監(jiān)控、趨勢分析和數據挖掘功能，能夠對空管設備采集和監(jiān)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(tǒng)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(tài)、運行趨勢，結合分析結果對接維修單位，提供專家系統(tǒng)服務。

3.3 平臺計算引擎

3.3.1 批處理計算引擎

在空管監(jiān)控系統(tǒng)中的沖突預測、流量預測、尾流間隔縮減、跑道侵入預測等業(yè)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(jiān)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(tǒng)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(guī)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(jiān)控系統(tǒng)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(tài)等信息必須要實時獲取，實現對航班和飛行器的實時監(jiān)控管制。平臺的實時監(jiān)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(tài)、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(tài)、運行狀況的實時監(jiān)控，管控人員根據監(jiān)控信息對飛行器飛行態(tài)勢進行判斷。如果發(fā)現危險或者潛在危險的時候，空管人員會根據監(jiān)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(tǒng)建設的要點，也是未來空管行業(yè)的重要發(fā)展趨勢。在未來空管行業(yè)發(fā)展中，希望能夠實現智慧空管在空管系統(tǒng)中的全覆蓋。面對海量的數據，大數據技術在智慧空管發(fā)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(guī)避信息孤島情況的出現，滿足行業(yè)數據需求，對我國空管行業(yè)邁向智慧空管有著重要的意義。

參考文獻

[1]寧召宇.大數據時代機場網絡安全威脅及防護研究[J].中小企業(yè)管理與科技（中旬刊），2021（04）：128-129.

[2]佟岱山.民航工程建設大數據平臺架構的思考[N].中國民航報，2021-04-15（006）.