浅述云计算在空管数据流程中的应用发展策略

　中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）12-2704-03
　　随着云计算技术的研究和发展，其对计算机科学和应用产生了极大的影响，也相应地促进了各公司的IT基础架构。鉴于云计算所确定的IT商业模型，国内外各大企业也开始逐步采用云计算作为其基础架构以期提高系统的性能和部门的效率。目前，空管系统每天产生大量的数据，例如雷达数据、语音数据、日志文件，这些数据将被存储、管理以便用于后期事件还原时的回放、分析等。通常，每天数据规模会比较大，而且随着航班量的增加数据规模也在不断增加，潜在的构成了大数据。如何存储、管理和运用好这些大规模数据，对空管部门这样的非IT公司将构成极大的挑战。
　　在传统的方案中，出于系统存储能力和经济成本的考虑，空管技术部门只存储最近一个周期内的数据，周期之前的数据会被舍弃。这面临着两个问题：一个是如何确定这个时间周期已达到空管安全的要求，这是一个主观而且会随时间变化的阈值；另一个是一旦要访问最近周期之前的数据，需求将得不到满足，潜在地影响了系统的性能。对于最近周期内的数据，目前也只是进行了简单的存储，数据都是存放在物理位置比较接近的地方，这潜在地影响了系统的可靠性。此外，这些数据除了简单的查询、统计、回放和人为分析外没有能够得到充分的利用。通常，这些大数据里面包含了极其丰富的有用信息，分析和挖掘这些大数据往往能为空管系统的各个方面提供很有用的决策支持和优化改进。但分析和挖掘这样的大规模数据对于技术部门的软硬件来说都是非常大的挑战，需要耗费大量的技术基础设施投入。综上所述，空管技术部门传统的方案存在技术基础设施的存储和计算能力有限、数据管理和处理不够完善等方面的不足。
　　基于以上分析，该文提出了基于云计算的解决方案，该方案充分利用云计算的特色和优势来使得对空管数据的存储、管理和分析变得方便高效和经济环保，并且提高了空管系统的安全可靠性。
　　目前，民航系统各部门也开始应用部分云计算技术来解决在生产实践中遇到的问题。潘诚在文献[1]中从通用的网络安全技术出发，就云计算和云安全进行了相关的论述，为空管网络安全的发展提供了一定的前景和思路。戴元在文献[2]中介绍了云计算中的桌面虚拟化技术在空管信息化中的应用，主要用云计算解决终端异构的问题。郭培贤在文献[3]中探讨了云计算在航空气象领域的应用，讨论了一些关键问题。该文主要是从数据存储、管理和分析的角度讨论云计算提供的存储和计算基础设施在空管数据流程中的应用。
　　本文组织结构如下：第1节将简要介绍云计算的概念，技术和平台；然后在第2节分析当前的空管数据流程极其所存在的不足；第3节提出了基于云计算的的解决方案；最后在第4节总结本文并展望未来的工作。
　　1 云计算简介
　　自从2007年IBM公司宣布开始云计划[4]，云计算的概念及其相应的技术、平台在工业界迅速地得以发展和推广，并引起了学术界研究云计算的热潮。IBM、微软、亚马逊等IT巨头纷纷推出了自己的云平台。亚马逊的Amazon Web Services （AWS）提供了各种云服务，Google公司也推出了计算服务Google Compute，和并行的数据处理模型MapReduce分布式的文件系统，构建了云计算的平台层。
　　云计算的基本架构分为三层，从底层到高层分别为基础架构即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。云计算是并行计算、分布式计算、网格计算、服务计算和虚拟化技术等多个领域的发展自然融合而成，其也继承了诸多技术的优点。云计算具有如下五个基本特征：按需自助服务；无所不在的访问；高弹性；服务可计量；多用户访问，这些特征能使产业链中的所有参与者都获益。
　　大数据有四个层面的特点：数据的体量大，数据类型繁多，价值密度低和处理速度快。云计算是一种能很好支持大数据的存储、管理、分析和挖掘的理想平台。该文试图将云计算引入到空管数据流程的各个环节中也是基于此考虑的。
　　2 数据流程分析
　　空管数据大体上分成四类数据，即监视数据、飞行数据、记录仪数据和日志文件。
　　1） 在自动化系统运行中，需要实时不间断地显示监视信息，以便管制员能够真实的掌握本空域内航空器的飞行状态等情况，因此监视数据就包含了多部雷达的实时覆盖扫描数据，数据关于飞行目标的各种雷达测量值。多个雷达的多个通道所发送过来的原始数据帧还被送至雷达质量监视系统，可同时进行实时分析统计，系统将所有收到的数据帧原文及当时的指标统计结果存储下来，以备日后查询或进行数据重演。但单雷达信号需要被自动化系统进行多雷达数据融合处理，形成综合航迹后才能被用于航空管制。每部雷达均是24小时不间断扫描，融合操作也是随时进行，因此监视数据总量很大。
　　2） 飞行数据主要分为飞行计划数据和飞行电报数据，计划数据与雷达数据进行相关，电报数据用于航班状态修改，因此每架航班不止一条电报数据；其次飞行电报数据在飞行数据操作席上还被用于查询和统计，但目前只能查询到三个月内的报文。
　　3） 记录仪数据是记录重演服务器每天24小时不间断记录所得数据，保存的是当天以前30天的记录数据，包含了监视数据、飞行计划数据、告警设置、管制员操作数据等，主要用于重演回放时情景完全重现，与之相对应的还有存放在语音记录仪上的语音记录数据，重演时可以进行语音同步，必要时可作为事故调查的依据。
　4） 日志文件是自动化系统处理中产生的，从雷达处理日志、报文计划处理日志，到目标相关日志及其他的操作日志，数据量不亚于监视数据量。技术人员常常通过查询日志来分析故障的真实原因。
　　这四类数据共同构成了空管数据，被用于存储、统计、查询以及回放等方面。目前，这些空管数据的生命周期包含两个阶段，即数据记录和数据回放/查看。如图1所示，数据记录阶段主要是指数据从生成到数据存储阶段，这一阶段主要是记录这些客观事实数据。数据查询/回放阶段是指出于查询、排故等原因，数据被重新调出并加以统计、分析、回放等，这一阶段主要是使用这些客观数据来发现事实，并促进提高自动化系统的稳定性，从而提高管制工作的安全性。
　　在数 据记录阶段，监视数据、飞行数据除了被送到记录重演服务器进行存储外，它们中的部分数据还被分别送到雷达质量监视系统和飞行数据操作席。语音记录数据被记录在语音记录仪中，语音记录仪和记录重演服务器相连，通过串口可以调用语音记录数据。日志文件因为不同类型被存于不同服务器中。存储物理设备对所记录的数据只进行了简单的管理和存储，存储目前采用的是本地硬盘或外接硬盘等设备。但由于容量有限，整个存储系统只能存储最近一个时间周期内的数据，并周期性地丢弃过时的数据，丢弃周期因数据和设备的不同而不同。
　　在数据查询/回放阶段，空管数据被从存储物理设备中抽出。若要重建过去某个时间段的管制场景，则采用记录仪数据和语音记录数据同步播放，回放整个管制的操作过程；若要分析某个时间段的系统处理过程，则采用各服务器的日志文件，或者雷达质量监视和飞行数据操作席上的数据。
　　从以上介绍不难看出，目前的数据流程中存在一定的不足：
　　1） 数据重复存储，浪费存储空间。监视数据、飞行数据都分别存储于两个物理设备中，虽然被存储的内容不是完全一致，但还是存在很大一部分的重叠。
　　2） 存储物理设备几乎都在同一物理位置，该方式比较难以抵抗较大的灾害，影响系统的可靠行和数据的安全性。
　　3） 数据清理周期短。由于数据量和存储介质容量关系，日志文件甚至每小时产生一份，部分存储介质易存满，导致新的数据无法继续被记录。即使存在定期自动清理操作，也因为清理周期较机械，而存在一定风险。特别是服务器，若存储过多会影响其计算性能。由于清理周期短，容易导致需要查看的数据已被丢弃。
　　4） 在回放时，响应时间随重演时间段的增加而增加，这种情况在飞行数据操作席上进行查询时也同样存在。这体现出了存储访问的瓶颈和目前系统回放时计算能力不足。
　　5） 无大数据可言，就意味着无法对数据进行挖掘与分析。没有一定的数据量，则无法得知数据间的关系，有效改进自动化系统，不能从技术层面降低管制潜在的风险。虽然目前国内的自动化系统对这部分需求不是很急迫，但这确实是一个不容小觑的发展方向。
　　从分析可知，目前的空管数据流程中存在着存储和计算能力不足、大量历史数据得不到充分利用、人为的简单查询、分析和回放等问题。
　　3 基于云计算的解决方案
　　云计算能够提供按需自助、廉价、容量/计算能力“无限大”和弹性的各种基础架构服务，笔者提出了将云计算应用于空管数据存储、管理和分析的流程中，以解决目前空管数据流程中的关键问题，而且技术部门无需花费过多的精力在数据的存储、维护和计算问题上。
　　图2展示了基于云计算的空管数据流程。在该解决方案中，所有的存储和计算的任务外包到了云服务中。在数据记录阶段，监视数据、飞行数据、语音记录数据、日志文件都直接被存储于云平台上，有效避免了数据重复存储的问题。服务器也可以从存储工作中解脱出来，只用于计算。由于云存储的容量是“无限”的，因此在短时间内不存在数据丢弃的问题。数据回放阶段不再从两种记录仪中抽取数据，而是直接从云计算服务中返回回放结果。因此数据回放阶段所需要的数据访问和历史场景重建的计算都在云计算平台中完成。由于数据的存储、计算任务已交给云平台来完成，传统环境中的部分存储物理设备可以被弃用，留下的设备也将变成轻量级的设备，只用于实时监控、显示云计算结果等。
　　在该解决方案中，技术部门可以直接从云平台中获取一些在空管数据上的挖掘和分析结果。原本在雷达质量监视系统中只能进行简单的统计分析，现在也因为云计算能力的强大，而可以允许技术人员提出更高级、更复杂的统计分析；并且也彻底避免了大数据访问效率和传统模式中计算能力不足的问题。由于数据分析/挖掘和底层的基础架构云服务都是按需自助的，技术人员只需调用这些服务便可以得到结果。与传统空管数据流程管理相比，业务人员不再担心数据的备份与恢复问题，因为云计算平台提供了专业的数据备份恢复机制，即使在某个地域受到较大灾害的情况下，云平台上的数据依然可以安然无恙。综上所述，基于云计算的空管数据管理方案解决了传统数据流程中所遇到的问题。
　　此外，基于云计算的解决方案还具有其他方面的优点。由于所有云服务都是采用按使用计费，因此这确保了所有的花费都是有效的，不会存在资源闲置和浪费的问题，而且也不会有前期的基础架构的投入。由于云计算平台的开放性和随处可访问的特征，使得基于云计算的解决方案能使技术部门很好地与其他部门进行资源共享，有利于提高整个空管系统的一致性和效率。
　　4 结束语
　　本文分析了目前空管数据流程管理中的不足，并相应地提出基于云计算的解决方案。基于云计算的空管数据流程管理主要解决了如下几个方面的问题：存储能力不足导致历史数据丢弃；数据重复存储，浪费空间；数据存储简单低效难以抵抗一定的灾害；大数据访问的效率问题和传统模式中响应太慢的问题；基础架构不足以进行大规模的数据挖掘和分析导致大量有用的历史数据无法得到充分使用。在未来的工作中，还可以考虑逐步把云计算应用到其他部分以解决传统方案中的不足。例如利用云计算的并行计算优势，将服务器中大量的雷达数据计算部署到云平台中，以提高自动化系统计算的可扩展性和效率，并且使存储在云平台上的监视数据得到更充分的使用。
　　参考文献：
　　[1] 潘诚.空管网络安全到云安全的初步探讨[J].才智，2012 （25）.
　　[2] 戴元.桌面虚拟化技术在空管信息化中的应用[J].硅谷，2012（12）：113-114.
　　[3] 郭培贤.云计算在航空气象领域的展望[J].数字技术与应用，2011（10）： 204.
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本文选自《湖北农业科学》2014年第6期，版权归原作者和期刊所有，如有异议，请联系第一论文网QQ712086967，我们将在第一时间处理。