空管数据中心建设方案分析

胡思宇

（民航机场规划设计研究总院有限公司，北京 100025）

空管各类系统基本分为两大类：核心生产系统，如航管自动化、内话系统、自动转报系统、气象预报系统等；
辅助生产类系统，如管制综合信息系统、航空情报资料管理系统、管制运行支持系统等。这些系统信息资源基础设施规划建设相对独立，计算资源无法得到充分利用，且可扩展性较差。并且各系统开放程度及数据接口规范化、标准化程度不一，容易形成数据孤岛。为解决空管系统发展过程中的实际问题，本文以地区空管局为例，阐述空管数据中心建设及设计思路。

2.1 总体定位

总体建设定位为地区空管的核心数据中心，建设以数据资源整合利用为出发点，以服务核心业务为宗旨，承担地区核心生产业务，以及管理业务，并提供底层数据的存储容灾备份，建设过程中需充分考虑所抽取的数据与现有生产运行系统的关系，实现数据与业务剥离、松耦合，不影响核心业务系统的正常运行。

2.2 总体技术架构设计

地区空管局数据中心技术架构体系可分为6个层次，从下至上分别为数据来源（空管业务系统）、资源层（云基础资源服务）、数据层（大数据基础组件）、IT能力层（Paas平台）、中台服务层（数据中台服务）和业务前台层（大数据业务应用）。

2.3 系统功能设计

2.3.1 基础资源服务

基础资源服务管理组件是云平台IaaS层的管理软件，负责基础设施资源的接入和统一管理。云通过API接入或OpenStack接口方式可以将资源池添加到多资源池管理组件中。

2.3.2 平台资源服务

平台资源服务管理组件（PaaS）的主要作用是为应用的开发、部署和运维管理提供支撑平台，实现应用服务交付和管理与基础设施资源的解耦。PaaS层应具备公用组件管理能力、应用自动化部署管理能力、容器管理能力、微服务管理能力。

2.3.3 云管控服务

云管理系统是云计算平台的管理核心，核心支撑能力应包括云租户管理、云监控集成、服务管理、配置管理、运维管理等相关能力，并能够与底层基础资源进行对接整合，主要作用是将资源、应用、数据、服务和监控等信息综合起来为整个云环境提供一体化的管理能力，方便从整体上对云环境进行常见的运维操作。

2.3.4 数据中台服务

大数据计算服务：企业级的大数据处理环境是一个分布式数据处理系统，对外提供大容量的数据存储、分析查询和实时流式数据处理分析能力。包括大规模离线计算引擎、实时计算引擎、人工智能等组件。

分布式数据库服务：企业级的MPP关系型数据库基于列存储和MPP架构，是为面向结构化数据分析而设计开发的，能够有效处理PB级别的数据量，用于解决空管海量数据处理性能问题，为大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并可用于支撑各类数据仓库系统、BI系统和决策支持系统，统一为上层应用的决策分析等提供服务。

数据仓库（湖）的设计：模型采用分层设计，分别从面向数据仓库应用、面向数据存储模型以及面向数据层次分类的角度考虑建设，可具体分为：缓冲层、贴源层、明细层、汇总层、集市层。

数据融合系统设计：数据融合系统作为前端源数据接入管控系统，应具备空管服务总线、数据接入管理、采集接口配置、数据抽取、接入数据盘点、接入鉴权、接入拥塞、接入数据调度及接入任务监控功能。

2.3.5 数据服务平台

（1）信息共享服务。内部对接大数据平台，外部云管理门户（服务发布集成）。从大数据数仓（湖）获取生产者提供航班动态计划、航班动态航迹、流控数据等，为消费者提供航班计划服务。总线对外提供的数据存放至云管理门户服务发布集成的队列中，外部单位在权限许可的前提下，如需消费空管数据服务需要集成MQ SDK，通过订阅对应的topic来获取。

（2）数据资源目录。数据资源目录可以帮助用户了解数据代表的业务含义，弥补业务与IT之间的隔阂，让数据更容易被组织内部的各种角色所理解。同时，还可以很容易地获取数据的属性信息，让用户对数据资料有更全面和直观的了解。

（3）数据服务平台。对数据服务进行全生命周期的监督管理，以数据服务的形式支撑各种业务场景。数据服务全生命周期包括：服务开发、服务发布、服务订阅、服务调用、质量监控和优化提升。

（4）数据级联。数据服务平台有横向、纵向的级联功能，可实现目录和服务的级联，通过数据服务平台联盟，建设地区分局内全覆盖的“数据高速公路”，实现地区空管信息资源“一盘棋”。

（5）多维分析及算法。用于探索式数据分析，支持面向数据专家、业务分析人员的交互式自助分析探索的多维数据分析，提供丰富的展现与交互渲染技术（表格、图形分析和展现组件等），增强人机界面操作。

（6）标签服务。标签已成为业务运营的核心，标签体系的建设是从航班和管制员入手，以智能分析为基础，闭环式管理为主线，以智能决策引擎开放大数据分析能力，实现全景视图、个性化信息协同共享。

2.3.6 信息安全管理体系

（1）业务资源安全隔离主要包括虚拟化隔离、CPU隔离、内存隔离、镜像安全。数据安全方面规划在核心交换机旁挂数据库审计系统，通过Agent代理的方式，对所有对于数据库访问的流量进行审计。应用安全方面，云计算中心部署有面向租户访问的Webportal（Console），因此，需要专业的WAF（Web应用防火墙）抵御针对Web的各类攻击行为。

（2）安全管理中心建设：安全管理中心通过安全管理平台以云化方式提供整体安全后台的管理工作，同时作为信息系统网络安全防护平台的二级域，主要包括：安全态势感知服务、统一身份认证、CA认证、堡垒接服务、漏洞扫描及日志审计服务。

2.4 计算资源评估

空管计算数据基本分为三类。第一类是离线计算用于在空中交通泛感知中从海量历史数据中挖掘空中交通运行规律；
第二类是即时处理航迹、流量、视频图像的流式计算，和空中交通事件的实时提取等；
第三类是支持即时决策的实时计算，如流量预测、运行趋势分析、应急方案触发分析等。

各地区根据情况不同，按需考虑虚拟机虚拟CPU数，虚拟CPU总数计算方式为（虚拟机需求数×虚拟CPU需求数），按照一个物理CPU提供两个虚拟CPU来考虑，并考虑20%预留可得出实体CPU。

2.5 业务应用场景

数据中心最终业务应用场景主要体现在两方面。第一是运行可视化应用，分为管制指挥可视化、流量管理可视化、管制运行现场可视化、地区运行态势可视化、运维可视化等。第二是运行辅助决策应用，分为管制指挥检测预警、管制指挥辅助决策、流量管理辅助决策等。下面以两个例子具体说明数据中心应用场景。

2.5.1 智慧塔台辅助决策

塔台管制为机场本场直接提供管制服务，通过场面资源基础信息专题库、空域资源基础信息专题库、地面管制动态信息专题库、塔台空中管制动态信息专题库、航延预测及分析专题库服务支撑塔台的管制业务。将以下席位作为系统使用对象，进行业务模块及能力设计分析。

（1）对放行席位提供准确的在线实时分析服务：是指定跑道、领航计划信息数据唯一源头，保证飞行任务前置信息的准确性；
统一规划与机组交互的放行过程，放行指令实时推送，提供向导式放行服务。

（2）对地面管制席位提供辅助地面决策服务：离港场景下辅助判断能否推出开车、能否开始机坪滑行、是否符合移交条件，根据判断结果自动生成指令，包含推出开车时刻、滑行路径、移交时刻等内容。进场场景下辅助判断机坪滑行路径、是否存在影响航空器正常滑行情况，自动生成指令（含滑行路径、移交时刻等）或提示进入协调通报流程。除此之外，大数据可对地面态势进行实时感知服务，监控地面滑行冲突、机组是否根据指令执行等，异常则进行声光告警，并重新进行智能规划。

（3）对塔台管制席位可提供跑道智能化辅助跑道决策服务，以及跑道运行态势感知服务。跑道辅助决策服务在离港场景下，智能化辅助滑行判断、是否满足进跑道条件、起飞条件判断并生成指令。进港场景下智能化辅助判断是否满足落地条件，根据判断结果自动生成指令。跑道运行态势感知服务主要为监控跑道是否可用、航空器落地过程及五边情况、脱离情况等，异常则进行声光告警，并重新进行智能规划。

（4）对主任管制席位提供地航空器地面滑行、放行、降落条件、起飞间隔、管制员压力等维度的品控分析。具体为记录地面滑行时间等信息，进行地面滑行时间优质率分析；
记录飞机实际的撤轮挡、起飞等时刻信息、时隙使用率分析，提供数字化放行品控分析；
记录机组复飞情况，进行复飞率分析；
记录地面滑行间隔统计分析、起飞间隔统计分析、落地间隔统计分析；
记录管制员岗位语音通话时长、高峰岗位管制架次分析、平均岗位管制架次分析。

2.5.2 空域态势建模和航迹仿真

目前，在已有各类管制操作系统和管制辅助系统基础上，从底层整合各类管制信息和数据，形成对多源数据的统一标识与管理，实现对管制运行场景的可视化分析，并利用大数据挖掘对未来流量进行精准预测。空域态势建模和航迹仿真具体能力如下：

（1）建立基于大数据的多源数据关联机制。针对当前空管局大数据和云平台收集的各类管制运行数据、管制操作数据、气象数据、空域数据等历史数据的关联方案，在保留数据关键内容的基础上，减少数据量，统一数据类型，保证数据准确性，实现不同来源数据信息的整合和关联。

（2）建立数据化空域态势模型。结合航空器4D轨迹、计划航路、管制运行规则、管制协议、空域限制、气象影响及流量限制措施等建立数据化的空域态势模型，用各类数据真实反映当时空域运行情况。

（3）实现基于数据化空域态势模型的流量预测。基于对航空器4D轨迹、计划航路、管制运行规则、管制协议、当前空域运行态势模型和航空器运行历史规律的大数据分析，推算航空器未来某一时刻的位置、高度、速度等信息，并进一步根据建立的数据化空域态势模型预测未来辖区内各航路点、航段、扇区和区域一段可选时间段的流量情况。

本文对国内外的空管数据现状进行了分析，根据国内空管数据中心建设的情况，给出了未来空管局数据中心建设的思路和目标，并以地区空管局为例提出了空管数据中心建设思路及未来数据中心业务应用场景。

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