摘要：笔者通过剖析当前空管自动化系统在建设上的困境，结合云计算技术的特点，提出分层建设空管私有云体系，并在其上建设空管自动化系统的解决方案，以期能降低成本，更好地整合跨地区航班运行数据，共享数字化成果，确实提高空管服务能力。 

　　一、引言 

　　随着航班流量的不断攀升，空管自动化系统在空管服务保障上的重要性越来越突出，是实现空中交通管制不可缺少的重要设备。而现有自动化系统对于航班量的迅速增长、运行环境的不断发展变化，所引发的诸多需求和问题并没有找到很好的解决办法。随着新一代信息技术的不断发展，多样化的云计算解决方案在越来越多的行业得以实践，使之在运行效能和应用水平方面得到了极大的提升。笔者拟通过分析和探讨，阐述将云计算技术应用于空管自动化系统建设上的优势。 

　　二、云计算技术及其特点 

　　云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展结果。通常所说的云计算常指通过网络访问非本地的计算服务，包括数据处理、数据存储和信息服务等。它是一种商业计算模型，将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务^[1]。 

　　如图1所示，按云服务的层次，云计算可分为IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）、PaaS（Platform as a Service平台即服务）、和SaaS(Software as a Service软件即服务)三层^[2]。其中，IaaS是将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，提高了资源使用效率；PaaS也被叫作中间件，提供用户应用程序的开发环境，分发应用的解决方案等，如虚拟化的服务器和操作系统等；SaaS是将某些特定应用软件功能封装成服务，提供给用户使用。 

　　图1：云计算结构示意图 

　　从技术体系结构角度，云计算可分为四层：物理资源池层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层（面向终端用户的服务）^[1]。物理资源池层即硬件层。资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池、存储资源池、软件资源池等。而管理中间件层具备资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等功能。资源管理负责监管和均衡地使用资源，检测节点的故障并尝试修复或屏蔽；任务管理负责执行用户或应用提交的任务，包括任务映像的部署和管理、任务调度执行、任务生命周期管理等。安全管理保障云计算设施的整体安全，包括身份认证、访问授权、安全审计等。 

　　云计算有以下几个特点：虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务等。其虚拟化类似于虚拟机提供的服务，指的是用户在任意位置的终端都能获取所需的服务；其高可靠性是指通过计算节点的同构、高灾备服务功能等带来的比本地计算机更加可靠的服务保障；通用性是指系统可支撑多种应用同时运行；高可扩展性是指“云”的规模都是可动态伸缩的，可满足用户和应用的规模增长的需要。 

　　三、当前空管自动化系统的困境 

　　由于运行环境和需求的不断发展变化，尽管各空管单位在设计建设的时候都是慎之又慎，但运维中仍然是问题和需求不断，投用后需要维护的量非常大。因为在现有工作模式和运行环境下，有多个问题是难以解决的。 

　　首先，投资成本高。因其重要性，空管单位都是奔着双主用、至少使用10年以上的目标去建设的。而发展往往超出预期，投用后几年内就进行扩容或者软件升级的情况比比皆是。各地空管自动化系统不断新建、升级、扩容，投资成本居高不下。 

　　其次，计划数据更新粗疏。飞行计划各地各系统分别管理，相互之间主动更新的量非常之小。一个航班从起飞到降落，因二次代码资源不足、划区使用等原因需多次更换代码，导致无法相关、相关错误或移交错误等情况屡有发生。单位内部主备自动化系统之间的计划同步因系统设计差异、系统交互问题等并不顺畅；单位间AIDC电子移交功能在高低空之间的移交上一直未能满足运行期待。 

　　其三，新技术资源利用不足。S模式雷达和ADS-B的信号信息量非常丰富，但因为是各个自动化系统单独引用，无法得到很好的利用。ADS-B接入自动化系统时，为降低数据量解决输入输出端口堵塞和融合计算等问题，和匹配雷达信号的更新频次，信号更新周期由1秒改为4秒。导致其“数据更新快，定位精度高”的优势也未得到有效利用，而这个优势对于速度、高度和方向变化较快的终端区而言是非常重要的。再加上ADS-B的数据量大等原因，各地还建设了ADS-B数据中心或数据站，又多了一套系统需要维护，成本进一步增加。 

　　其四，系统资源分配不平衡。出于对核心计算节点的保护，虽然动态数据的量比较大，但都是实时处理和丢弃的，因此系统中多个核心服务器工作资源占用率是比较低的。然而却并不敢增加详细日志的存储时长，因为日志数据的存储随着时间推移，量的增长是比较快的，详情日志常常只能存7天，导致部分潜藏问题的排查非常困难。资源分布与需求明显不匹配。 

　　其五，数据精准却不便于利用。自动化系统的数据是管制实时指挥使用的，数据之精准不言而喻。然而各地自动化系统分而治之，未能形成统一的数据资源池，为空域管理、流量管理、协同运行等越来越重要的空管业务在分析决策上提供精准数据基础，也不能为空管用户提供更好的服务。 

　　四 、利用云计算建设空管自动化系统的建设展望 

　　从上述云计算技术结构及其工作特点，我们可以看到，其优势与自动化系统所面临的困境，有诸多结合点。因此，笔者建议跳出现有建设思路，利用云计算技术分层级建设空管自动化系统。 

　　图2: 空管私有云架构示意图 

　　考虑空管自动化系统的信息安全因素，应构建供空管系统内部使用的云服务平台。如图2所示，建设空管系统三级私有云，包括空管局私有云、地区级私有云、分局站私有云和软件管理私有云，将部分核心业务“云”化，分级管理，资源共享，多层容灾。 

　　首先，在空管局建设私有云，用于管理地区局私有云，为地区之间的容灾要求、数据交互等提供服务。同时，由空管局私有云统一管理原始飞行计划数据的处理和分发。在飞行计划数据的实时更新上，从一个航班计划生命周期开始至结束，由相关空管单位的自动化系统根据当前管制状态和ADS-B等监视源数据，对其进行实时更新，并将数据更新情况，参考区块链技术，在所需的各空管私有云上进行实时分发存储，以保障航班计划数据的绝对精准。在此基础上，还可进行统一的流量管理，统一的代码分配，和协同放行管理。 

　　其次，建设软件管理私有云。使之具备与空管单位相似的设备环境，在自动化软件或补丁投用前，在软件管理私有云上进行充分的测试和验证。由于各私有云之间资源互通，测试验证过程中，完全可以用各单位实际运行的监视数据和计划进行测试验证，避免了模拟数据环境与实际运行环境之间的差距问题。通过验证后，以云服务的方式发放给所需的空管单位使用。其功能类似于现今空管局技术中心的测试平台。如此还可准确掌握各地软件的使用情况，便于统计分析。 

　　其三，各地区空管局建设私有云，管理分局站私有云，为分局站之间的容灾要求、数据交互等提供服务。同时，对分局站送到地区局的监视源进行预处理，包括质量检查、格式转换、极坐标到平面坐标的转换等，可大量减少各地分别计算投入的计算资源。 

　　其四，各分局站在本地私有云上建设自动化系统。现有自动化系统基本都是分布式系统，通过软件接口改动，完全可以移植到云平台上；原系统硬件可作为云平台硬件资源使用。由于平台硬件资源统一管理，自动化系统可以大量依靠软件消息通道，避开了硬件接口匹配、信号中转等诸多环节。由于云计算能提供资源池的管理服务，可自动修复或屏蔽问题节点，可使系统的使用更加可靠，减少用户终端的处理负担。 

　　云平台还可提供本地和跨云的灾备服务。所有这些私有云的建设并不是只能给自动化系统专用，空管业务所需的信息系统都可建于其上，并在“云”上进行信息交互或虚拟隔断。将这些信息系统，包括自动化系统的内部资源“云”化以后，当出现突发性需求时，可通过一定的接口使用上级私有云的资源，从而达到行业对安全性、可扩展性和经济性的要求。 

　　五、利用云计算建设空管自动化系统的优势分析 

　　利用云计算技术建设空管信息系统的优势是非常明显的，下面笔者就云计算在空管自动化系统建设中的优势做下简单的分析。 

　　（一）整合计算资源，提高运算效率，降低运行风险 

　　利用云计算建设空管自动化系统可将软件从本地硬件中解放出来，大大提高了计算资源的利用率和资源获取的便利性。 

　　1.监视源数据集中处理 

　　在现有运行模式下，分局站从地区空管局或多地分别引接监视源信号，各自在本地自动化系统中先进行单监视源的信号质量检验，接着进行信号格式和极坐标到平面坐标的转换，然后再进行多监视源信号的融合。这其中，每个监视源信号在各地都进行了一次包括质量检验计算、格式转换计算和坐标转换计算等的单监视源信号处理。 

　　如果我们云平台上建设自动化系统，在地区局私有云上先进行以上单监视源信号处理，将处理后的数据在云端发放使用，在分局站级私有云中仅需做简单的坐标平移计算，便可进行多监视源的信号融合。而本地监视源数据则可在本地私有云，按软件管理平台发放的服务进行处理。按此方式，无疑可节省大量的计算资源。 

　　由于采用云计算技术进行建设，那么对于ADS-B等新技术的接入，也就无需另外建设数据中心或数据站了，只需在系统内部进行资源调配即可。 

　　2.飞行计划统一处理发布、精准更新 

　　飞行计划的处理和应用是空管自动化系统的核心功能之一。计划数据的任何问题都有可能带来运行上的风险。以二次代码为例来说，计划中的二次代码是目标与计划相关的关键信息。但由于A模式的二次代码仅4096种，在当前流量下早已呈现左支右绌的局面。相关错误、非法借用代码、代码在本区域内重复使用、同一个航班多次更换二次代码、代码释放不及时等一系列使用现实，都有可能成为安全隐患。 

　　如，在如图2所示空管云上建设自动化系统，由航班当前管制单位通过本单位的自动化系统飞行计划数据实时更新分发，可保证计划数据上的高度精准。航迹4D计算数据可据此实时更新，还可为进一步精细化空域管理打下坚实的数据基础。空管单位之间的移交可以在MH4029.3数据标准上进行，在私有云之间交互，避免了AIDC高低扇之间的移交问题。此外还可以将飞行计划进行统一管理，统一为航班分配二次代码，一码到底，无需各系统自动分配，则可避免出现以上例子中的种种问题。 

　　（二）弹性存储技术带来资源的有效利用和更低的运行风险 

　　鉴于自动化系统对管制工作的重要影响，为保障其运行的稳定性和规定年限的使用要求，建设时在硬件设备配置上常常考虑得比较充分，刚投用时在性能上会有较大比例的余量。各地自动化系统建成后，在很长一段时间内，核心节点硬件设备的资源利用率并不高；而通导人员比较关注的用于查找问题的日志记录又不敢划给太多空间，使用上捉襟见拙，详细的系统日志仅保留7天。在使用上，前者有多年的浪费，后者却又持续保持贫困，无法相互接济。 

　　IaaS管理的核心便是负载均衡。它可根据服务负荷，动态地调整服务对资源的使用情况。如果利用云计算统一管理硬件资源，便能有效地解决这个问题。 

　　通过云基础架构的虚拟化服务，建设标准化的、可灵活扩展和收缩的、弹性的虚拟化资源池；再通过云管理层，对资源池进行调配组合，根据系统需要自动生成和扩展所需硬件资源^[2]，从而建设稳定、高效的存储系统。 

　　通过对系统计算资源、存储资源的实时监测，还可定期生成系统健康状况和系统资源使用的趋势分析，以更加智能化的运维模式，确实实现“预防为主”的安全需求。 

　　（三）更便利的系统扩容 

　　由于云计算存储系统充分利用了存储虚拟化和计算虚拟化技术，在物理硬件和操作系统间增加了一层逻辑虚拟化层，将操作系统和应用软件从硬件中抽离出来。因此，系统的硬件扩容可以通过虚拟化技术进行在线迁移，完全无需中断系统的现有服务，也没有因资源冲突带来的系统升级风险。可根据业务发展情况通过简单的储存设备的增加来扩容。使后期的扩容上简单易行，而在前期又可充分利用资源，减少机房空间和能源的消耗。按国内业界主流云设备供应商的数据，目前技术已达到30分钟即能完成裸金属服务器的服务部署。这种扩容方式比常规的扩容方式更简便更安全。 

　　（四）更低的投资成本 

　　各地空管自动化系统中，由于业务发展较快，原先的投入往往难以匹配不断变化和增长的业务需求，建成投用后几年内即面临着硬件老化、软件需要升级的状况，几乎每年都有多个地区局、分局站进行升级扩容或新建自动化系统，资金和人力的投入成本相当高，建设过程中的设备调试测试等工作给运行也带来很大的影响。 

　　如果将自动化系统架设到云服务平台上，硬件方面只需根据实际存储和计算的需求进行扩容，或者是根据业务量进行有计划的统一部署的扩容即可。软件方面可通过提供统一的一个或两三个版本的软件服务，在软件管理私有云上进行建设调试和测试；成熟后发放到平台上；按风险等级，分批次逐步开放给各地私有云使用。 

　　由于软件版本统一，由原来的十几套甚至几十套变为一套或两三套。一则大大减少了软件购买测试等费用；二则降低了运行风险。在软件服务发放前，集中全国自动化通导和管制专家，在软件管理私有云上进行充分的模拟测试，必然比各地单打独斗进行测试安全系数更高。由于软件管理私有云可以采用各单位实时运行数据来测试，测试环境完全真实，测完即可投入使用。 

　　再则，云计算设施的管理是高度自动化的，其资源的使用和运行可自动监管，且具备自动修复和屏蔽的功能，因此大大加强了系统稳定性，还可缓解运维压力，减少运维成本。 

　　（五）便捷的数据利用和精准的空管数据服务 

　　据此，空中交通实时运行的数据都在平台资源池里，完整且精确，可为空域管理、流量管理等提供详实可靠的数据；也可在此基础上建设智能化的数据分析和辅助决策系统，让空管数据不断创造新的价值；还可通过开放特定接口，为空管用户提供精准的数据服务，确实数字化服务。为数字化空管和数字化精准服务提供强有力的数据基础。 

　　六、结语 

　　从上述分析中我们可以看到，如果是单个空管单位在私有云上建设自动化系统其优势也很明显，但将失去了“云”间数据交互、集成以及多级容灾方面的优势。利用云计算技术建设空管自动化系统的优势并不止于笔者以上所述。随着开放性需求的不断发展，所需提供的服务的不断深入，不同的数据接入和输出的需求不断增加，“封闭式”的自动化系统将不再是发展所需要的；而随着云计算研究的不断深入，两者的结合必然能给大家带来更多的惊喜，是非常值得我们去研究和探讨的（作者：陈丽丽  民航温州空管站） 

　　参考文献： 

　　[1]刘鹏.云计算[M].北京：电子工业出版社,2010.1-32。 

　　[2]陆平等.云计算基础架构及关键应用[M]. 北京：机械工业出版社,2016.22-57。 

　　[3]华为全栈云解决方案[Z]。