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针对 铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统

阅读：955发布：2020-05-14

专利汇可以提供针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统，所述系统包括：基础层、管理层、分析层和应用层。随着自动售检票设备装机量的增加，充分利用现有自动售检票业务数据，采用故障分析和预警手段，提高系统稳定性，减少维护时间和成本，是目前自动售检票系统发展关键。本发明为了克服自动售检票网络维护作业中复杂问题定位困难、过分依赖维护人员经验人工处理的问题，通过对系统响应时间数据做聚类分析，采用大数据技术，有效地从系统海量数据中找出故障规律，挖掘出故障与系统环境、用户行为间的关系，实现了提高系统的监控水平，自动售检票系统的正常运行的效果。，下面是针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统，其特征在于，所述系统包括：
基础层、管理层、分析层和应用层；其中，所述基础层通过采集代理收集数据库中的交易数据、状态数据，操作系统主机运行环境数据，日志文件以及视频数据，形成自动售检票系统的多维大数据源；所述管理层在所述基础层提供的多维数据源的基础上，负责提供基于海量并行处理架构(MPP)和MapReduce的离线数据的处理以及基于复杂事件处理模型的流数据管理，并将处理结果上传至所述分析层；所述分析层是系统控制的核心，负责执行针对监控数据的数据挖掘及机器学习算法，建立故障树与事件树分析模型、统计分析模型、辅助决策模型，为所述应用层提供数据及技术支持；所述应用层负责提供铁路自动售检票监控管理平台，集成运行环境监控、关键业务监控、设备监控、统计分析、辅助决策等多项应用，并且支持多样化应用间的无缝集成。
2.根据权利要求1所述的针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统，其特征在于，所述基础层采集的基础数据、交易和状态数据、设备日志、多媒体数据，可存储在关系数据库、文件、分布式文件系统中。
3.根据权利要求1所述的针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统，其特征在于，所述分析层对于批处理数据，通过MapReduce技术根据特定业务对数据进行过滤，过滤后直接在本地分析或加载到数据仓库，关联其他业务数据一起执行分析业务。
4.根据权利要求1所述的针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统，其特征在于，所述应用层通过对旅客的行为分析，帮助铁路实时改进和创新铁路产品，并根据旅客的实时反馈信息，改进服务，预测面临的经营风险。

说明书全文

针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统

技术领域

[0001] 本发明属于大数据分析技术领域，涉及一种针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统。

背景技术

[0002] 随着自动售检票设备装机量的增加，自动售检票网络在中国高速铁路(简称：高铁)客运作业中发挥的作用也越来越明显，设备的可靠、稳定运行也越来越重要。

[0003] 目前高铁自动售检票网络的软硬件复杂度较高。自动售票机发售的是符合ISO7816标准尺寸的磁介质车票，支持现金和银行卡支付，同时设纸币和硬币找零；自动售票软件系统支持旅客自助获取车次、发到站、乘车日期、票种、席别，为旅客提供流程化购票服务，并为管理人员和操作员提供交互式管理界面和维护向导。自动检票系统通过接口服务器连接客票系统，获取车次目录、列车停靠站、电子票等信息，通过专用接口连接旅服系统，获取进出站开停检时间、列车早晚点等信息，自动检票机支持读取磁介质车票、二代身份证电子票、中铁银通卡储值票过闸。

[0004] 充分利用现有自动售检票业务数据，采用故障分析和预警手段，提高系统稳定性，减少维护时间和成本，是目前自动售检票系统发展关键。

发明内容

[0005] 本发明目的在于提供一种针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统，为了克服自动售检票网络维护作业中复杂问题定位困难、过分依赖维护人员经验人工处理的问题，通过对系统响应时间数据做聚类分析，采用大数据技术，有效地从系统海量数据中找出故障规律，挖掘出故障与系统环境、用户行为间的关系，实现了提高系统的监控水平，自动售检票系统的正常运行的效果。

[0006] 为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统，该系统包括：基础层、管理层、分析层和应用层；其中，所述基础层通过采集代理收集数据库中的交易数据、状态数据，操作系统主机运行环境数据，日志文件以及视频数据，形成自动售检票系统的多维大数据源；所述管理层在所述基础层提供的多维数据源的基础上，负责提供基于海量并行处理架构(MPP)和MapReduce的离线数据的处理以及基于复杂事件处理模型的流数据管理，并将处理结果上传至所述分析层；所述分析层是系统控制的核心，负责执行针对监控数据的数据挖掘及机器学习算法，建立故障树与事件树分析模型、统计分析模型、辅助决策模型，为所述应用层提供数据及技术支持；所述应用层负责提供铁路自动售检票监控管理平台，集成运行环境监控、关键业务监控、设备监控、统计分析、辅助决策等多项应用，并且支持多样化应用间的无缝集成。

[0007] 进一步地，所述基础层采集的基础数据、交易和状态数据、设备日志、多媒体数据，可存储在关系数据库、文件、分布式文件系统中。

[0008] 进一步地，所述分析层针对批处理数据，通过MapReduce技术根据特定业务对数据进行过滤，过滤后直接在本地分析或加载到数据仓库，关联其他业务数据一起执行分析业务。

[0009] 进一步地，所述应用层通过对旅客的行为分析，帮助铁路实时改进和创新铁路产品，并根据旅客的实时反馈信息，改进服务，预测面临的经营风险。

[0010] 本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：

[0011] 本发明方案针对自动售检票网络维护作业中复杂问题定位困难、过分依赖维护人员经验人工处理的问题，通过对系统响应时间数据做聚类分析，采用大数据技术，从系统海量数据中找出故障规律，挖掘出故障与系统环境、用户行为间的关系，提高了系统的监控水平，自动售检票系统的正常运行的效果。附图说明

[0012] 图1是针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统的整体框架图。

[0013] 图2是针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统所用大数据集成技术示意图。

[0014] 图3是针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统的事件树示例图。

[0015] 图4是针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统的故障预处理流程图。

具体实施方式

[0016] 下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

[0017] 参照图1，本发明是一种针对铁路自动售检票设备监控状态的大数据分析系统，该系统包括：基础层、管理层、分析层和应用层；其中，所述基础层通过采集代理收集数据库中的交易数据、状态数据，操作系统主机运行环境数据，日志文件以及视频数据，形成自动售检票系统的多维大数据源；所述管理层在所述基础层提供的多维数据源的基础上，负责提供基于海量并行处理架构(MPP)和MapReduce的离线数据的处理以及基于复杂事件处理模型的流数据管理，并将处理结果上传至所述分析层；所述分析层是系统控制的核心，负责执行针对监控数据的数据挖掘及机器学习算法，建立故障树与事件树分析模型、统计分析模型、辅助决策模型，为所述应用层提供数据及技术支持；所述应用层负责提供铁路自动售检票监控管理平台，集成运行环境监控、关键业务监控、设备监控、统计分析、辅助决策等多项应用，并且支持多样化应用间的无缝集成。

[0018] 参照图2，对于系统采集的基础数据、交易和状态数据、设备日志、多媒体数据，可存储在关系数据库、文件、分布式系统(如NoSQL和HDFS)中。中间的组织层不仅要组织所有的数据类型和域，缩小传统数据采集、数据处理框架与大数据采集和处理框架之间的差异，还要具有处理高速、高频数据的能力、具有处理大量数据的能力，弥补不同数据结构间的差距，实现Hadoop/MapReduce与传统数据仓库和交易数据库之间的双向业务集成。分析层将大数据分析结果加载到数据仓库或交易数据库中执行进一步的分析和展现。复杂事件处理可针对实时的流数据执行有针对性的实时业务分析。决策层通过采用库内统计分析、数据可视化、高级分析(数据挖掘等)等方法提供报表、仪表盘、预警、决策建议等信息。

[0019] 参照图3，对某些故障的预处理，需要有丰富的维护经验。根据系统当前运行状态，来制定相对应的预处理措施，是实现自动化故障处理目标的主要步骤。利用事件树分析模型找出系统事件之间的关联关系，推断出事件发生引起的后续结果，设计故障预测算法，设计自动化的故障预处理流程，对于无法自动完成的任务，向维护人员发出预警通知。预处理的故障内容包括清理日志、整理磁盘、重启程序、部件复位等。

[0020] 参照图4，针对自动售检票系统维护作业中复杂问题定位困难、过分依赖维护人员经验人工处理的问题，通过对系统响应时间数据做聚类分析，可由稠密簇找出自动售检票业务正常性能指标的边界值，对应一组性能指标项形成的序列，可用作故障树模型的参数输入。系统建设初期，可根据训练数据和经验值建设初步故障树模型，系统运行一段时间，积累了足够的数据后，再由聚类分析和关联分析得到的边界值、阈值作为参数重新调整故障树的分类规则，从而形成一个动态调整的故障树模型。按照规定处理流程，维护人员在发现监控系统检测到“磁盘将满”时：(1)下发自动清理日志命令，启动服务器日志清理脚本开始清理日志；(2)检查命令执行结果，查看磁盘空间使用率；(3)如果脚本执行不成功，则手工清理日志，整理磁盘空间。

[0021] 以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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