本发明涉及多源数据协同支持领域，具体为一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统及方法。
背景技术：
1、大型客机是指体积较大、载客量较多的民用飞机，一般用于商业运营，如国际或国内航线，大型客机的座位数一般在100座以上，航程较远，具有较高的飞行速度和舒适性。
2、大型客机在航空运输中扮演着重要角色，它们连接着世界各地，促进了国际交流和经济发展，未来，随着航空市场的不断扩大和技术的不断进步，大型客机将继续发挥重要作用，并为人们提供更加便捷、舒适的旅行体验。
3、随着国产大型客机的交付，对型号的飞行频次逐渐加大，数据的传输效率和已建成的网络带宽都受到了极大的挑战，在现有的数据分析框架下，想多个飞行场地之间实现数据共享，往往需要将数据备份磁盘并导入到数据中心，分析人员才能进行对数据的多维度分析，在这种场景下，数据的及时性及传输效率都大打折扣。
4、通过对该场景下业务痛点的深入挖掘和分析，发明了结合边缘计算设备及数据中心私有云计算设备，并根据所在场地就近路由获取数据的方法。
技术实现思路
1、本发明提供的发明目的在于提供一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统及方法，解决上述背景技术中的问题。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统，包括：
3、处理器：用于系统中的信息处理和程序运行；
4、数据解析与处理模块：提供可扩展的数据处理接口；
5、消息队列模块：用于数据处理任务与路由维护之间的解耦；
6、数据存储模块：用于系统根据业务特点和技术选择合适的存储方式；
7、航段数据路由模块：用于路由关系维护和分发请求；
8、数据查询模块：用于数据二次需要时的检索；
9、加载缓存模块：用于提高数据访问的速度和效率，减少不必要的数据传输，并优化整体的系统性能，减轻对关系型数据库的压力；
10、关系型数据库模块：用于保存数据信息及其他主数据；
11、所述数据查询模块包括数据过滤模块、二次加工模块和数据汇集模块，所述数据过滤模块、二次加工模块和数据汇集模块之间均双向信号连接，所述加载缓存模块包括数据刷新模块、数据删除模块、缓存策略调整模块和维护模块，所述数据刷新模块、数据删除模块、缓存策略调整模块和维护模块之间均双向信号连接；
12、所述加载缓存模块中维护模块的输出端信号连接于数据查询模块中数据汇集模块的输入端。
13、进一步的，所述数据解析与处理模块包括数据清洗模块、格式转换模块、特征提取模块、数据压缩模块和数据采集模块，所述数据清洗模块、格式转换模块、特征提取模块、数据压缩模块和数据采集模块之间均双向信号连接，所述数据解析与处理模块中数据采集模块的输出端信号连接于消息队列模块的输入端，所述数据解析与处理模块中数据采集模块的输出端信号连接于加载缓存模块中维护模块的输入端。
14、进一步的，所述数据存储模块包括分布式文件存储模块、时序数据存储模块、mpp数据库存储模块、关系型数据库存储模块和数据交互模块，所述分布式文件存储模块、时序数据存储模块、mpp数据库存储模块、关系型数据库存储模块和数据交互模块之间均双向信号连接，所述数据存储模块中数据交互模块的输出端双向信号连接于处理器的输入端，所述数据存储模块中数据交互模块的输出端双向信号连接于关系型数据库模块的输入端。
15、进一步的，所述消息队列模块的输出端双向信号连接于处理器的输入端，所述消息队列模块的输出端信号连接于数据存储模块中数据交互模块的输入端。
16、进一步的，所述数据查询模块中数据汇集模块的输出端双向信号连接于处理器的输入端，所述数据查询模块中数据汇集模块的输出端信号连接于关系型数据库模块的输入端。
17、进一步的，所述航段数据路由模块的输出端双向信号连接于处理器的输入端，所述关系型数据库模块的输出端双向信号连接于处理器的输入端。
18、一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由的方法，包括以下步骤：
19、步骤一、数据采集与预处理：边缘计算节点实时采集数据源产生的数据，并进行初步预处理和分析；
20、步骤二、数据分类与标识：边缘计算节点根据数据的特性和需求，对数据进行分类和标识；
21、步骤三、智能路由选择：根据数据的分类和标识，以及当前网络状况，数据就近路由系统智能选择最佳的数据传输路径；
22、步骤四、加载缓存：存储频繁访问的数据或计算结果，提高数据访问的速度和效率，减少不必要的数据传输；
23、步骤五、数据传输与协同处理：数据按照确定的路由路径进行传输，边缘计算节点和云端计算平台协同处理数据；
24、步骤六、云端处理与存储：云端计算平台接收来自边缘计算节点的数据，进行深度分析和处理，并根据需要对数据进行备份和容灾处理；
25、步骤七、动态调整与优化：对整个数据就近路由系统定期进行动态调整和优化，以适应变化的网络环境和业务需求。
26、进一步的，在步骤二中，所述数据的分类包括实时性要求、数据量大小和数据重要性，所述数据标识具有唯一性，以便在后续的路由选择中进行识别。
27、进一步的，在步骤三，所述智能路由选择包括路径的延迟、带宽利用率、节点负载和可靠性。
28、进一步的，在步骤六中，所述处理结果包括数据聚合、模式识别和预测分析。
29、本发明提供了一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统及方法。具备以下有益效果：
30、(1)该结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统及方法，通过系统根据当前人员所在的场地，智能路由到最近的设备读取数据，如果当前人员所处为边缘场地，但是边缘设备未存储相应的数据，系统自动切换到数据中心拉取数据，提高多场地分析人员获取数据的有效性和及时性，提升边缘设备的利用效率，最大限度地降低网络传输负载，减轻专网带宽的压力。
31、(2)该结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统及方法，采用微服务分布式的设计风格，遵循高内聚、低耦合的设计理念，具备一处编码、多处运行的部署能力。
32、(3)该结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统及方法，通过路由服务根据路由维护过程中标记的数据存放位置，自动路由到最近的网络环境加载数据，使真正飞行数据的获取不受网络之间的带宽影响，只在局域网内部进行数据交换，提高用户体验，即便是在场地间网络中断情况下，依然能够为业务人员提供数据支持，极大提高了服务的可靠性。
1.一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统，其特征在于：所述数据解析与处理模块(2)包括数据清洗模块、格式转换模块、特征提取模块、数据压缩模块和数据采集模块，所述数据清洗模块、格式转换模块、特征提取模块、数据压缩模块和数据采集模块之间均双向信号连接，所述数据解析与处理模块(2)中数据采集模块的输出端信号连接于消息队列模块(3)的输入端，所述数据解析与处理模块(2)中数据采集模块的输出端信号连接于加载缓存模块(7)中维护模块的输入端。
3.根据权利要求1所述的一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统，其特征在于：所述数据存储模块(4)包括分布式文件存储模块、时序数据存储模块、mpp数据库存储模块、关系型数据库存储模块和数据交互模块，所述分布式文件存储模块、时序数据存储模块、mpp数据库存储模块、关系型数据库存储模块和数据交互模块之间均双向信号连接，所述数据存储模块(4)中数据交互模块的输出端双向信号连接于处理器(1)的输入端，所述数据存储模块(4)中数据交互模块的输出端双向信号连接于关系型数据库模块(8)的输入端。
4.根据权利要求1所述的一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统，其特征在于：所述消息队列模块(3)的输出端双向信号连接于处理器(1)的输入端，所述消息队列模块(3)的输出端信号连接于数据存储模块(4)中数据交互模块的输入端。
5.根据权利要求1所述的一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统，其特征在于：所述数据查询模块(6)中数据汇集模块的输出端双向信号连接于处理器(1)的输入端，所述数据查询模块(6)中数据汇集模块的输出端信号连接于关系型数据库模块(8)的输入端。
6.根据权利要求1所述的一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由系统，其特征在于：所述航段数据路由模块(5)的输出端双向信号连接于处理器(1)的输入端，所述关系型数据库模块(8)的输出端双向信号连接于处理器(1)的输入端。
7.一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由的方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由的方法，其特征在于，在步骤s2中，所述数据的分类包括实时性要求、数据量大小和数据重要性，所述数据标识具有唯一性，以便在后续的路由选择中进行识别。
9.根据权利要求7所述的一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由的方法，其特征在于，在步骤s3中，所述智能路由选择包括路径的延迟、带宽利用率、节点负载和可靠性。
10.根据权利要求7所述的一种结合边缘计算及云端计算的数据就近路由的方法，其特征在于，在步骤s6中，所述处理结果包括数据聚合、模式识别和预测分析。
