山东智能规则引擎推荐

规则引擎一般具备哪些好处？速度和可扩展性：Rete算法，Leaps算法及其后代提供了非常有效的方式来将规则模式与域对象数据进行匹配。当数据集变化很小时，这些规则特别有效，因为规则引擎可以记住过去的匹配项。具备良好的实战证明。知识集中：通过使用规则，您可以创建可执行的知识库（知识库）。这意味着，规则具有很高的可读性，因此它们也可以用作文档。工具整合：诸如Eclipse之类的工具（以及基于Web的用户界面）提供了编辑和管理规则以及获得即时反馈，验证和内容帮助的方法。还提供审计和调试工具。URule Pro规则引擎中提供了评分卡等多种类型的业务规则设计工具。山东智能规则引擎推荐

规则引擎具备两个重要模块：规则管理：可以理解为逻辑上管理规则，主要涉及规则、事实对象和规则集三个实体。涉及到规则变更时，较好对规则加个版本，可通过规则版本控制，可以平滑灰度地方式改变规则，也便于更有信心在测试规则正确性。规则执行：通过规则库数据，通过规则引擎的规则解析、规则编译将可执行代码缓存起来，避免每次和DB交互，然后每次规则的变更也通过ZK或者DCC实时通知给规则执行器。规则执行器的实现方式，可以多种多样，不依赖于规则库的存储方式，可以根据需求，选用URule Pro等第三方引擎。广东BSTEK规则引擎如何调试URule Pro规则引擎架构于Spring之上。

URULE PRO规则引擎仿真测试功能介绍：基于浏览器；对打包后的规则及规则流测试；通过Excel实现数据的批量测试；基于场景，可定义场景关注的输入、输出数据；针对输出数据可设置预期值，实现与规则运行结果的比较；测试完成会输出完整测试报告。URULE PRO规则引擎版本控制：所有规则文件都支持版本控制，可回溯到任意版本；每次发布规则包都会保存为版本，可在运行时在任意版本间切换。URULE PRO规则引擎Java类动态部署支持：支持Spring Bean及Java类的热部署功能；通过浏览器添加Jar包及Spring配置文件；通过流程器点击部署按钮即可实现Jar包及Spring配置文件的动态热加载；动态热加载Spring配置文件及Jar包支持客户端服务器模式。

规则引擎的优点：将业务规则、业务处理代码分离开来，复杂的业务规则不用硬编码到应用代码中，降低了系统、业务处理的复杂度。规则引擎只关心业务规则，相对单独，可以由业务分析人员来管理、维护，开发人员无需陷入到复杂业务规则的理解、实现中，分工合作、专人专事有效提升效率。业务规则变更时无需修改业务处理代码，直接修改知识库中的业务规则即可，减少了硬编码业务规则带来的维护、扩展成本，可以快速实现需求。将业务规则单独保存在知识库中，便于统一管理、维护，不重启业务服务就可以对业务规则进行扩展、修改，十分方便。说明：更新规则时不需要重启业务服务|应用，但需要重启规则引擎或者使用事件通知、下发之类的机制让规则引擎重新加载修改过的规则。URULE PRO规则引擎权限控制：完整的权限控制功能。

任何一个规则引擎都需要很好地解决规则的推理机制和规则条件匹配的效率问题。规则条件匹配的效率决定了引擎的性能，引擎需要迅速测试工作区中的数据对象，从加载的规则集中发现符合条件的规则，生成规则执行实例。当引擎执行时，会根据规则执行队列中的优先顺序逐条执行规则执行实例，由于规则的执行部分可能会改变工作区的数据对象，从而会使队列中的某些规则执行实例因为条件改变而失效，必须从队列中撤销，也可能会开启原来不满足条件的规则，生成新的规则执行实例进入队列。于是就产生了一种“动态”的规则执行链，形成规则的推理机制。这种规则的“链式”反应完全是由工作区中的数据驱动的。URule Pro规则引擎是一款国产智能风控决策引擎。山东分布式规则引擎好用吗

业务人员也可以轻松上手URule Pro规则引擎开发业务规则。山东智能规则引擎推荐

规则引擎的特点：使用规则引擎编写规则跟写业务代码或中间件代码有很大的不同，当然这些不同也是规则引擎的特点，使用规则引擎让你在编程的时候更关注于“什么时候，要做什么”（决策点的制定）。灵活规则矛盾管理机制可以让规则的执行更加多变且可控，以此可以解决非常复杂的问题，对规则执行的路径进行记录，可以让问题的解决方式具有可追溯性。规则引擎可以帮助你将逻辑和数据解耦，数据放入领域模型中，逻辑放入规则中（如果你的应用程序在使用规则引擎时并没有将逻辑和数据模型解耦，那么你可能就需要考虑下你的设计是否有问题）。规则引擎会将规则集中化到知识库，这将会使逻辑更加集中化。山东智能规则引擎推荐

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