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规则引擎的特点为可对打包后的规则及规则流测试。北京复查规则测试用规则引擎作用
规则引擎是一种根据规则中包含的指定过滤条件,判断其能否匹配运行时刻的实时条件来执行规则中所规定的动作的引擎。规则引擎相关构件:信息元(Information Unit):信息元是规则引擎的基本建筑块,它是一个包含了特定事件的所有信息的对象。这些信息包括:消息、产生事件的应用程序标识、事件产生事件、信息元类型、相关规则集、通用方法、通用属性以及一些系统相关信息等等。队列管理器(Queue Manager):队列管理器用来管理来自不同信息服务的信息元对象的队列。湖北审计规则引擎功能URule Pro应该是目前市面上独特一款能进行可视化科学计算的规则引擎。
URule Pro规则引擎单独服务模式:单独服务模式是规则引擎的传统运行模式,那就是把规则的调用以一个Restful服务的形式对外提供,客户端可以是Java、C#、C++或Javascript,客户端只需要把标准的JSON格式的输入数据提交给规则服务器,服务器调用规则计算完成后会以JSON格式作为响应返回。Restful服务支持安全验证, 提供完善的调用测试页面,同时对于输入数据,还支持复杂的JSON数据嵌套,以较大限度满足复杂业务需求;对于大批量并发调用,URule Pro提供完整的集群支持。
规则引擎适用场景:规则复杂,规则可能会频繁变更,项目本身需要根据规则的变化完成快速、低成本的更新;可用于数据校验、数据过滤、消息路由、业务规则运算等规则较多的场景,不局限于业务活动规则。规则引擎常见场景风控:银行等金融机构的开户、借款的风险评估,额度、信用评估;运营活动:满减、打折、加购价的价格计算;政策满足校验:积分落户等政策规则复杂的场景。规则引擎引入方式:通常是把规则引擎作为一个单独的服务,负责规则的维护、加载,对外提供规则运算的接口。在URule Pro规则引擎当中提供了15大类,近40个小类的常用数学符号。
URule Pro规则引擎分布式计算模式:在分布式计算模式下, 一个URule Pro Server可以下挂多个需要用到规则引擎的业务系统,但实际的业务规则在运行时还是发生在各个业务系统中,而不是URule Pro Server上,所以称之为分布式计算模式。URule Pro Server只负责业务规则的定义、编译与发布,不负责具体的业务规则执行,具体的规则执行还是发生在各个业务系统当中,可以有效减轻URule Server的压力,使得规则的计算可以分布到各个业务系统所在的服务器上, 从而可以根据需要对计算规则的服务器进行灵活的扩充。URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java规则引擎。低成本规则引擎体验
URule Pro规则引擎的特点为可进行单条数据测试。北京复查规则测试用规则引擎作用
在分布式计算模式下, 一个URule Pro Server可以下挂多个需要用到规则引擎的业务系统,但实际的业务规则在运行时还是发生在各个业务系统中,而不是URule Pro Server上,所以称之为分布式计算模式。各个业务系统在运行业务规则时,会首先检查要运行规则对应的规则包在本地缓存中是否存在,如果存在则直接使用,不存在则通过配置的URule Pro Server地址向Server发出使用对应规则包的请求, URule Pro Server收到请求后会将指定的规则包序列化成JSON,通过HTTP协议传递给请求的业务系统。业务系统收到传递过来的规则包后,会首先对其进行反序列化,将JSON格式的规则包反序列化为Java对象并在本地缓存下来,然后再使用这个规则包进行业务规则的计算。北京复查规则测试用规则引擎作用
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