规则引擎是什么?规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件,实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来,并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入,解释业务规则,并根据业务规则做出业务决策。规则本质上是一个函数,如y=f(x1,x2,..,xn);规则引擎有三部分:事实(Fact):就是用户输入的已经事实,可以理解为推理前的已知对象。LHS(Left Hand Side):可以理解为规则执行需要满足的条件。RHS(Right Hand Sike):可以理解为规则执行后的返回对象。URule Pro是一款自主研发纯Java规则引擎,亦是一款国产智能风控决策引擎,可以运行在Windows、Linux、Unix等各种类型的操作系统之上。锐道URule Pro规则引擎中所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器。上海规则引擎平台建设
使用规则引擎的注意事项包括哪些?在不同的架构设计中,对规则引擎的使用是不同的,在单一应用架构中,你需要把规则嵌入到应用中,在大型的分布式应用场景中,你也可以将规则引擎当作一个公共服务存在,但此时对规则服务的设计将便会变得更加苛刻,特别是在将逻辑和数据方面需要彻底解耦,否则任何服务的业务数据的变动都将会对规则服务产生影响,这种影响是不必要的而且可能会让规则服务丧失可维护性并失去控制。在设计之初除了规则和数据的解耦之外,规则与规则之间耦合关系也需要关注,因为规则之间的强耦合会导致应用越来越难维护但这里并不是说规则之间的弱耦合或解耦和就是好的,强耦合是不好的,适度设计)。ps:规则之间的强耦合就是一个规则的触发肯定会导致另外一个规则触发。南京规则引擎哪些公司好业务人员也可以轻松上手锐道URule Pro规则引擎开发业务规则。
URule Pro规则引擎交叉决策表(决策矩阵):普通决策表是通过纵向一个维度的条件来实现规则的约束,而交叉决策表(决策矩阵)则是通过横向和纵向两个维度进行条件约束,两个维度交叉生的单元格就是实际业务规则生效的条件,因为这种样式有些类似于我们报表中的交叉表,所以称之为交叉决策表,也叫决策矩阵。可以看到,交叉决策表的特点使得其可以定义更为复杂的交叉类型的业务规则。URule Pro规则引擎决策树:之所以称URule Pro规则引擎为决策树,是因为业务规则以树形方式展现。在URule Pro当中的决策树,是一棵平躺的树,设计成平躺的目的是为了可以展现树的更多内容,更好的利用显示空间。
URULE PRO规则引擎功能包括哪些?1、决策集:由一系列单个普通规则以及循环规则构成的,设计器采用图形化方式,通过鼠标点击就可以完成业务规则配置。2、决策表:以表格形式表现业务规则的工具, 通过全可视化、图形化的操作方式,通过简单的鼠标点击就可以快速定义出与业务相匹配的决策表。3、交叉决策表:又称决策矩阵,条件部分由纵向和横向两个维度决定,每个维度上都可以添加不限层级的限制条件, 从而可以实现更为复杂的业务规则。4、评分卡:使用二维表形式展示目标对象的各个属性,针对不同属性设置不同区段的条件, 每个条件对应不同的分值,实现对目标对象的评分计算。5、决策树:以一种树形结构来表现规则、构建规则的工具,它可以更为形象的表现某些类型的业务规则。6、决策流:用来对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流的执行顺序进行编排,以一种清晰直观的方式运行一个大的复杂的业务规则。锐道URule Pro规则引擎的特点为可进行单条数据测试。
URule Pro规则引擎单独服务模式介绍: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。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则,那么可以使用URule Pro规则引擎规则集来实现。上海规则引擎平台建设
URule Pro规则引擎的特点为开启线程池采用多线程并行处理机制。上海规则引擎平台建设
规则引擎是根据一些算法执行规则的一系列软件系统。规则引擎整合了传入系统的Fact整合和规则整合,从而去触发一个或多个业务操作。规则通常以声明式的方式在业务代码中实现,我们可能以为它很少会被改变。但事实上,这些业务逻辑的判断条件经常会被改变。在拥有大量规则和Fact对象的业务系统中,可能会出现多个Fact输入都会导致同样的输出,这种情况我们通常称作规则矛盾。规则引擎可以采用不同的矛盾解决方案来确定矛盾规则的执行顺序。在规则引擎中,通常有两种执行方式:正向链接:这是一种基于“数据驱动”的形式,基于插入的Fact对象和Fact对象的更新,规则引擎利用可用的Fact推理规则来提取出更多的Fact对象,直到计算出较终目标,较终会有一个或多个规则被匹配,并计划执行。因此,规则引擎始于事实,始于结论。反向链接:这是一种基于“目标驱动”或推理形式,与正向链接相反。反向链条从规则引擎假设的结论开始,如果不能够直接满足这些假设,则搜索可满足假设的子目标。规则引擎会循环执行这一过程,直到证明结论或没有更多可证明的子目标为止。上海规则引擎平台建设
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