杭州分布式规则引擎体验

规则引擎相关构件：信息服务（Information Services）：信息服务产生信息元对象。每个信息服务产生它自己类型相对应的信息元对象。即特定信息服务根据信息元所产生每个信息元对象有相同的格式，但可以有不同的属性和规则集。需要注意的是，在一台机器上可以运行许多不同的信息服务，还可以运行同一信息服务的不同实例。但无论如何，每个信息服务只产生它自己类型相对应的信息元。规则集（Rule Set）：顾名思义，规则集就是许多规则的整合。每条规则包含一个条件过滤器和多个动作。一个条件过滤器可以包含多个过滤条件。条件过滤器是多个布尔表达式的组合，其组合结果仍然是一个布尔类型的。在程序运行时，动作将会在条件过滤器值为真的情况下执行。除了一般的执行动作，还有三类比较特别的动作，它们分别是：放弃动作（Discard Action）、包含动作（Include Action）和使信息元对象内容持久化的动作。URule Pro规则引擎功能包括决策树等。杭州分布式规则引擎体验

规则引擎一般具备哪些好处？声明式编程：规则引擎允许您说“该怎么做”，而不是“怎么做”。使用规则可以使表达困难问题的解决方案变得容易，因此可以验证这些解决方案。规则比代码容易阅读。规则系统能够解决非常非常棘手的问题，并解释了解决方案的产生方式以及沿途做出每个“决定”的原因。逻辑与数据分离：数据在域对象中，逻辑在规则中。这从根本上打破了数据和逻辑的耦合，这可能是优点还是缺点。但是解耦逻辑可以更容易维护。可以将逻辑全部组织在一个或多个非常不同的规则文件中，而不是将逻辑分布在许多域对象或控制器中。广东协作规则引擎特点URule Pro规则引擎具备完善的版本控制机制。

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。

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。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规则引擎规则更新：在分布式计算模式下规则包的更新有两种方式：一种是主动推送方式；一种为定时更新的方式。主动推送方式是指URule Pro Server在规则包更新后，会主动将更新后的规则包通过HTTP协议推送到配置好的各种业务系统应用的缓存当中，这样各个业务系统中的规则包就可以与Server中的规则包时刻保持一致， 但这种推送方式要求对应的各个业务系统应用必须是一个标准Java Web应用，否则这种推送无法实现，如果您的业务系统应用是一个Java应用，而非一个标准的Java Web应用，那么要更新规则包就不能采用这种推送方式，而需要使用定时更新的方式。URule Pro规则引擎可支持自然语言，可编写纯中文脚本式规则。深圳智能风控规则引擎调试方法

URule Pro规则引擎的特点为可进行单条数据测试。杭州分布式规则引擎体验

URULE PRO规则引擎中决策流功能介绍：提供基于浏览器技术的决策流设计器；在浏览器中通过鼠标拖曳完成决策流设计；提供可与单元个规则文件、决策表文件或规则包直接绑定的流程节点，以快速实现规则编排；提供流程中常用的路由判断、串行、并行、脚本执行及Java方法执行等各种类型的流程节点，较大限度满足各种复杂业务规则的编排。URULE PRO规则引擎两种规则包更新方式：非Web客户端采用定时扫描服务端是否有规则包更新方式来获取服务端规则包；Web客户端采用服务端推送方式，时刻与服务端规则包保持一致。杭州分布式规则引擎体验

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