深圳可扩展性规则引擎推荐

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，它可以运行在Windows、Linux、Unix等各种类型的操作系统之上； URule Pro的规则设计器采用业内头创的纯浏览器编辑模式，无须安装任何工具，打开浏览器即可完成复杂规则的设计与测试。URule提供了两个版本：一个是基于Apache-2.0协议开源无偿版本，URule开源版本第1款基于Apache-2.0协议开源的中式规则引擎；另一个是商用PRO版本；URule提供一个完善的web界面，我们只需要在web项目中引入即可。URule Pro规则引擎可支持自然语言，可编写纯中文脚本式规则。深圳可扩展性规则引擎推荐

URule Pro规则引擎当中提供了向导式规则集、脚本式规则集、决策表、交叉决策表（决策矩阵）、决策树、评分卡、复杂评分卡、规则流八种类型的业务规则设计工具。向导式规则集：规则集也叫决策集，是由一系列单个普通规则以及循环规则构成的，规则集设计器采用全向导方式，通过鼠标点击就可以完成规则配置。脚本式规则集：如果使用URule Pro的是一名程序员，那么在编写规则的时候，可能会更倾向于使用脚本方式业定义业务规则。在URule Pro当中向导式规则集能实现的功能脚本式规则集全部可以实现，反之亦然。湖北审计规则引擎特点URule Pro规则引擎可基于导入的Excel中多条数据进行批量测试。

URULE PRO规则引擎功能有哪些？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。

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规则引擎中提供了决策表等多种类型的业务规则设计工具。

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与项目中用户或角色快速关联。深圳团队规则引擎安装方法

URule Pro规则引擎可以一次性处理几十万、上百万甚至更多的业务数据。深圳可扩展性规则引擎推荐

规则引擎是根据一些算法执行规则的一些列软件系统。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。深圳可扩展性规则引擎推荐

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