上海智能规则引擎功能

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规则引擎的特点为充分利用服务器CPU资源，缩短批处理时间。上海智能规则引擎功能

无论是规则文件的部署，还是规则中要调用的Spring Bean以及相关的Java类的加载，URule Pro全部采用热部署功能实现，系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。URule Pro中提供的所有的规则设计器及打包测试工具，全部基于浏览器实现，所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器，通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义，URule Pro中规则的多条件组合也是以图形方式展现，这样即使没有任何编程经验的普通业务人员，也可以轻松上手，完成复杂业务规则的定义。因为所有的业务规则设计器都是基于网页的，且规则的定义都是通过鼠标点击的方式完成，所以对于一个普通的使用者来说，配合教学视频两到三天即可完全掌握URule Pro中各种设计器的使用，结合业务需要定义出想要的业务规则。山东快速规则引擎调试方法URule Pro规则引擎全部采用热部署功能实现。

规则引擎工作机制：Java规则引擎对提交给引擎的Java数据对象进行检索，根据这些对象的当前属性值和它们之间的关系，从加载到引擎的规则集中发现符合条件的规则，创建这些规则的执行实例。这些实例将在引擎接到执行指令时、依照某种优先序依次执行。一般来讲，Java规则引擎内部由下面几个部分构成：工作内存（Working Memory）即工作区，用于存放被引擎引用的数据对象整合；规则执行队列，用于存放被开启的规则执行实例;静态规则区，用于存放所有被加载的业务规则，这些规则将按照某种数据结构组织，当工作区中的数据发生改变后，引擎需要迅速根据工作区中的对象现状，调整规则执行队列中的规则执行实例。

URule Pro Java 规则引擎：在URule Pro当中提供了15大类，近40个小类的常用数学符号，可进行几乎所有类型的可视化的科学计算，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。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用规则集来实现；如果给出的是表格形式的业务规则，那么可以直接使用对应的决策表或交叉决策表（决策矩阵）来实现；如果需要对实体进行综合评分，则可以使用评分卡或复杂评分卡来实现；之后还可以通过规则流对一系列复杂的规则个体进行编排，将这个规则流作为实际业务规则调用入口，从而实现任意复杂的业务规则。URule Pro规则引擎中提供的所有的规则设计器及打包测试工具，全部基于浏览器实现。

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。URule Pro规则引擎的特点为可进行单条数据测试。湖北可扩展性规则引擎优势

URule Pro规则引擎的特点为可对打包后的规则及规则流测试。上海智能规则引擎功能

规则引擎使用场景：1、用于页面，流程，扩展点实现的选择；输出结果：实现的位置；2、编排无数的条件积木和行为积木，达到业务逻辑计算，券库存消减的目的；输出结果：商品重计算后的价格；3、通过订单，售后单，会员等信息编排和判断，达到多因子决策给出较佳答案的效果；输出结果：响应式回答/营销推荐，也或分步骤完成某类表单（售后申请，或工单提交）；4、过订单消息的触发，和商业化协议的元数据输入，形成结构化的计费记录；输出结果：计费凭证；通用的业务规则引擎，不和自己的业务藕合，提供一个通用的规则引擎是可行的。上海智能规则引擎功能

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