一提到规则引擎这四个字，大家肯定多多少少在工作中或者各种文章里面都有过听说，但是很多同学往往被引擎这两个字吓到了，以为这是什么黑科技。时值最近在调研规则引擎，在这里给大家介绍一下什么是规则引擎。
一般的需求可使用上述动态脚本实现，如果遇到业务规则更为复杂、规模更大、对功能和性能有更高要求的需求时，可考虑更为专业的规则引擎和计算/表达式引擎。
诸如此类的需求若采用硬编码实现，则迭代成本相当高，每次改动都需要进行开发、测试、部署。同时业务规则的频繁变更会导致代码的开发和维护成本大大提高。
设备影子服务使用MQTT话题，便于应用和设备之间的通信，下面是相关的MQTT QoS 1话题：
ThingsBoard 是一个备受瞩目的开源物联网平台，其优秀的性能和高效的性能得到了广大开发者的认可。ThingsBoard 是用于数据收集、处理、可视化和设备管理的开源物联网平台。它通过行业标准的物联网协议 - MQTT、CoAP 和 HTTP 实现设备连接，并支持云和本地部署。Thingsboard 具有可伸缩性、容错性和性能优越的特点。
物联网的强大功能主要来自于它使我们能够实时做出更准确的决策的能力，这些在通知、自动化和预测性维护上都有所体现。因此我们需要能对实时数据进行实时响应的工具，答案就是规则引擎。规则引擎可以通过摄取实时数据，对该数据进行推理并根据该推理过程的结果调用自动操作或者第三方API来履行职责。
本文从 “为什么需要规则引擎” “规则引擎的定义” “规则引擎在营销活动系统中的落地” “规则引擎平台内部架构” “现有的规则引擎” 来描述。
数字时代已经来了，文档管理软件已经成了企业和组织的宠儿。它们不仅能够帮你打理一大堆文档和信息，还能让你的工作效率飙升，减少犯错的机会，而且信息查找和分享也变得飞快。但是，随着各种各样的需求一直在不停地增长和变化，这些软件也要不停地充电升级，以满足用户们的新愿望。规则引擎算法在这方面可是大有作为，尤其是在让软件更灵活、更能扩展方面，它功不可没。接下来就让我们来看看规则引擎算法在文档管理软件中有哪些作用：
最开始听说过规则引擎可能是一个类似于OA的系统中，通过规则配置，让一个审批流程得到配置化和规则化。
Node-RED是一个开源的流程编排工具，它基于JavaScript运行时Node.js构建，专门为简化物联网（IoT）设备之间的集成而设计，但在其他领域，它也被广泛用作规则引擎。
规则引擎可以搞啥？一般使用场景，是通过可视化节目进行拖拉或者简单的操作指定流程和规则，将规则输入得到目标输出。
规则引擎：全称为业务规则管理系统，英文名为BRMS(即Business Rule Management System)。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。 需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。 目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。 规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。
0x00 前言 往往那些不起眼的功能，最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能，但是它确实至关重要的。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了，本文主要讨论下面三个主题： 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 数据校验 文中会涉及到数据仓库其它的一些知识点，请参考之前的文章。 0x01 什么值得你监控 我把数据质量分成三部分来理解： 监控 告警 多数据源 重点在监控，这点会展开来讲，多数据源这一块是因为在大数据场
物联网应用程序设计与典型的IT解决方案大不相同，因为它将物理操作技术（OT）与传感器、致动器和通信设备连接起来，并将数字信息技术（IT）与数据、分析和工作流连接起来。
Drools通过 事实、规则和模式相互组合来完成工作，drools在开源规则引擎中使用率最广，但是在国内企业使用偏少，保险、支付行业使用稍多。
0x00 前言 往往那些不起眼的功能，最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能，但是它确实至关重要的。 假设你做了100个业务，一旦有其中一个业务在某个时间段出现了数据异常，这个异常还是由业务方发现的而不是你，根据我的经验是，它带来的负面影响会超过你之前做的100个业务带来的正面影响。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了，本文主要讨论下面两个主题： 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 文中会涉及到数据仓库其它的一
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用场景、实现原理、版本信息和官方资料，方便读者快速了解Drools规则引擎的相关信息。
总第239篇 2018年 第31篇 背景 美团点评酒旅运营需求在离线场景下，已经得到了较为系统化的支持，通过对离线数据收集、挖掘，可对目标用户进行T+1触达，通过向目标用户发送Push等多种方式，在一定程度上提高转化率。但T+1本身的延迟性会导致用户在产生特定行为时不能被实时触达，无法充分发挥数据的价值，取得更优的运营效果。 在此背景下，运营业务需要着手挖掘用户行为实时数据，如实时浏览、下单、退款、搜索等，对满足运营需求用户进行实时触达，最大化运营活动效果。 业务场景 在运营实时触达需求中，存在如下具有
美团点评酒旅运营需求在离线场景下，已经得到了较为系统化的支持，通过对离线数据收集、挖掘，可对目标用户进行T+1触达，通过向目标用户发送Push等多种方式，在一定程度上提高转化率。但T+1本身的延迟性会导致用户在产生特定行为时不能被实时触达，无法充分发挥数据的价值，取得更优的运营效果。
前几天，受邀体验了腾讯云 边缘安全加速（EdgeOne） 后，有感发了一篇 开箱即用 的文章。很多小伙伴表示对规则引擎很感兴趣，今日单独码一篇博文，带大家走进规则的世界。
1. 规则引擎简述 世界万事万物皆有规则 说起规则引擎, 相信很多小伙伴对于规则引擎产生了很多疑问. 它是什么? 它能做啥? 应该怎么做? 希望通过阅读下面的内容能给你一些启发. 首先规则引擎是什么,
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第十一部分。主要介绍了如何面向功能拆分架构，首先介绍了微内核架构的基本架构设计，以及几种常见架构的实现与特点。最后分享了微内核架构典型开源规则引擎 JBoss Drools。
在业务的早期时代，也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展，越来越多的问题会暴露出来：
2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。
我之前写了一篇关于使用注解和策略模式实现数据脱敏功能，其中使用策略模式用来消除if语句，实现业务与条件逻辑的解耦，有利于功能的扩展。
随着物联网技术的快速发展，大量的设备和传感器正在不断产生海量的数据。为了有效处理这些数据，并实现智能决策，规则引擎在物联网领域扮演着至关重要的角色。而 Node-RED 规则引擎则以其灵活性和易用性，在物联网开发领域中引起了广泛的关注和应用。
很长一段时间在搞过增长和促销的事情，在实现各种活动和玩法时非常心累。每个新的玩法，都需要填一点代码，每次改动都需要走流水线发一次版，烦躁且痛苦。
数据的挑战： 物联网的发展带来了海量的数据。这些数据来源多样，格式不一，处理起来十分复杂。同时，物联网中的设备数量庞大，需要设备间进行高效的协同和管理，这也对数据处理提出了更高的要求。如何从这些复杂的数据中提取有价值的信息，成为了一个重要的问题。在传统的IoT平台中，规则引擎通常是通过编程方式进行配置和管理的，需要专业的开发人员参与。然而，这种方式存在一些挑战和限制。 首先，编写和维护规则的过程相对复杂，需要深入了解编程语言和IoT平台的技术细节。这使得规则的创建和修改过程变得耗时且容易出错。 其次，对于非技术专业人员来说，参与规则编写和管理可能存在一定的门槛，限制了规则引擎的使用范围。 因此，引入可视化规则引擎成为解决这些问题的关键。它通过图形化界面和直观的操作方式，使非技术人员也能够轻松创建、管理和修改规则。它将规则的定义和配置过程可视化，使得规则引擎的使用变得更加灵活、高效且易于理解。通过可视化规则引擎，用户可以直接在界面上定义规则的条件和动作，而无需编写复杂的代码。这样一来，IoT平台的开发和维护变得更加简化和普及化。
引言 2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。 美团外卖的CRM业务步入成熟期，规则类需求几乎撑起了这个业务所有需求的半边天。一方面规则唯一不变的是“多变”，另一方面开发团队对“规则开发”的感受是乏味、疲惫和缺乏技术含量。如何解决规则开发的效率问题，最大化解放开发团队成为目前的一个KPI。 规则引擎作为常见的维护策略规则的框架很快进入我的思路。它能将业务决策逻辑从系统逻辑中抽离出来，
做这个规则引擎的初衷是用来实现一个可序列号为json，容易拓展的条件执行引擎，用在类似工作流的场景中，最终实现的效果希望是这样的： 简单整理下需求 执行结果最终返回=true= or false 支持
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
Tech 导读 规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，主要解决易变逻辑和业务耦合的问题，行业上开源的规则引擎，在互联网场景使用存在诸多障碍，如高并发略显不足、更多面向技术人员、无法规模化的让规则从应用程序代码中实现分离。 基于此，京东供应链研发部自研了一套，面向业务角色的海纳低代码规则引擎平台，产品定位是面向业务、研发多角色一体化的零低代码开发平台，其中规则引擎是其最核心的部分之一，本文以此为核心展开说明。
LiteFlow是一个轻量且强大的国产规则引擎框架，可用于复杂的组件化业务的编排领域。它基于规则文件来编排流程，支持xml、json、yml三种规则文件写法方式，再复杂的逻辑过程都能轻易实现。LiteFlow于2020年正式开源，2021年获得开源中国年度最受欢迎开源软件殊荣，是一个正处在高速发展中的开源项目。
思考如下例子：某商城开设一个活动，用户购买相应产品获得可以商城积分（对应某种业务逻辑），听起来用代码实现会很简单。但是，如果积分获取规则不断更改（对应业务逻辑的更改），那么程序员就需要不断地修改代码以实现业务逻辑，这无疑增加了无意义的工作。
1. 什么是规则 复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则(business logic),迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或
现实生活中，规则无处不在。对于某些企业级应用，诸如欺诈检测软件，购物车，活动监视器，信用和保密应用之类的系统，经常会有大量的、错综复杂的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。我们开发人员不得不一直处理软件中的各种复杂问题，不仅需要将所有数据进行关联，还要尽可能快地一次性处理更多的数据，甚至还需要以快速的方式更新相关机制。
在日常工作中，能遇到使用规则引擎的地方非常的多。比如，电商中的打折优惠场景，复杂多变。再比如，考勤分析时每个部门都有不同的分析策略。还有薪资计算，公司中不同职级，不同办公地点的算薪方式都不同。这些场景都非常的适合使用规则引擎。
在《Drools7 规则引擎视频教程》的交流群中，有同学提出这样的问题：如果不想使用Drools官方提供的Workbench和KIE-Server进行规则的管理，而自行进行相应系统研发，该如何设计相应的平台架构呢？
软件架构风格定义了软件系统的结构和交互方式，其中“虚拟机风格”是一种特殊的架构风格，它通过在软件和硬件之间提供一个抽象层来运行应用程序。这种风格主要优点是可以在不同的硬件和操作系统上无缝运行应用程序，但其缺点包括可能的性能损失和实现的复杂性。
在今天的高速发展的软件行业中，Drools作为一个高效、灵活的业务规则管理系统(BRMS)，提供了一个桥梁，将复杂业务逻辑与应用程序代码分离。这篇文章将深入探讨Drools的内核机制、实现原理以及如何在项目中灵活运用。我们将通过详细的代码案例和操作命令，一步步展示如何利用Drools简化业务逻辑的实现。无论你是初学者还是在行业内有深厚的积累，本文都将为你提供宝贵的技术洞见。关键词包括：Drools, 规则引擎, 业务规则管理, Java, 规则定义语言(RDL)。
在现代软件开发过程中，Drools作为一种强大的业务规则管理系统（BRMS），为开发人员提供了一个高效、灵活的解决方案来处理复杂的业务决策逻辑。本文将深入探讨Drools的语法和规则引擎的核心概念，并通过十个实际的业务代码规则案例，展示如何在各种场景下灵活应用Drools，从而提高开发效率和业务逻辑的可维护性。关键词涵盖：Drools语法，规则引擎，业务规则，实战案例。
物联网行业已经发展到各个垂直行业真正落地和商用运营阶段，各大厂都在积极布局和拥抱合作伙伴，在云管端各个环节，建立开放平台，推出一揽子的解决方案，打造各自差异化的生态。本文基于腾讯自研的物联网操作系统TencentOS tiny以及腾讯云物联网通信平台IoT Hub进行物联网案例开发。
在 IoT 场景中，通常面临设备数量庞大、数据产生速率高、累积数据量巨大等挑战。因此，如何接入、存储和处理这些海量设备数据就成为了一个关键的问题。
现在有这么个需求，网上购物，需要根据不同的规则计算商品折扣，比如VIP客户增加5%的折扣，购买金额超过1000元的增加10%的折扣等，而且这些规则可能随时发生变化，甚至增加新的规则。面对这个需求，你该怎么实现呢？难道是计算规则一变，就要修改业务代码，重新测试，上线吗。
Drools是一款老牌的java规则引擎框架，早在十几年前，我刚工作的时候，曾在一家第三方支付企业工作。在核心的支付路由层面我记得就是用Drools来做的。
前面讲数据质量监控的时候，楼下很多评论希望能把规则引擎也讲一下，规则引擎是一个既复杂但又简单的系统，复杂的地方在于它要满足多种多样的业务需求，需要知道各个事实的既定结果，然后通过既定公式获得最终需要的结果。
上一篇文章，我们介绍了微内核架构的概念、起源、拓扑结构，以及设计的关键问题。本篇将继续探讨微服务架构的更多细节。
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