深圳可扩展性规则引擎

URule Pro规则引擎嵌入式模式：所谓的嵌入式，是指将URule Pro直接嵌入到我们的Java Web应用当中，作为应用的一部分运行。这种模式的好处是配置起来比较简单；而不好的地方在于因为将URule Pro直接嵌入到我们的应用当中，如果我们有多个涉及到规则引擎的应用， 那么每个应用都需要嵌入一个URule Pro模块，所以更多的时候我们使用的是单独服务模式。URule Pro规则引擎分布式计算模式：分布式计算模式是指将URule Pro部署为一个单独的Java Web应用，在这个应用里定义各个业务系统所需要业务规则，定义好后统一存储到一个规则存储仓库当中。 业务系统要使用规则时只需要指定URule Pro Server的地址即可通过HTTP协议取到目标规则包，然后解析并运行。URule Pro规则引擎是一款国产智能风控决策引擎。深圳可扩展性规则引擎

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。浙江协作规则引擎调试方法URule Pro规则引擎功能包括评分卡等。

规则引擎具备两个重要模块：规则管理：可以理解为逻辑上管理规则，主要涉及规则、事实对象和规则集三个实体。涉及到规则变更时，较好对规则加个版本，可通过规则版本控制，可以平滑灰度地方式改变规则，也便于更有信心在测试规则正确性。规则执行：通过规则库数据，通过规则引擎的规则解析、规则编译将可执行代码缓存起来，避免每次和DB交互，然后每次规则的变更也通过ZK或者DCC实时通知给规则执行器。规则执行器的实现方式，可以多种多样，不依赖于规则库的存储方式，可以根据需求，选用URule Pro等第三方引擎。

规则引擎适用场景：规则复杂，规则可能会频繁变更，项目本身需要根据规则的变化完成快速、低成本的更新；可用于数据校验、数据过滤、消息路由、业务规则运算等规则较多的场景，不局限于业务活动规则。规则引擎常见场景风控：银行等金融机构的开户、借款的风险评估，额度、信用评估；运营活动：满减、打折、加购价的价格计算；政策满足校验：积分落户等政策规则复杂的场景。规则引擎引入方式：通常是把规则引擎作为一个单独的服务，负责规则的维护、加载，对外提供规则运算的接口。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。

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。URule Pro规则引擎具有基于多线程的并行批处理的支持。北京锐道规则引擎如何操作

URule Pro规则引擎的特点为可对打包后的规则及规则流测试。深圳可扩展性规则引擎

什么时候使用规则引擎？1、当问题对于正常的开发模式或编程方式而言很繁琐，可能问题并不复杂，但却没有一个比较简单优雅的方式来解决它。2、当问题过于复杂的时候，无法找出一个明确的算法来解决的时候。3、当问题的解决方案不断在发生变化的时候。4、允许让领域**（非技术人员）根据实际市场情况、业务场景自行解决的时候。就编程而言，如果你的代码里有很多的if else switch以及大量的策略存在，而且它的逻辑可能会经常修改（可能是修复bug调整，可能正常业务变动的调整）为了让大家更好的理解，这里举一个实际的业务场景：比如某大型超市举办万元现金抽奖活动，活动具体内容为，在7天内从客单价满99元的顾客中，抽出10位顾客作为中奖者。为了达到更好的活动效果，必须在活动第1天就有人中奖，活动的之后1天仍然有至少一个中奖名额，活动期间运营人员可以根据超市内的客流量来动态调整中奖概率（人越多的时候，有人中奖，活动效果将会呈指数级增长）。深圳可扩展性规则引擎

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