一、背景

规则引擎是一种根据规则中包含的指定条件，判断其能否匹配运行时刻的实时条件来执行规则中所规定的动作，

用户可通过规则引擎设定消息处理规则，

对指定的消息采取相应的措施来对设备进行监控和处理，如发送警告信息；

也可以将设备消息转发， 或者过滤到其他部件。

1.1 基本概念

1)规则

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。

2)动作

动作是一段可执性的代码。

3)消息队列

消息队列是规则应用的主体， 消息队列中包含的消息具有各种属性。 这些属性出现在规则过滤条件中， 用于判断某条消息是否满足条件。

1.2 典型的应用场景包括：

1.实时告警异常的数据；

2.计算一天内的温度最大最小和均值等；

3.将满足某条件的的数据转存以便查询；

4.过滤异常数据等。

二、架构

2.1 逻辑模块：

2.2 实现架构：

三、 规则描述

3.1 规则BNFC

Rule :=  if Conditions then Actions

Conditions := Conditions and Condition |

Conditions or Condition |

Condition

Condition := Key Operator Value

Key := Key name string |

Function(Key name string)

Function(Key name string) : = Window Function

WindowFunction := (day|hour| minute|second) (key, (min|max|mean|var))

Operator:= Basic Operator | Advanced Operator

Basic  Operator:=   > | < | = | >= | <= |<>

Advanced Operator := ℗ |SelfDef

Value: = Static value | Key |Function| Expression(key) | Model

Actions:= Alarm | Filter | SelfDef

3.2 规则约束

1.℗只能跟Model名

2.Expression(key) 中只能有1个Key， 其他参数都是常量

3.SelfDef action是可执性的代码段(java， Scala， python)

四、Rule Engine Demo说明

Step 1： Rule 定义

{

"name": "in-press-alarm",

"weight": 0,

"dataSource": {

"type": "kafka",

"configuration": {

"topic": "Suct_Data",

"format": "null",

"keys": [

"Suct_Pres_Status"

]

}

},

"filters": [

{

"name": "吸气压力状态",

"type": "kafkaWindow",

"configuration": {

"size":2000,

"step":1000

},

"condition": "Sum(Suct_Pres_Status) > 70"

}

],

"actions": [

{

"type": "Print",

"template": "吸气温度高"

}

]

}

Step 2： Rule注册

curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d @Rule.json @localhost:8080/api/rule

Step 3： Rule 启动

首先Kafka 发送数据到Topic Suct_Data

curl -X POST @localhost:8080/api/rule/ID/activate

Step 4. 结果查验

通过控制台来查看运行结果