在本文中，我们了解了Kogito作为创建云原生业务应用程序的自动化工具。该项目目前仍在进行大量的开发，因此界面也在不断变化。我们可以使用Kogito Examples Repository上的示例作为指南。
Apache Kogito是一个用于构建云原生业务应用程序的开源平台。在本教程中，我们将学习如何使用它以及如何使用Kogito集成构建应用程序。
什么是Kogito？
与传统的业务流程管理（BPM）工具不同，Kogito采用了微服务优先和Kubernetes原生的方法。它允许开发人员将业务流程和规则建模、执行和监控为可以独立扩展的独立服务。
Kogito的架构深受领域特定语言（DSL）和行业标准的影响，如BPMN 2.0（业务流程模型和符号）和DMN（决策模型和符号）。这些不仅仅是可视化的表示-它们成为可执行的模型，直接集成到应用程序中。
“Kogito”这个名字来源于拉丁语“Cogito”（“我认为”），而“K”指的是Kubernetes和Kogito起源于的知识就是一切（KIE）开源业务自动化项目。
Kogito背后的核心技术
Kogito是两个成熟项目的现代演变，这两个项目也是KIE的一部分：
- jBPM -用于建模和执行业务流程（使用业务流程模型和表示法/ BPMN）
- Drools -一个强大的规则引擎（用于使用Drules规则语言/ DRL或决策模型和符号/ DMN的决策逻辑）
Kogito通过提供云原生打包、Quarkus和Spring靴子支持、DevOps就绪以及与Prometheus、Grafana和OpenAPI等工具的无缝集成，扩展并现代化了这些技术。
关键特征
1. Cloud-Native和Kubernetes-First
Kogito应用程序被设计为在Kubernetes上原生运行。这意味着自动可扩展性，容器化和弹性是内置的。开发人员可以独立部署服务，并根据需求变化调整决策或工作流逻辑。
2.事件驱动架构
Kogito通过与Apache Kafka的集成支持事件驱动设计，从而实现服务之间的异步通信。这对于能够近乎实时地响应业务事件的反应式、解耦的系统来说是必不可少的。
3.模型驱动开发MDA
Kogito强调模型驱动的开发，使用可视化工具和BPMN和DMN编辑器。这些模型不仅仅是文档-它们被编译成可执行的服务。
4.以机器人为中心的工具
Kogito提供VS Code插件、Kogito Tooling等在线编辑器，以及Quarkus和Spring靴子等框架的原生支持，帮助Java开发人员以最小的摩擦构建自动化服务。
5. DevOps-Ready
得益于自动化代码生成、容器化部署和GitOps兼容性等功能，Kogito可以轻松融入CI/CD管道。它支持使用OpenTelemetry进行跟踪，使用Prometheus和Grafana进行监控，以及与Kubernetes的活跃性和就绪性探针兼容的健康检查。
用例
Kogito在基于规则的决策和工作流编排至关重要的领域大放异彩。一些典型的使用案例包括：
- 贷款和保险索赔处理-自动执行复杂的资格、审批和路由规则
- 客户入职-通过合规性检查和批准管理多步骤工作流
- 供应链管理-根据与库存、物流和供应商行为相关的规则触发操作
- 医疗保健工作流程-处理患者旅程、文档和规则驱动的治疗方案
案例
让我们创建一个小示例来演示Kogito如何工作。我们需要一个基于规则的信用决策服务，其规则如下：
- 贷款申请需要包含申请人的姓名和年龄以及他们的收入和现有债务。
- 如果申请人未满18岁，我们将拒绝申请，因为申请人的未成年人身份。
- 如果信用评分低于700分，我们会拒绝申请，因为信用不好。
- 如果申请人的现有债务高于收入的50%，我们会拒绝其申请，因为其信用不佳。
- 否则，申请被批准。
例如，让我们向服务发送一个应用程序列表：
{
"applications": [
{
"id": "1fe1aED7-ca61-Eeb4-78fA-55f5E568Aa8b",
"person": {
"name": "Mr Smith",
"age": 25
},
"conditions": {
"creditScore": 400,
"income": 30000,
"debt": 0
}
},
{
"id": "b2c0a268-aa6f-44b8-b644-f466cb35504c",
"person": {
"name": "Mrs Doe",
"age": 35
},
"conditions": {
"creditScore": 700,
"income": 70000,
"debt": 3000
}
}
]
}
|
让我们看看结果：
[
{
"id": "1fe1aed7-ca61-eeb4-78fa-55f5e568aa8b",
"decision": "rejected-not-creditworthy"
},
{
"id": "b2c0a268-aa6f-44b8-b644-f466cb35504c",
"decision": "approved"
}
]
|
1. Drools规则
我们可以使用Drools及其规则语言（DSL）来实现示例。规则文件可能如下所示：
package com.baeldung.kogito.rules
unit LoanApplicationUnit
import com.baeldung.kogito.rules.model.LoanApplication
import com.baeldung.kogito.rules.model.Person
import com.baeldung.kogito.rules.model.Conditions
import com.baeldung.kogito.rules.model.Decision
rule "only-adults"
salience 10
when
$application: /applications[
person.age < 18
]
then
modify($application){
setDecision(Decision.REJECTED_UNDERAGE)
}
end
rule "Good Credit Score And High Income"
when
$application: /applications[
person.age >= 18,
conditions.creditScore >= 700,
conditions.income > 2*conditions.debt
]
then
modify($application){
setDecision(Decision.APPROVED)
}
end
rule "Low Credit Score Or High Debt"
when
$application: /applications[
person.age >= 18,
(
conditions.creditScore < 700 ||
conditions.income <= 2*conditions.debt
)
]
then
modify($application){
setDecision(Decision.REJECTED_NOT_CREDITWORTHY)
}
end
query applications
$result: /applications
end
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如果我们希望它作为一个带有HTTP/REST端点的微服务运行，我们只需创建一个Quarkus项目并将其添加到pom.xml中：
<project>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<!-- ... -->
<dependency>
<groupId>org.kie.kogito</groupId>
<artifactId>kogito-bom</artifactId>
<version>${kogito.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<!-- ... -->
<dependency>
<groupId>io.quarkus</groupId>
<artifactId>quarkus-resteasy-jackson</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.kie.kogito</groupId>
<artifactId>kogito-quarkus-rules</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<properties>
<kogito.version>2.44.0.Alpha</kogito.version>
</properties>
</project>
|
解释：
- 给定的Kogito版本必须支持Quarkus 3
- Kogito仅支持Quarkus RESTEasy扩展，但不支持Quarkus REST扩展
然后，将Drools规则文件放在src/main/resources下。Kogito会自动检测到它，因此我们可以运行Quarkus应用程序并发送请求-通过curl，例如：
curl -X 'POST' \
'http://localhost:8080/applications' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"applications": [
{
"id": "1fe1aED7-ca61-Eeb4-78fA-55f5E568Aa8b",
"person": {
"name": "Mr Smith",
"age": 25
},
"conditions": {
"creditScore": 400,
"income": 30000,
"debt": 0
}
},
{
"id": "b2c0a268-aa6f-44b8-b644-f466cb35504c",
"person": {
"name": "Mrs Doe",
"age": 35
},
"conditions": {
"creditScore": 700,
"income": 70000,
"debt": 3000
}
}
]
}'
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正如我们所看到的，它在没有任何Quarkus代码的情况下工作。我们可以使用现有的生态系统来构建Quarkus微服务并将其部署到任何云环境中。
自定义API
Kogito是一种快速创建REST资源的方法，无需编写任何代码。但是，我们自己为API编写代码可能是有意义的。通过这种方式，我们可以定义自定义端点的URL和JSON模式以进行数据交换。
在发送请求时，我们可以看到响应体包含来自请求体的全部数据，并补充了信用决策。我们可能会想添加杰克逊或JSON-B注释来定义只读和只写属性，但这对于Drools规则模型类来说不是一个好主意，因为Drools引擎在内部对它们进行JSON序列化和JSON序列化，所以这不会起作用。
因此，我们可以创建自定义REST资源和DTO，使用映射器（例如，使用MapStruct）将DTO映射到Drools规则模型，并调用使用Drools规则引擎的域服务。这样的域服务可能看起来像：
import org.kie.kogito.incubation.application.AppRoot;
import org.kie.kogito.incubation.common.MapDataContext;
import org.kie.kogito.incubation.rules.RuleUnitIds;
import org.kie.kogito.incubation.rules.services.RuleUnitService;
// ...
@ApplicationScoped
public class LoanApplicationService {
@Inject
AppRoot appRoot;
@Inject
RuleUnitService ruleUnitService;
public Stream<LoanApplication> evaluate(LoanApplication... applications) {
var queryId = appRoot
.get(RuleUnitIds.class)
.get(LoanApplicationUnit.class)
.queries()
.get("applications");
var ctx = MapDataContext
.of(
Map.of("applications", applications)
);
return ruleUnitService
.evaluate(queryId, ctx)
.map(
result -> result
.as(MapDataContext.class)
.get("$result", LoanApplication.class)
);
}
}
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正如我们所看到的，我们使用的Kogito API仍处于孵化状态。但是这个API允许我们将Drools规则引擎集成到任何Quarkus应用程序中。