规则引擎指南

为什么上学目的是为了辨别哪些理论是在胡说八道？为什么数学家和物理学家可以在纸上写一些有趣的符号，对它们进行逻辑运算，产生一些新的有趣的符号排列，并确信这些新的符号实际上告诉他们一些关于宇宙的真实情况？（注意，并不是因为他们已经成为数学家或物理学家，他们的话才是真的）

如果您一直在开发产品，那么经常出现的场景就是不断变化的业务需求。开发人员根据一组条件构建解决方案。随着时间的推移，这些逻辑条件可能会由于不断变化的业务需求或其他外部市场因素而发生变化。 在本文中，您将了解规则引擎以及如何利用该系统以可扩展和可维护的

低代码方法虽然对于建立简单的数据读写系统是有效的。但是，当涉及业务逻辑上就又回到了低级代码。 根本原因是：​特定领域的逻辑需要特定领域的代码。 这是一个问题--后端业务逻辑往往包含了系统的近一半。 人工编码是缓慢的，这对业务用户来说是令人沮丧的，他

每一个企业软件的核心是它的业务逻辑，即分析输入和创建适当输出的代码。这是我们把业务流程的步骤变成代码的方式，在工作流程的每一步都加入逻辑。这样，我们只需要编写必要的代码，就可以避免复杂性。 并非所有的业务逻辑都是一成不变的。一些流程，特别是那些对企

业务规则可以很好地代表某些领域的逻辑。它们工作得很好，因为它们的结果是直观的，接近许多类型的领域专家的思维方式。其原因是它们允许将一个大问题分解成单个组件。通过这种方式，用户不必处理所有单一规则的协调问题：这是业务规则引擎提供的附加价值。 在这篇文

一个简短的虚构案例可以很好地说明数据建模与信息建模的不同之处，其中业务规则由于流程的变化而发生变化。信息建模的变化通常不会像业务流程的变化那么大。旨在以优化数据处理的方式构建数据存储的数据建模可能会受到同样的影响。 书

让我们讨论经典的 3 层架构，我们在其中与与数据库交互的 Web API 进行前端通信。让我们看看数据处理管道可能出错的地方：前端没有验证，或者它没有检查所有条件。我们不能假设我们会完美无缺并且可以标准化一切。我们在开发管道中的元素越多，我们的同事或我们忽略它们的可能性就越大

Homepoint 是一家位于美国的大型抵押贷款批发商和贷方。Homepoint 的软件平台团队需要找到数据库自动化解决方案并改进其单体数据库架构，以提高质量和更快地响应客户。该公司原来使用其贷款发放系统（LOS）数据库作为SSOT（单一事实来源），但这个数据库不支持自动决策，不支持

人体在许多方面都很奇妙，其中最重要的是它的力学。粗略地说，对人体力学的支持有三个基本组成部分，它们各自独立但又密切相关，具体如下。 结构由骨骼提供，骨骼在骨架内被组织和连接。骨架既提供了一个承载其他部分重量的框架，也提供了一个半刚性的方案，其他较软的部分可以围绕它进行组织。

软件设计与康威定理是两种不同的东西，软件设计是针对软件的，康威定律认为团队组织管理方式决定了软件的设计，因为这两者本身就属于一个大系统。但是虽然你的团队划分按照康威定律，最终软件设计还是不行，原因是康威定律并不适用于刚性的硬设计，

DMNTK是一套用于构建、测试和评估决策模型的工具。DMNTK基于决策模型和符号（DMN ）规范，该规范是由对象管理小组（OMG ）领导的行业标准，该小组是UML 、BPMN 和CORBA 等标准背后的机构。DMNTK是用Rust编写的，Rust是一种编程语言，能够帮助建立可靠和高效的软件。

业务治理需要一条自动化治理工具的途径，用于解释和消除自然语言和定义的歧义。翻译成决策表或翻译成其他一些外来形式（例如编程语言）并不是一个有效的解决方案。一个至少不以某种受控或结构化形式支持自然语言的规则平台总是会发现自己与业务治理的核心需求和实践不一致。

在本教程中，我们将展示如何将 Spring Security 的授权决策外部化到 OPA——开放策略代理。 跨应

DDDLib是一个领域驱动设计（Domain Driven Design，简称DDD）类库，它的目的是： 为基于DDD的开发范式提供基本的接口和抽象，实现一致性。 支持业务代码和技术代码分离。使领域层代码纯粹表达业务概念和业务规则，将具体技术隔离出去。 隔离业

在过去的几年里，我一直在用机器学习和数据科学的想法来颠覆传统的软件公司，这些想法直接来自我团队的核心研究。我发现大多数问题来自三个关键领域。 大部分障碍可以归为以下三类之一： 语言 开发过程 预期结果

巨大的机会：创业公司可以解决金融科技行业中“无差别的繁重”问题，将解决方案抽象为一项服务，然后将其出售给金融科技公司，然后金融科技公司可以专注于真正让它们与众不同的地方。 这类似于 Web 1.0 时代，当时公司必须维护自己的服务器，这既是因为 I