Drools

Drools – Drools adalah sistem manajemen aturan bisnis (BRMS) dengan mesin aturan berdasarkan rantai maju dan mundur yang menggunakan implementasi terus-menerus dari algoritma Rete. Alasan menggunakan Drools adalah:

Mesin Aturan Drools menghubungkan objek (POJOs) ke aturan untuk membuat kesimpulan yang mengarah ke tindakan. Proses mencocokkan fakta baru atau yang sudah ada dengan aturan disebut pencocokan pola dan dilakukan oleh mesin inferensi.

Drools

Drools menyimpan aturannya di memori produksi dan faktanya di memori kerja. Jadwal mengatur penegakan aturan ini menggunakan strategi resolusi konflik.

Drools Rule Engine For Spring Boot

Air liur memiliki bahasa aturan “asli”. File aturan biasanya memiliki ekstensi .drl. Dalam file DRL Anda dapat memiliki banyak aturan, kueri, dan fungsi, serta beberapa deklarasi sumber daya seperti impor, nilai global, dan atribut. Paket adalah kumpulan aturan dan konstruksi terkait lainnya seperti impor dan nilai global. Anggota paket sering terkait – kebijakan SDM, misalnya.

Basis pengetahuan adalah gudang dari semua definisi pengetahuan untuk suatu aplikasi. Akan ada aturan, proses, fungsi dan tipe model. Dasar dari pengetahuan itu sendiri bukanlah data; Sebagai gantinya, sesi dibuat oleh

Dimasukkan ke dalam database dan dari peristiwa yang dapat dimulai. Membuat basis pengetahuan bisa jadi sulit, sementara membuat sesi sangat mudah. Oleh karena itu, disarankan untuk menempelkan basis pengetahuan bila memungkinkan sehingga sesi dapat dibuat ulang.

Seperti yang disebutkan sebelumnya, Drools menyimpan semua aturan dan tipe data dalam memori untuk mengurangi biaya pengumpulan sebelum dijalankan. Ini menguntungkan perusahaan berbiaya rendah, tetapi menciptakan celah arsitektur seperti:

Slobbers & Drools 9oz Candle

Mari kita jelajahi celah ini dalam konteks aplikasi stateless yang diterapkan di lingkungan cluster dan bagaimana integrasi dengan GigaSpaces akan menguntungkan penggunaan Drools.

Air liur tidak dimaksudkan sebagai solusi terdistribusi. Untuk menjaga keseimbangan beban dalam lingkungan berkerumun, setiap contoh aplikasi perusahaan memerlukan kumpulan datanya sendiri.

. Grid data GigaSpaces adalah lingkungan terdistribusi, memungkinkan aplikasi perusahaan untuk berbagi kebijakan mereka di beberapa partisi (spasi) dari grid data. Selain itu, aplikasi perusahaan berbagi proxy referensi ruang umum, memungkinkan mereka untuk menghindari biaya pengelolaan ruang data.

Itu hilang jika terjadi kegagalan node dalam cluster dan tidak dapat dipulihkan menggunakan mekanisme failover standar. GigaSpaces menyediakan failover data melalui replikasi asinkron untuk topologi cluster yang aman. Jika terjadi kegagalan partisi utama GigaSpaces, partisi cadangan menjadi partisi utama, mencegah kehilangan data dan menjaga integritas data dalam proses.

READ  Bonus Slot New Member 100 Di Awal

Drools Maintenance Adult Dog Food, 22 Kg (20 Kg With Free Extra 2 Kg Inside)

Menyimpan database KnowledgeBase pada setiap penyimpanan JVM berkerumun berlebihan dan mahal dalam hal jejak penyimpanan. Integrasi dengan GigaSpaces menghilangkan kebutuhan aplikasi perusahaan untuk menyimpan data lokal seperti

Mirip dengan load balancing, aplikasi perusahaan mengharuskan semua JVM berkerumun untuk tidak hanya menyimpan data yang sama tetapi juga memastikan konsistensi dengan setiap perubahan. Alih-alih membuat solusi khusus untuk memperbarui seluruh cluster, GigaSpaces dapat digunakan untuk memastikan konsistensi data. Dengan menggunakan mekanisme perutean yang dibangun ke dalam GigaSpaces, semua instance cluster dapat dirutekan ke partisi unik yang mempertahankan basis pengetahuan yang relevan dan mencapai hasil yang konsisten.

Aplikasi perusahaan yang menghosting beberapa instans mungkin dibatasi oleh batasan memori dari JVM yang mendasarinya. Beralih ke JVM 64-bit dapat meningkatkan sumber daya memori, tetapi manfaatnya diimbangi dengan peningkatan hukuman pengumpulan sampah. GigaSpaces memungkinkan basis pengetahuan untuk disebarkan ke partisi yang berbeda, masing-masing dihosting pada JVM 64-bitnya sendiri, memungkinkan produksi/operasi Drool untuk menskalakan hingga terabyte.

Untuk mendemonstrasikan integrasi GigaSpaces dengan Drools, kami membuat contoh proyek Maven. Proyek ini dibagi menjadi 4 modul Maven, masing-masing dengan tujuan tertentu:

Rule Engine — Drools ( How To Configure Stateful Session )

Kombinasi modul-modul ini memberi Anda proyek fungsional untuk menyiapkan kisi data, aturan memuat/membongkar/membongkar dari file DRL, menjalankan aturan dalam satu langkah, dan/atau mengeksposnya sebagai JSON Restful Web Service .

Tujuan utama dari modul ini adalah untuk mendefinisikan model data untuk seluruh jaringan data. Model data mencakup representasi fakta POJO, aturan air liur, paket pengetahuan, basis pengetahuan, dan banyak lagi.

Fakta adalah representasi dari entitas bisnis yang didefinisikan dalam persyaratan atau urutan aturan. Agar aplikasi klien membuat aturan dinamis, mereka harus menentukan fakta yang dimuat ke dalam memori kerja Basis Pengetahuan sebelum menjalankan aturan. Oleh karena itu, Fact POJO harus dibuat dan disetel menggunakan modul Space sebelum aturan dinamis baru dikompilasi dan dieksekusi menggunakan ini sebagai referensi.

READ  Paradise Homestay

Integrasi antara Drools dan GigaSpaces direpresentasikan sebagai kelas Space yang disebut KnowledgeBaseWrapper. Objek ini menyimpan Basis Pengetahuan dalam kisi data dengan semua konten agregatnya (yaitu aturan, definisi, data global, tipe fakta, dll.). Jadi ini adalah paket Drools Production/Working Memory yang ditingkatkan dengan kemampuan kelas Space, dengan atribut tambahan yang menutupi kurangnya transparansi Basis Pengetahuan.

Install Jboss Drools Plugin For Eclipse

POJO yang tersisa dimaksudkan sebagai alat informasi untuk tujuan administrasi dan manajemen. Perannya adalah untuk menyediakan informasi jenis metadata kepada pengguna tentang konten pengetahuan dasar tanpa harus melakukan apa pun dengan objek yang sebenarnya.

Modul ini mengimplementasikan kelas yang berisi alur kerja waktu nyata untuk memuat, menerapkan, mengeksekusi, dan menghapus aturan dan fakta. Proses ini dapat dibuat hanya dengan menjalankan metode dasar dan komunikasi ruang melalui proxy ruang. Jika Anda menggunakan Eclipse IDE, Anda cukup mengklik kanan pada kelas dan memilih Run As Configurations untuk memulai proses.

Dengan menjalankan langkah-langkah ini, Anda dapat memperoleh hasil cetak System.Out dari paket pengetahuan dan aturan terkait dalam basis pengetahuan yang dipilih.

Anda juga dapat memperoleh informasi ini dengan melihat kelas ruang KnowledgePackage melalui Pusat Manajemen GigaSpaces, yang memelihara metadata untuk setiap KnowledgePackage yang tersedia di seluruh basis pengetahuan yang dimuat. .

Policy Drools Pdp Component — Onap Master Documentation

Langkah-langkah ini mencakup aturan dan fakta dalam basis pengetahuan yang disimpan dalam satu atau lebih model pemrosesan standar yang mewakili ruang.

Yang jelas ditujukan untuk nasib mereka sendiri. Setiap aturan terkandung dalam file DRL. Untuk menambahkan aturan, cukup tambahkan elemen ke elemen sebelum memulai proses pengunduhan. Untuk menghapus aturan, cukup ubah elemen menjadi dan lakukan operasi yang sama lagi. Berikut ini contohnya

Sintaks Drools terkandung dalam file DRL, termasuk semua kata kunci yang dicadangkan seperti paket, impor, aturan, dll. Aplikasi ini mengasumsikan bahwa hanya ada satu aturan di setiap file DRL. Seperti yang telah disebutkan, fakta umum yang didefinisikan dalam model data umum termasuk dalam aturan penggunaan dalam situasi (kapan) dan konsekuensi (kemudian).

READ  Nuke Gaming Slot Bonus 100

Selain memuat aturan, modul ini dapat memuat fakta ruangan seperti kelas ruangan. Fakta-fakta ini dapat ditanyakan kemudian dalam transaksi layanan web dan dimasukkan ke dalam memori Basis Pengetahuan sebelum aturan diterapkan.

Drools Optimum 10 Kg

Jika Anda ingin membandingkan fakta dengan cepat dengan Basis Pengetahuan yang dimuat tanpa harus membuat atau memodifikasi Layanan Web yang Tenang, Anda dapat menjalankan kelas ExecuteRules sebagai implementasi. Untuk menerapkan proses penerapan aturan Anda sendiri, yang perlu Anda lakukan hanyalah menganalisis sinyal input dan output yang dikirim ke layanan terkait di area terpencil.

Karena Drools hanya berfungsi dengan koleksi Iterable, model input kami menyertakan kelas pembantu yang disebut IterableMapWrapper. Kelas ini hanya mengisi peta dan mengembalikan pengalokasi dengan nilainya dalam metode iterator. Gunakan peta ini untuk melewatkan semua fakta yang digunakan dalam pencocokan pola sebelum menjalankan aturan.

Secara default, Drools mengembalikan semua fakta yang tidak dihapus dari memori selama eksekusi aturan, bersama dengan fakta baru yang ditambahkan ke koleksi. Hal ini dapat menyebabkan overhead yang tidak perlu karena meningkatkan memori jaringan untuk aplikasi klien yang tidak memerlukan seluruh rangkaian fakta sebagai parameter pengembalian. Untuk menghindari kelebihan beban, kami mengizinkan klien untuk lulus sebagai input daftar yang menyaring kumpulan produk dari tepi ruang dan hanya mengembalikan fakta yang diperlukan tentang jaringan.

Modul klien juga memungkinkan penghapusan aturan alih-alih mengubah elemennya

Dmn Runtime Example With Drools

Dari ke . Untuk menghapus aturan tertentu menggunakan alat ini, Anda perlu mengubah argumen saat menjalankan kelas RemoveRule untuk diimplementasikan.

Modul ini membuat artefak yang dapat digunakan (JAR) yang mengimplementasikan satu atau lebih elemen pemrosesan status yang mewakili kisi data (spasi). Secara default, ruang menggunakan file SLA.xml untuk menyediakan partisi utama dan cadangan, dengan kumpulan topologi pengelompokan.

Selain hosting data, prosesor ini menggunakan kolokasi logika perusahaan GigaSpaces dalam bentuk pemrosesan acara dan penguatan suara.

Pengendali peristiwa yang disukai adalah penyimpanan kueri yang mendengarkan peristiwa tertentu yang terjadi pada

Drools Rule Engine Integration

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Winlive4D