雖然是針對運維方向的流程引擎的設計,但其他行業(yè)也可以借鑒該思想,基本是相同的,只是實現(xiàn)的業(yè)務不同,但從上層看是基本一致的
主要分享低代碼、微服務、容器化、SAAS?、系統(tǒng)架構方面的的?內(nèi)容??,希望?大家?點贊?,評論,關注?。
基于低代碼技術實現(xiàn)運維平臺規(guī)則引擎技術方案如上所示,主要有RES&規(guī)則執(zhí)行器、RIS&規(guī)則解析引擎組成,解析引擎負責可視化規(guī)則生成的JSON數(shù)據(jù)模型,執(zhí)行模型根據(jù)業(yè)務數(shù)據(jù)、規(guī)則負責規(guī)則的整個執(zhí)行活動,同時跟蹤規(guī)則的執(zhí)行狀態(tài)及執(zhí)行軌跡記錄
- RIS&規(guī)則解析引擎解析使用者通過低代碼自定義的JSON數(shù)據(jù)模型,得到節(jié)點(審批節(jié)點、判斷節(jié)點、場景節(jié)點)、路徑去向及參數(shù)配置,并存儲起來,同時提供各種模型元素的編輯及查詢API服務能力
- Node節(jié)點,可以是任務執(zhí)行節(jié)點、審批節(jié)點,同時需要解析不同節(jié)點類型的元數(shù)據(jù)
- Paht路徑流向,節(jié)點可以延伸出多個流向,每條路徑需要設置執(zhí)行的條件,執(zhí)行的時候需要有業(yè)務數(shù)據(jù)填充
- Ny自循環(huán)節(jié)點,是多任務的容器,可以設置通過率,直到任務執(zhí)行到滿足條件才能跳出自循環(huán)節(jié)點,執(zhí)行后續(xù)規(guī)則
- Sa場景關聯(lián),是實現(xiàn)多場景組合的節(jié)點,在該節(jié)點可以設置數(shù)據(jù)的映射,輔助元素參數(shù),實現(xiàn)更復雜的規(guī)則場景
- RES&規(guī)則執(zhí)行器通過業(yè)務數(shù)據(jù)及規(guī)則解析引擎解析的規(guī)則模型驅(qū)動規(guī)則的執(zhí)行,同時需要進行業(yè)務數(shù)據(jù)的封裝、參數(shù)的填充、規(guī)則的判斷及其他業(yè)務邏輯,同時在規(guī)則執(zhí)行的過程中需要記錄規(guī)則節(jié)點狀態(tài)及執(zhí)行軌跡
- 通過平臺前端提供的低代碼定制業(yè)務規(guī)則,最終形成JSON數(shù)據(jù)模型,通過API傳遞給后端的規(guī)則引擎服務。
業(yè)務預處理服務判斷執(zhí)行類型,傳遞給執(zhí)行引擎、解析引擎,如果是規(guī)則定義,則傳遞給解析RIS,解析引擎通過分析JSON數(shù)據(jù)模型,得到規(guī)則的每個元素對象,有開始節(jié)點、結束節(jié)點、審批節(jié)點、服務部署節(jié)點、自循環(huán)節(jié)點、資源巡檢節(jié)點、路徑流向及場景關聯(lián),然后做存儲處理,同時提供查詢服務API接口,如果是執(zhí)行引擎,則需要組裝業(yè)務數(shù)據(jù)及獲取規(guī)則引擎獲取需要執(zhí)行的規(guī)則元素,然后驅(qū)動規(guī)則的執(zhí)行,并獲取執(zhí)行后的結果,并根據(jù)結果及當前的規(guī)則對象類型進行后續(xù)動作的判斷,直到整個規(guī)則的結束,同時記錄每個節(jié)點的執(zhí)行明細及整個業(yè)務規(guī)則的執(zhí)行軌跡。
- 術語說明表
ny | node cycle | 節(jié)點自循環(huán) | 節(jié)點任務容器 |
sa | scene association | 場景關聯(lián) | 多場景關聯(lián) |
ris | rule inspect server | 規(guī)則解析引擎 | 負責規(guī)則解析 |
res | rule execution server | 規(guī)則執(zhí)行引擎 | 負責規(guī)則執(zhí)行 |
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