规则引擎 决策引擎与规则引擎有什么区别

大家好，规则引擎相信很多的网友都不是很明白，包括决策引擎与规则引擎有什么区别也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于规则引擎和决策引擎与规则引擎有什么区别的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

规则引擎的产品优点

使用规则引擎可以通过降低实现复杂业务逻辑的组件的复杂性，降低应用程序的维护和可扩展性成本，其优点如下：

·分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策；

·能有效的提高实现复杂逻辑的代码的可维护性；

·在开发期间或部署后修复代码缺陷；

·应付特殊状况，即客户一开始没有提到要将业务逻辑考虑在内；

·符合组织对敏捷或迭代开发过程的使用；

决策引擎与规则引擎有什么区别

区别：

1、运行方式不同

规则引擎是需要电子商城的实际业务的运用人员进行相关的调整和设置；

决策引擎虽然能够根据实际的业务进行相关的人工干预，但是其实现是系统自动化的。

2、用户不同

规则引擎是针对的是电子商城的某一个或者多个客户群；

决策引擎则是精准到单个用户的偏好。

3、意义不同

规则引擎是一个工具，本身是不带规则的，规则需要人为输入，可单独将规则从系统剥离出来放到规则引擎平台单独进行执行管理。具有一定智能化的使用价值，可以按照需求来进行规则的配置、执行、管理，不同的行业都可以配置出属于自己不同的规则平台。

决策引擎，就是已经包含了很多的规则、决策条件，具备了对规则的决策能力，如风控决策引擎，就是在金融行业的风险控制环节进行决策的。

「规则引擎」是什么

规则引擎是一个将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策的组件，它接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。”目前有很多规则引擎的软件的，RDE规则引擎和iLog都是比较不错的产品，值得选择。

究竟什么才是真正的规则引擎

可能很多人还不了解规则引擎是什么东西，或者不知道规则引擎究竟有什么用。我们都知道工作流引擎，也听说过JBoss下面有个Drools，或者我们知道 weblogic或者Oracle也有自己的Business Rule，我们可能还听说过ILOG被IBM收购了，如果我们研究微软的WWF，可能也知道其中有RuleSet等内容。国内的一些web快速开发平台，也提到了规则引擎。

在我们的印象中，我们感觉规则引擎就是解决业务逻辑层的实现问题的。因此我们理所当然的觉得工作流中的某个节点的逻辑处理，应该可以用规则引擎来解决，那么工作流本身的逻辑也应该可以由规则引擎来解决。另外我们也会觉得，平时项目当中的业务逻辑应该都可以用规则引擎来解决。

但是当我们在使用上述这些规则引擎，却发现很难和我们实际应用的业务逻辑层的业务逻辑实现相对应。

我们以JBoss的Drools为例，由于其规则引擎使用了匹配规则的方式来进行，因此在应用这些规则引擎时。首先需要将我们具体应用中的业务逻辑做抽象，抽象成一条条规则之后，再打包成一个规则包。一个规则包相当于一个智能块。当数据传递给这个智能块后，系统会以匹配的方式应用满足条件的逻辑处理。

当采用这种方式时，应该说逻辑更抽象了，在一个更高的层次加以抽象化的定义。但是也使得规则引擎的应用得到了很大的限制。

首先这种抽象本身需要一个复杂的分析过程，这需要有很强的分析设计能力。另外我们平时具体应用中的业务逻辑层，大量的逻辑都是对实际数据的处理，很多时候还是一个批量数据的处理，甚至有些逻辑需要的参数我们并不能定义在规则中，而是在数据库表中进行配置。因此我们常见的业务逻辑层的开发，并不能先设计出一个数据模型，然后再在此基础上抽象逻辑。

因此我们发现Drools等规则引擎很难用，根本不是我们所需要的那样。

我们研究规则引擎也有一段时间了。有时候我们发现自己做的规则引擎并不是一个规则引擎。因为我们和像Drools这些规则引擎有很大的差别。但我们确实解决了业务逻辑层的业务逻辑配置问题。应该说我们的更实用一些。但是我们却没法去实现JSR94标准。我们不光处理业务逻辑，还把所有业务逻辑层需要处理的操作全部采用规则配置的形式，包括数据库处理逻辑等。

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