CN108833154A - 基于规则引擎的数据处理方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于规则引擎的数据处理方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：获取目标设备的上传数据，所述上传数据包括一个或多个固定字段；基于所述目标设备的属性，为所述上传数据增加属性字段；基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎；利用所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件中的至少一个，对所述上传数据进行数据处理。通过本申请的方案，提高了数据处理的效率。

Description

基于规则引擎的数据处理方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于规则引擎的数据处理方法、装置及电子设备。

背景技术

随着物联网技术的发展，传统的智能设备需要服务器进行统一的管理，包括设备状态管理、设备遥测数据分析等等。当物联网技术变得越来越先进，业务需求变的越来越复杂，并且智能设备上传到服务器端的遥测数据量越来越庞大，同时对于服务器的处理、响应时间等的要求也越来越高。

市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新。而且为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不需要程序开发人员参与。为了方便应付特殊状况，即客户一开始没有提到要将业务逻辑考虑在内，以及有效的提高实现复杂逻辑的代码的可维护性与业务人员对遥测数据的业务要求，所以采用规则引擎的方式进行配置，实现功能的可插拔。

对于一部分智能设备，例如海中监测水质的传感器，有可能一天上报一次海水的质量。但是对于更换设备的电池所付出的成本非常高。这里我们就希望当设备上传完遥测数据的时候可以立即断开与服务器端的连接从而关机节约成本。而对于另一部分设备，需要持续不断的上传实时的遥测数据。这时我们就要求发送者与已经发送的消息解耦。当设备发送完一条消息之后，无需关心该消息的发送状态，从而可以直接发送下一条消息

针对上述问题，亟需一种全新的规则引擎数据处理解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于规则引擎的数据处理方法、装置及电子设备，至少部分的解决现有技术中存在的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于规则引擎的数据处理方法，包括：

获取目标设备的上传数据，所述上传数据包括一个或多个固定字段；

基于所述目标设备的属性，为所述上传数据增加属性字段；

基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎；

利用所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件中的至少一个，对所述上传数据进行数据处理。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，不同类型的目标设备具有不同类型的可配置属性值。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：

判断所述上传数据是否包含需要进行存储的数据；

若是，则将所述上传数据匹配的规则引擎设置为管理员规则。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：

判断所述上传数据是否包含规则数据；

若是，则将所述上传数据匹配的规则引擎设置为自定义规则。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件可以根据实际的需要进行组合配置使用。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述规则引擎中的规则可以利用预设文件的方式进行导入或导出。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述上传数据在规则引擎内部按照过滤器、处理器、插件的顺序执行处理。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：

为同一个上传数据匹配多个不同的规则引擎。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于规则引擎的数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取目标设备的上传数据，所述上传数据包括一个或多个固定字段；

增加模块，用于基于所述目标设备的属性，为所述上传数据增加属性字段；

设置模块，用于基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎；

处理模块，用于利用所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件中的至少一个，对所述上传数据进行数据处理。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述第一方面或第一方面任一实现方式所述的基于规则引擎的数据处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式所述的基于规则引擎的数据处理方法。

第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式所述的基于规则引擎的数据处理方法。

本发明实施例提供的基于规则引擎的数据处理方法、装置及电子设备，对规则引擎进行了改进。将复杂的规则配置按照步骤进行拆解，增加了面对不同业务的灵活性，并且通过给设备增加属性值的方式，使得定向的分析数据变的更简便、处理设备数据的功能更加强大，同时具有如下的有益效果：(1)用户可以为自己的设备增加属性值的字段。针对不同的业务场景，为设备分配不同的属性值，可以灵活的处理数据。(2)规则引擎由过滤器、处理器、插件三个模块组成，每一个插件分别负责不同的工作，而且模块之间可以任意组合。(3)规则引擎有管理员规则和用户规则。管理员规则是公共规则的抽象，必须要执行。而用户规则是独立的，每个用户的规则不冲突。提出管理员规则和用户规则层级的概念，方便管理员对上报数据进行统一的把控，同时方便用户个性化的配置。(4)规则可以以json文件的形式导入导出，增加规则的复用性，降低重复创建的成本。(5)规则与规则之间相互独立，一条数据可以同时在多个规则中进行处理，同时，一个规则内部的每一个模块都可以独立的处理一条数据，提高了数据处理的效率。(6)一条数据在一个规则内部，会严格按照过滤器、处理器、插件的顺序执行，保证了大量数据上报时规则引擎仍能有序的处理。*(7)规则引擎的模块具有良好的扩展性。开发人员可以按照模块进行开发，用来创建不同业务场景下的规则。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于规则引擎的数据处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种管理员规则引擎设置流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种自定义规则引擎设置流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种上报数据在规则引擎内的处理流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种基于规则引擎的数据处理装置结构示意图；

图6为本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

随着物联网技术的发展，传统的智能设备需要服务器进行统一的管理，包括设备状态管理、设备遥测数据分析等等。当物联网技术变得越来越先进，业务需求变的越来越复杂，并且智能设备上传到服务器端的遥测数据量越来越庞大，同时对于服务器的处理、响应时间等的要求也越来越高。

本发明对规则引擎进行了改进。将复杂的规则配置按照步骤进行拆解，增加了面对不同业务的灵活性，并且通过给设备增加属性值的方式，使得定向的分析数据变的更简便、处理设备数据的功能更加强大。同时，基于规则引擎的海量物联网设备数据的处理方法是：当一台智能设备把一条遥测数据上传到服务器时，首先应该与服务器建立连接。数据先附加设定的属性，然后开始进入规则引擎。根据规则只对定向的数据进行处理，并且可以使得多个规则的处理是异步的，这允许以相同的顺序处理来自设备的消息而不牺牲性能。

为了便于理解，本发明对于用到的一些技术术语进行如下解释：

并行计算，是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。

智能设备，是指一种具有计算处理能力的设备、器械或者机器。当计算机技术变得越来越先进，越来越廉价时，就能够构筑各种类型的设备，除了个人和掌上电脑，还有许多智能设备，包括医学器械，地质设备，和家用器具等。

物联网，物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。

遥测数据，遥测数据是通过传感器被遥测终端接收到的实时数据。来自遥测设备，反映遥测设备的数字特征或状态，可作为科研和决策分析的数据依据。

规则引擎，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了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。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。

参见图1-4，本发明实施例提供了一种基于规则引擎的数据处理方法，包括如下步骤：

S101，获取目标设备的上传数据，所述上传数据包括一个或多个固定字段。

目标设备可以是物联网上的各个信息采集设备，例如，放置在不同房间的温度传感器，温度传感器会按照预定的周期(例如，5分钟)对温度传感器环境的温度信息进行采集，温度数据可以采用特定的数据格式进行传输，例如，{”温度”：”温度值”，”湿度”：”湿度值”}。

S102，基于所述目标设备的属性，为所述上传数据增加属性字段。

通常目标设备上传的数据格式及内容十分简单。本发明可以通过给传感器增加属性值的方式，例如指定传感器所在的房间，对于一些复杂的设备，可以指定设备的版本号等等。属性值的指定十分的灵活，用户可以根据实际需要自行配置，与下面所属的规则引擎一起使用就使得定向的分析数据变的简便。

S103，基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎。

规则引擎中分为管理员和用户两个不同的角色。例如，对于一些最基础的规则，例如只要是上报的数据，平台就应该将数据进行存储。这时这条规则可以由管理员级别进行创建并管理，对于所有用户下的所有的设备数据都适用。而对于上述所举例的“只想让房间A中的温度传感器的且温度大于35度的数据产生告警行为”这种个性化十分强的规则，则交由用户自己定义。各个用户之间定义的规则互不影响，每个用户定义的规则只会作用于该用户下的所有数据。

设备数据在上报之前会与服务器建立连接，根据设备归属的用户的不同，会将管理员级别的规则和该用户的规则全部加载，形成规则链并存放在session中。在设备与服务器保持连接的过程中，此规则链将会一直存在。当设备与服务器断开连接，则将该规则链从session中移除。

S104，利用所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件中的至少一个，对所述上传数据进行数据处理。

规则引擎由一条条的规则组成。数据上报时，将会进入到每一条规则进行处理。本规则引擎将规则拆分成过滤器，插件，处理器三大部分。用户可以通过界面配置并将不同的过滤器、插件、处理器自由组合，以适应不同的业务场景。

过滤器是规则引擎的入口。过滤器又分为设备属性过滤器，设备消息值过滤器等等，并且允许用户进行个性化的开发。采用不同类型的过滤器或将过滤器组合使用，可以达到对于复杂多变的物联网数据灵活处理的目的。例如我们只想让房间A中的温度传感器的且温度大于35度的数据产生告警行为，那么不满足条件的其他的数据就会被过滤掉不进行处理。这样一来就提升了处理指定数据的效率。

处理器负责处理数据。上述过滤器中已经找到了房间A中的温度传感器的且温度大于35度的数据，并且我们想让满足条件的数据通过邮件告警的方式通知用户。处理器负责对数据进行组装，此组件允许通过将设备属性和消息数据替换为可配置的模板来构建电子邮件消息。类似的，我们可以创建各种类型的处理器。

插件负责真正执行操作。我们可以创建邮件相关的插件，插件中指定邮件服务器的帐号、密码、端口、发件人、收件人等相关的配置，同时，还可以获取到邮件处理器封装成功的数据。当拿到邮件处理器构建的电子邮件消息后，由插件负责将邮件进行发送。插件也支持自定义的创建。

为了提高数据的处理效率，在基于此规则引擎下进行数据的分发。上述规则引擎分为了过滤器、处理器和插件三个部分，在数据的处理流程上就可以按照规则引擎进行拆分，使得每个模块处理数据的流程相对独立。比如对于规则A来说，当处理器正在处理消息1，此时消息2可以进入到过滤器进行过滤操作，也就是说不必等到一条消息完全经过规则处理完才能继续处理下一条消息。同时，设备还是可以不停地上传消息3和消息4等等，上传的消息会在过滤器中按顺序存储并等待处理，从而切断了设备与数据的关联，无论这时设备是继续发送消息还是关机，都不会影响上一条消息的处理结果。而且，消息1在传到规则A的时候，还可以分发到规则B，从而尽量避免了处理的过程中数据的阻塞，提高了数据处理的效率。

用户可以根据实际的需要对目标设备中的属性信息进行配置，根据本发明实施例的一种具体实现方式，不同类型的目标设备具有不同类型的可配置属性值。

对于不同类型的数据，可以匹配不同的规则引擎，参见图2，根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：

S201，判断所述上传数据是否包含需要进行存储的数据。

S202，若是，则将所述上传数据匹配的规则引擎设置为管理员规则。

存储数据只是管理员规则的一个举例，对于一切可以归纳的功能都可以作为管理员规则。当配置完管理员规则时，该规则对所有普通的用户也同样适用。

对于不同类型的数据，可以匹配不同的规则引擎，参见图3，根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：

S301，判断所述上传数据是否包含规则数据；

S302，若是，则将所述上传数据匹配的规则引擎设置为自定义规则。

除管理员制定的规则外，只要是普通用户想要行使特定的功能所创建的规则，都可以作为自定义规则。且每个普通用户之间的自定义规则为非共享。

用户可以通过界面配置并将不同的过滤器、插件、处理器自由组合，以适应不同的业务场景。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件可以根据实际的需要进行组合配置使用。

为了能够快速的对规则引擎进行部署，根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述规则引擎中的规则可以利用预设文件(例如JSON文件)的方式进行导入或导出。

为了保证大量数据上报时规则引擎仍能有序的处理，根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述上传数据在规则引擎内部按照过滤器、处理器、插件的顺序执行处理。

规则与规则之间相互独立，一条数据可以同时在多个规则中进行处理，同时，一个规则内部的每一个模块都可以独立的处理一条数据，提高了数据处理的效率。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：为同一个上传数据匹配多个不同的规则引擎。

与上面的方法实施例相对应，参见图5，本发明实施例提供了一种基于规则引擎的数据处理装置，包括：

获取模块501，用于获取目标设备的上传数据，所述上传数据包括一个或多个固定字段；

增加模块502，用于基于所述目标设备的属性，为所述上传数据增加属性字段；

设置模块503，用于基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎；

处理模块504，用于利用所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件中的至少一个，对所述上传数据进行数据处理。

上述各个模块中执行的内容与方法实施例中的内容相对应，在此不再赘述。

除此之外，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述方法实施例或实施方式中所述的基于规则引擎的数据处理方法。

图6示出了本发明实施例提供的电子设备60的结构示意图，电子设备60包括至少一个处理器601(例如CPU)，至少一个输入输出接口604，存储器602，和至少一个通信总线603，用于实现这些部件之间的连接通信。至少一个处理器601用于执行存储器602中存储的可执行模块，例如计算机程序。存储器602为非暂态存储器(non-transitory memory)，其可以包含易失性存储器，例如高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个输入输出接口604(可以是有线或者无线通信接口)实现与至少一个其他网元之间的通信连接。

在一些实施方式中，存储器602存储了程序6021，处理器601执行程序6021，用于执行前述任一基于电子设备的基于规则引擎的数据处理方法的实施例。

该电子设备可以以多种形式存在，包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括：智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括：音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)特定服务器：提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

(5)其他具有数据交互功能的电子设备。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将

一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些。

实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，″计算机可读介质″可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。

在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于规则引擎的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取目标设备的上传数据，所述上传数据包括一个或多个固定字段；

基于所述目标设备的属性，为所述上传数据增加属性字段；

基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎；

利用所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件中的至少一个，对所述上传数据进行数据处理。

2.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据处理方法，其特征在于：

不同类型的目标设备具有不同类型的可配置属性值。

3.根据权利要求2所述的基于规则引擎的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：

判断所述上传数据是否包含需要进行存储的数据；

若是，则将所述上传数据匹配的规则引擎设置为管理员规则。

4.根据权利要求2所述的基于规则引擎的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：

判断所述上传数据是否包含规则数据；

若是，则将所述上传数据匹配的规则引擎设置为自定义规则。

5.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据处理方法，其特征在于：

所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件可以根据实际的需要进行组合配置使用。

6.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据处理方法，其特征在于：

所述规则引擎中的规则可以利用预设文件的方式进行导入或导出。

7.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据处理方法，其特征在于：

所述上传数据在规则引擎内部按照过滤器、处理器、插件的顺序执行处理。

8.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎，包括：

为同一个上传数据匹配多个不同的规则引擎。

9.一种基于规则引擎的数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标设备的上传数据，所述上传数据包括一个或多个固定字段；

增加模块，用于基于所述目标设备的属性，为所述上传数据增加属性字段；

设置模块，用于基于所述固定字段及所述属性字段，为所述上传数据设置匹配的规则引擎；

处理模块，用于利用所述规则引擎中的过滤器、处理器及插件中的至少一个，对所述上传数据进行数据处理。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述任一权利要求1-8所述的基于规则引擎的数据处理方法。