CN114564286A - 一种规则引擎告警方法及规则引擎告警系统 - Google Patents

一种规则引擎告警方法及规则引擎告警系统 Download PDF

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Abstract

本申请适用于规则引擎技术领域，提供了一种规则引擎告警方法和规则引擎告警系统，规则引擎告警系统分为两部分：调度系统和计算系统，使得前端业务和后端业务解耦，提高可靠性；调度系统可以设置在至少两个服务器上，进一步保证可靠性；通过排他锁使得只有一个调度系统在同一时间进行调度工作；计算系统可以适配不同的业务场景，每上线一个业务场景，可以加载该业务场景对应的工作流，使得可以应用在多业务场景的规则引擎告警中；在业务场景上线后，还可以进行业务过规则的变更，使得该系统可以动态适配业务规则。

Description

一种规则引擎告警方法及规则引擎告警系统
技术领域
本申请属于规则引擎技术领域，尤其涉及一种动态规则引擎告警方法及规则引擎告警系统。
背景技术
规则引擎告警系统可以将业务规则和应用程序代码分离，采用预定义的语义模板编写业务规则。例如，可以将业务规则加载到规则引擎告警系统中，规则引擎告警系统将输入数据与业务规则进行匹配从而得到与业务规则匹配的输入数据，该与业务规则匹配的输入数据作为告警数据输出。
目前，规则引擎告警系统过于庞大，可靠性较差；且适用的场景较为有限，不能适应用户动态的业务场景需求。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种规则引擎告警方法及规则引擎告警系统，可以提高可靠性且适于动态的业务场景需求。
本申请实施例的第一方面提供了一种规则引擎告警方法，应用于包括目标规则引擎调度系统和规则引擎计算系统的规则引擎告警系统，所述方法包括：
所述目标规则引擎调度系统获取业务场景的配置信息，其中，所述业务场景的配置信息包括所述业务场景的标识和所述业务场景的状态；
在所述业务场景的状态为上线状态的情况下，所述目标规则引擎调度系统根据所述业务场景的标识加载所述业务场景对应的规则引擎计算系统；
所述规则引擎计算系统获取所述业务场景的源数据；
所述规则引擎计算系统获取所述业务场景对应的至少一个业务规则；
所述规则引擎计算系统将所述业务场景的源数据和所述业务场景的业务规则进行匹配，并在所述业务场景的源数据中存在与所述业务规则匹配的情况下，输出告警信息，所述告警信息包括：与所述业务规则匹配的源数据。
本申请实施例的第二方面提供了一种规则引擎告警系统，包括：规则引擎调度系统和规则引擎计算系统，所述规则引擎调度系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述方法中所述规则引擎调度系统执行的步骤；所述规则引擎计算系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述方法中所述规则引擎计算系统执行的步骤。
本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现本申请实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现本申请实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
本申请实施例提供了一种规则引擎告警系统，该规则引擎告警系统包括规则引擎调度系统和规则引擎计算系统，使得前端业务(调度业务)和后端业务(计算业务)解耦，提高整个系统的可靠性。
规则引擎调度系统可以根据所述业务场景的标识加载所述业务场景对应的规则引擎计算系统，在加载完成后，规则引擎调度系统的工作结束，则该业务场景对应的规则引擎计算系统开始工作；因此，调度系统可以加载多个业务场景对应的规则引擎计算系统，使得该规则引擎告警系统可以适配不同的业务场景。
可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种规则引擎告警系统的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种规则引擎告警方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种规则引擎调度系统的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种规则引擎调度系统上线规则引擎计算系统的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的一种规则引擎调度系统停止规则引擎计算系统的流程示意图；
图6是本申请实施例提供的规则引擎计算系统的流程示意图；
图7是本申请实施例提供的动态规则配置中心的流程示意图；
图8是本申请实施例提供的终端设备的示意框图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
规则引擎系统(也可以记为规则引擎告警系统)可以接收业务规则，并将业务规则加载到规则引擎系统中。规则引擎系统接收源数据，并将接收的源数据与预先加载的业务规则进行匹配，在接收到的源数据与某一个或多个业务规则匹配时，输出告警信息，该告警信息包括：与业务规则匹配的数据。
当然，实际应用中，该告警信息也可以包括与业务规则匹配的警报。
当规则引擎系统应用在不同业务场景中时，该源数据、业务规则和对应的告警信息可以不同。
作为示例，应用在森林植被的目标检测告警时，该源数据可以是森林植被区域的摄像头和/或雷达采集的视频或图像信息，该业务规则可以包括从采集的视频或图像中检测到人员(还可以包括砍伐工具)，该告警信息可以为标注有人员的视频或图像等。
作为另一示例，应用在森林火灾告警时，该源数据可以是森林区域的信息采集装置采集的信息(例如，湿度等)，该业务规则为规则(1)湿度在第一范围内(例如，55％到75％)时，告警信息为：在第一范围内的湿度值以及可能发生森林火灾的警报。该业务规则为规则(2)湿度在第二范围内(例如，30％到55％)时，告警信息为：在第二范围内的湿度值以及可能发生森林大火灾的警报。该业务规则为规则(3)湿度在第三范围内(例如，10％到30％)时，告警信息为：在第三范围内的湿度值以及极易发生森林大火灾的警报。
当然，上述示例仅用于解释规则引擎系统，在实际应用中，规则引擎系统处理的源数据、加载的业务规则和匹配的告警信息可能更为复杂。
参见图1，为本申请实施例提供的规则引擎系统。
该规则引擎系统的输入可以为多种业务场景的源数据(或数据源)。例如，图1所示的Kafka Source A、Kafka Source B和Kafka Source C。
其中，Kafka Source A、Kafka Source B和Kafka Source C表示业务场景A、业务场景B和业务场景C分别对应的源数据。
与规则引擎系统的输入相对应的，该规则引擎系统的输出为多种业务场景的告警信息，例如，图1所示的Kafka Sink A、Kafka Sink B和Kafka Sink C。
其中，Kafka Sink A、Kafka Sink B和Kafka Sink C表示业务场景A、业务场景B和业务场景C分别对应的输出告警信息的格式和输出告警信息的存储位置。
当然，实际应用中，还可以设置于每个业务场景下的业务规则匹配的输出，作为示例，当业务场景A下存在两个业务规则，业务场景B下存在3个业务规则，业务场景C下存在1个业务规则的情况下，输出为Kafka Sink1(业务场景A的第一个业务规则)、Kafka Sink2(业务场景A的第2个业务规则)、Kafka Sink3(业务场景B的第1个业务规则)、Kafka Sink4(业务场景B的第2个业务规则)、Kafka Sink5(业务场景B的第3个业务规则)、Kafka Sink6(业务场景C的业务规则)。
在实际应用中，可以在规则引擎系统中新增不同的业务场景。该规则引擎系统可以同时处理多个业务场景的规则引擎计算工作。
参见图1，该规则引擎系统包括规则引擎调度系统和规则引擎计算系统。通过设置规则引擎调度系统，将调度工作和计算工作分离开来，使得前端业务(调度业务)和后端业务(计算业务)解耦，提高整个系统的可靠性；
规则引擎调度系统可以加载某个业务场景对应的规则引擎计算系统，在加载完成后，规则引擎调度系统的工作结束，则该业务场景对应的规则引擎计算系统开始工作。因此，调度系统可以加载多个业务场景对应的规则引擎计算系统，使得该规则引擎告警系统可以适配不同的业务场景。
该规则引擎调度系统可以设置在服务器上，为了避免服务器出现问题导致规则引擎调度系统无法工作，本申请实施例可以将一套规则引擎调度系统设置在至少两个服务器上。
作为示例，以设置在两个服务器上为例，该规则引擎调度系统可以设置在服务器A上和服务器B上。服务器A和服务器B上分别运行相同的规则引擎调度系统。
以一个服务器上运行的规则引擎调度系统为例，该规则引擎调度系统包括：ZooKeeper模块、DB模块和DolphinScheduler调度器。
ZooKeeper模块应用在分布式系统中，可以协调分布在多个服务器上的规则引擎调度系统的工作。例如，ZooKeeper可以实现分布式锁功能。
DB模块和ZooKeeper模块结合，用于获取业务场景的配置信息等。
本申请实施例提供的规则引擎调度系统可以通过ZooKeeper模块和DB模块与DolphinScheduler调度器进行交互，以将与业务场景对应的规则引擎计算系统发布到该DolphinScheduler调度器中。
规则引擎计算系统可以设置在运行所述规则引擎调度系统的一个设备上，也可以独立于所述规则引擎调度系统所在的设备，安装在其他设备上。本申请实施例对此不做限定。
规则引擎计算系统包括Flink模块、DB模块、ZooKeeper模块和Janino编译器。
规则引擎计算系统通过Flink处理数据流；
规则引擎计算系统通过ZooKeeper模块+DB模块获取业务规则等信息；
规则引擎计算系统通过Janino编译器实现动态加载业务规则并编译该业务规则为编码规则。
参见图2，为本申请实施例提供的规则引擎告警方法的流程示意图。
步骤201，所述目标规则引擎调度系统获取业务场景的配置信息，其中，所述业务场景的配置信息包括所述业务场景的标识和所述业务场景的状态。
步骤202，在所述业务场景的状态为上线状态的情况下，所述目标规则引擎调度系统根据所述业务场景的标识加载所述业务场景对应的规则引擎计算系统。
步骤203，所述规则引擎计算系统获取所述业务场景的源数据。
步骤204，所述规则引擎计算系统获取所述业务场景对应的业务规则。
步骤205，所述规则引擎计算系统将所述业务场景的源数据和所述业务场景的业务规则进行匹配，并在所述业务场景的源数据中存在与所述业务规则匹配的情况下，输出告警信息，所述告警信息包括：与所述业务规则匹配的源数据。
作为另一示例，在步骤201之后，还可以包括：
步骤206，在所述业务场景的状态为下线状态的情况下，所述目标规则引擎调度系统停止所述业务场景对应的规则引擎计算系统。
图2所示实施例中，该业务场景的标识用于作为业务场景的唯一识别符区分不同的业务场景，虽然后续会描述业务场景对应的各种信息，然而，实际应用中，可以为该业务场景的标识对应的各种信息。
业务场景的状态包括上线状态或下线状态。也上线业务场景后，该业务场景对应的规则引擎计算系统会基于该业务场景下的业务规则处理该业务场景对应的源数据，以在源数据中存在与所述业务规则匹配的情况下，输出告警信息。在下线业务场景后，该业务场景对应的规则引擎计算系统将停止工作，即不再处理该业务场景下的源数据，该规则引擎告警系统也不存在该业务场景对应的业务规则。
当然，在上线成功某个业务场景后，可以通过规则引擎计算系统变更该业务场景对应的动态规则引擎池中的业务规则。例如，新增业务规则、更改业务规则，删除业务规则等。
为对上述流程示意图具有更清晰的理解，参见图3，作为规则引擎调度系统的一种示例，当规则引擎调度系统设置在多个服务器上时，也认为规则引擎系统包括多个相同的规则引擎调度系统。
多个服务器上分别设置的规则引擎调度系统需要争夺ZooKeeper排他锁，以通过争夺到ZooKeeper排他锁的规则引擎调度系统执行调度流程。在需要获取排他锁时，分别设置在多个服务器上的规则引擎调度系统通过调用create()接口，以创建ZooKeeper节点，当然，实际应用中，ZooKeeper会保证只有一个服务器上的规则引擎调度系统能够创建成功。其中，任一个服务器上的规则引擎调度系统成功创建ZooKeeper节点后，该创建成功ZooKeeper节点的规则引擎调度系统可以获取到ZooKeeper排他锁，则其他未获取到该ZooKeeper排他锁的规则引擎调度系统注册节点变更的Watcher监听。获取到ZooKeeper排他锁的规则引擎调度系统可以记为目标规则引擎调度系统。
目标规则引擎调度系统可以监听业务场景的配置信息；在监听到业务场景的配置信息的情况下，基于该业务场景的配置信息执行与该业务场景对应的规则引擎计算系统的上线或下线操作。当然，实际应用中，目标规则引擎调度系统也可以监听第一信号，在监听到第一信号的情况下，从数据库获取业务场景的配置信息。该第一信息用于指示规则引擎计算系统去数据库获取业务场景的配置信息。本申请实施例对具体实现方式不做限定。
以执行业务场景的上线操作为例，在目标规则引擎调度系统执行完上线操作(例如，图2所示实施例中的步骤S202之后)后，删除ZooKeeper节点，并释放该ZooKeeper排他锁。
当然，上述示例中，若获取到ZooKeeper排他锁的目标规则引擎调度系统在获取到ZooKeeper排他锁之后的预设时间内未监听到业务场景的配置信息，则释放该ZooKeeper排他锁。
作为一个应用场景的示例，规则引擎系统中的规则引擎调度系统设置在服务器A上和服务器B上，为了便于描述，可以将设置在服务器A上的规则引擎调度系统记为规则引擎调度系统A，将设置在服务器B上的规则引擎调度系统记为规则引擎调度系统B。
在规则引擎调度系统A和规则引擎调度系统B某次抢夺ZooKeeper排他锁时，规则引擎调度系统A先一步成功创建ZooKeeper节点，则规则引擎调度系统A将获取到ZooKeeper排他锁。规则引擎调度系统B注册节点变更的Watcher监听。
规则引擎调度系统A监听到业务场景的配置信息后，基于该配置信息执行与该业务场景对应的规则引擎调度系统的上线或下线操作。
在执行规则引擎调度系统的上线或下线操作后，规则引擎调度系统A释放ZooKeeper排他锁。
另外，需要说明，可以设置在所述至少两台服务器上的规则引擎调度系统以预设的时间周期分别创建ZooKeeper节点，当然，谁先创建成功该ZooKeeper节点，则谁获取到ZooKeeper排他锁。获取到ZooKeeper排他锁之后，目标规则引擎调度系统就可以执行步骤201至步骤202(上线业务场景)，或者执行步骤201至步骤206(下线业务场景)。
当然，在所述目标规则引擎调度系统执行步骤202之后或步骤206之后，所述目标规则引擎调度系统释放所述ZooKeeper排他锁
作为另一示例中，可以设置多个服务器上分别设置的规则引擎调度系统均可以监听业务场景的配置信息，监测到配置信息的服务器上的规则引擎调度系统创建ZooKeeper节点，首先成功创建所述ZooKeeper节点的规则引擎调度系统获取到ZooKeeper排他锁，其中，获取到所述ZooKeeper排他锁的规则引擎调度系统为所述目标规则引擎调度系统。该目标规则引擎调度系统开始执行步骤202，或者执行步骤206。
当然，实际应用中，还可以设置多个服务器上分别设置的规则引擎调度系统均可以监听第一信息，监测到第一信息的服务器上的规则引擎调度系统创建ZooKeeper节点，首先成功创建所述ZooKeeper节点的规则引擎调度系统获取到ZooKeeper排他锁，其中，获取到所述ZooKeeper排他锁的规则引擎调度系统为所述目标规则引擎调度系统；该目标规则引擎调度系统开始执行步骤201至步骤202，或者执行步骤201和步骤206。
如图3所示，规则引擎调度系统通过DB模块获取当前上线的业务场景，DB模块将业务场景的标识等发送给DolphinScheduler调度器；
规则引擎调度系统获取当前为业务场景的上线还是下线。在确定为业务场景的上线的情况下，向DolphinScheduler调度器发送上线指示。
DolphinScheduler调度器根据接收到的业务场景的标识和上线指示，创建并执行该业务场景对应的工作流，然后加载该业务场景对应的规则引擎计算系统。
规则引擎调度系统在确定为下线的情况下，向DolphinScheduler调度器发送下线指示，DolphinScheduler调度器根据下线指示停止工作流，然后删除该业务场景对应的规则引擎计算系统。
参见图4，作为创建工作流的一个示例。
在确定为上线流程的情况，调度系统首先查看ZooKeeper中是否存在该业务场景对应的规则引擎计算系统的相关信息(该业务场景的ZooKeeper节点目录)；
在确定ZooKeeper中不存在该业务场景对应的规则引擎计算系统的相关信息的情况下，规则引擎调度系统向DolphinScheduler调度器发出上线指示，DolphinScheduler调度器基于该上线指示创建并启动该业务场景对应的工作流；
在该业务场景对应的工作流成功启动的情况下，调度系统在ZooKeeper中创建该业务场景对应的规则引擎计算系统的相关信息。
在成功创建该业务场景对应的规则引擎计算系统的相关信息之后，相当于DolphinScheduler调度器成功创建并启动了该业务场景对应的规则引擎计算系统对应的计算任务的工作流。
在实际应用中，调度系统可能因为某些原因导致死机重启等，通过创建业务场景的ZooKeeper节点目录，使得该调度系统在重启之后，通过查看该ZooKeeper节点目录，避免了重复执行业务场景的上线操作。
参见图5，作为停止工作流的一个示例。
在确定为下线流程的情况，规则引擎调度系统首先查看ZooKeeper中是否存在该业务场景对应的规则引擎计算系统的相关信息(该业务场景的ZooKeeper节点目录)；
在确定ZooKeeper中存在该业务场景对应的规则引擎计算系统的相关信息的情况下，调度系统向DolphinScheduler调度器发出下线指示，DolphinScheduler调度器基于该下线指示确定是否存在该业务场景对应的工作流；
在存在该业务场景对应的工作流的情况下，DolphinScheduler调度器停止该业务场景对应的工作流；
在该业务场景对应的工作流成功停止的情况下，调度系统在ZooKeeper中删除该业务场景对应的规则引擎计算系统的相关信息。
在成功删除该业务场景对应的规则引擎计算系统的相关信息之后，相当于调度系统成功删除了该业务场景对应的规则引擎计算系统。
图4和图5所示流程图中，当ZooKeeper中存在某个业务场景的节点目录(规则引擎计算系统的相关信息)的情况下，表示将该业务场景对应的规则引擎计算系统已经加载到DolphinScheduler调度器中。
当然，实际应用中，在创建工作流和停止工作流的过程中，也可以参照图4和图5所示实施例中的流程，执行告警。需要说明，该告警用于表示创建工作流和停止工作流的过程中的告警，并非表示对业务场景的源数据进行匹配时的告警。
下面将描述规则引擎计算系统的处理流程。
在业务场景的上线流程中，才需要将上线业务场景的业务规则生成动态规则引擎池，以将该业务场景的源数据与该业务场景的动态规则引擎池中的业务规则进行匹配处理。当然，在业务场景上线之后，还可以对处于上线状态的业务场景下的业务规则进行变更。
作为一个示例，所述规则引擎计算系统监听所述业务场景的业务规则的变更信息；
在监听到所述业务场景的业务规则的变更信息为上线第一业务规则的情况下，所述规则引擎计算系统在所述动态规则引擎池中增加所述第一业务规则对应的编译规则，并在所述Kafka Producer池中增加所述第一业务规则对应的Kafkatopic；
在监听到所述业务场景的业务规则的变更信息为下线第二业务规则的情况下，所述规则引擎计算系统在所述动态规则引擎池中删除所述第二业务规则对应的编译规则，并在所述Kafka Producer池中删除所述第二业务规则对应的Kafkatopic，其中，所述第二业务规则为所述动态规则引擎池中的编译规则对应的业务规则；
在监听到所述业务场景的业务规则的变更信息为修改第三业务规则的情况下，所述规则引擎计算系统在所述动态规则引擎池中将修改后的所述第三业务规则对应的编译规则替换修改前的所述第三业务规则对应的编译规则，其中，所述第三业务规则为所述动态规则引擎池中的编译规则对应的业务规则。
在业务场景的下线流程中，需要将该业务场景对应的规则引擎计算系统删除，相应的，该业务场景对应的动态规则引擎池也会删除。
为对上述示例具有更清晰的理解，可以参见以下的实施例。
参见图6，为规则引擎计算系统的处理流程的一个示例(业务场景上线时的处理流程)。
业务场景的源数据由数据字段和数据本身组成。
作为示例，当源数据为温度传感器采集的数据时，该源数据包括温度字段和温度值。
当然，该源数据还可以具有其他字段标识。
作为示例，当源数据为分布在不同地点的温度传感器采集的数据时。由于不同地点的业务规则不同，因此，为了便于与规则引擎池中的规则进行匹配，该源数据中需要包含设备ID字段(或者用于区分不同地点的其他字段)。
以一个应用场景为例，某个区域中分布在A地点的温度传感器采集的数据对应的业务规则为大于24摄氏度时发出告警信息；分布在B地点的温度传感器采集的数据对应的业务规则为大于30摄氏度时发出告警信息。
所以温度传感器采集的数据需要包含温度传感器的设备ID，该设备ID用于与该设备ID对应的规则进行匹配。
当然，实际应用中，源数据中不仅包含规则匹配时需要的字段以及对应的数据，还可能包括不需要进行规则匹配的字段以及对应的数据。
作为不需要进行规则匹配的字段以及对应的数据的示例，上述源数据还可以包含采集时间字段以及对应的数据。
当然，实际应用中，规则引擎调度系统在加载规则引擎计算系统时，还需要将一些参数传递给规则引擎计算系统。
作为示例，规则引擎调度系统可以将业务场景的标识、需要进行规则匹配的字段(例如，温度)和源数据的topic发送给规则引擎计算系统。
所以，规则引擎计算系统接收到的规则引擎调度系统发送的数据包括：业务场景标识(ID)，业务场景的源数据对应的字段类型(或者需要进行规则匹配的字段类型)和业务场景的源数据的topic。
Flink为一种数据流引擎，可以以数据并行和流水线的方式执行任意流的数据程序。
本申请实施例中，规则引擎计算系统通过Flink接收规则引擎调度系统发送的数据，然后对接收到的数据进行解析，从而得到源数据的Kafka topic、业务场景ID(businessId)和需要进行业务规则匹配的字段信息(sourceSchema)。
规则引擎计算系统通过Flink基于所述Kafka topic从数据库获取Kafka源数据；作为一种示例，可以从规则引擎系统的数据库中获取。该数据库中的源数据由用户预先上传或者由采集设备采集后传输至该数据库。本申请实施例对此不做限定。
规则引擎计算系统通过Flink基于Kafka源数据中的设备ID对Kafka源数据进行KeyBy操作，得到KeyedStream。
规则引擎计算系统通过Flink以KeyedProcessFunction底层算子作为规则引擎配置中心的入口，使得规则引擎配置中心接收业务场景ID和待进行规则匹配的字段。
规则引擎配置中心还需要根据该业务场景的业务规则生成动态规则引擎池。在生成动态规则引擎池时，通过Janino动态规则引擎(一种编译器)将每个所述业务规则生成与每个所述业务规则分别对应的编译规则；再根据所述业务场景的编译规则生成所述业务场景的动态规则引擎池，所述动态规则引擎池中包括每个所述业务规则分别对应的所述编译规则。另外，规则引擎配置中心还需要获取每个所述业务规则分别对应的Kafkatopic；所述规则引擎计算系统根据所述业务规则分别对应的Kafkatopic生成所述业务场景的KafkaProducer池。
最后，规则引擎配置中心根据待匹配的字段类型将该业务场景的源数据和动态规则引擎池中的业务规则(编译后的业务规则)进行匹配，输出匹配成功的数据，当然，该匹配成功的数据会写入到匹配的业务规则对应的所述Kafkatopic。另外，在进行匹配时，将每个设备标识对应的KeyedStream和该设备标识对应的业务规则进行匹配；具有相同字段的数据和业务规则进行匹配。
需要说明，本申请实施例中的动态规则引擎池中的规则均为编译后的业务规则。
参见图6，为规则引擎计算系统中的动态规则配置中心的流程图。
如图所示，在上线业务场景时，通过DB模块和ZooKeeper模块接收配置规则(用户在客户端进行配置的业务规则)；
其中，DB模块获取本次配置业务规则时待上线的业务规则；当然，规则类型包含但不限于单条比较组合型告警、超时未收到数据告警、在一定时间范围内多次产生告警等规则。
然后通过动态规则配置中心基于待上线的业务规则得到动态规则引擎池；并获取每个业务规则的Kafka topic，从而生成每个业务规则对应的Kafka Producer，得到KafkaProducer池。
作为一个示例，设置key-Value键值对，其中，key为业务规则的唯一标识，Value为该业务规则对应的Kafka Producer。
在动态规则配置中心得到动态规则引擎池和Kafka Producer池后，就可以执行源数据和业务规则的匹配工作。
如前所述，在规则引擎计算系统执行源数据和业务规则的匹配工作时，通过curator监听ZooKeeper节点数据的变更。例如，需要新增(上线)第一业务规则，更改(更新)第二业务规则，删除(下线)第三业务规则等。
在确定需要新增第一业务规则或更改第二业务规则的情况下，继续执行一遍初始化时的流程：新增或更改的业务规则(对应的编译规则)加入动态规则引擎池，新增或更改的业务规则(对应的编译规则)对应的Kafka Producer加入Kafka Producer池。
在确定需要删除第三业务规则的情况下，将动态规则引擎池中的第三业务规则(对应的编译规则)删除，将Kafka Producer池中该第三业务规则对应的Kafka Producer删除。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本申请实施例提供一种规则引擎告警系统，包括：规则引擎调度系统和规则引擎计算系统，所述规则引擎调度系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例中所述规则引擎调度系统执行的步骤；所述规则引擎计算系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述湖人以实施例中所述规则引擎计算系统执行的步骤。
其中，规则引擎调度系统和规则引擎计算系统均可以作为终端设备存在。作为终端设备的一种示例，图8是本申请实施例提供的终端设备的示意框图。该实施例的终端设备8包括：一个或多个处理器80、存储器81以及存储在所述存储器81中并可在所述处理器80上运行的计算机程序82。所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各个方法实施例中的步骤，例如,2所示的步骤201至步骤203，或者，步骤204至步骤206。
示例性的，所述计算机程序82可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器81中，并由所述处理器80执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序82在所述终端设备8中的执行过程。
所述终端设备包括但不仅限于处理器80、存储器81。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是终端设备8的一个示例，并不构成对终端设备8的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备8还可以包括输入设备、输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器80可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器81可以是所述终端设备8的内部存储单元，例如终端设备8的硬盘或内存。所述存储器81也可以是所述终端设备8的外部存储设备，例如所述终端设备8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器81还可以既包括所述终端设备8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器81用于存储所述计算机程序以及所述终端设备8所需的其他程序和数据。所述存储器81还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备、系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被一个或多个处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
同样，作为一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种规则引擎告警方法，其特征在于，应用于包括目标规则引擎调度系统和规则引擎计算系统的规则引擎告警系统，所述方法包括：
所述目标规则引擎调度系统获取业务场景的配置信息，其中，所述业务场景的配置信息包括所述业务场景的标识和所述业务场景的状态；
在所述业务场景的状态为上线状态的情况下，所述目标规则引擎调度系统根据所述业务场景的标识加载所述业务场景对应的规则引擎计算系统；
所述规则引擎计算系统获取所述业务场景的源数据；
所述规则引擎计算系统获取所述业务场景对应的业务规则；
所述规则引擎计算系统将所述业务场景的源数据和所述业务场景的业务规则进行匹配，并在所述业务场景的源数据中存在与所述业务规则匹配的情况下，输出告警信息，所述告警信息包括：与所述业务规则匹配的源数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述引擎调度系统中的规则引擎调度系统设置在至少两台服务器上，所述方法还包括：
设置在所述至少两台服务器上的规则引擎调度系统以预设的时间周期分别创建ZooKeeper节点；
在任一服务器上的规则引擎调度系统首先成功创建所述ZooKeeper节点后，首先成功创建所述ZooKeeper节点的规则引擎调度系统获取到ZooKeeper排他锁，其中，获取到所述ZooKeeper排他锁的规则引擎调度系统为所述目标规则引擎调度系统；
所述目标规则引擎调度系统监听第一信号，所述第一信号用于获取业务场景的配置信息；
相应的，在所述目标规则引擎调度系统根据所述业务场景的标识加载所述业务场景对应的规则引擎计算系统之后，所述方法还包括：
所述目标规则引擎调度系统释放所述ZooKeeper排他锁。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述引擎调度系统中的规则引擎调度系统设置在至少两台服务器上，所述方法还包括：
设置在所述至少两台服务器上的规则引擎调度系统监听第一信号；
监测到所述第一信号的服务器上的规则引擎调度系统创建ZooKeeper节点，首先成功创建所述ZooKeeper节点的规则引擎调度系统获取到ZooKeeper排他锁，其中，获取到所述ZooKeeper排他锁的规则引擎调度系统为所述目标规则引擎调度系统；
相应的，在所述目标规则引擎调度系统根据所述业务场景的标识加载所述业务场景对应的规则引擎计算系统之后，所述方法还包括：
所述目标规则引擎调度系统释放所述ZooKeeper排他锁。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标规则引擎调度系统根据所述业务场景的标识加载所述业务场景对应的规则引擎计算系统包括：
所述目标规则引擎调度系统查看所述业务场景对应的规则引擎计算系统的目录是否存在；
在所述业务场景对应的规则引擎计算系统的目录不存在的情况下，所述目标规则引擎调度系统创建并启动所述业务场景对应的工作流；
在成功启动所述业务场景对应的工作流的情况下，创建所述业务场景对应的规则引擎计算系统的目录。
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述规则引擎计算系统将所述业务场景的源数据和所述业务场景的业务规则进行匹配之前，所述方法还包括：
所述规则引擎计算系统通过Janino动态规则引擎将每个所述业务规则生成与每个所述业务规则分别对应的编译规则；
所述规则引擎计算系统根据所述业务场景的编译规则生成所述业务场景的动态规则引擎池，所述动态规则引擎池中包括每个所述业务规则分别对应的所述编译规则；
所述规则引擎计算系统获取每个所述业务规则分别对应的Kafka topic；
所述规则引擎计算系统根据所述业务规则分别对应的Kafka topic生成所述业务场景的Kafka Producer池；
相应的，所述规则引擎计算系统将所述业务场景的源数据和所述业务场景的业务规则进行匹配，并在所述业务场景的源数据中存在与所述业务规则匹配的情况下，输出告警信息，包括：
所述规则引擎计算系统将所述业务场景的源数据和所述业务场景的动态规则引擎池中的编译规则进行匹配，并在所述业务场景的源数据中存在与所述动态规则引擎池中的任一编译规则匹配的情况下，将所述与所述动态规则引擎池中的任一编译规则匹配的源数据写入匹配的业务规则对应的所述Kafka topic。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在生成所述业务场景的动态规则引擎池和所述Kafka Producer池之后，所述方法还包括：
所述规则引擎计算系统监听所述业务场景的业务规则的变更信息；
在监听到所述业务场景的业务规则的变更信息为上线第一业务规则的情况下，所述规则引擎计算系统在所述动态规则引擎池中增加所述第一业务规则对应的编译规则，并在所述Kafka Producer池中增加所述第一业务规则对应的Kafka topic；
在监听到所述业务场景的业务规则的变更信息为下线第二业务规则的情况下，所述规则引擎计算系统在所述动态规则引擎池中删除所述第二业务规则对应的编译规则，并在所述Kafka Producer池中删除所述第二业务规则对应的Kafka topic，其中，所述第二业务规则为所述动态规则引擎池中的编译规则对应的业务规则；
在监听到所述业务场景的业务规则的变更信息为修改第三业务规则的情况下，所述规则引擎计算系统在所述动态规则引擎池中将修改后的所述第三业务规则对应的编译规则替换修改前的所述第三业务规则对应的编译规则，其中，所述第三业务规则为所述动态规则引擎池中的编译规则对应的业务规则。
7.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述规则引擎计算系统将所述业务场景的源数据和所述业务场景的业务规则进行匹配之前，所述方法还包括：
所述规则引擎计算系统通过Flink基于所述业务场景的源数据中的设备标识对所述业务场景的源数据进行KeyBy操作，得到与每个设备标识对应的KeyedStream；
相应的，所述规则引擎计算系统将所述业务场景的源数据和所述业务场景的业务规则进行匹配包括：
所述规则引擎计算系统将与每个设备标识对应的KeyedStream和每个设备标识对应的业务规则进行匹配。
8.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述目标规则引擎调度系统获取业务场景的配置信息之后，所述方法还包括：
在所述业务场景的状态为下线状态的情况下，所述目标规则引擎调度系统停止所述业务场景对应的规则引擎计算系统；
所述目标规则引擎调度系统释放所述ZooKeeper排他锁。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述目标规则引擎调度系统停止所述业务场景对应的规则引擎计算系统包括：
所述目标规则引擎调度系统查看是否存在所述业务场景对应的规则引擎计算系统的目录；
在存在所述业务场景对应的规则引擎计算系统的目录的情况下，停止所述规则引擎计算系统的工作流；
在成功停止所述规则引擎计算系统的工作流之后，删除所述规则引擎计算系统的目录。
10.一种规则引擎告警系统，其特征在于，包括：规则引擎调度系统和规则引擎计算系统，所述规则引擎调度系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述方法中所述规则引擎调度系统执行的步骤；所述规则引擎计算系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述方法中所述规则引擎计算系统执行的步骤。
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