CN115907400A - 一种工单处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种工单处理方法及装置，该方法包括：定义数据质量规则模型；当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据数据质量规则模型和目标工单，生成规则任务；根据规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；根据规则计算结果判断规则任务是否出现异常；当规则任务未出现异常时，根据计算结果判断是否存在异常消息标识；当不存在异常消息标识时，输出规则计算结果。可见，实施这种实施方式，能够更容易地清晰表达相关的业务，从而提升规则计算性能和执行效率。

Description

一种工单处理方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种工单处理方法及装置。

背景技术

目前，现有行业内大数据应用中已有数据质量平台的相关产品Apache Griffin。现有数据质量处理方法中，以SQL脚本为单位进行定义规则来处理数据质量相关任务，然而，在实践中发现，针对同一个数据质量任务需要定义多个指标和规则进行处理，现有方法不能满足使用要求，从而导致计算性能和执行效率低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种工单处理方法及装置，能够更容易地清晰表达相关的业务，从而提升规则计算性能和执行效率。

本申请实施例第一方面提供了一种工单处理方法，包括：

定义数据质量规则模型；

当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据所述数据质量规则模型和所述目标工单，生成规则任务；

根据所述规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；

根据所述规则计算结果判断所述规则任务是否出现异常；

当所述规则任务未出现异常时，根据所述计算结果判断是否存在异常消息标识；

当不存在所述异常消息标识时，输出所述规则计算结果。

在上述实现过程中，该方法可以优先定义数据质量规则模型；并在接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据数据质量规则模型和目标工单，生成规则任务；然后，根据规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；再后，根据规则计算结果判断规则任务是否出现异常；并在规则任务未出现异常时，根据计算结果判断是否存在异常消息标识；再在不存在异常消息标识时，输出规则计算结果。可见，该方法能够更容易地清晰表达相关的业务，从而提升规则计算性能和执行效率。

进一步地，所述方法还包括：

当判断出所述规则任务出现异常时，获取所述规则任务的规则信息；其中，所述规则信息至少包括规则名称、规则标识以及规则批号；

根据所述规则信息生成异常任务工单，并对所述异常任务工单进行处理。

进一步地，所述方法还包括：

当判断出存在所述异常消息标识时，根据所述异常消息标识对所述目标工单进行修改，得到修改后的工单，并对所述修改后的工单进行处理。

进一步地，所述根据所述规则任务进行规则计算，得到规则计算结果，包括：

判断是否存在与所述规则任务同一时间的其他规则任务需要执行或者所述规则任务下具有多个规则需要执行；

如果是，则确定待合并规则集合，并根据预设的规则合并算法对所述待合并规则集合进行规则合并处理，得到合并规则任务；

对所述合并规则任务进行执行，得到执行结果；

根据所述执行结果确定所述规则任务的规则计算结果。

进一步地，所述数据质量规则模型包括规则构成定义、规则基本定义、数据源定义表、数据集结构表、规则计算输出指标定义以及规则计算输出明细定义。

本申请实施例第二方面提供了一种工单处理装置，所述工单处理装置包括：

定义单元，用于定义数据质量规则模型；

任务生成单元，用于当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据所述数据质量规则模型和所述目标工单，生成规则任务；

规则计算单元，用于根据所述规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；

判断单元，用于根据所述规则计算结果判断所述规则任务是否出现异常；并当所述规则任务未出现异常时，根据所述计算结果判断是否存在异常消息标识；

输出单元，用于当判断出不存在所述异常消息标识时，则输出所述规则计算结果。

在上述实现过程中，该装置可以通过定义单元定义数据质量规则模型；通过任务生成单元在接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据数据质量规则模型和目标工单，生成规则任务；通过规则计算单元来根据规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；通过判断单元来根据规则计算结果判断规则任务是否出现异常；并当规则任务未出现异常时，根据计算结果判断是否存在异常消息标识；再通过输出单元在判断出不存在异常消息标识时，则输出规则计算结果。可见，该装置能够更容易地清晰表达相关的业务，从而提升规则计算性能和执行效率。

进一步地，所述工单处理装置还包括：

获取单元，用于当判断出所述规则任务出现异常时，获取所述规则任务的规则信息；其中，所述规则信息至少包括规则名称、规则标识以及规则批号；

工单生成单元，用于根据所述规则信息生成异常任务工单，并对所述异常任务工单进行处理。

进一步地，所述工单处理装置还包括：

修改单元，用于当判断出存在所述异常消息标识时，根据所述异常消息标识对所述目标工单进行修改，得到修改后的工单，并对所述修改后的工单进行处理。

进一步地，所述规则计算单元包括：

判断子单元，用于判断是否存在与所述规则任务同一时间的其他规则任务需要执行或者所述规则任务下具有多个规则需要执行；

处理子单元，用于在存在与所述规则任务同一时间的其他规则任务需要执行或者所述规则任务下具有多个规则需要执行时，确定待合并规则集合，并根据预设的规则合并算法对所述待合并规则集合进行规则合并处理，得到合并规则任务；

执行子单元，用于对所述合并规则任务进行执行，得到执行结果；

确定子单元，用于根据所述执行结果确定所述规则任务的规则计算结果。

进一步地，所述数据质量规则模型包括规则构成定义、规则基本定义、数据源定义表、数据集结构表、规则计算输出指标定义以及规则计算输出明细定义。

本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行本申请实施例第一方面中任一项所述的工单处理方法。

本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行本申请实施例第一方面中任一项所述的工单处理方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种工单处理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种工单处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种工单处理装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种工单处理装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种数据质量工单功能流程的实例图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例1

请参看图1，图1为本实施例提供了一种工单处理方法的流程示意图。其中，该工单处理方法包括：

S101、定义数据质量规则模型。

本实施例中，数据质量规则模型包括规则构成定义、规则基本定义、数据源定义表、数据集结构表、规则计算输出指标定义以及规则计算输出明细定义。

S102、当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据数据质量规则模型和目标工单，生成规则任务。

S103、根据规则任务进行规则计算，得到规则计算结果。

S104、根据规则计算结果判断规则任务是否出现异常，若是，则结束本流程；若否，则执行步骤S105。

S105、根据计算结果判断是否存在异常消息标识，若是，则结束本流程；若否，则执行步骤S106。

S106、输出规则计算结果。

本实施例中，该方法的执行主体可以为计算机、服务器等计算装置，对此本实施例中不作任何限定。

在本实施例中，该方法的执行主体还可以为智能手机、平板电脑等智能设备，对此本实施例中不作任何限定。

可见，实施本实施例所描述的工单处理方法，能够在对数据质量规则模型统一定义后，更容易地清晰表达相关的业务，并能够基于提供的规则特性和表达语法来更便捷地编写脚本逻辑。同时，该方法通过一个计算任务来执行多个规则，从而极大程度地提高资源使用率，提升规则计算性能。另外，该方法还能够通过对规则的数据源以及相同的脚本进行合并和缓冲处理，从而实现提高执行效率的效果。此外，该方法还能够自动完成相关操作，从而不再需要使用者对相关的问题进行考虑，以使其能够简单高效的被使用。最后，该方法还能够减少人工的参与，从而使得数据质量的检查和处理能够形成一个闭环，进而以一个自动工单处理流程来实现减少人工操作的效果。

实施例2

请参看图2，图2为本实施例提供了一种工单处理方法的流程示意图。其中，该工单处理方法包括：

S201、定义数据质量规则模型。

本实施例中，数据质量规则模型包括规则构成定义、规则基本定义、数据源定义表、数据集结构表、规则计算输出指标定义以及规则计算输出明细定义。

S202、当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据数据质量规则模型和目标工单，生成规则任务。

S203、判断是否存在与规则任务同一时间的其他规则任务需要执行或者规则任务下具有多个规则需要执行，若是，则执行步骤S204；若否，则结束本流程。

S204、确定待合并规则集合，并根据预设的规则合并算法对待合并规则集合进行规则合并处理，得到合并规则任务。

S205、对合并规则任务进行执行，得到执行结果。

S206、根据执行结果确定规则任务的规则计算结果。

S207、根据规则计算结果判断规则任务是否出现异常，若是，则执行步骤S208～S209；若否，则执行步骤S210。

S208、获取规则任务的规则信息；其中，规则信息至少包括规则名称、规则标识以及规则批号。

S209、根据规则信息生成异常任务工单，并对异常任务工单进行处理，并结束本流程。

S210、根据计算结果判断是否存在异常消息标识，若是，则执行步骤S211；若否，则执行步骤S212。

S211、根据异常消息标识对目标工单进行修改，得到修改后的工单，并对修改后的工单进行处理，再结束本流程。

S212、输出规则计算结果。

本实施例中，关于质量规则的描述如下：

首先该方法对数据质量规则进行定义：对数据进行度量逻辑的一种描述。规则计算后可输出：指标+明细记录。其中，规则构成：基本信息+数据源(表)+数据集+指标+明细，用以完整描述一个质量规则，可以实现任何复杂的质量检查。

具体的，上述的基本信息为质量规则管理使用的相关信息；上述的数据源(表)为规则计算中需要预先加载的表；上述的数据集为规则计算中间结果集；上述的指标为用于输出的相关指标，用以描述质量的模型；上述的明细为用于输出异常的记录信息。

本实施例中，该方法为了便于使用，该方法可以在编写脚本过程中增加表达式的语法，设计了两种表达式：占位表达式、取值表达式。其中，

(1)占位表达式：

语法：#{占位符名称}；

用法：使用在数据集/指标/明细参数中。用于拼接SQL语句定义的一些可能需要变化的部分。

如：select*from#{source}；参数填写：source:user_info；

提交SQL执行前会将source占位符的值替换到SQL语句中。即输出：select*fromuser_info。

(2)取值表达式：

语法：${系统参数名称|指标/数据集名称.字段名称}；

用法：可以用在编写SQL语句、指标参数、数据集参数、数据源加载条件、是否执行判断中。

本实施例中，数据源，数据集，指标，明细之间都可以作为“表”/“取值表达式”，以便在后续的计算中使用。其中，具体的计算顺序为：数据源→数据集→指标→明细。

在本实施例中，该方法可以应用于金融领域。

本实施例中，该方法在规则执行中，可以为了提高执行效率和资源利用率，在规则执行前进行合并处理。其中，在同一时间的规则或者一个规则任务下的多个规则执行，有如下的规则合并算法：

(1)规则先按照类型进行分组，这样可以保证同一类型的规则在一个计算任务中完成。

(2)分组进行最优组合(动态规划进行实现)，使其规则达到接近设置的规则最大数。

(3)多个规则中指标，明细，数据集的名称冲突处理，在同一个计算任务中，生成的结果集”表”需要唯一，否则会出现覆盖，使结果错误。

其中，关于数据源冲突处理，对表的合并和冲突处理的情况。该方法可以优先生成冲突列表，使其键为：表名称+数据库+条件，值为链表存储数据源以及其关联规则；将{(t1,w1,d1)}U{(t1,w1,d1)}＝>{(t1,w1,d1)}合并为一张表；在将{(t1,w1,d1)}U{(t1,w1,d2)}|{(t1,w1,d1)}U{(t1,w2,d1)}通过语法解析，对表示和SQL中的关联表名称进行重命名处理。

其中，关于指标/数据集冲突处理，对名称的冲突处理的情况。该方法可以优先生成冲突列表，使其键为：名称，值为链表存储冲突的指标/数据集以及其关联规则；然后，对冲突的名称，通过语法解析，对表示和SQL中的关联名称进行重命名处理。

(4)对有相同的脚本指标/数据集进行合并处理。其中，该过程可以优先生成冲突列表，使其键为：SQL脚本，值为链表存储冲突的指标/数据集以及其关联规则；然后，对一个SQL执行结果进行缓存标识处理；以使后续相同的情况可以直接使用缓存的结果集，从而在很大程度上提升了效率。

请参看图5，图5示出了数据质量工单功能流程的实例图。基于图5可见，在规则任务计算完成后推送相关完成通知，后续接受通知并且完成进行相关动作，如果有问题自动生成工单，并且提示相关处理人员处理；在处理完成后自动关闭工单。

本实施例中，该方法的执行主体可以为计算机、服务器等计算装置，对此本实施例中不作任何限定。

在本实施例中，该方法的执行主体还可以为智能手机、平板电脑等智能设备，对此本实施例中不作任何限定。

可见，实施本实施例所描述的工单处理方法，能够在对数据质量规则模型统一定义后，更容易地清晰表达相关的业务，并能够基于提供的规则特性和表达语法来更便捷地编写脚本逻辑。同时，该方法通过一个计算任务来执行多个规则，从而极大程度地提高资源使用率，提升规则计算性能。另外，该方法还能够通过对规则的数据源以及相同的脚本进行合并和缓冲处理，从而实现提高执行效率的效果。此外，该方法还能够自动完成相关操作，从而不再需要使用者对相关的问题进行考虑，以使其能够简单高效的被使用。最后，该方法还能够减少人工的参与，从而使得数据质量的检查和处理能够形成一个闭环，进而以一个自动工单处理流程来实现减少人工操作的效果。

实施例3

请参看图3，图3为本实施例提供的一种工单处理装置的结构示意图。如图3所示，该工单处理装置包括：

定义单元310，用于定义数据质量规则模型；

任务生成单元320，用于当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据数据质量规则模型和目标工单，生成规则任务；

规则计算单元330，用于根据规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；

判断单元340，用于根据规则计算结果判断规则任务是否出现异常；并当规则任务未出现异常时，根据计算结果判断是否存在异常消息标识；

输出单元350，用于当判断出不存在异常消息标识时，则输出规则计算结果。

本实施例中，对于工单处理装置的解释说明可以参照实施例1或实施例2中的描述，对此本实施例中不再多加赘述。

可见，实施本实施例所描述的工单处理装置，能够在对数据质量规则模型统一定义后，更容易地清晰表达相关的业务，并能够基于提供的规则特性和表达语法来更便捷地编写脚本逻辑。同时，该装置通过一个计算任务来执行多个规则，从而极大程度地提高资源使用率，提升规则计算性能。另外，该装置还能够通过对规则的数据源以及相同的脚本进行合并和缓冲处理，从而实现提高执行效率的效果。此外，该装置还能够自动完成相关操作，从而不再需要使用者对相关的问题进行考虑，以使其能够简单高效的被使用。最后，该装置还能够减少人工的参与，从而使得数据质量的检查和处理能够形成一个闭环，进而以一个自动工单处理流程来实现减少人工操作的效果。

实施例4

请参看图4，图4为本实施例提供的一种工单处理装置的结构示意图。如图4所示，该工单处理装置包括：

定义单元310，用于定义数据质量规则模型；

任务生成单元320，用于当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据数据质量规则模型和目标工单，生成规则任务；

规则计算单元330，用于根据规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；

判断单元340，用于根据规则计算结果判断规则任务是否出现异常；并当规则任务未出现异常时，根据计算结果判断是否存在异常消息标识；

输出单元350，用于当判断出不存在异常消息标识时，则输出规则计算结果。

本实施例中，数据质量规则模型包括规则构成定义、规则基本定义、数据源定义表、数据集结构表、规则计算输出指标定义以及规则计算输出明细定义。

作为一种可选的实施方式，工单处理装置还包括：

获取单元360，用于当判断出规则任务出现异常时，获取规则任务的规则信息；其中，规则信息至少包括规则名称、规则标识以及规则批号；

工单生成单元370，用于根据规则信息生成异常任务工单，并对异常任务工单进行处理。

作为一种可选的实施方式，工单处理装置还包括：

修改单元380，用于当判断出存在异常消息标识时，根据异常消息标识对目标工单进行修改，得到修改后的工单，并对修改后的工单进行处理。

作为一种可选的实施方式，规则计算单元330包括：

判断子单元331，用于判断是否存在与规则任务同一时间的其他规则任务需要执行或者规则任务下具有多个规则需要执行；

处理子单元332，用于在存在与规则任务同一时间的其他规则任务需要执行或者规则任务下具有多个规则需要执行时，确定待合并规则集合，并根据预设的规则合并算法对待合并规则集合进行规则合并处理，得到合并规则任务；

执行子单元333，用于对合并规则任务进行执行，得到执行结果；

确定子单元334，用于根据执行结果确定规则任务的规则计算结果。

本实施例中，对于工单处理装置的解释说明可以参照实施例1或实施例2中的描述，对此本实施例中不再多加赘述。

可见，实施本实施例所描述的工单处理装置，能够在对数据质量规则模型统一定义后，更容易地清晰表达相关的业务，并能够基于提供的规则特性和表达语法来更便捷地编写脚本逻辑。同时，该装置通过一个计算任务来执行多个规则，从而极大程度地提高资源使用率，提升规则计算性能。另外，该装置还能够通过对规则的数据源以及相同的脚本进行合并和缓冲处理，从而实现提高执行效率的效果。此外，该装置还能够自动完成相关操作，从而不再需要使用者对相关的问题进行考虑，以使其能够简单高效的被使用。最后，该装置还能够减少人工的参与，从而使得数据质量的检查和处理能够形成一个闭环，进而以一个自动工单处理流程来实现减少人工操作的效果。

本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行本申请实施例1或实施例2中的工单处理方法。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行本申请实施例1或实施例2中的工单处理方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块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存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

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。

Claims (10)

1.一种工单处理方法，其特征在于，包括：

定义数据质量规则模型；

当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据所述数据质量规则模型和所述目标工单，生成规则任务；

根据所述规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；

根据所述规则计算结果判断所述规则任务是否出现异常；

当所述规则任务未出现异常时，根据所述计算结果判断是否存在异常消息标识；

当不存在所述异常消息标识时，输出所述规则计算结果。

2.根据权利要求1所述的工单处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

当判断出所述规则任务出现异常时，获取所述规则任务的规则信息；其中，所述规则信息至少包括规则名称、规则标识以及规则批号；

根据所述规则信息生成异常任务工单，并对所述异常任务工单进行处理。

3.根据权利要求1所述的工单处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

当判断出存在所述异常消息标识时，根据所述异常消息标识对所述目标工单进行修改，得到修改后的工单，并对所述修改后的工单进行处理。

4.根据权利要求1所述的工单处理方法，其特征在于，所述根据所述规则任务进行规则计算，得到规则计算结果，包括：

判断是否存在与所述规则任务同一时间的其他规则任务需要执行或者所述规则任务下具有多个规则需要执行；

如果是，则确定待合并规则集合，并根据预设的规则合并算法对所述待合并规则集合进行规则合并处理，得到合并规则任务；

对所述合并规则任务进行执行，得到执行结果；

根据所述执行结果确定所述规则任务的规则计算结果。

5.根据权利要求1所述的工单处理方法，其特征在于，所述数据质量规则模型包括规则构成定义、规则基本定义、数据源定义表、数据集结构表、规则计算输出指标定义以及规则计算输出明细定义。

6.一种工单处理装置，其特征在于，所述工单处理装置包括：

定义单元，用于定义数据质量规则模型；

任务生成单元，用于当接收到针对目标工单的数据质量任务触发指令时，根据所述数据质量规则模型和所述目标工单，生成规则任务；

规则计算单元，用于根据所述规则任务进行规则计算，得到规则计算结果；

判断单元，用于根据所述规则计算结果判断所述规则任务是否出现异常；并当所述规则任务未出现异常时，根据所述计算结果判断是否存在异常消息标识；

输出单元，用于当判断出不存在所述异常消息标识时，则输出所述规则计算结果。

7.根据权利要求6所述的工单处理装置，其特征在于，所述工单处理装置还包括：

获取单元，用于当判断出所述规则任务出现异常时，获取所述规则任务的规则信息；其中，所述规则信息至少包括规则名称、规则标识以及规则批号；

工单生成单元，用于根据所述规则信息生成异常任务工单，并对所述异常任务工单进行处理。

8.根据权利要求6所述的工单处理装置，其特征在于，所述工单处理装置还包括：

修改单元，用于当判断出存在所述异常消息标识时，根据所述异常消息标识对所述目标工单进行修改，得到修改后的工单，并对所述修改后的工单进行处理。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行权利要求1至5中任一项所述的工单处理方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行权利要求1至5任一项所述的工单处理方法。

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