一种业务系统中规则算法的优化方法和系统技术方案

技术编号:38758165 阅读:19 留言:0更新日期:2023-09-10 09:43
本发明专利技术涉及一种业务系统中规则算法的优化方法和系统,所述方法包括:步骤S1:规则分析装置收集应用终端的规则应用数据和系统资源监测数据;步骤S2:基于规则应用数据和系统资源监测数据确定推送规则集合;步骤S3:应用终端在本地部署所述推送规则集合;步骤S4:所述应用终端基于所述软件规则存储单元中存储的软件规则数据和硬件规则存储单元中配置的硬件规则执行来业务。本发明专利技术基于规则应用数据和系统资源监测数据,为应用终端的规则算法使用进行优化提供,充分和差异化的利用应用终端的软硬件资源,大大的提高了业务系统的运行效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种业务系统中规则算法的优化方法和系统


[0001]本专利技术属于业务系统优化
,尤其涉及一种业务系统中规则算法的优化方法和系统。

技术介绍

[0002]业务规则是指对业务定义和约束的描述,用于维持业务结构或控制和影响业务的行为。业务规则技术的基本思想是将系统处理的业务逻辑从程序代码中抽取出来,将其转变为简单的业务规则,以结构化的业务规则数据来表示业务行为,采用类自然语言来描述,并集中存储在规则库中。通过业务规则,一个或多个规则数据就能够替换以程序代码“固化”在应用系统中的业务逻辑:被提取的业务逻辑就是业务规则;业务规则存储在规则库中;开发人员和业务人员可以使用规则开发工具来创建、修改、查询、部署和管理业务规则。而规则数据被存放在软件存储单元或者部署在硬件规则存储单元中,当其被应用时被激活进行实例化使用。
[0003]即使互联网、IT技术、数字化转型快速发展到今天,很多企业依然在数据管理和应用、营销活动和用户运营等数字化业务上有很大的挑战。以大数据为代表的计算机技术的快速发展为业务系统的业务规则的优化及其使用优化带来了新的发展空间;大数据指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理(存储和计算)的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完,或者压根就没法处理的数据集。其包括以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,最早应用于IT行业,目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
[0004]如何运用业务数据的大数据信息对业务系统中规则算法及其使用进行优化是待解决的技术问题。本专利技术基于规则应用数据和系统资源监测数据,为应用终端的规则算法使用进行优化提供,充分和差异化的利用应用终端的软硬件资源,大大的提高了业务系统的运行效率。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中的上述问题,本专利技术提出了一种业务系统中规则算法的优化方法和系统,所述方法包含:步骤S1:规则分析装置收集应用终端的规则应用数据和系统资源监测数据;其中:规则应用数据包括其规则标识、规则关联关系及其应用次数或频次;所述系统资源监测数据包括硬件规则的使用频率和硬件规则装置的利用率;当两个规则被先后应用时,两者之间就产生了先后顺序的关联关系;每个规则因为其数据输入或输出关系,以及应用先后顺序和一个或多个规则之间构成关联关系;步骤S2:规则分析装置上部署有硬件规则装置和/或软件规则装置;基于规则应用数据和系统资源监测数据确定推送规则集合;其中所述推送规则集合包括软件规则集合
和/或硬件规则集合,将推送规则集合发送给应用终端;所述步骤S2具体包括如下步骤:步骤S21:在规则分析装置上部署硬件规则装置和软件规则装置,分别用于存储硬件规则数据和软件规则数据;步骤S22:确定硬件规则集合;所述步骤S22具体包括如下步骤:步骤S221:基于规则应用数据以及系统资源监测数据构建规则使用兴趣图;所述规则使用兴趣图包含存在关联关系的规则所构成的图;规则使用兴趣图中的规则对应节点,而节点权重值为规则的应用次数的归一化值;边是规则之间的发生的先后关联关系;边权重为两个规则和存在先后关联关系的次数的归一化值;步骤S222:确定规则使用兴趣图中的关键子图;若不存在一未处理关键子图,则结束步骤S22;其中:关键子图为发生概率高的部分规则使用兴趣图;所述确定规则使用兴趣图中的关键子图;具体为:采用下式计算任一子图单向发生概率,若子图单向发生概率大于动态概率阈值,则确定所述子图为关键子图;子图的单向发生概率是子图中的每个节点对应的规则均被连续的应用一次及其以上的发生概率;其中:是子图中的n个规则及其对应节点;为规则被应用的条件下被应用的概率;i,j是节点编号;n是节点个数;节点及其对应规则采用统一编号;;所述动态概率阈值是和应用终端的系统监测数据相关的;应用终端的剩余可用资源越少时,所述动态概率阈值越高,反之,则越低;当硬件规则被应用的频率越高时,所述动态概率阈值低,反之,则越高;;;;

;步骤S223:判断硬件规则装置中是否存储有所述关键子图对应的硬件规则数据;如果是,则将所述关键子图作为目标关键子图,并将对应的硬件规则数据放入所述硬件规则集合中;如果否,返回步骤S222;步骤S23:将推送规则集合中的规则或者连续规则数据发送给应用终端;步骤S3:应用终端在本地部署所述推送规则集合;具体为:将硬件规则集合中的硬件规则数据部署在应用终端的硬件规则存储单元中;将软件规则集合中的软件规则数据读入应用终端的软件规则存储单元中;步骤S4:所述应用终端基于所述软件规则存储单元中存储的软件规则数据和硬件规则存储单元中配置的硬件规则来执行业务。
[0006]进一步的,应用终端中包括软件规则存储单元和硬件规则存储单元;分别用于存储软件规则数据和硬件规则数据。
[0007]进一步的,规则服务于业务系统;业务系统中的业务包括一个或多个规则。
[0008]进一步的,所述软件规则存储单元是内存、缓存或cache。
[0009]进一步的,所述硬件规则存储单元是可配置计算单元。
[0010]一种用于实现上述方法的业务系统中规则算法的优化系统,所述系统包含:规则分析装置、应用终端。
[0011]进一步的,所述应用终端为多个,所述多个应用终端和规则分析服务器通信连接。
[0012]一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行所述的业务系统中规则算法的优化方法。
[0013]一种计算机可读存储介质,包括程序,当其在计算机上运行时,使得计算机执行所述的业务系统中规则算法的优化方法。
[0014]一种执行设备,包括处理器,所述处理器和存储器耦合,所述存储器存储有程序指令,当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现所述的业务系统中规则算法的优化方法。
[0015]本专利技术的有益效果包括:(1)基于规则应用数据和系统资源监测数据,为应用终端的规则算法使用进行优化提供,充分和差异化的利用应用终端的软硬件资源,大大的提高了业务系统的运行效率;(2)基于规则分析装置收集的大数据信息,实时为应用终端推送适合于所述应用终端的软件规则数据和/或硬件规则数据;同时提高了高频硬件规则的执行效率和可能发生的软件规则使用效率;通过软件规则数据的推送,避免了后续可能发生的应用终端对软件规则的请求所带来的通信开销和业务执行响应迟钝;(3)通过规则使用兴趣图描述业务终端的规则使用情况信息,提供了量化确定推送硬件规则数据的基础,一方面实现了合理有效的利用应用终端的硬件规则存储单元面积,另一方面,有效预测可能发生的软件规则应用,充分的利用了软件规则存储单元空间,为业务终端的可用规则提供奠定了发展基础。
附图说明
[0016]此处所说明的附图是用来提供对本专利技术的进一步理解,构成本申请的一部分,但并不构成对本专利技术的不当限定,在附图中:图1为本专利技术的业务系统中规则算法的优化方法示本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种业务系统中规则算法的优化方法,其特征在于,包括:步骤S1:规则分析装置收集应用终端的规则应用数据和系统资源监测数据;其中:规则应用数据包括其规则标识、规则关联关系及其应用次数或频次;所述系统资源监测数据包括硬件规则的使用频率和硬件规则装置的利用率;当两个规则被先后应用时,两者之间就产生了先后顺序的关联关系;每个规则因为其数据输入或输出关系,以及应用先后顺序和一个或多个规则之间构成关联关系;步骤S2:规则分析装置上部署有硬件规则装置和/或软件规则装置;基于规则应用数据和系统资源监测数据确定推送规则集合;其中所述推送规则集合包括软件规则集合和/或硬件规则集合,将推送规则集合发送给应用终端;所述步骤S2具体包括如下步骤:步骤S21:在规则分析装置上部署硬件规则装置和软件规则装置,分别用于存储硬件规则数据和软件规则数据;步骤S22:确定硬件规则集合;所述步骤S22具体包括如下步骤:步骤S221:基于规则应用数据以及系统资源监测数据构建规则使用兴趣图;所述规则使用兴趣图包含存在关联关系的规则所构成的图;规则使用兴趣图中的规则对应节点,而节点权重值为规则的应用次数的归一化值;边是规则之间的发生的先后关联关系;边权重为两个规则和存在先后关联关系的次数的归一化值;步骤S222:确定规则使用兴趣图中的关键子图;若不存在一未处理关键子图,则结束步骤S22;其中:关键子图为发生概率高的部分规则使用兴趣图;所述确定规则使用兴趣图中的关键子图;具体为:采用下式计算任一子图单向发生概率,若子图单向发生概率大于动态概率阈值,则确定所述子图为关键子图;子图的单向发生概率是子图中的每个节点对应的规则均被连续的应用一次及其以上的发生概率;其中:是子图中的n个规则及其对应节点;为规则被应用的条件下被应用的概率;i,j是节点编号;n是节点个数;节点及其对应规则采用统一编号;;所述动态概率阈值是和应用终端的系统监测数据相关的;应用终端的剩余可用资源越少时,所述动态概率阈值越高,反之,则越低;当硬件规则被应用的频率越高时,所述动态概率阈值低,反之,则越高;;;;

;步骤S223:判断硬件规则装置中是否存储有所述关键子图对应的硬件规则...

【专利技术属性】
技术研发人员:张钧金毅峰魏群王晓东杨豪放
申请(专利权)人:江苏盖睿健康科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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