在 IoT 场景中，通常面临设备数量庞大、数据产生速率高、累积数据量巨大等挑战。因此，如何接入、存储和处理这些海量设备数据就成为了一个关键的问题。
NanoMQ 继续保持稳步更新，0.9.0 将于 7 月初正式发布。此版本为大家带来了 2 个重要的功能更新：规则引擎和支持 QUIC 的 NanoSDK。同时还增加了离线数据缓存配置，各项性能优化和缺陷修复也在持续进行中。
系统环境准备Thingsboard物联网平台平台概述安装概述Edgex foundry开源边缘计算物联网软件框架将Edgex网关接入Thingsboard物联网平台的关键组件eKuiper安装确认推荐安装eKuiper 管理控制台将 Edgex 设备数据上报关键步骤主要步骤Thingsboard平台建立网关创建 EdgeX 流并建立规则登录eKuiper 管理控制台添加docker内的 eKuiper 规则引擎建立规则，发送物联网平台物联网遥测上传API参考说明
我之前写了一篇关于使用注解和策略模式实现数据脱敏功能，其中使用策略模式用来消除if语句，实现业务与条件逻辑的解耦，有利于功能的扩展。
数据的挑战： 物联网的发展带来了海量的数据。这些数据来源多样，格式不一，处理起来十分复杂。同时，物联网中的设备数量庞大，需要设备间进行高效的协同和管理，这也对数据处理提出了更高的要求。如何从这些复杂的数据中提取有价值的信息，成为了一个重要的问题。在传统的IoT平台中，规则引擎通常是通过编程方式进行配置和管理的，需要专业的开发人员参与。然而，这种方式存在一些挑战和限制。 首先，编写和维护规则的过程相对复杂，需要深入了解编程语言和IoT平台的技术细节。这使得规则的创建和修改过程变得耗时且容易出错。 其次，对于非技术专业人员来说，参与规则编写和管理可能存在一定的门槛，限制了规则引擎的使用范围。 因此，引入可视化规则引擎成为解决这些问题的关键。它通过图形化界面和直观的操作方式，使非技术人员也能够轻松创建、管理和修改规则。它将规则的定义和配置过程可视化，使得规则引擎的使用变得更加灵活、高效且易于理解。通过可视化规则引擎，用户可以直接在界面上定义规则的条件和动作，而无需编写复杂的代码。这样一来，IoT平台的开发和维护变得更加简化和普及化。
Drools是一款老牌的java规则引擎框架，早在十几年前，我刚工作的时候，曾在一家第三方支付企业工作。在核心的支付路由层面我记得就是用Drools来做的。
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用场景、实现原理、版本信息和官方资料，方便读者快速了解Drools规则引擎的相关信息。
现实生活中，规则无处不在。对于某些企业级应用，诸如欺诈检测软件，购物车，活动监视器，信用和保密应用之类的系统，经常会有大量的、错综复杂的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。我们开发人员不得不一直处理软件中的各种复杂问题，不仅需要将所有数据进行关联，还要尽可能快地一次性处理更多的数据，甚至还需要以快速的方式更新相关机制。
ThingsBoard 是一个备受瞩目的开源物联网平台，其优秀的性能和高效的性能得到了广大开发者的认可。ThingsBoard 是用于数据收集、处理、可视化和设备管理的开源物联网平台。它通过行业标准的物联网协议 - MQTT、CoAP 和 HTTP 实现设备连接，并支持云和本地部署。Thingsboard 具有可伸缩性、容错性和性能优越的特点。
为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成，一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化，以期帮助用户更加轻松灵活地使用。
设备影子服务使用MQTT话题，便于应用和设备之间的通信，下面是相关的MQTT QoS 1话题：
复杂的企业应用程序通常有着不同的业务逻辑。这些业务逻辑中的前置条件和后续系统动作（也就是我们所说的规则）总是变化的。而且，比起技术和编程，我们这里所说的规则更需要特定领域的知识介入。我们在实现这些规则时不应老想着靠代码，反而应该驻留在代码库之外，由具有核心领域专业知识的人去进行规则编写（他们只需要具备极少的技术及编程知识）。有一种特定类型的软件工具，也就是规则引擎可以帮助解决难以确定的业务规则需求。领域专家们并不需要擅长编码和技术，就像企业的品牌和营销团队不需要知道企业门户和移动应用程序的底层技术，但他们需要善于撰写编辑图像、横幅和其他内容等（这些工作用 Instagram 账号就能轻松做到）。Adobe aem 是提供无代码 / 低代码内容创作的内容管理系统之一。新兴技术和云平台不断提出低代码和无代码的解决方案，而且这些解决方案也获得了需求市场广泛的接受。本文介绍了一种将业务操作外部化到低代码工具中实现的轻量级方法，使得具有各自领域专业知识的人员也可以实现业务规则方面帮上忙。
腾讯游戏业务需要应对大量运营安全场景，为此他们研发团队设计了一套覆盖数据、后端、前端的开发配置化低代码平台。 在 2020 年 11 月 13-14 日落地的 ArchSummit 全球架构师峰会 2021（深圳）上，我们邀请到了腾讯 IEG 数据产品开发组负责人叶鑫林来分享他们的低代码实践。此次分享中他着重介绍了低代码平台的设计理念，如接口元数据自动注册、SQL 赋能、基于 Mock 的前端快捷配置等，希望对你有所启发。
在物联网平台的设备数据接入场景中，开发者总是希望平台接入的设备数据格式标准统一，以便对数据进行统一处理。在实际情况中，由于业务需要，平台常常会面对不同类型、不同厂商的设备接入。即使设备接入协议已经统一使用 MQTT ，由于 MQTT 协议中对 Payload 格式的宽松定义，应用开发者往往还需要针对不同设备上报格式进行加工处理。尤其在已经出厂的存量设备或是已经部署到现场的设备对接过程中，平台开发者往往无法要求设备侧按照平台的统一标准进行数据上报。因此，平台侧对于设备数据的统一化处理就成为开发过程中的一项重要工作。
ModSecurity是一款开源的Web应用防火墙（WAF），它能够保护Web应用免受各种类型的攻击。作为一个嵌入式模块，ModSecurity可以集成到常见的Web服务器（如Apache、Nginx）中，以拦截和阻止恶意的HTTP请求。其设计目标是提供一个灵活、可配置的安全解决方案，能够保护Web应用免受SQL注入、跨站脚本（XSS）、请求伪造、路径遍历等各种常见的Web攻击。
作者简介 王润辉，携程技术中心信息安全部高级经理。2015年加入携程，负责携程业务安全。个人专注在：安全漏洞，数据分析建模，业务安全，风控系统整体架构等。 *视频时长约1小时11分钟，请在WiFi环境下观看* 作为国内第一大OTA企业，业务安全一直是携程所面临的重要安全风险之一。 在面对各类从散兵作战到越来越专业化的黑产，以及技术从单一到持续自动化的工具化下的攻击时，我们也根据不同的业务安全风险，建立了相应的系统进行防护，并和黑产进行持续的技术和思维上的攻防。 其中经历了从业务驱动技术（被动式防御），到
在业务的早期时代，也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展，越来越多的问题会暴露出来：
Node-RED是一个开源的流程编排工具，它基于JavaScript运行时Node.js构建，专门为简化物联网（IoT）设备之间的集成而设计，但在其他领域，它也被广泛用作规则引擎。
物联网的强大功能主要来自于它使我们能够实时做出更准确的决策的能力，这些在通知、自动化和预测性维护上都有所体现。因此我们需要能对实时数据进行实时响应的工具，答案就是规则引擎。规则引擎可以通过摄取实时数据，对该数据进行推理并根据该推理过程的结果调用自动操作或者第三方API来履行职责。
0x00 前言 往往那些不起眼的功能，最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能，但是它确实至关重要的。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了，本文主要讨论下面三个主题： 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 数据校验 文中会涉及到数据仓库其它的一些知识点，请参考之前的文章。 0x01 什么值得你监控 我把数据质量分成三部分来理解： 监控 告警 多数据源 重点在监控，这点会展开来讲，多数据源这一块是因为在大数据场
开源web应用防火墙是网络安全的重要部分，Cloudflare认为：十年后数字经济的网络安全基础设施会像水过滤系统一样普及，而这个过滤系统的核心就是waf。对于服务器来说，部署WEB应用防火墙十分重要，笔者经过大量搜索，并结合市场热度，整理出2021年十大开源web应用防火墙。 1、OpenResty OpenResty 是由中国人章亦春发起，把nginx和各种三方模块的一个打包而成的软件平台，核心就是nginx+lua脚本语言。主要是因为nginx是C语言编写，修改很复杂，而lua语言则简单得多，国内很多大公司如360、京东、gitee等都在用来作为web应用防火墙。 项目地址：https://github.com/openresty/ 2、AIHTTPS aihttps是hihttps的升级版，也是由中国人编写。特点是兼容ModSecurity规则，并且已经向人工智能方向进化：使用机器学习自主生成对抗规则，来防御包括：漏洞扫描、CC 、DDOS、SQL注入、XSS等。其商业版也开源，是目前商业化开源程度最高的WAF。 项目地址：https://github.com/qq4108863/ 官网：http://www.hihttps.com
0x00 前言 往往那些不起眼的功能，最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能，但是它确实至关重要的。 假设你做了100个业务，一旦有其中一个业务在某个时间段出现了数据异常，这个异常还是由业务方发现的而不是你，根据我的经验是，它带来的负面影响会超过你之前做的100个业务带来的正面影响。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了，本文主要讨论下面两个主题： 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 文中会涉及到数据仓库其它的一
一提到规则引擎这四个字，大家肯定多多少少在工作中或者各种文章里面都有过听说，但是很多同学往往被引擎这两个字吓到了，以为这是什么黑科技。时值最近在调研规则引擎，在这里给大家介绍一下什么是规则引擎。
Mnesia 数据库是 Erlang 内置的一个分布式 DBMS，可以直接存储 Erlang 的各种数据结构 EMQ X 使用 Mnesia 数据库存储自身运行数据，例如告警记录、规则引擎已创建的资源和规则、Dashbaord用户信息等数据，这些数据都将被存储在 mnesia 目录下，因此一旦删除该目录，将导致 EMQ X 丢失所有业务数据。可以通过 emqx_ctl mnesia 命令查询 EMQ X 中 Mnesia 数据库的系统信息。
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第十一部分。主要介绍了如何面向功能拆分架构，首先介绍了微内核架构的基本架构设计，以及几种常见架构的实现与特点。最后分享了微内核架构典型开源规则引擎 JBoss Drools。
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求，基于实时流处理相关技术，构建全行统一的实时流处理平台，有力支撑了相关应用的建设，取得了良好的经济效益和社会效益。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
本文从 “为什么需要规则引擎” “规则引擎的定义” “规则引擎在营销活动系统中的落地” “规则引擎平台内部架构” “现有的规则引擎” 来描述。
LiteFlow是一个轻量且强大的国产规则引擎框架，可用于复杂的组件化业务的编排领域。它基于规则文件来编排流程，支持xml、json、yml三种规则文件写法方式，再复杂的逻辑过程都能轻易实现。LiteFlow于2020年正式开源，2021年获得开源中国年度最受欢迎开源软件殊荣，是一个正处在高速发展中的开源项目。
2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。
很长一段时间在搞过增长和促销的事情，在实现各种活动和玩法时非常心累。每个新的玩法，都需要填一点代码，每次改动都需要走流水线发一次版，烦躁且痛苦。
出处：https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/13088017.html
引言 2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。 美团外卖的CRM业务步入成熟期，规则类需求几乎撑起了这个业务所有需求的半边天。一方面规则唯一不变的是“多变”，另一方面开发团队对“规则开发”的感受是乏味、疲惫和缺乏技术含量。如何解决规则开发的效率问题，最大化解放开发团队成为目前的一个KPI。 规则引擎作为常见的维护策略规则的框架很快进入我的思路。它能将业务决策逻辑从系统逻辑中抽离出来，
思考如下例子：某商城开设一个活动，用户购买相应产品获得可以商城积分（对应某种业务逻辑），听起来用代码实现会很简单。但是，如果积分获取规则不断更改（对应业务逻辑的更改），那么程序员就需要不断地修改代码以实现业务逻辑，这无疑增加了无意义的工作。
1. 什么是规则 复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则(business logic),迫切需要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，并把这些商业决策放在中心数据库或
https://juejin.im/post/5bd69af1e51d453975303cef?utm_source=gold_browser_extension 此文已由作者肖凡授权网易云社区发布。
摘要：本文作者彭明德，介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。主要内容包括：
一般的需求可使用上述动态脚本实现，如果遇到业务规则更为复杂、规模更大、对功能和性能有更高要求的需求时，可考虑更为专业的规则引擎和计算/表达式引擎。
宝贝们，还记得前几天博主去的火山引擎大数据场嘛，其中比较令大家感兴趣的就是最后一讲，字节一站式埋点平台的 flink 标准化清洗及拆流任务。
在日常业务开发工作中我们经常会遇到一些根据业务规则做决策的场景。为了让开发人员从大量的规则代码的开发维护中释放出来，把规则的维护和生成交由业务人员，为了达到这种目的通常我们会使用规则引擎来帮助我们实现。
在这个版本中，我们引入了一系列新的功能和改进，包括会话持久化、消息 Schema 验证、规则引擎调试与追踪测试等功能。此外，新版本还进行了多项改进以及 BUG 修复，进一步提升了整体性能和稳定性。
前面讲数据质量监控的时候，楼下很多评论希望能把规则引擎也讲一下，规则引擎是一个既复杂但又简单的系统，复杂的地方在于它要满足多种多样的业务需求，需要知道各个事实的既定结果，然后通过既定公式获得最终需要的结果。
规则引擎：全称为业务规则管理系统，英文名为BRMS(即Business Rule Management System)。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。 需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。 目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。 规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。
金融科技&大数据产品推荐：恒丰银行实时智能决策引擎
诸如此类的需求若采用硬编码实现，则迭代成本相当高，每次改动都需要进行开发、测试、部署。同时业务规则的频繁变更会导致代码的开发和维护成本大大提高。
在《Drools7 规则引擎视频教程》中已经讲到，使用modify或update的时候在某种程度上会导致死循环。
小明是一家互联网公司的软件工程师，他们公司为了吸引新用户经常会搞活动，小明常常为了做活动加班加点很烦躁，这不今天呀又来了一个活动需求，我们大家一起帮他看看。 小明的烦恼 活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分，购买的越多送的积分越多，用户可以使用积分来兑换相应的商品，我们这次活动的力度很大，肯定会吸引很多的用户参加，产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到。小明心想，又tm来这套，这次需求又要变更多少次呢？表面上还的配合，说赶紧把规则给我们吧，早点开发早点上线，小王说这次需求老简单啦，估计你们两
物联网应用程序设计与典型的IT解决方案大不相同，因为它将物理操作技术（OT）与传感器、致动器和通信设备连接起来，并将数字信息技术（IT）与数据、分析和工作流连接起来。
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