CN111880921A - 基于规则引擎的作业处理方法、装置和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于规则引擎的作业处理方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取预设的数据规则；调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；获取各所述待处理作业的业务类型；按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。本申请实现了待处理作业的自动生成与分拆，并能根据待处理作业的业务类型来将各待处理作业自动分配至对应的作业执行应用进行处理，有效地提高了作业的编排处理效率。此外，本申请还涉及区块链技术，所述数据规则可存储至区块链中。

Description

基于规则引擎的作业处理方法、装置和计算机设备

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于规则引擎的作业处理方法、装置和计算机设备。

背景技术

数据共享交换平台是指将分散的若干应用信息***进行整合，通过计算机网络构建的信息交换平台，它使若干个应用子***进行信息/数据的传输及共享，提高信息资源的利用率，成为进行信息化建设的基本目标，保证分布异构***之间互联互通，建立中心数据库，完成数据的抽取、集中、加载、展现，构造统一的数据处理和交换。

然而目前数据共享交换平台还存在不少的缺点，当前数据共享交换平台在对需要处理的作业进行编排时，通过需要人工在web界面手动进行作业编排，这样的人工编排的方式会消耗大量的人力和时间，作业的编排效率低下。或者还可以采用硬编码的方式固定作业编排方法，这种硬编码的方式容易产生大量的重复代码，开发成本比较高，且无法做到按需来分配作业，作业编排的灵活性低。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种基于规则引擎的作业处理方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决现有的数据共享交换平台在对需要处理的作业进行编排时，采用的人工编排的方式会消耗大量的人力和时间，作业的编排效率低下，以及采用的硬编码的方式开发成本比较高，且无法做到按需来分配作业，作业编排的灵活性低的技术问题。

本申请提出一种基于规则引擎的作业处理方法，所述方法包括步骤：

获取预设的数据规则；

调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；

根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；

获取各所述待处理作业的业务类型；

按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。

可选地，所述按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理的步骤之后，包括：

获取分配至第一作业执行应用的第一待处理作业的数量，其中，所述第一作业执行应用为所有所述作业执行应用中的任意一个作业执行应用；

判断所述数量是否大于2；

若判断出所述数量大于2，则在所述第一作业执行应用内调用与所述数量相同的预创建的多个容器；

分别为所述容器与所述第一待处理作业建立一一对应的映射关系；

根据所述映射关系，通过所述容器分别对所述第一待处理作业进行对应处理。

可选地，所述获取预设的数据规则的步骤之前，包括：

接收输入的规则语句；

判断是否预先存储有与所述规则语句对应的执行结果；

若判断出未预先存储有与所述规则语句对应的执行结果，则调用预设的解析模块对所述规则语句进行解析，得到与所述规则语句对应的解析结果；

将所述解析结果转换成对应的数据规则。

可选地，所述判断是否预先存储有与所述规则语句对应的执行结果的步骤之后，包括：

若判断出预先存储有与所述规则语句对应的执行结果，则提取出所述执行结果；

将所述执行结果确定为所述数据规则。

可选地，所述获取预设的数据规则的步骤之前，包括：

展示预设数量的数据规则模板；

获取用户从所述数据规则模板中选择的指定数据规则模板；

根据所述用户对于所述指定数据规则模板的编辑操作，生成所述数据规则。

可选地，所述按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理的步骤之后，包括：

判断第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中是否出现异常事件，其中，所述第二作业执行应用为所有所述作业执行应用中的任意一个作业执行应用；

若判断出第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中出现了异常事件，则获取与所述异常事件对应的异常类型；

调用所述规则引擎对所述数据规则进行解析处理，提取出与所述异常事件对应的异常修复处理信息；

执行与所述异常修复处理信息对应的异常修复处理。

可选地，所述判断在第二作业执行应用的作业执行过程中是否出现异常事件的步骤之前，包括：

获取与所述第二待处理作业对应的指定作业类型；

调用所述规则引擎对所述数据规则进行解析处理，提取出与所述指定业务类型对应的预警方式信息；

采用与所述预警方式信息对应的预警方式，对所述第二作业执行应用的作业执行情况进行监控。

本申请还提供一种基于规则引擎的作业处理装置，包括：

第一获取模块，用于获取预设的数据规则；

第一解析模块，用于调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；

分拆模块，用于根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；

第二获取模块，用于获取各所述待处理作业的业务类型；

分配模块，用于按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。

本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本申请中提供的基于规则引擎的作业处理方法、装置、计算机设备和存储介质，具有以下有益效果：

本申请中提供的基于规则引擎的作业处理方法、装置、计算机设备和存储介质，本申请通过使用规则引擎对预创建的数据规则进行解析，来分拆生成与数据规则对应的待处理作业，并且会根据待处理作业的业务类型，来灵活地将各待处理作业自动分配给对应的作业执行应用进行处理，使得不需要人工手动进行作业的编排，减少了人工操作有可能导致的失误。而且也不需要采用固定的硬编码方式来进行作业编排，避免出现大量的重复代码，有效地节省了人力时间成本，提高了待处理作业的编排效率与处理效率。

附图说明

图1是本申请一实施例的基于规则引擎的作业处理方法的流程示意图；

图2是本申请一实施例的基于规则引擎的作业处理装置的结构示意图；

图3是本申请一实施例的计算机设备的结构示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，并不用于限定本申请。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

参照图1，本申请一实施例的基于规则引擎的作业处理方法，包括：

S1：获取预设的数据规则；

S2：调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；

S3：根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；

S4：获取各所述待处理作业的业务类型；

S5：按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。

如上述步骤S1至S5所述，本方法实施例的执行主体为一种基于规则引擎的作业处理装置。在实际应用中，该基于规则引擎的作业处理装置可以通过虚拟装置，例如软件代码实现，也可以通过写入或集成有相关执行代码的实体装置实现，且可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互，举例地，上述基于规则引擎的作业处理装置可以为数据交换共享平台，该自动化分析平台具体设计有基于数据共享交换业务的规则引擎，建立有用于数据共享交换的业务特征库，且通过直观的用户界面编辑、定义、设计数据规则，最后由实际编程代码解析这些数据规则来实现作业分拆与编排的数据交换共享平台。本实施例提供的基于规则引擎的作业处理装置，能够通过规则引擎对数据规则进行解析来分拆生成对应的待处理作业，以及根据待处理作业的业务类型，来将待处理作业分配给对应的作业执行应用进行处理，有效地提高了作业的编排处理效率。具体地，首先获取预设的数据规则。其中，对于上述数据规则的生成方式不作具体限定。比如，用户可参照装置提供的数据规则模板，通过web页面按需自定义来建立上述数据规则。或者用户可以根据实际的业务处理需求将相关的规则语句输入至装置内，以使装置对该规则语句进行解析来生成上述数据规则。另外，上述数据规则中包含与需要生成并处理的作业相关的数据信息。数据规则是能体现用户所需，跟业务(数据共享交换业务)强相关的一系列属性规则集合，这些属性规则集合信息可分别保存到业务特征库中。通过这一系列规则属性的定义，使得后续能使用规则引擎解析数据规则获取到与业务处理相关的信息，如作业信息、异常信息、异常修复处理信息、预警方式信息等等，并分析创建相应的作业。在得到了上述数据规则后，然后调用规则引擎对上述数据规则进行解析，获取与上述数据规则对应的作业信息。其中，上述规则引擎是根据数据共享交换业务定义的数据规则集合处理复杂事件的引擎。通过输入一些数据规则属性，以推演或者归纳的方式，进而得到最终的执行结果。且规则引擎通过把数据业务规则和***代码之间进行解耦，减少了重复代码的产生，实时更新数据业务规则，有效提高了***灵活度。另外，通过调用预设的规则引擎对上述数据规则进行解析之后，会自动生成与该数据规则对应的作业信息。上述作业信息可包括用户信息、业务类型信息、业务处理需求信息、作业类型/种类信息、作业内容信息、作业执行信息(例如作业执行方式、作业执行周期等)，等等。另外，对于上述作业类型信息不作具体限定，举例地，共享交换作业至少可包括三种业务类型：从数据库获取数据、从服务接口获取数据、获取文件等，当然用户也可以灵活自定义新的作业类型。在得到了上述作业信息后，再根据上述作业处理信息进行作业编排处理，以生成与上述作业信息对应的多个待处理作业。其中，上述作业分拆处理包括调用与上述业务处理需求信息相对应的作业模板，并根据业务处理需求信息的逻辑，以及作业内容信息对该作业模板进行修正，来完成对于各待处理作业的生成与分拆。在生成了上述待处理作业后，再获取各上述待处理作业的业务类型。其中，不同的作业具有不同的业务类型，可从上述作业信息中各获取待处理作业对应的业务类型。最后按照上述业务类型，将上述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。其中，预先创建有一定数量的用于执行作业的作业执行应用，且每一个作业执行应用会预先设置有业务类型标签，即每一个作业执行应用用于执行与业务类型标签所对应的作业。本实施例通过使用规则引擎对预创建的数据规则进行解析，来分拆生成与数据规则对应的待处理作业，并且会根据待处理作业的业务类型，来灵活地将各待处理作业自动分配给对应的作业执行应用进行处理，不需要人工手动进行作业的编排，减少了人工操作有可能导致的失误。而且也不需要采用固定的硬编码方式来进行作业编排，避免出现大量的重复代码，有效地节省了人力时间成本，提高了待处理作业的编排效率与处理效率。另外，用户通过数据规则来定义作业的属性，再经过规则引擎的转化生成深层的技术语言来实现作业的处理，有效地降低了用户对于数据交换共享的使用难度，且用户也不需要再学习如何进行作业编排和作业分拆的内容，提高了用户的使用体验感。

进一步地，本申请一实施例中，上述按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理的步骤S6之后，包括：

S600：获取分配至第一作业执行应用的第一待处理作业的数量，其中，所述第一作业执行应用为所有所述作业执行应用中的任意一个作业执行应用；

S601：判断所述数量是否大于2；

S602：若判断出所述数量大于2，则在所述第一作业执行应用内调用与所述数量相同的预创建的多个容器；

S603：分别为所述容器与所述第一待处理作业建立一一对应的映射关系；

S604：根据所述映射关系，通过所述容器分别对所述第一待处理作业进行对应处理。

如上述步骤S600至S604所述，当分配至任意一个作业执行应用，即上述第一作业执行应用中的第一待处理任务的数量为多个时，为了提高对于各第一待处理任务的处理效率，在该第一作业执行应用内还可以采用容器处理的方式来对上述第一待处理作业进行处理。具体地，上述按照上述业务类型，将上述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理的步骤之后，包括：首先获取分配至第一作业执行应用的第一待处理作业的数量，其中，上述第一作业执行应用为所有上述作业执行应用中的任意一个作业执行应用。另外，每一个待处理作业均是根据作业类型被分配至对应的作业执行应用内的。然后判断上述数量是否大于2。如果判断分配至第一作业执行应用的第一待处理作业的数量大于2，则在上述第一作业执行应用内调用与上述数量相同的预创建的多个容器。其中，上述第一作业执行应用内的容器是使用容器技术预先创建好的，各容器之间相互隔离、互不影响。在完成了对于各容器的成功调用后，再分别为每一个上述容器与每一个上述第一待处理任务建立一一对应的映射关系。其中，各容器与各第一待处理任务之间的对应关系可随意组合，只需确保两者为一一对应的关系即可。最后根据上述映射关系，通过上述容器分别对上述第一待处理任务进行对应处理。本实施例通过将各个第一待处理任务分配至第一作业执行应用内对应的各容器内进行并行处理，有效地提高了任务处理速度，也有效地规避了第一作业执行应用由于出现单点故障所带来的风险。

进一步地，本申请一实施例中，上述获取预设的数据规则的步骤S1之前，包括：

S100：接收输入的规则语句；

S101：判断是否预先存储有与所述规则语句对应的执行结果；

S102：若判断出未预先存储有与所述规则语句对应的执行结果，则调用预设的解析模块对所述规则语句进行解析，得到与所述规则语句对应的解析结果；

S103：将所述解析结果转换成对应的数据规则。

如上述步骤S100至S103所述，上述获取预设的数据规则的步骤，具体可包括：首先接收输入的规则语句。其中，上述规则语句是由用户根据实际的业务处理需求输入至装置内的。另外，对上述规则语句的语句类型不作具体限定，例如可为SQL执行语句。然后判断是否预先存储有与上述规则语句对应的执行结果。其中，装置在每一次对用户输入的特定规则语句进行执行处理后，均会对执行该特定规则语句后得到的特定执行结果进行存储，例如可存储至预先创建的文件夹或数据库中。如果判断出未预先存储有与上述规则语句对应的执行结果，则调用预设的解析模块对上述规则语句进行解析，得到对应的解析结果。其中，上述解析模块为用于对用户输入的规则语句进行解析转化的解析工具。由于用户输入的规则语句是对人类易于理解接受的，但是不适合在机器中直接运行。因而需要将该规则语句转化为机器能够识别的语言。最后将上述解析结果转换成对应的数据规则，以便后续规则引擎能够方便快捷地来对得到的数据规则进行解析，从而获取得到与上述数据规则对应的作业信息。

进一步地，本申请一实施例中，上述判断是否预先存储有与所述规则语句对应的执行结果的步骤S101之后，包括：

S104：若判断出预先存储有与所述规则语句对应的执行结果，则提取出所述执行结果；

S105：将所述执行结果确定为所述数据规则。

如上述步骤S104至S105所述，在进行判断是否预先存储有与上述规则语句对应的执行结果的判断过程中，除了可以出现未预先存储有与上述规则语句对应的执行结果的判断结果，还可能出现预先存储有与上述规则语句对应的执行结果的判断结果的判断结果。具体地，上述判断是否预先存储有与上述规则语句对应的执行结果的步骤之后，包括：如果判断出预先存储有与上述规则语句对应的执行结果，则提取出上述执行结果。在得到了上述执行结果后，再将上述执行结果确定为上述数据规则。本实施例当判断出上述规则语句以前执行过且存储有与该规则语句对应的执行结果时，则会直接提取出之前备份过的执行结果来作为上述数据规则，避免出现重复获取的操作，有效地提高了获取数据规则的速度。

进一步地，本申请一实施例中，上述将所述解析结果转换成对应的数据规则的步骤S103之后，包括：

S106：对所述数据规则进行备份处理，得到备份后的数据规则；

S107：将所述备份后的数据规则存储至区块链***的区块链上。

如上述步骤S106至S107所述，在得到了上述数据规则后，还可以对该数据规则进行备份处理。具体地，在上述将上述解析结果转换成对应的数据规则的步骤之后，可包括：对上述数据规则进行备份处理，得到备份后的数据规则；在得到了上述备份后的数据规则后，再将上述备份后的数据规则存储至区块链***的区块链上。本实施例通过使用区块链来对上述备份后的数据规则进行存储和管理，有效地保证了上述备份后的数据规则的安全性与不可篡改性。另外，通过对上述备份后数据规则进行备份存储后，使得下次再接收到用户输入的相同的规则语句时，便不需要再次对规则语句进行解析转换的过程，有效地节约了获取上述数据规则所占用的资源和运行时间，有效地提高了获取数据规则的整体效率。

进一步地，本申请一实施例中，上述获取预设的数据规则的步骤S1之前，包括：

S110：展示预设数量的数据规则模板；

S111：获取用户从所述数据规则模板中选择的指定数据规则模板；

S112：根据所述用户对于所述指定数据规则模板的编辑操作，生成所述数据规则。

如上述步骤S110至S112所述，在进行上述获取预设数据规则的步骤之前，还可包括生成该数据规则的生成过程。具体地，上述获取预设的数据规则的步骤之前，包括：首先展示预设数量的数据规则模板。然后获取上述用户从上述数据规则模板中选择的指定数据规则模板。最后根据上述用户对于上述指定数据规则模板的编辑操作，生成上述数据规则。其中，用户通过web页面按需建立数据规则，***可提供几套默认数据规则模板进行参考。用户可以在此基础上自定义所需要的数据规则，也可以通过克隆功能一键复制***推荐的一些已存在的数据规则模板。另外，经过用户对于上述指定数据规则模板进行编辑操作后生成的数据规则是能体现用户所需，跟数据共享交换业务强相关的一系列属性规则集合，本实施例通过向用户展示预先创建的数据规则模板，使得用户可以按需选择相应的指定数据规则模板，并对该指定数据规则模板进行编辑操作来生成数据规则，从而实现了与用户需求对应的规则属性的定义，有利于后续通过对该数据规则进行解析，来方便快捷地获取到与数据规则对应的作业信息，进而根据该作业信息实现对于待处理任务的分拆与编排。

本申请一实施例中，上述按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理的步骤S6之后，包括：

S610：判断第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中是否出现异常事件，其中，所述第二作业执行应用为所有所述作业执行应用中的任意一个作业执行应用；

S611：若判断出第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中出现了异常事件，则获取与所述异常事件对应的异常类型；

S612：调用所述规则引擎对所述数据规则进行解析处理，提取出与所述异常事件对应的异常修复处理信息；

S613：执行与所述异常修复处理信息对应的异常修复处理。

如上述步骤S610至S613所述，当作业执行应用在执行待处理作业的过程中如果出现异常事件时，装置还可以根据数据规则来提取出与异常事件对应的异常修复处理信息，进而根据该异常修复处理信息实现对于异常事件相应的自动修复处理。具体地，上述按照上述业务类型，将上述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理的步骤之后，还可包括：首先判断第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中是否出现异常事件，其中，上述第二作业执行应用为所有上述作业执行应用中的任意一个作业执行应用。如果判断出第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中出现了异常事件，则获取与上述异常事件对应的异常类型，则获取与上述异常事件对应的异常类型。之后调用上述规则引擎对上述数据规则进行解析处理，提取出与上述异常事件对应的异常修复处理信息。最后在得到上述异常修复处理信息时，再执行与上述异常修复处理信息对应的异常修复处理。其中，作业执行应用在作业执行的过程中发生异常之后，规则引擎可基于数据规则定义的异常类型和相应的异常处理方式来进行自我检测修复，从而实现异常自愈的效果。举例地，如果API接口进行数据采集时发生网络异常中断，可根据数据规则定义的网络中断异常类型，从数据规则中解析出与网络中断异常类型对应的异常修复信息为断点续传，则后续便会根据该异常修复信息自动进行断点续传处理。本实施例当作业执行应用在执行待处理作业的过程中出现了异常事件时，规则引擎会基于数据规则定义的异常类型和相应的异常处理方式，来智能快捷地进行自我检测修复，有效地保证了待处理作业的执行过程的安全性与稳定性。

进一步地，本申请一实施例中，上述判断第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中是否出现异常事件的步骤S610之前，包括：

S6100：获取与所述第二待处理作业对应的指定作业类型；

S6101：调用所述规则引擎对所述数据规则进行解析处理，提取出与所述指定业务类型对应的预警方式信息；

S6102：采用与所述预警方式信息对应的预警方式，对所述第二作业执行应用的作业执行情况进行监控。

如上述步骤S6100至S6102所述，在判断第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中是否出现异常事件的过程之前，还包括采用与第二待处理作业对应的指定作业类型的预警方式，来对第二作业执行应用的作业执行过程进行监控预警的过程。具体地，上述判断第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中是否出现异常事件的的步骤之前，包括：首先获取与上述第二待处理作业对应的指定作业类型。然后调用上述规则引擎对上述数据规则进行解析处理，提取出与上述指定业务类型对应的预警方式信息。最后采用与上述预警方式信息对应的预警方式，对上述第二作业执行应用的作业执行情况进行监控。本实施例基于数据规则定义的不同作业类型的预警手段方法，会根据规则引擎来分析出不同作业类型所对应的预警方式，并采用相应的预警方式来长期监控每种不同类型的作业执行情况，能够针对有可能出现异常的作业进行判断预警，以达到防患于未然的目的。

参照图2，本申请一实施例中还提供了一种基于规则引擎的作业处理装置，包括：

第一获取模块1，用于获取预设的数据规则；

第一解析模块2，用于调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；

分拆模块3，用于根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；

第二获取模块4，用于获取各所述待处理作业的业务类型；

分配模块5，用于按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。

本实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置中的第一获取模块、第一解析模块、分拆模块、第二获取模块与分配模块的功能和作用的实现过程具体详见上述漏洞处理方法中对应步骤S1至S5的实现过程，在此不再赘述。

进一步地，本申请一实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置，包括：

第三获取模块，用于获取分配至第一作业执行应用的第一待处理作业的数量，其中，所述第一作业执行应用为所有所述作业执行应用中的任意一个作业执行应用；

第一判断模块，用于判断所述数量是否大于2；

调用模块，用于若判断出所述数量大于2，则在所述第一作业执行应用内调用与所述数量相同的预创建的多个容器；

映射模块，用于分别为所述容器与所述第一待处理作业建立一一对应的映射关系；

处理模块，用于根据所述映射关系，通过所述容器分别对所述第一待处理作业进行对应处理。

本实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置中的第三获取模块、第一判断模块、调用模块、映射模块与处理模块的功能和作用的实现过程具体详见上述漏洞处理方法中对应步骤S600至S604的实现过程，在此不再赘述。

进一步地，本申请一实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置，包括：

接收模块，用于接收输入的规则语句；

第二判断模块，用于判断是否预先存储有与所述规则语句对应的执行结果；

第二解析模块，用于若判断出未预先存储有与所述规则语句对应的执行结果，则调用预设的解析模块对所述规则语句进行解析，得到与所述规则语句对应的解析结果；

转换模块，用于将所述解析结果转换成对应的数据规则。

本实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置中的接收模块、第二判断模块、第二解析模块与转换模块的功能和作用的实现过程具体详见上述漏洞处理方法中对应步骤S100至S103的实现过程，在此不再赘述。

进一步地，本申请一实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置，包括：

第一提取模块，用于若判断出预先存储有与所述规则语句对应的执行结果，则提取出所述执行结果；

确定模块，用于将所述执行结果确定为所述数据规则。

本实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置中的第一提取模块与确定模块的功能和作用的实现过程具体详见上述漏洞处理方法中对应步骤S104至S105的实现过程，在此不再赘述。

进一步地，本申请一实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置，包括：

备份模块，用于对所述数据规则进行备份处理，得到备份后的数据规则；

存储模块，用于将所述备份后的数据规则存储至区块链***的区块链上。

本实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置中的备份模块与存储模块的功能和作用的实现过程具体详见上述漏洞处理方法中对应步骤S106至S107的实现过程，在此不再赘述。

进一步地，本申请一实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置，包括：

展示模块，用于展示预设数量的数据规则模板；

第四获取模块，用于获取用户从所述数据规则模板中选择的指定数据规则模板；

生成模块，用于根据所述用户对于所述指定数据规则模板的编辑操作，生成所述数据规则。

本实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置中的展示模块、第四获取模块与生成模块的功能和作用的实现过程具体详见上述漏洞处理方法中对应步骤S110至S112的实现过程，在此不再赘述。

进一步地，本申请一实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置，包括：

第三判断模块，用于判断第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中是否出现异常事件，其中，所述第二作业执行应用为所有所述作业执行应用中的任意一个作业执行应用；

第五获取模块，用于若判断出第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中出现了异常事件，则获取与所述异常事件对应的异常类型；

第二提取模块，用于调用所述规则引擎对所述数据规则进行解析处理，提取出与所述异常事件对应的异常修复处理信息；

执行模块，用于执行与所述异常修复处理信息对应的异常修复处理。

本实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置中的第三判断模块、第五获取模块、第二提取模块与执行模块的功能和作用的实现过程具体详见上述漏洞处理方法中对应步骤S610至S613的实现过程，在此不再赘述。

进一步地，本申请一实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置，包括：

第六获取模块，用于获取与所述第二待处理作业对应的指定作业类型；

第三提取模块，用于调用所述规则引擎对所述数据规则进行解析处理，提取出与所述指定业务类型对应的预警方式信息；

监控模块，用于采用与所述预警方式信息对应的预警方式，对所述第二作业执行应用的作业执行情况进行监控。

本实施例中，上述基于规则引擎的作业处理装置中的第六获取模块、第三提取模块与监控模块的功能和作用的实现过程具体详见上述漏洞处理方法中对应步骤S610至S613的实现过程，在此不再赘述。

参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据规则、作业信息以及业务类型等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于规则引擎的作业处理方法。

上述处理器执行上述基于规则引擎的作业处理方法的步骤：

获取预设的数据规则；

调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；

根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；

获取各所述待处理作业的业务类型；

按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的装置、计算机设备的限定。

本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种基于规则引擎的作业处理方法，具体为：

综上所述，本申请实施例中提供的基于规则引擎的作业处理方法、装置、计算机设备和存储介质，获取预设的数据规则；调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；获取各所述待处理作业的业务类型；按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。本申请实施例通过使用规则引擎对预创建的数据规则进行解析，来分拆生成与数据规则对应的待处理作业，并且会根据待处理作业的业务类型，来灵活地将各待处理作业自动分配给对应的作业执行应用进行处理，不需要人工手动进行作业的编排，减少了人工操作有可能导致的失误。而且也不需要采用固定的硬编码方式来进行作业编排，避免出现大量的重复代码，有效地节省了人力时间成本，提高了待处理作业的编排效率与处理效率。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是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与一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于规则引擎的作业处理方法，其特征在于，包括：

获取预设的数据规则；

调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；

根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；

获取各所述待处理作业的业务类型；

按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。

2.根据权利要求1所述的基于规则引擎的作业处理方法，其特征在于，所述按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理的步骤之后，包括：

获取分配至第一作业执行应用的第一待处理作业的数量，其中，所述第一作业执行应用为所有所述作业执行应用中的任意一个作业执行应用；

判断所述数量是否大于2；

若判断出所述数量大于2，则在所述第一作业执行应用内调用与所述数量相同的预创建的多个容器；

分别为所述容器与所述第一待处理作业建立一一对应的映射关系；

根据所述映射关系，通过所述容器分别对所述第一待处理作业进行对应处理。

3.根据权利要求1所述的基于规则引擎的作业处理方法，其特征在于，所述获取预设的数据规则的步骤之前，包括：

接收输入的规则语句；

判断是否预先存储有与所述规则语句对应的执行结果；

若判断出未预先存储有与所述规则语句对应的执行结果，则调用预设的解析模块对所述规则语句进行解析，得到与所述规则语句对应的解析结果；

将所述解析结果转换成对应的数据规则。

4.根据权利要求3所述的基于规则引擎的作业处理方法，其特征在于，所述判断是否预先存储有与所述规则语句对应的执行结果的步骤之后，包括：

若判断出预先存储有与所述规则语句对应的执行结果，则提取出所述执行结果；

将所述执行结果确定为所述数据规则。

5.根据权利要求1所述的基于规则引擎的作业处理方法，其特征在于，所述获取预设的数据规则的步骤之前，包括：

展示预设数量的数据规则模板；

获取用户从所述数据规则模板中选择的指定数据规则模板；

根据所述用户对于所述指定数据规则模板的编辑操作，生成所述数据规则。

6.根据权利要求1所述的基于规则引擎的作业处理方法，其特征在于，所述按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理的步骤之后，包括：

判断第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中是否出现异常事件，其中，所述第二作业执行应用为所有所述作业执行应用中的任意一个作业执行应用；

若判断出第二作业执行应用在执行第二待处理作业的过程中出现了异常事件，则获取与所述异常事件对应的异常类型；

调用所述规则引擎对所述数据规则进行解析处理，提取出与所述异常事件对应的异常修复处理信息；

执行与所述异常修复处理信息对应的异常修复处理。

7.根据权利要求6所述的基于规则引擎的作业处理方法，其特征在于，所述判断在第二作业执行应用的作业执行过程中是否出现异常事件的步骤之前，包括：

获取与所述第二待处理作业对应的指定作业类型；

调用所述规则引擎对所述数据规则进行解析处理，提取出与所述指定业务类型对应的预警方式信息；

采用与所述预警方式信息对应的预警方式，对所述第二作业执行应用的作业执行情况进行监控。

8.一种基于规则引擎的作业处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取预设的数据规则；

第一解析模块，用于调用规则引擎对所述数据规则进行解析，获取与所述数据规则对应的作业信息；

分拆模块，用于根据所述作业信息进行作业分拆处理，以生成与所述作业信息对应的多个待处理作业；

第二获取模块，用于获取各所述待处理作业的业务类型；

分配模块，用于按照所述业务类型，将所述多个待处理作业对应分配至预设的多个作业执行应用进行处理。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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