数据处理方法、装置及电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、装置及电子设备、存储介质，所述方法包括：根据规则编排包预先在规则池中生成预设规则；通过计算引擎包接收车联网智能驾驶实时数据并监听所述规则池中的预设规则；在所述计算引擎包中将所述车联网智能驾驶实时数据以及所述预设规则进行融合，得到车辆数据流；通过所述计算引擎包将所述车辆数据流分发至分布式计算单元，用以校验所述车联网智能驾驶实时数据是否符合对应的所述预设规则。通过本申请实现了对海量车辆网数据的规则计算的实时性以及高效性。辆网数据的规则计算的实时性以及高效性。辆网数据的规则计算的实时性以及高效性。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置及电子设备、存储介质


[0001]本申请涉及车联网大数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法、装置及电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。
[0003]常见的规则引擎中编译型包括DROOLS，解释型包括QLEXPRESS、GROOVY、JEXL等。
[0004]编译型的规则引擎基本都是基于RETE算法实现，使用的是正向推理，按照由条件推出结论的方向进行的推理方式，从一组事实出发，使用一定的推理规则，来证明目标事实或命题的成立，多适用于规则多于事实的业务场景。
[0005]解释型的规则引擎基本都是弱类型脚本语言，灵活性强于强类型的脚本语言，但在同等计算量的情况下，比强类型脚本语言下，适用于对实时性要求不高的业务场景。
[0006]相关技术中，对于车联网大数据处理，如果仍采用上述的规则引擎，则无法满足数据处理的实时性要求，也无法匹配海量数据多于规则的数据处理场景。

技术实现思路

[0007]本申请实施例提供了数据处理方法、装置及电子设备、存储介质，以提高海量车联网智能驾驶数据场景下的规则计算效率同时保障数据处理的时效性。
[0008]本申请实施例采用下述技术方案：
[0009]第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，其中，所述方法包括：
[0010]根据规则编排包预先在规则池中生成预设规则；
[0011]通过计算引擎包接收车联网智能驾驶实时数据并监听所述规则池中的预设规则；
[0012]在所述计算引擎包中将所述车联网智能驾驶实时数据以及所述预设规则5进行融合，得到车辆数据流；
[0013]通过所述计算引擎包将所述车辆数据流分发至分布式计算单元，用以校验所述车联网智能驾驶实时数据是否符合对应的所述预设规则。
[0014]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0015]将所述规则池中的每个预设规则分发到对应的一个子实时计算任务；0根据所述子实时计算任务，按照所述预设规则描述的各项指标及状态条件进行实时的规则匹配判定计算；
[0016]基于多个子实时计算任务，通过所述计算引擎包进行实时规则计算任务。
[0017]在一些实施例中，所述将所述规则池中的每个预设规则分发到对应的一个子实时计算任务，包括：5通过数据分发器将所述经融合后的车辆数据流，分组分发到下游的分布式计算子节点对应的一个子实时计算任务。
[0018]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0019]通过所述数据分发器动态地调整所述预设规则与所述车联网智能驾驶的实时数据之间的绑定关系。
[0020]0在一些实施例中，所述根据规则编排包预先在规则池中生成预设规则，包括：
[0021]根据规则编排包按照预设生成模式，在生成接口调用对应的规则模板，在所述规则池中生成预设规则，所述预设生成模式至少包括如下之一：次数模式，次序模式，时间周期模式；
[0022]5和/或，
[0023]根据规则编排包对对所述预设规则的表达式，生效策略，通知策略进行修改、删除。
[0024]在一些实施例中，所述通过所述计算引擎包将所述车辆数据流分发至分布式计算单元，用以校验所述车联网智能驾驶实时数据是否符合对应的标准化处理规则，包括：
[0025]在所述计算引擎包中的规则计算器中预先将车联网智能驾驶的实时数据的指标作为键Key，同时将对所述指标的操作函数化之后将对应函数作为值Value，并将{键Key，值Value}对存储到指标字典表中；
[0026]通过调用所述指标字典表，获取所述指标对应的操作，用以校验所述车联网智能驾驶实时数据是否符合对应的标准化处理规则。
[0027]在一些实施例中，所述根据规则编排包预先在规则池中生成预设规则，还包括：
[0028]根据所述规则编排包中的生成接口部署的规则校验器，校验生成的预设规则的合法性。
[0029]第二方面，本申请实施例还提供一种数据处理装置，其中，所述装置包括：
[0030]规则编排模块，用于根据规则编排包预先在规则池中生成预设规则
[0031]计算引擎模块，用于通过计算引擎包接收车联网智能驾驶实时数据并监听所述规则池中的预设规则；
[0032]在所述计算引擎包中将所述车联网智能驾驶实时数据以及所述预设规则进行融合，得到车辆数据流；
[0033]通过所述计算引擎包将所述车辆数据流分发至分布式计算单元，用以校验所述车联网智能驾驶实时数据是否符合对应的所述预设规则。
[0034]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述方法。
[0035]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行上述方法。
[0036]本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：首先根据规则编排包预先在规则池中生成预设规则，再通过计算引擎包接收车联网智能驾驶实时数据并监听所述规则池中的预设规则，之后在所述计算引擎包中将所述车联网智能驾驶实时数据以及所述预设规则进行融合，得到车辆数据流。从而通过所述计算引擎包将所述车辆数据流分发至分布式计算单元，用以校验所述车联网智能驾驶实时数据是否符合对应的所述预设规则。在提高了对车辆网智能驾驶实时数据的规则计算的效率的同时保证了数据处理
过程中的时效性。
附图说明
[0037]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0038]图1为本申请实施例中数据处理方法中规则计算引擎的架构示意图；
[0039]图2为本申请实施例中数据处理方法的流程示意图；
[0040]图3为本申请实施例中数据处理装置的结构示意图；
[0041]图4为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0043]专利技术人研究时发现，相关技术中存在的主要缺陷在于：
[0044]基于RETE算法的编译型规则引擎适用于规则多于事实的业务场景，如案件审理(通常法律条款远多于事实证据)、购买保险(通常产品的条约本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其中，所述方法包括：根据规则编排包预先在规则池中生成预设规则；通过计算引擎包接收车联网智能驾驶实时数据并监听所述规则池中的预设规则；在所述计算引擎包中将所述车联网智能驾驶实时数据以及所述预设规则进行融合，得到车辆数据流；通过所述计算引擎包将所述车辆数据流分发至分布式计算单元，用以校验所述车联网智能驾驶实时数据是否符合对应的所述预设规则。2.如权利要求1所述方法，其中，所述方法还包括：将所述规则池中的每个预设规则分发到对应的一个子实时计算任务；根据所述子实时计算任务，按照所述预设规则描述的各项指标及状态条件进行实时的规则匹配判定计算；基于多个子实时计算任务，通过所述计算引擎包进行实时规则计算任务。3.如权利要求2所述方法，其中，所述将所述规则池中的每个预设规则分发到对应的一个子实时计算任务，包括：通过数据分发器将所述经融合后的车辆数据流，分组分发到下游的分布式计算子节点对应的一个子实时计算任务。4.如权利要求3所述方法，其中，所述方法还包括：通过所述数据分发器动态地调整所述预设规则与所述车联网智能驾驶的实时数据之间的绑定关系。5.如权利要求1所述方法，其中，所述根据规则编排包预先在规则池中生成预设规则，包括：根据规则编排包按照预设生成模式，在生成接口调用对应的规则模板，在所述规则池中生成预设规则，所述预设生成模式至少包括如下之一：次数模式，次序模式，时间周期模式；和/或，根据规则编排包对对所述预设规则的表达式，生效策略，通知策略进行修改、删除。6.如权利要求1所述方法，其中，所述通过所述计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晨，乔阳，陈飞，
申请(专利权)人：北京京深深向科技有限公司，
类型：发明
国别省市：