规则引擎的配置及运行方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种规则引擎的配置及运行方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着互联网产业的发展，针对数据的风控需求在交易、私信、广告、社区等领域中越来越迫切。目前常使用规则引擎来对生产环境中的流量进行风险控制。
3.但是，传统的规则引擎需要使用发版代码方式进行风控规则的配置和部署，这样并不能直观的展现给非研发类的运营人员，实现不友好，并且规则引擎中的风控规则只能在单场景中使用，无法实现多场景交叉使用。


技术实现要素：

4.本发明的目的是针对上述现有技术的不足提出的一种规则引擎的配置及运行方法、装置、电子设备及存储介质，该目的是通过以下技术方案实现的。
5.本发明的第一方面提出了一种规则引擎的运行方法，所述方法包括：
6.根据传入数据从预设的指定场景中确定待统计的指标原子，并按照所述指标原子的配置进行计数；
7.根据所述指标原子的计数，确定所述传入数据所属场景中预先配置的风控规则的判定结果；
8.基于所述传入数据所属场景中预先配置的风控策略，对所述风控规则的判定结果作出决策。
9.本发明的第二方面提出了一种规则引擎的运行装置，所述装置包括：
10.统计模块，用于根据传入数据从预设的指定场景中确定待统计的指标原子，并按照所述指标原子的配置进行计数；
11.规则判定模块，用于根据所述指标原子的计数，确定所述传入数据所属场景中预先配置的风控规则的判定结果；
12.决策判定模块，用于基于所述传入数据所属场景中预先配置的风控策略，对所述风控规则的判定结果作出决策。
13.本发明的第三方面提出了一种规则引擎的配置方法，所述方法包括：
14.通过后台配置界面接收用于标记规则引擎的场景信息并存储，所述场景信息包括可传入数据的字段、字段类型以及场景标识；
15.接收所述场景标识对应的场景下需要统计的指标原子并存储，所述指标原子包括由字段组成的搜索条件、统计规则以及标记的复用标识；
16.接收所述场景标识对应的场景中的风控规则并存储，所述风控规则包括指标原子的计算规则；
17.接收所述场景标识对应的场景中的风控策略并存储，所述分控策略包括风控规则
的决策条件、权重以及策略执行动作。
18.本发明的第四方面提出了一种规则引擎的配置装置，所述装置包括：
19.场景配置模块，用于通过后台配置界面接收用于标记规则引擎的场景信息并存储，所述场景信息包括可传入数据的字段、字段类型以及场景标识；
20.指标配置模块，用于接收所述场景标识对应的场景下需要统计的指标原子并存储，所述指标原子包括由字段组成的搜索条件、统计规则以及标记的复用标识；
21.规则配置模块，用于接收所述场景标识对应的场景中的风控规则并存储，所述风控规则包括指标原子的计算规则；
22.策略配置模块，用于接收所述场景标识对应的场景中的风控策略并存储，所述分控策略包括风控规则的决策条件、权重以及策略执行动作。
23.本发明的第五方面提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一方面所述方法或第三方面所述方法的步骤。
24.本发明的第六方面提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述方法或第三方面所述方法的步骤。
25.基于上述第一方面和第三方面所述的规则引擎的配置及运行方法，本发明至少具有如下有益效果或优点：
26.用户通过后台提供的配置界面设置场景、场景下的指标原子、风控规则以及风控策略，由于各种配置均是基于语义化的设置操作，用户无需具备编程基础，即可完成对数据流量的规则限制，进而完成规则引擎的接入，接入难度低，从而降低了接入门槛。
27.由于有传入数据时是从各个指定场景确定待统计的指标原子，因此传入数据所属的当前场景可以调用非本场景的指标原子进行计数，这样不同场景下指标原子的复用可以丰富规则拦截的维度，并且接入规则引擎的场景越多，那么可调用的指标原子也就越多，可以对各个场景产生更丰富的支持。
附图说明
28.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
29.图1a为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎的配置方法的实施例流程图；
30.图1b至图1f为本发明根据图1a所示实施例示出的场景、指标、规则和策略的配置页面示意图；
31.图2为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎的运行方法的实施例流程图；
32.图3为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎运行流程示意图；
33.图4为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎的配置装置的结构示意图；
34.图5为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎的运行装置的结构示意图；
35.图6为本发明根据一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构示意图图；
36.图7为本发明根据一示例性实施例示出的一种存储介质的结构示意图。
具体实施方式
37.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
38.在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
39.应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
40.目前，传统规则引擎在接入新业务场景时，需要对业务进行结构上的调整，并使用发版代码方式进行新业务场景的风控规则部署，这样对非研发类的运营人员并不友好，接入难度大，并且已接入的各个业务场景之间相互独立，不能针对同一目标进行多场景交叉使用。
41.为解决上述技术问题，本发明提出一种改进的规则引擎配置及运行方法，针对规则引擎的配置流程，通过后台提供的配置界面接收用户设置的用于标记规则引擎的场景信息、对应场景下需要统计的指标原子、风控规则以及风控策略，由于各种配置均是基于语义化的设置操作，用户无需具备编程基础，即可完成对数据流量的规则限制，进而完成规则引擎的接入，接入难度低，从而降低了接入门槛。
42.针对规则引擎的运行流程，首先根据传入数据从预设的指定场景中确定待统计的指标原子，并按照这些指标原子的配置进行计数，进而根据指标原子的计数，确定传入数据所属场景中预先配置的风控规则的判定结果，并基于传入数据所属场景中预先配置的风控策略，对风控规则的判定结果作出决策。
43.基于上述描述可知，由于有传入数据时是从各个指定场景确定待统计的指标原子，因此本发明传入数据所属的当前场景可以调用非本场景的指标原子进行计数，这样不同场景下指标原子的复用可以丰富规则拦截的维度，并且接入规则引擎的场景越多，那么可调用的指标原子也就越多，可以对各个场景产生更丰富的支持。
44.下面以具体实施例对本发明提出的规则引擎的配置及运行方法进行详细阐述。
45.实施例一：
46.图1a为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎的配置方法的实施例流程图，该配置方法包括如下步骤：
47.步骤101：通过后台配置界面接收用于标记规则引擎的场景信息并存储。
48.其中，用于标记规则引擎的场景信息可以包括可传入数据的字段、字段类型以及场景标识，规则引擎的场景限定了可以传入数据所属的业务类型，并且用场景标识来进行标记区分，例如对于cpc广告业务，需要在cpc广告场景下进行规则配置，对于网盟投放业务，需要在网盟投放场景下进行规则配置，对于订单业务，需要在订单场景下进行规则配置。
49.如图1b所示，为在规则引擎的后台配置界面新增场景的配置页面示意图，用户需要在配置页面中填入的信息包括：场景名称01，场景标识02、以及当前场景可传入数据的字段03。需要说明的是，规则引擎中预设各种类型的字段，并且每个字段均定义有输入数据格式(即字段类型)，用户可以根据当前设置场景所需要的字段从中选择添加。
50.步骤102：接收所述场景标识对应的场景下需要统计的指标原子并存储。
51.其中，用户配置的指标原子可以包括由字段组成的搜索条件、统计规则以及标记的复用标识。
52.具体地，搜索条件可以是任意数量的字段的组合，例如用户
‑
设备，用户
‑
ip，以及用户
‑
设备
‑
商品。
53.统计规则包括具体的统计方式、数据时间范围、以及统计字段。其中，具体的统计方式可以是提供计总数、平均数、最大值、最小值、求和等，数据时间范围是统计当前系统时间向前推一定时间范围内的数据，支持秒、分钟、小时、天等维度的相对时间范围设置，例如统计当前系统时间向前推30秒内的数据，统计字段是指定某一字段的数值进行统计。
54.需要说明的是，用户配置的指标原子还可以包括统计指标原子的过滤条件，例如统计用户id，要求用户id不能为空且为正整数，又例如统计数据中用户id、操作时间、设备id这三个值，要求这三个数据有一个不为空。
55.如图1c所示，为在规则引擎的后台配置界面提供的新增指标原子的配置页面示意图，用户需要在配置页面中填入的信息包括：指标原子名称04、统计方式05、搜索条件06、统计字段07、数据时间范围08、复用标识09、过滤条件10。
56.基于上述指标原子包括的各种信息，例如，可以生成如下几种指标原子：
57.1、相同用户使用某设备，在30分钟内的网站访问次数；
58.2、同一用户在30天内下单的订单金额平均数；
59.3、同一机构的用户，在1小时内的广告扣费总和。
60.步骤103：接收所述场景标识对应的场景中的风控规则并存储。
61.其中，风控规则包括指标原子的计算规则。
62.可选地，计算规则可以是针对单个指标原子的阈值比较，即将单个指标原子的计数与设置的阈值进行比较，以得到判定结果；也可以是针对由多个指标原子组成的复合指标的阈值比较，即将由多个指标原子的计数按照预设计算方式计算得到的复合指标的数值，并将该数值与设置的阈值进行比较，以得到判定结果。
63.例如，某一风控规则的计算规则是针对一个复合指标的警戒值为10，拦截值为20，将计算得到的该复合指标的数值与这两个阈值进行比较，如果该数值小于警戒值，得到正常的判定结果，如果该数值位于警戒值与拦截值之间，得到超过警戒值未到拦截值的判定结果，如果该数值大于拦截值，得到超过拦截值的判定结果。
64.如图1d所示，为在规则引擎的后台配置界面提供的新增复合指标的配置页面示意
图，用户需要在配置页面中填入的信息包括：复合指标名11、包含的指标原子14、所包含指标原子的计算公式12、以及复用标识14。
65.由此可见，一条风控规则只能采用一个指标(指标原子或复合指标)。
66.需要说明的是，用户配置的风控规则还可以包括该风控规则的过滤条件，也就是说，只有传入数据符合该过滤条件才会使用该风控规则进行判定，该过滤条件可以是多种筛选条件的组合过滤，组合方式可以是或、且、非或、非且。例如有三个筛选条件：用户id不能为空、订单价格需要大于5、用户来自渠道a，组合方式为“或”表示三个筛选条件只要满足一条即可通过，“且”表示三个筛选条件必须同时满足可通过，“非或”表示只要满足一个筛选条件就不通过，“非且”表示三个筛选条件都满足就不通过。
67.如图1e所示，为在规则引擎的后台配置界面提供的新增风控规则的配置页面示意图，用户需要在配置页面中填入的信息包括：规则名称15、计算规则16、过滤条件17。
68.步骤104：接收所述场景标识对应的场景中的风控策略并存储。
69.其中，所述分控策略包括风控规则的决策条件、权重以及策略执行动作。权重用于表征该条风控策略在当前场景中的重要程度。
70.需要说明的是，一条风控策略可以包括多条风控规则，每条风控规则对应有一个决策条件，因此各条风控规则的决策条件可以采用或、且、非或、非且等这四种条件判断。例如风控规则的判定结果包括三种正常、超过警戒值未到拦截值、超过拦截值，对应的决策条件是超过拦截值，也就是说，如果风控规则的判定结果不是超过拦截值，那么就不满足对应的决策条件。
71.可选地，策略执行动作可以包括拦截、记录、验证码校验等。
72.如图1f所示，为在规则引擎的后台配置界面提供的新增风控策略的配置页面示意图，用户需要在配置页面中填入的信息包括：策略名称18、用于表征重要程度的权重19、策略执行动作20、以及所包含风控规则的决策条件。
73.需要进一步说明的是，经过上述步骤101至步骤104的配置流程后，将上述配置的场景、指标、规则以及策略这些信息以预设格式(例如json格式)存入规则引擎的配置中心，供运行时加载使用。
74.基于上述的配置流程可知，层级从上到下有场景
‑
>策略
‑
>规则
‑
>指标，各层配置均是基于语义化的设置，用户无需具备编程基础，一个场景可以包括多条策略，一条策略可以包括多条风控规则，一条风控规则下支持单个指标的计算规则，上层可以复用下层数据，并且各个场景下的指标原子可以复用。这样各个场景下不会出现重复配置指标的问题，并且每个场景下即使不同策略使用相同的指标原子，由于上层对下层数据的复用，不需要同样的指标原子统计多次，因此响应速度不会随着策略数量的增多而变慢。
75.至此，完成上述图1所示的配置流程，用户通过后台提供的配置界面设置场景、场景下的指标原子、风控规则以及风控策略，由于各种配置均是基于语义化的设置操作，用户无需具备编程基础，即可完成对数据流量的规则限制，进而完成业务场景的接入，接入难度低，从而降低了接入门槛。
76.实施例二：
77.图2为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎的运行方法的实施例流程图，基于上述图1a所示的配置实施例基础上，该运行方法包括如下步骤：
78.步骤201：根据传入数据从预设的指定场景中确定待统计的指标原子，并按照所述指标原子的配置进行计数。
79.在一可选的实施例中，通过接收用户传入的第一字段的数据和第二字段的数据，其中，第一字段的数据为用户所选的场景标识，然后基于第二字段，从预设的指定场景中确定待统计的指标原子。
80.其中，用户在传入数据时，首先选择所使用的场景，即填入第一字段的数据，然后根据实际需求填入指定数据，即第二字段的数据。
81.基于上述图1a所述实施例，各个场景下的指标原子均预先配置有搜索条件，并且场景下的指标原子还标记有是否可以跨场景调用的复用标识。
82.优选的，针对基于第二字段，从预设的指定场景中确定待统计的指标原子的过程，可以从第一字段的数据对应的场景中，确定搜索条件包含第二字段的指标原子作为待统计的指标原子，进一步从其他指定场景中，获取搜索条件包含第二字段且标记有复用标识的指标原子作为待统计的指标原子。
83.由此可见，规则引擎对于当前场景下的传入数据，在进行指标统计时，可以调用非本场景的指标进行统计，因此指标的统计不受场景限制，可以实现多场景共享指标的需求。
84.在一可选的具体实施方式中，针对按照所述指标原子的配置进行计数的过程，可以按照第二字段的字段类型对第二字段的数据进行格式转换，得到第二字段的字段值，并利用第二字段的字段值为所述指标原子组建搜索标识，进而根据搜索标识、所述指标原子的统计规则进行计数。
85.其中，为了实现多场景共享指标的需求，需要对用户传入的数据进行格式约束，因此需要按照预先配置的字段的字段类型要求转换数据格式，以作为字段的字段值，例如订单字段的字段类型要求为字符串类型，如果传入的是非字符串类型的数据，就需要进行格式转换。
86.指标原子的搜索标识为统计计数存储和读取的关键key。可选的，搜索标识包括指标原子标识、具体要统计的指标原子的配置id、以及字段的字段值。
87.举例来说，假设要统计用户订单数，搜索标识具体为：risk:atom:125:9988，risk:atom代表指标原子标识，125代表指标原子的配置id，9988代表要统计字段用户id的字段值，该指标原子的统计规则包括数据时间范围为当前时间往前推30天、统计字段为订单字段、聚合条件为求总数。
88.需要说明的是，在按照指标原子的配置进行计数之前，如果指标原子对应配置有过滤条件，还需要判断传入数据是否符合过滤条件，如果符合，再执行按照指标原子的配置进行计数的过程。
89.步骤202：根据所述指标原子的计数，确定传入数据所属场景中预先配置的风控规则的判定结果。
90.在一可选的具体实施方式中，可以先获取传入数据所属场景中预先配置的风控规则，进而查询风控规则所包含的指标原子的计数，并根据风控规则的计算规则和查询到的指标原子的计数，获得风控规则的判定结果。
91.其中，基于上述图1a所示实施例步骤103所述，风控规则的计算规则包括针对单个指标原子的阈值比较和针对由多个指标原子组成的复合指标的阈值比较。
92.基于此，针对风控规则的判定结果获得过程，当风控规则的计算规则是针对单个指标原子的阈值比较时，将单个指标原子的计数与计算规则中的阈值进行比较，以得到判定结果；当风控规则的计算规则是针对复合指标的阈值比较时，根据复合指标包含的指标原子的计数确定复合指标的数值，并将该数值与计算规则中的阈值进行比较，以得到判定结果。
93.需要说明的是，在查询某条风控规则所包含的指标原子的计数之前，如果该条风控规则对应配置有过滤条件，还需要判断传入数据是否符合过滤条件，如果符合，再执行查询该条风控规则所包含的指标原子的计数的过程。
94.步骤203：基于传入数据所属场景中预先配置的风控策略，对所述风控规则的判定结果作出决策。
95.基于上述图1a所示实施例步骤104所述，分控策略包括风控规则的决策条件、权重以及策略执行动作。
96.基于此，可以获取传入数据所属场景中预先配置的风控策略和风控策略的权重，并从权重最高的风控策略开始遍历，针对当前遍历到的风控策略，根据该风控策略包含的风控规则的判定结果，判断是否符合该风控策略的决策条件，若符合，则将该风控策略的策略执行动作确定为传入数据的决策结果，并停止遍历。
97.其中，由于分控策略中的权重表征了该条风控策略在当前场景中的重要程度，因此本实施例是先按照权重高的风控策略进行决策，如果传入数据触发当前处理风控策略的执行动作，则直接将该执行动作作为传入数据的决策结果。
98.可选的，基于上述图1a所示实施例步骤104所述，由于一条风控策略可以包括多条风控规则，每条风控规则对应有一个决策条件，因此需要判断该风控策略包括的每条风控规则的判定结果是否符合相应的决策条件，如果符合，则得到满足决策条件的结果，最后根据风控策略的过滤条件(例如或、且、非或、非且等过滤条件)作出最终的决策。
99.例如，决策结果可以包括拦截、记录、验证码校验等。
100.需要说明的是，在对风控规则的判定结果作出决策之后，可以将传入数据的决策结果、原始的传入数据、所使用的指标原子、风控规则、以及上述作出决策所命中的风控策略发送到实时监控系统，以由实时监控系统根据这些数据生成一可视化的统计图，以供用户直观查看规则的拦截效果，或者基于实时数据对相应的风控策略、规则进行数值上的调整。
101.至此，完成上述图2所示的运行流程，由于有传入数据时，本发明是从各个场景确定待统计的指标原子，因此传入数据所属的当前场景可以调用非本场景的指标原子进行计数，这样不同场景下指标原子的复用可以丰富规则拦截的维度，并且接入规则引擎的场景越多，那么可调用的指标原子也就越多，可以对各个场景产生更丰富的支持。
102.实施例三：
103.图3为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎运行流程示意图，综合上述图1a至图2所示实施例，规则引擎接收到传入数据后，对传入数据进行格式转换，从配置中心中加载待统计的指标原子进行实时统计计数并实时返回，进而规则引擎从配置中心中加载传入数据所属场景中的风控规则和风控策略，并读取指标原子的计数，确定所读取的风控规则的判定结果，进而基于读取的风控策略对风控规则的判定结果作出决策，并返回
决策结果，同时将决策结果发送给实时监控系统。
104.在上述运行过程中，规则引擎还会异步将传入数据、所使用的指标原子的计数、风控规则、以及上述作出决策所命中的风控策略发送到实时监控系统，从而实时监控系统根据这些数据生成一可视化的统计图，以供用户直观查看规则的拦截效果，或者基于实时数据对相应的风控策略、规则进行数值上的调整。
105.与前述规则引擎的配置及运行方法的实施例相对应，本发明还提供了规则引擎的配置及运行装置的实施例。
106.图4为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎的配置装置的结构示意图，该装置用于执行上述任一实施例提供的规则引擎的配置方法，如图4所示，该规则引擎的配置装置包括：
107.场景配置模块410，用于通过后台配置界面接收用于标记规则引擎的场景信息并存储，所述场景信息包括可传入数据的字段、字段类型以及场景标识；
108.指标配置模块420，用于接收所述场景标识对应的场景下需要统计的指标原子并存储，所述指标原子包括由字段组成的搜索条件、统计规则以及标记的复用标识；
109.规则配置模块430，用于接收所述场景标识对应的场景中的风控规则并存储，所述风控规则包括指标原子的计算规则；
110.策略配置模块440，用于接收所述场景标识对应的场景中的风控策略并存储，所述分控策略包括风控规则的决策条件、权重以及策略执行动作。
111.上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述规则引擎配置方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
112.图5为本发明根据一示例性实施例示出的一种规则引擎的运行装置的结构示意图，该装置用于执行上述任一实施例提供的规则引擎的运行方法，如图5所示，该规则引擎的运行装置包括：
113.统计模块510，用于根据传入数据从预设的指定场景中确定待统计的指标原子，并按照所述指标原子的配置进行计数；
114.规则判定模块520，用于根据所述指标原子的计数，确定所述传入数据所属场景中预先配置的风控规则的判定结果；
115.决策判定模块530，用于基于所述传入数据所属场景中预先配置的风控策略，对所述风控规则的判定结果作出决策。
116.上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述规则引擎运行方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
117.对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
118.本发明实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的规则引擎的配置及运行方法对应的电子设备，以执行上述规则引擎的配置及运行方法。
119.图6为本发明根据一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构图，该电子设备包括：通信接口601、处理器602、存储器603和总线604；其中，通信接口601、处理器602和存储器603通过总线604完成相互间的通信。处理器602通过读取并执行存储器603中与规则引擎的配置方法或规则引擎的运行方法的控制逻辑对应的机器可执行指令，可执行上文描述的规则引擎的配置方法或规则引擎的运行方法，该方法的具体内容参见上述实施例，此处不再累述。
120.本发明中提到的存储器603可以是任何电子、磁性、光学或其它物理存储装置，可以包含存储信息，如可执行指令、数据等等。具体地，存储器603可以是ram(random access memory，随机存取存储器)、闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、任何类型的存储盘(如光盘、dvd等)，或者类似的存储介质，或者它们的组合。通过至少一个通信接口601(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
121.总线604可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器603用于存储程序，所述处理器602在接收到执行指令后，执行所述程序。
122.处理器602可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器602中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器602可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
123.本技术实施例提供的电子设备与本技术实施例提供的规则引擎的配置及运行方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
124.本技术实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的规则引擎的配置及运行方法对应的计算机可读存储介质，请参考图7所示，其示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的规则引擎的配置方法或规则引擎的运行方法。
125.需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
126.本技术的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本技术实施例提供的规则引擎的配置及运行方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
127.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或
者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
128.还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
129.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。