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VRS规则引擎解决方案

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VRS规则引擎解决方案
产品定位
� 为什么要引入规则引擎
适应变化、适应客户、适应国情
� 为什么要引入VRS规则引擎
更快的适应变化(执行速度最快) 更好的适应变化(易用性最好) 更广的适应变化(参数、外部接口都可变化 )
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运价计算
输入: 日期、出发地、目的地
业务规则
20100808 ，北京，上海
票价计 算规则 燃油计 算规则 机建费 规 则 折扣计 算规则
执行规则
输出: 航班、票价
CA155，570.00
规则运行引擎
规则库
简单的说，一个规则引擎有 3部分组成： 1、对象库：所有的数据对象，应用系统中已经存在的对象实例 2、知识库：一系列规则，简单规则通常以 if then 方式来表达， if是模式， then是动作 3、执行引擎：将规则翻译成具体的程序语言并编译，并提供框架类来执行这些规则
1日-2周
客户负责人和 开发者验证
最少3日-1周
使用Rule
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基于规则引擎的有效手段适应变化
业务规则引擎通过语言改进、图表等多种丰富的展现形式来减少业务部门、管理部门、设计部门、开发部门、测试部门、技术支持部 门等相关人员的沟通成本，同时改进业务规则变更的流程，彻底加快业务变化的响应时间，提高敏捷性。
全面的IT中 高端技术服 务
规则 引擎
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人力 外包
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Ⅲ
VRS规则引擎特点
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使用规则引擎的缘由和价值 旗正规则引擎发展历程 VRS规则引擎的特点 规则引擎VRS的优势 规则引擎应用范例
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Ⅰ
使用规则引擎的缘由和价值
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Ⅱ
旗正规则引擎发展历程
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旗正公司发展历程
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完全独立知识产权的规则引擎 很中国的业务规则管理系统 国内唯一专业的规则引擎厂商
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产品价值和功效
产品特点：中文语言描述业务规则、数据结构和处理逻辑，全配置开发，无需编码。 产品作用与价值
应用系统 应用系统
1、规范企业政策、制度、策略等业务规则的管理 2、减轻业务规则开发工作，减少 50%以上工作量
• 无需编码，就能实现业务规则的开发和配置 • 可读懂并修改他人编写的业务规则实现， • 可批量测试业务规则实现的正确性 • 可自动生成文档，并可以方便的将业务规则实现呈现于 业务部门沟通 • 可随时应对业务部门提出的需求变更
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什么是规则引擎？
BRMS (Business Rule Management System) 规则库管理系统，俗称规则引擎 规则引擎由推理引擎发展而来，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。 业务应用 规则引擎
信息化管理系统开始使用
2009年12月VRS3.5发布 2007年3月VRS3.0正式发布
2007
2005年3月VRS2.0发布
2004 12月VRS1.0发布
2004年5月获创新基金支持
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旗正公司发展策略
针对行业的OEM解决方案
•提供针对行业的 OEM版本 •为战略合作伙伴提供无商标信息版本 •承接客户的项目整体外包服务
为什么引入规则引擎？ ——业务角度
对于传统规则应用，客户所面临的四大难题：
从业务角度来看，对规则引擎的要求：
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为什么引入规则引擎？ ——IT角度
传统规则应用，IT 人员所面临的四大难题：
从IT 角度来看，对规则引擎的要求：
业务人员 —直接参与规则定义
• 对于简单规则，可直接参与开发配置 • 采用标准的格式组织规则文档 • 对于复杂规则，可以查看技术部门的规则实现，确认实 现的正确性 • 可随时随地提出规则的变更需求以及改进需求 • 可随时切换多个版本规则。
架构师— 设计与实际规则一致
• 可根据规则文档的定义，设计一对一的规则实现， • 实现规则的复用。 • 随时调整规则实现的优化算法，实现算法的最优化 • 以服务方式使用规则，提供对规则的版本、监控等管理 • 充分实现界面层与业务逻辑层的松耦合，实现规则逻辑 层为多种界面实现服务
开发人员 — 低效难以开发
• 缺乏有效的建模工具，复杂的规则实现难度非常大 • 过强的代码入侵性，规则可难以复用 • 实现难度 • 不便于修改 • 不便于测试 • 低的开发效率
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复杂的需求变更流程阻碍适应变化
� 传统开发模式必须采用严格规范的变更管理流程，从而导致变更响应迟缓 .
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同一视图管理业务规则
客户
项目管理
系统分析 版本管理
架构设计 权限管理
系统开发 监控管理
系统测试 规则配置器 界面生成器
文档编写
封装模块
封装服务和构件
数据结构配置器
规则服务平台（规则引擎）
服务抽取
底层实现接口
Database Excel XML SOAP Sheet Class Chart Word Ajax
维护人员 —随时调整变更规则
• 无需开发人员支持，就可实现业务的变更 • 可监控每个规则服务的执行情况，并随时进行启动、停 止、替换版本等操作 • 可在生产运行时间维护业务规则版本的更换，无需半夜 才维护 • 可同时维护多个版本的规则 • 可对规则进行版本控制、权限控制等
开发人员 —快速配置开发规则
从应用中分离 UI 单独构成展现层
从Application 中分离业务规则来管 理的 BRMS
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对比数据库管理系统
数据库管理系统 管理对象 基本原理 被管理对象 的存储方式 数据 规则库管理系统 业务规则
将数据从程序中提取出来，在程序之外实现 将业务逻辑从程序中提取出来， 管理 在程序之外实现管理 由数据库管理系统内部实现，一般存储在文 由BRMS内部管理，可以是文件 件系统中，对一般用户透明，存储数据的地 系统或数据库，对一般用户透 方成为“数据库” 明，存储的地方成为“规则库” 由数据库管理系统提供支持 由规则库管理系统提供支持
产品和服务深入推广
保险业客户推广 银行业客户推广 2011 2012
2013
制造业客户推广 2009 2008 电子政务开始使用 2006 保险系统开始使用 2005 旗正信息公司成立 2003
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2010
2012年12月VRS4.0发布
权限管理 对对象的操 作方式 与程序结合 的方式
使用SQL语言，或使用系统提供的图形化界 使用图形化工具 面工具 利用JDBC或ODBC程序接口，发送SQL 形 式的语句与数据库交互 利用API接口，实现规则引擎的 嵌入和与规则库的交互
为业务系统引入规则库
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为什么需要规则引擎？ ——技术发展趋势
BRMS (Business Rule Management System) 架构的最大目的是扩大IT环境敏捷性，提升开发效率，便于维护。
企业应用结构
• 业务逻辑 • 数据/数据逻辑 • 展现层构成要素 • 业务规则构成要素
过多的沟通阻碍适应变化
规则的灵活变化与快速响应，业务规则的频繁变更导致企业对业务的响应能力严重下降，最直接受到影响的是业务人员，同时给企业 架构的设计、规则的开发管理及后期维护上都带来巨大的挑战。
业务人员 — 难以快速响应规则变更
• 业务标准频繁变更，时需申请、审批，开发人员的重新 修改、测试，最终才能完成 • 规则变更实现周期过长，无法快速响应业务变化 • 业务逻辑越来越复杂，传统规则难以实现 • 客户对业务逻辑的参与越来越多，现有规则难以参与 • 要求规则变更时间越来越短 • 业务规则的变更会引起业务的中断
4
引入规则引擎价值 打造基于规则平台的产业链
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为IT提供灵动引擎 为IT提供智能引擎 为IT提供开发者平台 为客户提供规则库 为客户提供决策引擎 为客户提供规则云服务
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提纲
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
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VRS网络配置

VRS网络配置

GNSS Internet Radio VRS网络配置[9:00:04] 张彦军: 在设置菜单（settings），选上GGA的那个[9:00:45] 张彦军: com通讯口配置是38400，8[9:00:56] 张彦军: n，1[9:02:04] 张彦军: 在broadcaster菜单[9:02:16] 张彦军: host：121.28.72.66[9:02:27] 张彦军: port：9001[9:03:09] 张彦军: user-ID:BDSDFDQ01,密码相同[9:04:06] 张彦军: 在连上服务器后，在最下面的几个数据格式中选择一下，目前不确定z-max 用哪种差分数据格式RTK、CORS以及各种CORS技术默认分类 2009-11-01 22:13 阅读28 评论0字号：大中小1、RTKRTK是实时载波相位差分法（Real - time kinematic）的简称。

这是一种新的常用的GPS测量方法，以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法，它采用了载波相位动态实时差分方法，是GPS应用的重大里程碑。

在RTK作业模式下，基准站通过数据链将其观测值和测站坐标信息一起传送给流动站。

流动站不仅通过数据链接收来自基准站的数据，还要采集GPS观测数据，并在系统内组成差分观测值进行实时处理，同时给出厘米级定位结果，历时不足一秒钟。

流动站可处于静止状态，也可处于运动状态；可在固定点上先进行初始化后再进入动态作业，也可在动态条件下直接开机，并在动态环境下完成周模糊度的搜索求解。

在整周末知数解固定后，即可进行每个历元的实时处理，只要能保持四颗以上卫星相位观测值的跟踪和必要的几何图形，则流动站可随时给出厘米级定位结果。

RTK技术的关键在于数据处理技术和数据传输技术，RTK定位时要求基准站接收机实时地把观测数据（伪距观测值，相位观测值）及已知数据传输给流动站接收机，数据量比较大，一般都要求9600的波特率，这在无线电上不难实现。

openvins解读 -回复

openvins解读 -回复

openvins解读-回复OpenVINS（Visual-Inertial Navigation System）是一种视觉惯性导航系统，可以使用摄像头和惯性传感器进行实时定位和导航。

它结合了视觉和惯性信息，以提高定位的精度和鲁棒性。

以下是对OpenVINS解读的一步一步回答。

第一步：什么是视觉惯性导航系统（Visual-Inertial Navigation System，VINS）？视觉惯性导航系统（VINS）是一种多传感器融合技术，结合了视觉传感器（如摄像头）和惯性（陀螺仪和加速度计）传感器数据。

它使用这些传感器的数据来估计系统的状态，如位置、速度和姿态。

通过结合视觉和惯性信息，VINS可以提供更准确和鲁棒的位置和导航解决方案。

第二步：为什么需要VINS？传统的导航系统通常使用全球定位系统（GPS）来获取位置信息。

然而，在某些情况下，GPS信号可能受到困扰或不可用，如在室内、深海或城市高楼谷值的地区。

在这些情况下，VINS可以通过使用视觉和惯性传感器来提供可靠的位置和导航解决方案。

此外，VINS还可以在具有高度动态性的环境中提供更精确的结果，如无人机、自动驾驶汽车等。

第三步：OpenVINS是什么？OpenVINS是一个开源的视觉惯性导航系统，由加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发。

它提供了一个完整的软件包，包括传感器数据采集、系统状态估计和导航解算等功能。

OpenVINS是基于滤波器和优化方法的，可以实时地估计系统的状态，并提供高精度的位置和导航解决方案。

第四步：OpenVINS的工作原理是什么？OpenVINS的工作原理可以分为几个步骤。

首先，它获取来自视觉传感器（摄像头）和惯性传感器（陀螺仪和加速度计）的原始数据。

然后，通过预处理和校准，对这些数据进行处理和修正，以消除任何噪声和误差。

接下来，OpenVINS使用传感器数据进行状态估计。

它使用滤波器或优化方法来融合视觉和惯性信息，以估计系统的位置、速度和姿态。

vRealize Operations 8架构设计与部署实践

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vRealize Operations Manager
2
vRealize Operations 智能运维解决方案
轻松实现 IT 运维的自助驾驶
✓ 集中管理 (SDDC) 和多云环境 ✓ 目标驱动的自动工作负载均衡 ✓ 容量预测与规划管理 ✓ 成本与容量分析集成，可优化
虚拟•设备36名个称月：的额外时间序列保 留
• 8 个大型分析节点
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特大部署配置文架构
部署配置文件支持： • 240,000 个资源，其中
120,000 个支持 CA • 20,000 个 End Point
Operations Management 代理 • 六个月的数据保留期 • 36 个月的额外时间序列保留 虚拟设备名称： • 6 个特大分析节点
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群集状态
https://<vrops-fqdn 或 ip>/admin
7
Continuous Availability
高可用性(HA)
连续可用性(CA)
8
vRealize Operations Manager Sizing
硬件资源要求
/
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注意事项
必要（2）： • 启用 IPv6 群集节点（包括远程收集器）都必须具有 IPv6 地址，请勿混合使用 IPv6 和 IPv4； DNS 服务器必须配置为支持 IPv6； 任何节点使用 DHCP，则 DHCP 服务器必须配置为支持 IPv6； • 网络 分析节点都必须位于同一 VLAN 和 IP 子网上，该 VLAN 未跨数据中心延伸(CA除外)； 故障域中的分析节点应位于同一 VLAN 和 IP 子网中，且故障域之间的通信必须可用； 见证节点可能位于单独的 VLAN 和 IP 子网中，但必须能够与所有分析节点进行通信； 分析节点之间的延迟 ≤ 5 毫秒，CA 模式故障域之间的延迟 ≤ 10 毫秒，但在每个故障域中的分析 节点仍 ≤ 5 毫秒。带宽必须 ≥ 10 GB/秒； 远程收集器或见证节点和分析节点之间不能使用 NAT；
dws建设思路和实现方法

dws建设思路和实现方法

dws建设思路和实现方法DWS（Data Warehouse Service）是数据仓库领域提供的一种云服务。

它基于大数据领域的丰富经验和技术积累，为开发者提供了一个高效、稳定、易用的数据仓库解决方案。

一、DWS的建设思路1.统一数据仓库架构：DWS采用统一的数据仓库架构，确保数据在各个层级的一致性和可管理性。

通过数据分层设计，实现了数据的分层存储和查询，提高了数据处理的效率。

2.简化数据开发和运维：DWS提供了一站式的数据开发和管理平台，开发者可以通过简单的操作就能完成数据的采集、清洗、转换和存储等任务。

同时，DWS还提供了自动化的运维工具，降低了数据开发和运维的难度。

3.保障数据安全：DWS注重数据的安全性，通过多种安全措施保障数据不被泄露和篡改。

例如，DWS提供了数据加密、访问控制、审计日志等功能，确保数据的安全性和完整性。

4.高效的数据处理能力：DWS采用了先进的数据处理技术，如分布式计算、列式存储等，提高了数据处理的速度和效率。

同时，DWS还支持多种数据处理任务，如实时计算、离线计算、数据挖掘等，满足了不同业务场景的需求。

二、DWS的实现方法1.云基础设施：DWS建立在阿里云的基础设施之上，利用了阿里云的高可用、高扩展性的特点，为数据仓库提供了稳定、可靠的计算和存储资源。

2.数据采集和传输：DWS提供了数据采集和传输的工具和服务，支持多种数据源的接入和数据的实时传输。

通过这些工具和服务，开发者可以方便地将各种数据源的数据采集到DWS中。

3.数据处理和管理：DWS提供了数据处理和管理工具，支持数据的清洗、转换、加载等任务。

通过这些工具，开发者可以方便地对数据进行处理和管理，提高数据处理效率和质量。

4.数据分析和挖掘：DWS提供了数据分析和挖掘工具，支持多种数据分析方法和模型。

通过这些工具，开发者可以对数据进行深入的分析和挖掘，发现数据中的规律和价值。

5.数据安全保障：DWS注重数据的安全性保障，提供了多种安全措施和服务。