为我们的流事件构建实时规则引擎的最佳方法答案

【问题标题】：Best approach to construct a real-time rule engine for our streaming events为我们的流事件构建实时规则引擎的最佳方法
【发布时间】：2017-05-24 13:21:23
【问题描述】：

我们正在开始构建物联网云平台项目。有一些众所周知的部分可以实现完整的物联网平台解决方案。其中之一是实时规则处理/引擎系统，它需要了解流式事件与最终用户动态定义的具有可读格式（SQL 或 Drools if/when/then 等）的任何规则相匹配.)

我很困惑，因为互联网上有很多产品、项目（Storm、Spark、Flink、Drools、Espertech 等），所以考虑到我们有 3 人开发团队（初级、中高级、高级高级），什么是最好的选择？

选择 Apache Flink 等流式项目之一并学习好？
选择一个完整的解决方案（AWS、Azure 等）

【问题讨论】：

标签： streaming iot rule-engine complex-event-processing flink-cep

【解决方案1】：

像Drools这样的BRMS(Business Rule Management System)主要是为了快速适应业务逻辑的变化而构建的，与Apache Storm、Spark Streaming、Flink等流处理引擎相比更加成熟和稳定。流处理引擎专为高吞吐量和低延迟而构建。 BRMS 可能不适合为物联网场景中的数亿事件提供服务，并且可能难以处理基于事件时间的窗口计算。

所有这些解决方案都可以在 Iaas 提供商中使用。在 AWS 中，您可能还想看看 AWS EMR 和 Kinesis/Kinesis Analytics。

我见过的一些用例。

将数据直接流式传输到 FlinkCEP。
使用规则引擎以低延迟进行快速响应，同时将数据流式传输到 Spark 进行分析和机器学习。

您还可以在 Spark 和 Flink 中运行 Drools 以热部署用户定义的规则。

【讨论】：

【解决方案2】：

免责声明，我为他们工作。但是，您应该查看Losant。它对开发人员友好，而且非常容易上手。我们还有一个workflow engine，您可以在其中为您的应用程序构建自定义逻辑/规则。

【讨论】：

有没有办法在我的基础架构中使用它唯一的工作流引擎？

【解决方案3】：

查看专为实时物联网数据流构建的the Waylay rules engine。

【讨论】：

【解决方案4】：

在开始阶段，使用基于云的 IoT 平台，例如 predix、AWA、SAP 或 Watson，以进行快速产品开发和初步学习。

【讨论】：