答えて
ご迷惑をおかけしました。大きな違いは、FlexRuleがプロセスエンジン(汎用フローとワークフローを含む)、データエンジンとルールエンジン(マルチレベルの決定とルールをサポート)であることです。この組み合わせは、モデルシステムにとって重要です。
ルールの複雑さと量が増えると、ルールの観点から設計しようとすると「ルールの大きなバケツ」という問題が発生します。つまり、再利用性、さまざまなシナリオ(および潜在的に複数のプロセス)にわたるトレーサビリティについての手がかりがあまりにも多くのルールを持つことになります。これが、ルールの競合とその解決についてのより多くの心配である理由です。
問題と解決方法を詳しく説明しましょう。この課題に取り組むには、意思決定の観点からルールを検討する必要があります。ルールを決定の質問に答えるコレクションにグループ化します(たとえば、顧客がどのくらいの割引を受けることができますか?)。次に、小さなものに基づいてこの大きな決定を分解し、決定間の関係(季節限定や数量割引など)を定義します。これは依存関係図のように見えますが、意思決定のためのものです。それはDecision Requirement Diagram(DRD)と呼ばれます。
この例では、割引適格性は、数量と季節的な割引決定の2つのサブ決定に依存します。
ルールをあまり気にせずに高水準モデルを使用しているので、各決定のルールをドリルダウンして実装するときが来ました。それぞれの決定は、複数の異なるルールを持つことができます。しかし、彼らの関係は彼ら自身の決定の中で孤立している。
これは、私がここで説明したものの一例である:http://www.flexrule.com/archives/decision-model-and-notation-policy-example/
あなたがルールに基づいてスケーラブルなシステムを持っている必要がある場合は、モデリングルールのこの現代的なアプローチが不可欠です。そのため、FlexRuleでは、従来のルールのようなBREのみを使用できるだけでなく、現代的な方法(決定アプローチ)でルールにアプローチすることをお勧めします。
私は、このコンセプト情報が有用であり、FlexRuleが市場でどのように異なるのかを説明したいと考えています。
免責事項:私はFlexRuleで働いています。
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