开源项目决策引擎用DMN了吗

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本文目录导读:

开源项目决策引擎用DMN了吗

  1. 为什么大多数老牌开源决策引擎“没有用”DMN?
  2. 哪些开源项目“主要使用”或“深度集成”了DMN?
  3. 为什么决策引擎的“DMN 之路”是分化的?

这是一个非常专业且切中要点的问题。

简短回答: 并不统一。大多数知名的开源决策引擎并没有完全或主要采用 DMN(决策模型和符号,Decision Model and Notation)作为其核心运行时标准,但近年来,DMN 作为决策模型的定义和交换格式正在被广泛集成

实际情况取决于你如何定义“决策引擎”以及你关注的社区,以下是详细的分类和现状分析:

为什么大多数老牌开源决策引擎“没有用”DMN?

这主要源于历史和技术优先级:

  • Drools (Red Hat / KIE Group):
    • 核心: 它的核心是 DRL(Drools Rule Language,即决策表、流口水规则语言),这是一个图灵完备、基于 Rete 算法的规则引擎。
    • DMN 的支持: Drools 在版本 7.x 后集成并支持了 DMN 1.1/1.2/1.3,它可以解析 DMN 模型(XML 文件),将其编译为 DRL 或直接解释执行。
    • Drools 用了 DMN,但 DMN 只是它支持的众多输入格式之一(DRL 才是根本),在 Drools 生态中,DMN 主要用于与业务分析师协作或作为模型定义的标准格式。
  • Easy Rules / Lattix / 轻量级规则引擎(Java/.NET):
    • 核心: 通常基于带有注解或表达式语言的规则定义(如 MVEL,SpEL)。
    • DMN 的支持: 几乎没有原生支持 DMN,它们的设计目标通常是简单、轻量、嵌入应用内部,DMN 的复杂模型(决策表、FEEL 表达式)超出了它们的核心范围。
  • CLIPS (原型语言):
    • 核心: 基于 Rete 算法、语言(基于 C 的推理引擎)。
    • DMN 的支持: 完全没有,CLIPS 是一个独立的专家系统工具,DMN 是后来才出现的标准。

哪些开源项目“主要使用”或“深度集成”了DMN?

近年来,随着决策建模标准化需求增长,出现了一批以 DMN 为核心的开源项目:

  • Camunda BPM / Zeebe Process Automation:
    • 策略: Camunda 是流程自动化工具,但 DMN 是其核心组成部分之一,Camunda DMN Engine 是一个独立的、高性能的开源 DMN 引擎。
    • 深度且原生地使用了 DMN,在 Camunda 中,DMN 决策表是可以“热部署”和执行的核心资产。
  • Flowable (Camunda 的分支):
    • 策略: 完全继承了 Camunda 的设计思路,深度集成并支持 DMN 作为其决策服务标准。
  • ADAPA (非完全开源,但有开源社区版):
    • 策略: 提供云端的决策管理平台,底层支持 DMN 作为模型定义,其开源版本对 DMN 的支持很纯粹。
  • OpenRules:
    • 策略: 一款基于 Excel/Google Sheets 的决策引擎,但其底层设计完全对标 DMN 的表格模型(Decision Tables),它可能是最纯粹的“DMN 驱动”的开源项目之一。

为什么决策引擎的“DMN 之路”是分化的?

  1. 领域优先级不同:

    • 传统规则引擎(如 Drools,CLIPS): 侧重于逻辑编程推理,DMN 的决策表和 FEEL 表达式对它们来说过于“表格化”和“结构化”,而它们擅长的是复杂的、有状态的回溯推理(Retoo 模式)。
    • 流程驱动引擎(如 Camunda,Flowable): 侧重于流程集成,DMN 的“决策节点”完美契合了流程中的业务决策点。
    • 简单规则引擎: 专注于轻量级嵌入,DMN 的 XML 序列化和 FEEL 引擎的实现成本对它们来说太高。
  2. 性能与灵活性:

    DMN 的 FEEL 表达式(一种业务友好的表达式语言)对计算引擎有特定要求,真正完全实现 FEEL(支持循环迭代、列表、日期时间等复杂语义)的开源实现并不多。

开源决策引擎 是否用 DMN? 如何使用? 核心特征
Drools 是 (集成) 作为输入格式之一,兼容 DMN 模型 核心是 Rete 算法和 DRL 语言;DMN 是辅助标准
Camunda 是 (原生) 核心决策服务标准;拥有独立 DMN 引擎 流程驱动的决策管理;DMN 是核心之一
Flowable 是 (原生) 同 Camunda 流程驱动的决策管理;DMN 是核心之一
EasyRules 不支持 轻量级、注解式、嵌入式
CLIPS 不支持 经典、高性能推理,语言低级
OpenRules 是 (对标) 基于 Excel/Sheets 的 DMN 表格模型 表格驱动、可读性强,对标 DMN 标准
Scor 是 (专门) 唯一专注于 DMN 的 Java 引擎 轻量级、高性能、无状态的 DMN 引擎

给您的建议:

  • 如果你需要一个稳定、成熟、社区巨大的“规则引擎”,并且愿意接受 DMN 作为顶层模型(但底层是 Rete 算法):Drools
  • 如果你需要一个“流程和决策”一体化平台,并且希望严格遵循 OMG 标准,模型即代码:CamundaFlowable
  • 如果你只想在微服务中轻量地执行 DMN 表格,不关心流程管理或复杂推理:ScorADAPA 社区版

开源决策引擎“用 DMN 了”,但没有“都用 DMN”。 DMN 正在成为新一代(特别是流程驱动型)决策引擎的标配,而传统规则引擎则更多地将它视为可选的兼容层。

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