为流媒体事件构建实时规则引擎的最佳方法

Question

我们正在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，需要了解流事件与最终用户动态定义的可读格式（SQL或Drools if / when / then等）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），所以考虑到我们有三人开发团队（一个大三，一个中年，一个高级），它最好的选择是什么？

• 选择一个像Apache Flink这样的流媒体项目并学习好吗？
• 选择一个完整的解决方案（AWS，Azure等）

Answer 1

像Drools这样的BRMS（业务规则管理系统）主要用于快速适应业务逻辑的变化，并且与Apache Storm，Spark Streaming和Flink等流处理引擎相比，它们更加成熟和稳定。流处理引擎是为实现高吞吐量和低延迟而构建的。 BRMS可能不适用于IOT场景中的数亿个事件，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提供程序中使用。在AWS中，您可能还想看看AWS EMR和Kinesis / Kinesis Analytics。

我见过一些用例。

1. 直接将数据流传输到FlinkCEP。

2. 使用规则引擎以低延迟进行快速响应，同时将数据流传输到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。

Answer 2

免责声明，我为他们工作。但是，你应该看看Losant。它的开发人员友好，开始时非常容易。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。

Answer 3

查看专为实时IoT数据流构建的the Waylay rules engine。

Answer 4

在开始阶段转到基于云的IoT平台，如predix，AWA，SAP或Watson，以便快速进行产品开发和初步学习。