数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)
数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)
2024-07-02 04:17:59  作者:韩若萱  网址:https://m.xinb2b.cn/life/qxr142107.html

导读:在系统设计中,经常会遇到需要进行通用规则配置的场景,需要基于一些基础参数进行配置,如类型业务,城市,金额,风险级别等,多个参数组合配置不同的规则或策略,常见场景如业务预警、系统分单、资金排队、模型配置、卡券分发等。此时就需要进行通用配置,并且可以随时调整配置的设计方式。本文介绍一套比较实用的规则配置模型。

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(1)

通俗地说,规则配置无非是确定要配什么,怎么找到应用对象,找到后要执行什么动作,怎么应用这几个动作。整体思路如下:

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(2)

第一步:要配置什么事件或功能

搞清楚配置的标的,就是成功的一半。在做规则配置前,需要先把要配置的标的抽象出来,做成通用配置。如业务预警,需要先把预警的事件定义出来。系统分单,需要先把功能菜单定义出来。

那么如何抽象标准化事件呢,需要从系统中抽取,如定义事件的开始节点、结束节点,或者通过编码开发,这里不做展开。

配置的第一步,先选择需要配置的事件或功能。根据配置需要,事件可做成单选或多选。

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(3)

第二步:什么样的单据需要进来—维度配置

配置的目的是落到具体的产品或者单据上面,而系统中的产品或单据往往具有多个属性,并且要求根据多个属性综合配置。

维度(属性)定义:这里需要先将这多个维度抽象出来,这里需要定义属性名称、属性编号、属性值。前提条件是配置标的(单据、产品)具有这些属性,而且在规则应用的时点属性值是明确的。

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(4)

维度配置:维度可多选,属性值可多选

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(5)

多维度交叉,实际上就是一张多联表格,可视化页面如下图所示。

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(6)

(图片来源google analytics)

第三步:这些标的需要执行哪些动作—动作配置

前两步已经将特定类型的标的选择出来了,接下来是对其设置动作,要它们跑哪个规则。常见的动作类型包括:应用时效、设置金额、控制流程调整、触发预警、触发消息推送、风险标记等。

动作库:这些动作可以通过动作库统一维护,动作类型 动作值设置,动作需要预先编码实现。

动作配置:动作可以单个或多个组合触发。动作的表现需要与系统已有的功能联动,如预警动作对应预警机制,包括预警列表、预警监控、预警解除等。

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(7)

第四步:哪些规则优先—规则设置

一般需要配置规则启用状态和规则优先级。

规则优先级:在规则配置中,往往会有颗粒度差异,既存在多个维度交叉的精细化配置,也存在单维度的通用型配置,如单独配置某城市某业务类型的规则,与配置全国通用型规则,就是不同的颗粒度。同时配置的情况下,一个单据事件匹配规则时,就会匹配到多条规则。但应用上诉求往往是跑一条规则。这里就需要进行优先级设置。这里有几种设置方法。一是设置规则匹配逻辑,如复杂规则(指维度多的)优先;二是直接设置多个子规则的优先级,如拖拽排序,从左到右命中一条后停止匹配。后者实现起来更简单快捷。

除了规则优先级设置外,还有规则状态设置,即规则的启用禁用。

第五步:规则监控及调优

事件监控:

规则建立并启用后,那么在对应的事件或者单据到对应的节点时,就会主动匹配应用哪条规则,跑出什么样的结果。如当某业务流程做完上一节点时,此时需规定下一节点在多长时限内完成。此时可以建立规则监测表,观察每个事件或单据匹配到的规则及运行情况,如下图所示为预警事件监控表。按每个事件为维度横向分列对应事件记录。

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(8)

数据模型的算法与配置(一个实用的规则配置模型)(9)

数据面板:

居于规则运行的结果,通过可视化面板的方式展示,可从宏观周期尺度上观察规则运行的结果,并对具体业务进行效果调优。如居于数据面板长周期观察,发现某城市的某业务经常无法在规定的时限内完成,此时就可以人工介入了解实际情况,分析问题原因,看是否需要调整规则参数。

总结:

至此,整个规则配置及应用链路就介绍完啦。其实整个配置并不复杂,核心思路是找到定义好配置标的,找到它并给它配置对应的运行规则。实际应用中,不同场景需要用到的配置维度及颗粒度不同,根据实际需要取舍即可。功能是为了实现业务目的而做,先厘清业务场景再进行场景设计。个人经验总结,希望能帮到大家。

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题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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