ガイド付きルールを使用したデシジョンサービスの作成
ガイド
概要
はじめに
ビジネス分析者またはビジネスルールの開発者は、Decision Central でガイド付きルールデザイナーを使用してビジネスルールを定義できます。このガイド付きルールは Drools Rule Language (DRL) に組み込まれ、プロジェクトのデシジョンサービスの中心となります。
前提条件
ガイド付きルールのチームおよびプロジェクトが Decision Central に作成されていて、各アセットが、チームに割り当てられたプロジェクトに関連付けられている。各アセットが、チームに割り当てられたプロジェクトに関連付けられている。詳細は、デシジョンサービスのスタートガイド を参照してください。
第1章 Red Hat Decision Manager におけるルール作成アセット
Red Hat Decision Manager は、デシジョンサービスにビジネスルールを作成するのに使用するアセットを提供します。ルール作成アセットはそれぞれ長所が異なるため、ゴールおよびニーズに適したアセットを 1 つ、または複数を組み合わせて使用できます。
デシジョンサービスでルールを作成する最適な方法を選択できるように、以下の表で、Decision Central のルール作成アセットを紹介します。
アセット | 主な特徴 | ドキュメント |
---|---|---|
ガイド付きデシジョンテーブル |
| |
アップロードしたデシジョンテーブル |
| |
ガイド付きルール |
| |
ガイド付きルールテンプレート |
| |
DRL ルール |
|
第2章 ガイド付きルール
ガイド付きルールは、ルール作成のプロセスを提供する、Decision Central の UI ベースのガイド付きルールデザイナーで作成するビジネスルールです。ガイド付きルールデザイナーを使用すると、ルールを定義するデータオブジェクトに基づいて、可能なインプットにフィールドおよびオプションを提供します。定義したガイド付きルールは、その他のすべてのルールアセットとともに Drools Rule Language (DRL) ルールにコンパイルされます。
ガイド付きルールに関連するすべてのデータオブジェクトは、ガイド付きルールと同じプロジェクトパッケージに置く必要があります。同じパッケージに含まれるアセットはデフォルトでインポートされます。必要なデータオブジェクトとガイド付きルールを作成したら、ガイド付きルールデザイナーの Data Objects タブから、必要なデータオブジェクトがすべてリストされていることを検証したり、新規アイテム を追加してその他の既存データオブジェクトをインポートしたりできます。
第3章 データオブジェクト
データオブジェクトは、作成するルールアセットの設定要素です。データオブジェクトは、プロジェクトで指定したパッケージに Java オブジェクトとして実装されているカスタムのデータタイプです。たとえば、データフィールド Name
、Address
、および DateOfBirth
を使用して Person
オブジェクトを作成し、ローン申し込みルールに詳細な個人情報を指定できます。このカスタムのデータ型は、アセットとデシジョンサービスがどのデータに基づいているかを指定します。
3.1. データオブジェクトの作成
次の手順は、データオブジェクトの作成の一般的な概要です。特定のビジネスプロセスに固有のものではありません。
手順
- Decision Central で、Menu → Design → Projects に移動して、プロジェクト名をクリックします。
- Add Asset → Data Object をクリックします。
一意の データオブジェクト 名を入力し、パッケージ を選択します。これにより、その他のルールアセットでもデータオブジェクトを利用できるようになります。同じパッケージに、同じ名前のデータオブジェクトを複数作成することはできません。指定の DRL ファイルで、どのパッケージからでもデータオブジェクトをインポートできます。
別のパッケージからのデータオブジェクトのインポート別のパッケージから直接アセットデザイナーに、既存のデータオブジェクトをインポートすることができます。プロジェクトで関連するルールアセットを選択し、アセットデザイナーで Data Objects → New item に移動して、インポートするオブジェクトを選択します。
- データオブジェクトを永続化するには、Persistable チェックボックスを選択します。永続型データオブジェクトは、JPA 仕様に準じてデータベースに保存できます。デフォルトの JPA は Hibernate です。
- OK をクリックします。
データオブジェクトデザイナーで add field をクリックして、Id 属性、Label 属性、および Type 属性を使用するオブジェクトにフィールドを追加します。必須属性にはアスタリスク (*) マークが付いています。
- Id: フィールドの一意の ID を入力します。
- Label: (任意) フィールドのラベルを入力します。
- Type: フィールドのデータ型を入力します。
List: このチェックボックスを選択すると、このフィールドで、指定したタイプのアイテムを複数保持できるようになります。
図3.1 データオブジェクトへのデータフィールドの追加
Create をクリックして、新しいフィールドを追加します。Create and continue をクリックすると、新しいフィールドが追加され、別のフィールドを引き続き作成できます。
注記フィールドを編集するには、フィールド行を選択し、画面右側の general properties を使用します。
第4章 ガイド付きルールの作成
ガイド付きルールを使用すると、そのルールに関連するデータオブジェクトに基づいて、構造化フォーマットでビジネスルールを定義できるようになります。プロジェクトに個別にルールを作成および定義することができます。
手順
- Decision Central で、Menu → Design → Projects に移動して、プロジェクト名をクリックします。
- Add Asset → Guided Rule の順にクリックします。
参考となる ガイド付きルール 名を入力し、適切な パッケージ を選択します。指定するパッケージは、必要なデータオブジェクトが割り当てられている、またはこれから割り当てるパッケージにする必要があります。
ドメイン固有言語 (DSL) アセットがプロジェクトに定義されている場合は、Show declared DSL sentences を選択することもできます。この DSL アセットは、ガイド付きルールデザイナーで定義する条件およびアクションに使用できるオブジェクトです。
OK をクリックして、ルールアセットを作成します。
新しいガイド付きルールが、Project Explorer の Guided Rules パネルに追加されます。Show declared DSL sentences オプションを選択している場合は Guided Rules (with DSL) パネルに追加されます。
- Data Objects タブをクリックして、ルールに必要なデータオブジェクトがすべてリストされていることを確認します。リストされていない場合は、New item をクリックして、他のパッケージからデータオブジェクトをインポートするか、パッケージに データオブジェクトを作成 します。
データオブジェクトをすべて配置したら、ガイド付きルールデザイナーの Model タブに戻り、ウィンドウの右側のボタンから、利用可能なデータオブジェクトに、ルールの WHEN (条件) セクションおよび THEN (アクション) セクションを追加して定義します。
図4.1 ガイド付きルールデザイナー
ルールの WHEN 部分は、アクションを実行するのに必要な条件が含まれます。たとえば、銀行のローン申し込みに年齢制限 (21 歳以上) が必要な場合、
Underage
ルールの WHEN 条件はAge | less than | 21
となります。ルールの THEN 部分には、ルールの条件部分に一致したときに実行するアクションが含まれます。たとえば、ローンの申込者が 21 歳に満たない場合は、THEN アクションの
approved
がfalse
になり、年齢が基準に達していないためローンの申し込みが承認されません。例外を設定して、より複雑なルールを指定することもできます。たとえば、申込者の年齢が達していなくても、保護者の承認があれば承認されるようにすることもできます。この場合は、guarantor データオブジェクトを作成またはインポートして、そのフィールドをガイド付きルールに追加します。
- ルールのコンポーネントをすべて定義したら、ガイド付きルールデザイナーの右上のツールバーで Validate をクリックして、ガイド付きルールの妥当性を確認します。ルールの妥当性確認に失敗したら、エラーメッセージに記載された問題に対応し、ルールの全コンポーネントを見直し、エラーが表示されなくなるまでルールの妥当性確認を行います。
- ガイド付きルールデザイナーで Save をクリックして、設定した内容を保存します。
4.1. ガイド付きルールへの WHEN 条件の追加
ルールの WHEN 部分は、アクションを実行するのに必要な条件が含まれます。たとえば、銀行のローン申し込みに年齢制限 (21 歳以上) が必要な場合、Underage
ルールの WHEN 条件は Age | less than | 21
となります。ルールをいつ、どのように適用するかを決定するために、単純または複雑な条件を設定できます。
前提条件
ルールに必要なデータオブジェクトはすべて作成、またはインポートされており、ガイド付きルールデザイナーの Data Objects タブにリストされている。
手順
ガイド付きルールデザイナーで、
WHEN
セクションの右側のプラスアイコン ( ) をクリックします。利用可能な条件要素が追加された Add a condition to the rule ウィンドウが開きます。
図4.2 ルールへの条件の追加
このリストには、ガイド付きルールデザイナーの Data Objects タブのデータオブジェクトと、パッケージに定義した DSL オブジェクト (このガイド付きルールを作成したときに Show declared DSL sentences を選択した場合) と、以下の標準オプションが含まれます。
- The following does not exist: 存在すべきでないファクトと制約を指定します。
- The following exists: 存在すべきファクトと制約を指定します。このオプションは、最初に一致したものだけが適用され、その後一致するものは無視されます。
- Any of the following are true: true であるファクトと制約をリストします。
-
From: ルールの
From
条件要素を定義します。 -
From Accumulate: ルールの
Accumulate
条件要素を定義します。 -
From Collect: ルールの
Collect
条件要素を定義します。 -
From Entry Point: パターンの
Entry Point
を定義します。 - Free form DRL: ガイド付きルールデザイナーを使用せずに条件要素を自由に定義できる free form DRL フィールドを挿入します。
- 条件要素 (LoanApplication など) を選択し、OK をクリックします。
ガイド付きルールデザイナーで条件要素をクリックし、Modify constraints for LoanApplication ウィンドウで、フィールドへの制限の追加、複数のフィールド制約の適用、新しい数式表現の追加、式エディターの適用、または変数名の設定を行います。
図4.3 条件の変更
注記変数名を使用すると、ガイド付きルールの別の設定でファクトまたはフィールドを指定できます。たとえば、
LoanApplication
の変数をa
とし、倒産の根拠になっている申し込みを指定するBankruptcy
制約でa
を参照します。a : LoanApplication() Bankruptcy( application == a ).
制約を選択したら、ウィンドウが自動的に閉じます。
-
追加した制約の隣にあるドロップダウンメニューから、制限の演算子 (
greater than
など) を選択します。 - 編集アイコン ( ) をクリックして、フィールド値を定義します。フィールド値はリテラル値、式、または完全な MVEL 表現にすることができます。
フィールド制約を複数適用するには、条件をクリックし、Modify constraints for LoanApplication ウィンドウで、Multiple field constraint ドロップダウンメニューから All of(And) または Any of(Or) を選択します。
図4.4 複数のフィールド制約の追加
- ガイド付きルールデザイナーで制約をクリックして、フィールド値をさらに定義します。
- ルールの条件コンポーネントをすべて定義したら、ガイド付きルールデザイナーの右上のツールバーで Validate をクリックして、ガイド付きルール条件の妥当性を確認します。ルールの妥当性確認に失敗したら、エラーメッセージに記載された問題に対応し、ルールの全コンポーネントを見直し、エラーが表示されなくなるまでルールの妥当性確認を行います。
- ガイド付きルールデザイナーで Save をクリックして、設定した内容を保存します。
4.2. ガイド付きルールに THEN アクションの追加
ルールの WHEN 条件が一致した場合に実行するアクションがルールの THEN 部分に含まれます。たとえば、ローンの申込者が 21 歳に満たない場合は、THEN アクションにより approved
が false
になり、年齢が達していないためローンの申し込みが承認されません。ルールをいつ、どのように適用するかを決定するために、単純または複雑なアクションを設定できます。
前提条件
ルールに必要なデータオブジェクトはすべて作成、またはインポートされており、ガイド付きルールデザイナーの Data Objects タブにリストされている。
手順
ガイド付きルールデザイナーで、
THEN
セクションの右側のプラスアイコン ( ) をクリックします。利用可能なアクション要素が追加された Add a new action ウィンドウが開きます。
図4.5 ルールへのアクションの追加
このリストには、ガイド付きルールデザイナーの Data Objects タブのデータオブジェクトと、パッケージに定義した DSL オブジェクト (ガイド付きルールを作成したときに Show declared DSL sentences を選択した場合) に基づいた挿入と修正のオプションが含まれます。
-
Change field values of: (
LoanApplication
などの) ファクトにフィールドの値を設定します。この変更はデシジョンエンジンには通知されません。 - Delete: ファクトを削除します。
- Modify: ファクトに対して修正するフィールドを指定します。この変更はデシジョンエンジンには通知されません。
- Insert fact: ファクトを挿入し、ファクトの結果フィールドと値を定義します。
- Logically Insert fact (ファクトの論理的な挿入): ファクトをデシジョンエンジンに論理的に挿入し、ファクトに対してフィールドと値を定義します。Red Hat Decision Manager のデシジョンエンジンは、ファクトの挿入および取り消しに対して論理的な決定を行います。定期的な挿入、または指定した挿入の後に、ファクトを明示的に取り消す必要があります。論理挿入の後に、ファクトをアサートした条件が TRUE ではなくなると、ファクトは自動的に取り消されます。
- Add free form DRL: ガイド付きルールデザイナーを使用せずに条件要素を自由に定義できる free form DRL フィールドを挿入します。
- Call method on: 別のファクトからメソッドを呼び出します。
-
Change field values of: (
- アクション要素 (Modify など) を選択し、OK をクリックします。
ガイド付きルールデザイナーでアクション要素をクリックし、Add a field ウィンドウを使用してフィールドを選択します。
図4.6 フィールドの追加
フィールドを選択したら、ウィンドウが自動的に閉じます。
- 編集アイコン ( ) をクリックして、フィールド値を定義します。このフィールド値は、リテラル値または式にすることができます。
- ルールのアクションコンポーネントをすべて定義したら、ガイド付きルールデザイナーの右上のツールバーで Validate をクリックして、ルールのアクションの妥当性を確認します。ルールの妥当性確認に失敗したら、エラーメッセージに記載された問題に対応し、ルールの全コンポーネントを見直し、エラーが表示されなくなるまでルールの妥当性確認を行います。
- ガイド付きルールデザイナーで Save をクリックして、設定した内容を保存します。
4.3. その他のルールオプションの追加
ルールデザイナーを使用してルールにメタデータを追加し、追加のルール属性 (salience
、no-loop
など) を定義し、条件またはアクションの変更を制限するために、ルールの領域を凍結します。
手順
- ルールデザイナーの THEN セクションの下にある (show options…) をクリックします。
- ウィンドウの右側にあるプラスアイコン ( ) をクリックして、オプションを追加します。
ルールに追加するオプションを選択します。
- Metadata: メタデータのラベルを入力し、プラスアイコン ( ) をクリックします。次に、ルールデザイナーに提供されるフィールドに必要なデータを入力します。
- Attribute: ルール属性のリストから選択します。次に、ルールデザイナーに表示されるフィールドまたはオプションに値を定義します。
Freeze areas for editing (編集する領域を制限): ルールデザイナーで修正する領域を制限する 条件 または アクション を選択します。
図4.7 ルールオプション
- ルールデザイナーで Save をクリックして、設定した内容を保存します。
4.3.1. ルールの属性
ルール属性は、ルールの動作を修正するビジネスルールを指定する追加設定です。次の表では、ルールに割り当て可能な属性の名前と、対応する値を紹介します。
属性 | 値 |
---|---|
| ルールの優先順位を定義する整数。顕著性の値が高いルールは、アクティベーションキューの順番で、優先度が高くなります。
例: |
| ブール値。このオプションを選択すると、ルールが有効になります。このオプションを選択しないと、ルールは無効になります。
例: |
|
日付定義および時間定義を含む文字列。現在の日時が
例: |
|
日付定義および時間定義を含む文字列。現在日時が
例: |
| ブール値。このオプションが選択される場合は、ルールの結果が以前一致した条件を再度トリガーすると、ルールは再アクティブ化 (ループ) されません。条件を選択しないと、この状況でルールがループされます。
例: |
| ルールを割り当てるアジェンダグループを指定する文字列。アジェンダグループを使用すると、アジェンダをパーティションで区切り、ルールのグループに対する実行をさらに制御できます。フォーカスを取得したアジェンダグループのルールだけがアクティブになります。
例: |
| ルールを割り当てるアクティベーション (または XOR) グループを指定する文字列。アクティベーショングループでは、1 つのルールのみをアクティブ化できます。最初のルールが実行すると、アクティベーショングループの中で、アクティベーションが保留中のルールはすべてキャンセルされます。
例: |
| ルールの条件が一致している場合に、ルールがアクティブになってからの時間をミリ秒で定義する長整数値。
例: |
|
ルールのスケジュールに対する
例: |
| ルールのスケジュールを指定する Quartz カレンダーの定義。
例: |
| アジェンダグループ内のルールにのみ適用可能なブール値。このオプションが選択されている場合は、次にルールがアクティブになった場合に、そのルールが割り当てられたアジェンダグループにフォーカスが自動的に指定されます。
例: |
|
ルールフローグループまたはアジェンダグループ内のルールにのみ適用可能なブール値。このオプションを選択すると、次回、ルールのルールフローグループがアクティブになるか、ルールのアジェンダグループがフォーカスを受け取ると、(ルールフローグループがアクティブでなくなるか、アジェンダグループがフォーカスを失うまで) ルールをアクティブにすることができません。これは、
例: |
| ルールフローグループを指定する文字列。ルールフローグループで、関連するルールフローによってそのグループがアクティブになった場合に限りルールを発行できます。
例: |
|
ルールのコード表記に使用される言語を指定する文字列 (
例: 注記
実行可能モデルなしで Red Hat Decision Manager を使用する場合、 |
第5章 ルールの実行
ルールの例を特定するか、Decision Central でルールを作成したら、関連のプロジェクトをビルドしてデプロイし、ローカルまたは Decision Server でルールを実行してテストできます。
前提条件
- Decision Central および Decision Server がインストールされており実行中である。インストールオプションは Red Hat Decision Manager インストールの計画 を参照してください。
手順
- Decision Central で、Menu → Design → Projects に移動して、プロジェクト名をクリックします。
プロジェクトの Assets ページの右上にある Deploy をクリックして、プロジェクトをビルドして Decision Server にデプロイします。ビルドに失敗したら、画面下部の Alerts パネルに記載されている問題に対処します。
プロジェクトのデプロイに関する詳細は、Red Hat Decision Manager プロジェクトのパッケージ化およびデプロイ を参照してください。
ローカルでのルール実行に使用するか、Decision Server でルールを実行するクライアントアプリケーションとして使用できるように、まだ作成されていない場合には、Decision Central 外に Maven または Java プロジェクトを作成します。プロジェクトには、
pom.xml
ファイルと、プロジェクトリソースの実行に必要なその他のコンポーネントを含める必要があります。テストプロジェクトの例は、その他の DRL ルールの作成および実行方法 を参照してください。
テストプロジェクトまたはクライアントアプリケーションの
pom.xml
ファイルを開き、以下の依存関係が追加されていない場合は追加します。-
kie-ci
: クライアントアプリケーションで、ReleaseId
を使用して、Decision Central プロジェクトデータをローカルに読み込みます。 -
kie-server-client
: クライアントアプリケーションで、Decision Server のアセットを使用してリモートに接続します。 -
slf4j
: (オプション) クライアントアプリケーションで、Decision Server に接続した後に、SLF4J (Simple Logging Facade for Java) を使用して、デバッグのログ情報を返します。
クライアントアプリケーションの
pom.xml
ファイルにおける Red Hat Decision Manager 7.2 の依存関係の例<!-- For local execution --> <dependency> <groupId>org.kie</groupId> <artifactId>kie-ci</artifactId> <version>7.14.0.Final-redhat-00002</version> </dependency> <!-- For remote execution on Decision Server --> <dependency> <groupId>org.kie.server</groupId> <artifactId>kie-server-client</artifactId> <version>7.14.0.Final-redhat-00002</version> </dependency> <!-- For debug logging (optional) --> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-simple</artifactId> <version>1.7.25</version> </dependency>
このアーティファクトで利用可能なバージョンについては、オンラインの Nexus Repository Manager でグループ ID とアーティファクト ID を検索してください。
注記個別の依存関係に対して Red Hat Decision Manager
<version>
を指定するのではなく、Red Hat Business Automation 部品表 (BOM) の依存関係をプロジェクトのpom.xml
ファイルに追加することを検討してください。Red Hat Business Automation BOM は、Red Hat Decision Manager と Red Hat Process Automation Manager の両方に適用されます。BOM ファイルを追加すると、提供される Maven リポジトリーから、推移的依存関係の適切なバージョンがプロジェクトに含められます。BOM 依存関係の例:
<dependency> <groupId>com.redhat.ba</groupId> <artifactId>ba-platform-bom</artifactId> <version>7.2.0.GA-redhat-00002</version> <scope>import</scope> <type>pom</type> </dependency>
Red Hat Business Automation BOM (Bill of Materials) の詳細情報は、What is the mapping between Red Hat Decision Manager and the Maven library version? を参照してください。
-
モデルクラスを含むアーティファクトの依存関係が、クライアントアプリケーションの
pom.xml
ファイルに定義されていて、デプロイしたプロジェクトのpom.xml
ファイルに記載されているのと同じであることを確認します。モデルクラスの依存関係が、クライアントアプリケーションとプロジェクトで異なると、実行エラーが発生します。Decision Central でプロジェクトの
pom.xml
ファイルを利用するには、プロジェクトで既存のアセットを選択し、画面左側の Project Explorer メニューで Customize View ギアアイコンをクリックし、Repository View → pom.xml を選択します。たとえば、以下の
Person
クラスの依存関係は、クライアントと、デプロイしたプロジェクトのpom.xml
ファイルの両方に表示されます。<dependency> <groupId>com.sample</groupId> <artifactId>Person</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency>
デバッグ向けロギングを行うために、
slf4j
依存関係を、クライアントアプリケーションのpom.xml
ファイルに追加した場合は、関連するクラスパス (Maven のsrc/main/resources/META-INF
内など) にsimplelogger.properties
ファイルを作成し、以下の内容を記載します。org.slf4j.simpleLogger.defaultLogLevel=debug
クライアントアプリケーションに、必要なインポートを含む
.java
メインクラスと、KIE ベースを読み込むmain()
メソッドを作成し、ファクトを挿入し、ルールを実行します。たとえば、プロジェクトの
Person
オブジェクトには、名前、苗字、時給、および賃金を設定および取得するゲッターメソッドおよびセッターメソッドが含まれます。プロジェクトにある以下のWage
ルールでは、賃金と時給を計算し、その結果に基づいてメッセージを表示します。package com.sample; import com.sample.Person; dialect "java" rule "Wage" when Person(hourlyRate * wage > 100) Person(name : firstName, surname : lastName) then System.out.println("Hello" + " " + name + " " + surname + "!"); System.out.println("You are rich!"); end
(必要に応じて) Decision Server の外でローカルにこのルールをテストするには、
.java
クラスで、KIE サービス、KIE コンテナー、および KIE セッションをインポートするように設定し、その後、main()
メソッドを使用して、定義したファクトモデルに対してすべてのルールを実行するようにします。ローカルでルールの実行
import org.kie.api.KieServices; import org.kie.api.runtime.KieContainer; import org.kie.api.runtime.KieSession; public class RulesTest { public static final void main(String[] args) { try { // Identify the project in the local repository: ReleaseId rid = new ReleaseId(); rid.setGroupId("com.myspace"); rid.setArtifactId("MyProject"); rid.setVersion("1.0.0"); // Load the KIE base: KieServices ks = KieServices.Factory.get(); KieContainer kContainer = ks.newKieContainer(rid); KieSession kSession = kContainer.newKieSession(); // Set up the fact model: Person p = new Person(); p.setWage(12); p.setFirstName("Tom"); p.setLastName("Summers"); p.setHourlyRate(10); // Insert the person into the session: kSession.insert(p); // Fire all rules: kSession.fireAllRules(); kSession.dispose(); } catch (Throwable t) { t.printStackTrace(); } } }
Decision Server でこのルールをテストするには、ローカル例と同じように、インポートとルール実行情報で
.java
クラスを設定し、KIE サービス設定および KIE サービスクライアントの詳細を指定します。Decision Server でのルールの実行
package com.sample; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; import org.kie.api.command.BatchExecutionCommand; import org.kie.api.command.Command; import org.kie.api.KieServices; import org.kie.api.runtime.ExecutionResults; import org.kie.api.runtime.KieContainer; import org.kie.api.runtime.KieSession; import org.kie.server.api.marshalling.MarshallingFormat; import org.kie.server.api.model.ServiceResponse; import org.kie.server.client.KieServicesClient; import org.kie.server.client.KieServicesConfiguration; import org.kie.server.client.KieServicesFactory; import org.kie.server.client.RuleServicesClient; import com.sample.Person; public class RulesTest { private static final String containerName = "testProject"; private static final String sessionName = "myStatelessSession"; public static final void main(String[] args) { try { // Define KIE services configuration and client: Set<Class<?>> allClasses = new HashSet<Class<?>>(); allClasses.add(Person.class); String serverUrl = "http://$HOST:$PORT/kie-server/services/rest/server"; String username = "$USERNAME"; String password = "$PASSWORD"; KieServicesConfiguration config = KieServicesFactory.newRestConfiguration(serverUrl, username, password); config.setMarshallingFormat(MarshallingFormat.JAXB); config.addExtraClasses(allClasses); KieServicesClient kieServicesClient = KieServicesFactory.newKieServicesClient(config); // Set up the fact model: Person p = new Person(); p.setWage(12); p.setFirstName("Tom"); p.setLastName("Summers"); p.setHourlyRate(10); // Insert Person into the session: KieCommands kieCommands = KieServices.Factory.get().getCommands(); List<Command> commandList = new ArrayList<Command>(); commandList.add(kieCommands.newInsert(p, "personReturnId")); // Fire all rules: commandList.add(kieCommands.newFireAllRules("numberOfFiredRules")); BatchExecutionCommand batch = kieCommands.newBatchExecution(commandList, sessionName); // Use rule services client to send request: RuleServicesClient ruleClient = kieServicesClient.getServicesClient(RuleServicesClient.class); ServiceResponse<ExecutionResults> executeResponse = ruleClient.executeCommandsWithResults(containerName, batch); System.out.println("number of fired rules:" + executeResponse.getResult().getValue("numberOfFiredRules")); } catch (Throwable t) { t.printStackTrace(); } } }
設定した
.java
クラスをプロジェクトディレクトリーから実行します。(Red Hat JBoss Developer Studio などの) 開発プラットフォーム、またはコマンドラインでファイルを実行できます。(プロジェクトディレクトリーにおける) Maven の実行例
mvn clean install exec:java -Dexec.mainClass="com.sample.app.RulesTest"
(プロジェクトディレクトリーにおける) Java の実行例
javac -classpath "./$DEPENDENCIES/*:." RulesTest.java java -classpath "./$DEPENDENCIES/*:." RulesTest
- コマンドラインおよびサーバーログで、ルール実行のステータスを確認します。ルールが期待通りに実行しない場合は、プロジェクトに設定したルールと、メインのクラス設定を確認して、提供されるデータの妥当性を確認します。
5.1. 実行可能ルールモデル
実行可能ルールモデルは埋め込み可能なモデルで、ビルド時に実行するルールセットの Java ベース表記を提供します。実行可能モデルは Red Hat Decision Manager の標準アセットパッケージングの代わりとなるもので、より効率的です。KIE コンテナーと KIE ベースの作成がより迅速にでき、DRL (Drools Rule Language) ファイルリストや他の Red Hat Decision Manager アセットが多い場合は、特に有効です。KIE コンテナーと KIE ベースの作成がより迅速にでき、DRL (Drools Rule Language) ファイルリストや他の Red Hat Process Automation Manager アセットが多い場合は、特に有効です。このモデルは詳細レベルにわたり、インデックス評価の lambda 表記など、必要な実行情報すべてを提供できます。
実行可能なルールモデルでは、プロジェクトにとって具体的に以下のような利点があります。
-
コンパイル時間: 従来のパッケージ化された Red Hat Decision Manager プロジェクト (KJAR) には、制限や結果を実装する事前生成済みのクラスと合わせて、ルールベースを定義する DRL ファイルのリストやその他の Red Hat Decision Manager アーティファクトが含まれています。これらの DRL ファイルは、KJAR が Maven リポジトリーからダウンロードされ、KIE コンテナーにインストールされた時点で、解析してコンパイルする必要があります。特に大規模なルールセットの場合など、このプロセスは時間がかかる可能性があります。実行可能なモデルでは、プロジェクト KJAR 内で、Java クラスをパッケージ化して、プロジェクトルールベースの実行可能なモデルを実装し、はるかに速い方法で KIE コンテナーと KIE ベースを再作成することができます。Maven プロジェクトでは、
kie-maven-plugin
を使用してコンパイルプロセス中に DRL ファイルから 実行可能なモデルソースを自動的に生成します。 -
ランタイム: 実行可能なモデルでは、制約はすべて、Java lambda 式で定義されます。同じ lambda 式も制約評価に使用するため、
mvel
ベースの制約をバイトコードに変換するのに、解釈評価用のmvel
式も、Just-In-Time (JIT) プロセスも使用しません。これにより、さらに迅速で効率的なランタイムを構築できます。 - 開発時間: 実行可能なモデルでは、DRL 形式で直接要素をエンコードしたり、DRL パーサーを対応するように変更したりする必要なく、デシジョンエンジンの新機能で開発および試行できます。
実行可能なルールモデルのクエリー定義に使用できるのは、引数最大 10 個のみです。
実行可能なルールモデルのルール結果内にある変数で使用できるバインド変数は、最大 12 個のみとなっています (同梱されている drools
変数を含む)。たとえば、以下のルールの結果では、バインド変数を 12 個以上使用しているため、コンパイルエラーが発生します。
... then $input.setNo13Count(functions.sumOf(new Object[]{$no1Count_1, $no2Count_1, $no3Count_1, ..., $no13Count_1}).intValue()); $input.getFirings().add("fired"); update($input);
5.1.1. Maven プロジェクトへの実行可能なルールモデルの埋め込み
Maven プロジェクトに実行可能ルールモデルを埋め込み、ビルド時にルールアセットをより効率的にコンパイルすることができます。
前提条件
Red Hat Decision Manager ビジネスアセットを含む Maven 化されたプロジェクトがあること
手順
Maven プロジェクトの
pom.xml
ファイルで、パッケージタイプをkjar
に設定し、kie-maven-plugin
ビルドコンポーネントを追加します。<packaging>kjar</packaging> ... <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.kie</groupId> <artifactId>kie-maven-plugin</artifactId> <version>${rhdm.version}</version> <extensions>true</extensions> </plugin> </plugins> </build>
kjar
パッケージングタイプは、kie-maven-plugin
コンポーネントをアクティブにして、アーティファクトリーソースを検証してプリコンパイルします。<version>
は、プロジェクトで現在使用する Red Hat Decision Manager の Maven アーティファクトバージョンです (例: 7.14.0.Final-redhat-00002)。これらの設定は、Maven プロジェクトを適切にパッケージ化するために必要です。注記個別の依存関係に対して Red Hat Decision Manager
<version>
を指定するのではなく、Red Hat Business Automation 部品表 (BOM) の依存関係をプロジェクトのpom.xml
ファイルに追加することを検討してください。Red Hat Business Automation BOM は、Red Hat Decision Manager と Red Hat Process Automation Manager の両方に適用されます。BOM ファイルを追加すると、提供される Maven リポジトリーから、推移的依存関係の適切なバージョンがプロジェクトに含められます。BOM 依存関係の例:
<dependency> <groupId>com.redhat.ba</groupId> <artifactId>ba-platform-bom</artifactId> <version>7.2.0.GA-redhat-00002</version> <scope>import</scope> <type>pom</type> </dependency>
Red Hat Business Automation BOM (Bill of Materials) についての詳細情報は、What is the mapping between RHDM product and maven library version? を参照してください。
以下の依存関係を
pom.xml
ファイルに追加して、ルールアセットが実行可能なモデルからビルドできるようにします。-
drools-canonical-model
: Red Hat Decision Manager から独立するルールセットモデルの実行可能な正規表現を有効にします。 -
drools-model-compiler
: デシジョンエンジンで Red Hat Decision Manager の内部データ構造に実行可能なモデルをコンパイルします。
<dependency> <groupId>org.drools</groupId> <artifactId>drools-canonical-model</artifactId> <version>${rhdm.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.drools</groupId> <artifactId>drools-model-compiler</artifactId> <version>${rhdm.version}</version> </dependency>
-
コマンドターミナルで Maven プロジェクトディレクトリーに移動して、以下のコマンドを実行し、実行可能なモデルからプロジェクトをビルドします。
mvn clean install -DgenerateModel=<VALUE>
-DgenerateModel=<VALUE>
プロパティーで、プロジェクトが DRL ベースの KJAR ではなく、モデルベースの KJAR としてビルドできるようにします。<VALUE>
は、3 つの値のいずれかに置き換えます。-
YES
: オリジナルプロジェクトの DRL ファイルに対応する実行可能なモデルを生成し、生成した KJAR から DRL ファイルを除外します。 -
WITHDRL
: オリジナルプロジェクトの DRL ファイルに対応する実行可能なモデルを生成し、文書化の目的で、生成した KJAR に DRL ファイルを追加します (KIE ベースはいずれの場合でも実行可能なモデルからビルドされます)。 -
NO
: 実行可能なモデルは生成されません。
ビルドコマンドの例:
mvn clean install -DgenerateModel=YES
-
Maven プロジェクトのパッケージ化に関する詳細は、Red Hat Decision Manager プロジェクトのパッケージ化およびデプロイを参照してください。
5.1.2. Java アプリケーションページへの実行可能なルールモデルの埋め込み
Java アプリケーションに実行可能ルールモデルをプログラミングを使用して埋め込み、ビルド時にルールアセットをより効率的にコンパイルすることができます。
前提条件
Red Hat Decision Manager ビジネスアセットを含む Java アプリケーションがある。
手順
Java プロジェクトの適切なクラスパスに、以下の依存関係を追加します。
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drools-canonical-model
: Red Hat Decision Manager から独立するルールセットモデルの実行可能な正規表現を有効にします。 -
drools-model-compiler
: デシジョンエンジンで Red Hat Decision Manager の内部データ構造に実行可能なモデルをコンパイルします。
<dependency> <groupId>org.drools</groupId> <artifactId>drools-canonical-model</artifactId> <version>${rhdm.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.drools</groupId> <artifactId>drools-model-compiler</artifactId> <version>${rhdm.version}</version> </dependency>
<version>
は、プロジェクトで現在使用する Red Hat Decision Manager の Maven アーティファクトバージョンです (例: 7.14.0.Final-redhat-00002)。注記個別の依存関係に対して Red Hat Decision Manager
<version>
を指定するのではなく、Red Hat Business Automation 部品表 (BOM) の依存関係をプロジェクトのpom.xml
ファイルに追加することを検討してください。Red Hat Business Automation BOM は、Red Hat Decision Manager と Red Hat Process Automation Manager の両方に適用されます。BOM ファイルを追加すると、提供される Maven リポジトリーから、推移的依存関係の適切なバージョンがプロジェクトに含められます。BOM 依存関係の例:
<dependency> <groupId>com.redhat.ba</groupId> <artifactId>ba-platform-bom</artifactId> <version>7.2.0.GA-redhat-00002</version> <scope>import</scope> <type>pom</type> </dependency>
Red Hat Business Automation BOM (Bill of Materials) についての詳細情報は、What is the mapping between RHDM product and maven library version? を参照してください。
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ルールアセットを KIE 仮想ファイルシステム
KieFileSystem
に追加して、KieBuilder
にbuildAll( ExecutableModelProject.class )
を指定して使用し、実行可能なモデルからアセットをビルドします。import org.kie.api.KieServices; import org.kie.api.builder.KieFileSystem; import org.kie.api.builder.KieBuilder; KieServices ks = KieServices.Factory.get(); KieFileSystem kfs = ks.newKieFileSystem() kfs.write("src/main/resources/KBase1/ruleSet1.drl", stringContainingAValidDRL) .write("src/main/resources/dtable.xls", kieServices.getResources().newInputStreamResource(dtableFileStream)); KieBuilder kieBuilder = ks.newKieBuilder( kfs ); // Build from an executable model kieBuilder.buildAll( ExecutableModelProject.class ) assertEquals(0, kieBuilder.getResults().getMessages(Message.Level.ERROR).size());
実行可能なモデルから
KieFileSystem
をビルドした後に、作成されたKieSession
は効率のあまりよくないmvel
式ではなく、lambda 式をもとにした制約を使用します。buildAll()
に引数が含まれていない場合には、プロジェクトは実行可能なモデルのない標準の手法でビルドされます。KieFileSystem
を使用する代わりに、手作業を多く使用して実行可能なモデルを作成する別の方法として、Fluent API でModel
を定義して、そこからKieBase
を作成することができます。Model model = new ModelImpl().addRule( rule ); KieBase kieBase = KieBaseBuilder.createKieBaseFromModel( model );
Java アプリケーション内でプロジェクトをプログラミングを使用してパッケージ化する方法については、Red Hat Decision Manager プロジェクトのパッケージ化およびデプロイを参照してください。
第6章 次のステップ
付録A バージョン情報
本書の最終更新日: 2021 年 11 月 15 日 (月)