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基于事件驱动的健康物联数据融合汇聚架构初探

简述

随着传感器微型化，智能手机的兴起，以及 3G/4G 网络的普及使得智能穿戴设备受到了消费者的广泛关注；与此同时，受益于各大智能设备和手机厂商的大力推广和消费者对自身健康的高度关注，穿戴设备在都市人群中变得愈加普及开来。

因此，消费者健康数据的采集这一顽疾问题得到了一定程度的解决，然而针对此类健康数据的个性化服务，却并未随着设备的普及和数据的丰富得到满足。来康平台在产品开发过程中，也通过各种设备采集人体健康数据，形成个人健康档案（PHR），如何通过这些健康数据为用户提供更加丰富和贴近用户实际需求的服务，就显得尤为迫切。

因此，我们开放平台，在这方面进行了自己的探索，开发了一系列组件，形成了一套行之有效的数据融合框架，达到了数据融合贯通，初步满足了用户个性化和多方位数据消费的要求。

一、数据融合框架简介

基于事件驱动的健康物联数据融合汇聚架构初探图 1 数据融合框架架构图

框架采用微服务架构，通过 PaaS 平台搭建基础服务组件，在此基础上构建规则引擎、事件引擎、智能导航引擎、数据网关和管理后台。

其中数据网关作为内外数据交换节点，通过数据网关进行内外数据交换和分发；
透过 Kafka 作为 MQ，如需数据在线分析，则可将数据转发至 Druid index job，由 Druid 实现 OLAP 处理；
事件引擎，则是作为事件触发器，监听 MQ 中的数据，针对具体事件，触发规则引擎中对应规则，由规则引擎执行对应规则，做出对应反馈；
智能导航引擎则是可以通过识别文字和语音，根据配置的对应意图，给出与之相对应响应，由前端 (APP,WEB，小程序等) 做出前端动作；
管理后台则是用于管理整个框架相关配置项，实现可视化操作，方便业务或者程序猿配置对应组件服务。

基于事件驱动的健康物联数据融合汇聚架构初探图 2 后台操作界面

二、组件简述

数据网关

针对数据网关而言，主要目标是实现数据的标准化和内外数据的转换与分发。因此，我们围绕数据转换和数据分发为核心功能，构建可配置化的访问路径，和数据格式。

基于事件驱动的健康物联数据融合汇聚架构初探图 3 数据网关数据流图

外部请求配置的网关目标路径，通过标准输入层，过滤请求，将请求参数字段通过转换，变成标准输入请求数据格式。

通过响应层的权限认证，由标准输出层进行分发，调用后端 API 接口，获取目标服务响应数据，这里支持多路分发至不同 API，或者是 MQ。

接口服务响应数据，同时也将通过标准输出转换器，转换成外部所需数据格式，完成整个数据处理逻辑。

与此同时，数据网关支持基于数据的简单路由规则分发，如根据某字段值判断其应该向其中目标 API 接口发送请求；

规则引擎

规则引擎主要实现的是规则集合的管理与执行。允许业务人员通过业务需要定义规则，配置源数据 API 和对应数据规则。通过在规则调用参数获取规则因素，配置各因素响应规则，目前支持因素值判断和 API 调用两种响应模式。

值判断是根据算法 (大于、等于、区间判断等)，给出对应结果。API 响应，则是通过规则参数和配置好的数据源参数归集 API 请求数据，满足某些条件时请求对应 API 获取响应数据。

基于事件驱动的健康物联数据融合汇聚架构初探图 4 规则引擎数据流图

事件引擎充当触发器，由用户行为收集系统，将用户事件推送至 MQ，使用 Kafka SQL 监听具体事件，出发对应绑定规则。

规则引擎则从规则库获取规则配置，分析规则依赖，通过业务规则解析器解析规则，执行器判定因素相关规则执行对应规则动作，获取规则响应结果，并返回给触发器。

触发器根据响应结果，执行最后业务动作。

某些规则可以触发定时任务或者批处理任务，交由 Spark 或者 XXLJob 执行。

事件引擎

事件引擎是为了灵活处理用户行为事件而开发的，为统一配置事件与规则的绑定关系，自动生成对应消息筛选器，从而针对特定事件触发对应业务规则。并根据规则引擎返回结果，推送对应消息或是做出相应动作，形成事件筛选，规则触发，动作响应三个流程。

在管理平台配置事件和事件与规则绑定关系，发布之后，事件引擎自动生成 KQL，创建新的事件监听 topic，将对于事件消息分发至该 topic，同时创建 consumer，消费处理具体事件消息。

基于事件驱动的健康物联数据融合汇聚架构初探图 5 事件处理流程

运营人员可对用户行为进行收集，通过规则设置平台设置用户行为参数阀值，并触发相应的业务流程。与此同时，后台可对用户行为数据进行分析与统计。

目前支持场景为：

用户行为收集：APP 端功能埋点和外接设备，通过接口发送消息到 kafka, 并存入 druid。
用户行为触发：通过订阅 kafka 事件 topic，调用规则引擎，根据用户行为和参数触发相应业务流程，如天气推送、晨间提醒、血压异常、心率异常、步数不达标、设备离手等
运营配置：可通过配置平台设置事件参数阀值、受众对象、推送 / 告警频率（？时长内 N 次）、采集告警时长等，即时生效。支持按用户按数据类型定制规则。
用户标签：定时收集用户数据，提取计算用户标签分组，并实时上传极光平台。
用户数据分析：通过 druid 和 spark 对用户行为数据进行分析，并生成数据视图（用户地域分布、年龄分布、热门 TOP10 内容……等）

智能导航引擎

该引擎其主要功能是同用户进行基本沟通，并自动回复用户有关来康产品与服务的问题，以达到降低企业客服运营成本、提升用户体验的目的。同市场上同类在线聊天机器人相比，本系统具有更加清晰明确的业务指向，围绕健康领域，提供丰富多样的功能。

通过配置的方式，支持在线智能客服相关功能快速上线；同时集成规则引擎和事件引擎，为用户提供更加个性化的客服服务；如根据用户健康档案，获取其健康画像，根据规则引擎生成更个性化的问候或是健康提醒。

基于事件驱动的健康物联数据融合汇聚架构初探图 6 智能导航引擎处理逻辑

如图 6 所示，用户语音或者文字输入，会通过自然语言理解模块获取用户意图，通过判断用户因素分解，收集因素属性，然后根据配置意图，调用对应服务模块，给予用户对应的服务响应。

通过问答模板引擎，可以动态配置问题模板，将那些用户意图不明显，或是收集的参数不足时，可以通过问答模板，把未收集齐的参数问题发送给用户，在收集齐后再请求后台，获取对应内容。

如用户说：我要看天气预报。那么我们知道了“天气预报”这个用户意图，但不知道用户是要那个地方的天气预报。那么这个时候，问答模板会问：请问您想知道本地的天气预报嘛？如果用户回答是，那就根据本地定位获取当地天气信息；如用户回答：不是，我想看北京的，NLP 引擎就会提取出“北京“这个属性，然后调取天气预报接口，获取北京的天气预报返回给用户。