新能源行业中的实时监控
在新能源行业，实时监控电流、电压、功率和温度等关键指标是保障设备安全运行和优化能源利用效率的核心需求。这些指标通常以秒级频率采样，生成海量的时序数据。在现实场景中，实时监控通常面临两大挑战：
一方面，不同设备的初始状态差异很大，无法用统一的阈值进行监控。每台设备都需要根据自身的出厂条件和运行环境设置个性化的监控规则。另一方面，运行环境本身也在不断变化——负载波动、环境温度变化、设备老化等因素都会使原来的阈值逐渐失效。
因此，为了确保实时监控的准确性和有效性，系统必须具备动态调整阈值的能力。这一能力对监控平台提出了极高要求：不仅需要实现毫秒级的实时响应，还要能够高效处理海量时序数据，支持复杂的规则逻辑和动态调整机制，并在高频率数据流中保持高精度的监控能力。一旦缺乏这样的支撑，监控就可能出现误判或漏判，进而带来安全隐患和经济损失。
DolphinDB 规则引擎
面对这些复杂而关键的实时监控需求，DolphinDB 提供了规则引擎这一核心功能模块。该引擎具备毫秒级实时处理、动态规则调整、高扩展性、一体化架构等特性，可以高效灵活地进行实时监控。
规则集：差异化监控的基础
DolphinDB 规则引擎采用字典形式来构建规则集，key 为 STRING 或 INT 类型，value 为包含元代码的元组。通过规则集，系统会根据每条数据中指定列的值自动匹配对应规则，确保不同设备都能以最适合的标准进行检测。同时，规则集还必须包含默认规则，用于处理没有匹配到具体规则的情况，避免数据遗漏。
回调函数：形成“检测-处理”闭环
对于监控系统来说，仅仅发现异常还不够，更重要的是快速响应。DolphinDB 规则引擎每处理一行数据，除了将检测结果写入目标表外，还会调用回调函数。用户可以根据检测结果，在回调函数中自定义处理动作：例如，当某个风机温度超过阈值时，系统不仅会生成告警记录，还能立即通知运维平台，自动派单检修，甚至联动控制系统，执行降载或停机操作。
检查策略：兼顾性能与全面性
新能源场景下的数据规模往往是百万级甚至亿级的，所以为了兼顾性能与全面性，DolphinDB 规则引擎提供了两种检查策略。默认的 shortcut 策略采用短路逻辑，当某一条规则被触发时立即返回对应结果，能够显著提升检测速度，适合对时效性要求较高的在线告警场景。另一种 all 策略则会对所有规则逐一检查，并返回BOOL 类型数组向量，便于用户从不同角度分析异常原因。
在线更新规则：业务不间断
DolphinDB 规则引擎支持在线热更新，用户无需停机就能对规则进行修改，新的规则会即时生效，确保业务连续不中断。例如，当设备运行多年后阈值需要下调时，运维人员可以直接更新对应测点的规则，系统立即按新标准监控，无需停机维护，极大提升了运维的灵活性与效率。
毫秒级延时：实现精准监控
DolphinDB 规则引擎具备毫秒级数据处理能力，即使在高频率数据流中也能保持极低延时，确保监控结果精准可靠。在某模拟场景中，10 万个测点每秒各生成一条数据，模拟 24 小时数据。我们对当日告警信息进行统计，平均告警时延仅约 0.02 毫秒。
通过以上介绍，相信大家对 DolphinDB 规则引擎灵活的规则管理和高性能数据处理能力有了一定了解。
那么它在真实场景中的表现究竟如何？
我们将在下一篇文章中结合实际案例，展示规则引擎在 10 万测点场景下的完整应用过程——从实时数据写入 Kafka、采集平台订阅数据，到规则引擎的创建与订阅、告警信息的监控以及规则集的动态更新，并呈现其在真实业务环境中的运行表现。
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