一个常见的要求是在数据到达后立即验证数据。不阻塞数据输入，不使接收过程失败，但得到通知，有一些可疑数据最好重新检查。

示例

在S/4Hana中，通过各种方式创建销售订单，通过SAP屏幕手动创建，或由在线商店调用BAPI。所有完全错误的事情都已经被ERP系统本身阻止了，例如订购一种不再可用的材料。但是有人订了一万个货盘而不是一个一万个货盘，这种情况在技术上是正确的。但逻辑上有疑问。

在几秒钟内通知业务用户逻辑上的不一致，物联网安全，使用户可以检查销售订单，查找客户的订单历史记录，并在错误的订单生产或发货之前进行干预。

体系结构

这种解决方案的现代体系结构由实时生产商组成，实时捕获订单中的任何更改源系统。SD模块、MM、FI、CO……中的更改可以生成任何数据，包括云和非SAP系统。然后，规则服务应用检查，用单个检查结果扩充数据，并将清理后的数据提供给任何相关方。

数据仓库使用者现在可以将数据与规则结果一起加载到SAP Hana中进行分析。不过，规则结果的数量会很大。如果平均有10万行数据和100条规则被测试，那么规则结果表将大10亿行。但这对哈娜来说不是问题。规则结果表被配置为热存储，因此不会消耗昂贵的内存。

另一个实时消费者根据清理后的数据创建电子邮件，将结果告知正确的人。

由于此实时企业总线使用的是大数据世界中事实上的标准Apache Kafka，任何生产商，也可以使用服务或消费者。比如说SAP数据智能使用规则结果来提供一个ML模型来识别更多的异常值？

rules服务及其微服务

rules服务确实监听Apache Kafka主题的新数据，物联网工程课程，通过一组微服务传递新记录。这允许在下一个微服务中使用上一个规则微服务的结果，从而简化单个规则。

例如，在步骤"20–标准化"中，服务器和云服务器，各种代码值被标准化到官方代码集中。订单状态可能是"C"（已完成）、"C"（已完成）、"r"（准备就绪），具体取决于源系统，但对于我们的企业，正式值是"C"，即ERP系统中使用的值。下一步检查逻辑不一致的下游微服务必须只考虑官方代码集。它测试已完成的订单是否有发货日期，而不必担心源系统中已完成订单的所有代码。

规则微服务配置

规则本身附加到结构的各个字段。为了帮助输入，将显示一个示例记录和规则结果—请参见"验证"按钮。存在多种规则类型，从单个测试到包含多个测试条件的整个规则集。

规则结果

规则结果添加到记录本身。这样就可以对数据和数据质量进行无限制的审计和分析。在过去，只有聚合规则结果可用。但是由于这个解决方案的大数据方法，每个记录都包含所有规则结果。

这允许回答像

什么样的规则经常失败？数据质量是否在下降？是否存在失败规则的模式，云服务服务器，例如，新连接的源系统总是违反一个规则！

规则服务是每项业务的重要组成部分。由于其开放性，它可以与任何其他基于Apache Kafka的组件、SAP、非SAP或开放源代码一起使用。

访问实时演示系统的链接可以在以下位置找到：https://rtdi.io/software/big-data-connectors/

，物联网专用卡