近年来，随着信息技术的飞速发展，越来越多的行业需要对业务数据进行监察分析，以便发现数据中表示的相关事件。实时监察业务是对业务数据进行监察分析业务中的一种，实时监察业务通常用来满足监察业务对于实时分析业务数据的需求。 实时监察业务与传统信息处理业务的处理数据方式不同，实时监察业务的数据源不是静态的存储在磁盘上的数据，而是实时的、动态的、随时间变化的来自系统外部的数据流。实现实时监察业务的系统需要对这些数据流进行实时的响应，并根据业务规则发现数据中表示的相关事件，所以实时监察业务也是由数据驱动的。如何发现被监察数据中的相关事件，并对事件做出响应，一般采用业务规则技术来实现。 本课题针对实时监察业务的特征，将数据流理论、算法与业务规则管理系统相结合，设计实现了能够适应并管理灵活多变的业务规则并且能够实时处理大量数据的基于规则的实时监察引擎。满足了实时监察业务对于规则处理可靠性、实时性及业务规则灵活配置、管理的需求，具有很好的现实意义和理论指导意义。