Drasi 是微軟使用MIT協議開源的一個項目，已經提交到CNCF孵化，github：https://github.com/drasi-project/drasi-platform/ ，他提供了一個集成解決方案，可以用于監控變化并自動做出適當的響應，解決擴展事件驅動系統所面臨的挑戰。它提供了一個統一的框架，降低了復雜性并能確保及時響應，使開發人員無需手動構建源（Source）：這些源可監控各種數據點，包括應用程序日志、數據庫變化和系統指標。

Drasi 是一種全面的解決方案，提供內置功能來跟蹤特定事件的系統日志和更改源、評估它們的相關性并自動啟動適當的反應。 Drasi 包含以下三個核心的基本組件：

• 源（Source）：這些源可監控各種數據點，包括應用程序日志、數據庫變化和系統指標。源可以實時跟蹤變化，捕獲數據而無需將其復制到中央存儲庫或數據湖。
• 連續查詢（Continuous Query）：Drasi 不依賴傳統的時間點查詢，而是使用連續查詢，在數據到達時對其進行評估。這些查詢是使用 Cypher 查詢語言編寫的，整合了多個源的信息，無需人工干預即可不斷地更新結果。
• 響應（Reaction）：當變化符合連續查詢中定義的標準時，Drasi 會自動觸發響應，包括發送警報、更新系統或根據特定業務需求啟動補救措施等任務。

Cypher 支持

連續查詢是使用Cypher 查詢語言的子集編寫的。如果您是 Cypher 新手，Cypher 查詢語言的原始創建者 Neo4J 有很多資源可以幫助您理解、學習和嘗試 Cypher，包括：

• 入門
• 備忘單

它是一種被嚴重低估的查詢語言，雖然大多數查詢也可以轉換為關系 SQL，使用 WITH 子句的 Cypher 線性構造更容易推理。

Cypher 的關鍵之一（至少在圖形數據庫的上下文中）是它有一種很好的方法將“JOIN”操作表示為圖形遍歷。

    MATCH (p:Person)-[r]-(c:Company) RETURN p.Name, c.Name

其中 `r` 可以表示兩個集合 `Person` 和 `Company` 之間的任何關系（又稱為 `JOIN`），例如 `WORKS_AT`、`EMPLOYED_BY`、`CONTRACTOR_FOR` 等。

Drasi 不僅僅是在數據上運行圖形查詢，它還使用 Cypher 查詢語言作為一種方便的方式來表達您想要觀察的數據變化。

Dapr 支持

Drasi 的基礎架構是Dapr 支撐的，在以下方面支持：

(1) 事件源與 Dapr 的集成

• Drasi 支持多種數據源（如日志、數據庫更新、Azure Event Grid 等）。而 Dapr 的 發布/訂閱（Pub/Sub） 功能可用于在不同服務間傳遞事件消息。例如，Dapr 的 Pub/Sub 組件（如 Redis、Azure Service Bus）可作為 Drasi 的事件源之一，幫助 Drasi 捕獲跨系統的實時事件流。

（2）響應動作觸發 Dapr 服務

• Drasi 的響應（Reaction）機制可觸發自定義操作，例如調用外部 API 或啟動修復流程。在此場景下，Dapr 的 服務調用（Service Invocation） 功能可用于安全、可靠地調用其他微服務，或在 Kubernetes 環境中通過 Sidecar 代理完成跨服務通信。

（3）狀態管理與查詢優化

• Dapr 的 狀態管理（State Management） 組件支持持久化存儲（如 Redis、MySQL），可能被 Drasi 用于緩存連續查詢的中間結果或歷史數據，從而提升查詢效率。

(4) 技術生態的互補性

• Dapr 的跨語言支持：Dapr 提供多語言 SDK（如 .NET、Java、Go），而 Drasi 的查詢語言 CQL 基于圖數據庫語法。兩者結合時，Dapr 可幫助 Drasi 兼容更多異構系統，擴展其應用場景。

• Kubernetes 部署：Dapr 在 Kubernetes 中通過 Sidecar 注入運行，Drasi 同樣支持云原生部署。兩者可通過 Kubernetes 的注解（Annotations）協同配置，例如通過 Dapr 的服務發現機制優化 Drasi 的事件路由

參考文章：

• 使用 Drasi 檢測數據變化并做出智能反應：https://opensource.microsoft.com/blog/2024/10/22/detect-and-react-intelligently-to-changes-in-data-with-drasi/