Краткий вывод

Рекомендую гибридную архитектуру: правила описываются декларативно $логико‑декларативныйDSL/правило-репозиторий$, компилируются в эффективный функциональный исполняемый слой; инфраструктурные части $хранилище,UI,интеграции$ реализовать в ООП/микросервисах. Такое сочетание даёт одновременно: удобство выражения и верифицируемость правил $декларативно/логически$, детерминированность и простоту формальной проверки $функционально$, и практичность развёртывания/поддержки $ООП/сервисы$.

Почему не чисто процедурная / чисто ООП / чисто функциональная / чисто логическая

Чисто процедурная: проста и быстра, но плохо масштабируется по набору правил, сложно поддерживать и верифицировать $многопобочныхэффектов$.Чисто ООП: удобна для инкапсуляции, но правила обычно лучше выражаются декларативно; OOP-код может стать сложным и трудным для формальной проверки.Чисто функциональная: отлична для верифицируемости и детерминизма, но не даёт естественного способа для удобного описания правил домена налогов $правила—декларации,таблицы,исключения$.Чисто логическая $Prolog/Datalog$: превосходна для выражения правил и вывода, облегчает верификацию и объясняемость; возможны проблемы с производительностью и интеграцией в существующую инфраструктуру без этапа компиляции/оптимизации.

Предлагаемая архитектура $слоиикомпоненты$

Входной слой / интеграции

Коннекторы к источникам данных $файлы,базы,API,stream$. Преобразование в каноническую модель данных $canonicaltaxdatamodel$.Валидация входа $schemachecks$.

Авторы правил и репозиторий (Rule Authoring & Management)

DSL для правил: читаемый доменный язык $YAML/JSONилитекстовыйDSL$ с четкой семантикой $дефинитивность,приоритеты,версии$.UI для составления/просмотра правил + тест-кейсы и документация прямо в репозитории.Versioning, access control, review/approval workflow, audit trail.

Статическая проверка и верификация $Compiler/Verifier$

Парсер DSL → AST → статический анализ $типизация,покрытие,проверкиконфликтов/циклов/неоднозначностей$.Формальные свойства: проверка инвариантов, невозможных ситуаций, детерминированности.Интеграция с формальными инструментами $SMTZ3,Datalogstaticanalysis,property-basedtesting$.Генерация тестовых сценариев $fuzz/property-based$.

Компилятор / Оптимизатор

Трансляция декларативных правил в исполняемую форму: либо в оптимизированный промежуточный представление $decisiontables,BDDs$, либо в чистые функции $функциональныемодули$, либо в правила для Rete/forward‑chaining engine.Оптимизации: частичная оценка $partialevaluation$, индексирование, объединение условий, дедупликация, предварительная агрегация.

Рантайм-движок $ExecutionLayer$

Исполняемая функциональная библиотека: чистые, идемпотентные функции, детерминированный вывод, неизменяемые структуры.Возможность как пакетной обработки $batch$, так и потоковой $stream,event-driven$.Кэширование и инкрементальные расчёты $memoization,changepropagation$.Поддержка параллельной/распараллеливаемой обработки $например,map-reduce/потоковыеworker$.

Объяснимость и аудит (Explainability & Audit)

Подробный лог расчёта: какие правила сработали, в каком порядке, какие данные использовались, какие промежуточные значения.Возможность воспроизведения результата $replay$ и сравнения версий правил.

Тестирование и CI/CD

Unit tests $нафункции$, scenario tests $направила$, regression tests, property-based tests.Pipeline для валидации правил перед выпуском $статическаяпроверка,прогонтестов,нагрузочноетестирование$.

Мониторинг & Performance

Метрики латентности, пропускной способности, частоты перезапуска/ошибок.Алерты на регрессии в производительности или на появление «непокрытых» кейсов.

Почему выбран гибрид $логический+функциональный+OOP$

Декларативность/логика для описания налоговых правил:
Правила звучат как «если …, то …», включая отрицания, исключения, приоритеты — это естественно выражается декларативно $Datalog/Prolog-like,decisiontables$.Повышает понятность для доменных экспертов и облегчает верификацию $можноформальнорассуждатьоправилах$.Функциональный рантайм:
Чистые функции и неизменяемость упрощают тестирование, отладку, верификацию и параллелизм.Лёгкая трансляция декларативных выражений в чистые функции, даёт высокий уровень производительности при оптимизациях $JIT/компиляция$.OOP/микросервисы для инфраструктуры:
Управление жизненным циклом правил, интеграции с внешними системами, UI и доступностью — естественно спроектировать как сервисы с инкапсулированной логикой, интерфейсами и безопасностью.

Стратегии верификации и обеспечения корректности

Статический анализ DSL $типизация,детектированиепротиворечий,покрытие$.Символьные проверки и SMT $Z3$ для критичных свойств $напр.,сумманалогов\ge 0,нетдвойногоналогообложения$.Property-based tests $Hypothesis/QuickCheck$ для генерации входных данных и поиска краёвых случаев.Regression suites с реальными кейсами.Formal proofs для особо критичных компонентов $опционально—Coq/Isabelle$.Peer reviews + автоматические проверки в CI.

Оптимизации для эффективности

Компиляция правил в оптимизированные структуры: decision trees, decision tables, BDD.Использование Rete‑подобных механизмов только когда есть выгода $многоправилсчастичнымсовпадениемусловий$, иначе — прямые функции.Индексирование входных данных и предвычисление часто используемых агрегатов.Кэширование результатов расчёта для неизменных входов $memoization$.Параллельная обработка по налогоплательщикам/контрагентам.Инкрементальные вычисления при частичных обновлениях данных/правил.

Примеры технологий и инструментов $ориентир$

DSL: собственный текстовый DSL или YAML + schema; альтернативы — OpenFisca-like approach $декларативныеправила\to Python$.Rule engines: Drools $Rete$, Datalog $Souffl\acute{e}$, Prolog для прототипов.Функциональные языки/рантайм: Kotlin/Scala $функционально-ориентированныеJVM$, F#, Haskell — для чистых трансформаций; либо чистая функциональная библиотека на Java/Go/Node.js.Верификация: Z3 $SMT$, QuickCheck/Hypothesis, тестовые фреймворки.CI/CD: Git + pipelines, автоматический запуск тестов и статического анализа.

Пример потока создания и выполнения правила $упрощённо$

Эксперт пишет правило в DSL: «Если годовой доход > X и… , то налог = f$\dots$».Парсер/статический анализ выявляет предупреждения/ошибки.Правило проходит ревью, ставится версия.Компилятор превращает правило в оптимизированную функцию/таблицу.Рантайм выполняет функцию для набора налогоплательщиков, логирует трассировку.CI проверяет, что новая версия не изменила результаты для контрольных кейсов.

Резюме рекомендаций

Используйте декларативный/логический DSL для выражения правил $читаемость,верификация,контрольверсий$.Компилируйте правила в чистый функциональный исполняемый слой для выполнения $детерминированность,тестируемость,оптимизации$.Используйте ООП/микросервисную архитектуру для управления, UI и интеграций.Внедрите серьёзный стек верификации: статический анализ + property-based тесты + SMT для критичных свойств.Оптимизируйте выполнение через компиляцию в decision tables/BDDs, кэширование и инкрементальные вычисления.

Если хотите, могу:

нарисовать более детальную модульную диаграмму архитектуры;предложить пример DSL‑синтаксиса и показать, как он компилируется в исполняемую функцию;привести сравнение производительности подходов $логическийvsфункциональныйvsRete$ на реальных сценариях.