Langkah 2: Buat Aplikasi Analitik - Panduan Pengembang Amazon Kinesis Data Analytics SQL untuk Aplikasi

Setelah mempertimbangkan dengan cermat, kami memutuskan untuk menghentikan Amazon Kinesis Data Analytics SQL untuk aplikasi dalam dua langkah:

1. Mulai 15 Oktober 2025, Anda tidak akan dapat membuat Kinesis Data Analytics SQL baru untuk aplikasi.

2. Kami akan menghapus aplikasi Anda mulai 27 Januari 2026. Anda tidak akan dapat memulai atau mengoperasikan Amazon Kinesis Data Analytics Anda SQL untuk aplikasi. Support tidak akan lagi tersedia untuk Amazon Kinesis Data Analytics SQL sejak saat itu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Amazon Kinesis Data Analytics SQL untuk penghentian Aplikasi.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Langkah 2: Buat Aplikasi Analitik

Dalam bagian ini, Anda membuat aplikasi Amazon Kinesis Data Analytics dan mengonfigurasinya untuk menggunakan Kinesis data stream yang Anda buat sebagai sumber streaming di Langkah 1: Siapkan Data. Anda kemudian menjalankan kode aplikasi yang menggunakan fungsi RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION.

Untuk membuat aplikasi
  1. Buka konsol Kinesis di https://console.aws.amazon.com/kinesis.

  2. Pilih Data Analytics (Analitik Data) di panel navigasi, lalu pilih Create application (Buat aplikasi).

  3. Beri nama dan deskripsi aplikasi (opsional), dan pilih Create application (Buat aplikasi).

  4. Pilih Connect streaming data, lalu pilih ExampleInputStreamdari daftar.

  5. Pilih Discover schema (Temukan skema), dan pastikan Systolic dan Diastolic muncul sebagai kolom INTEGER. Jika memiliki tipe lain, pilih Edit schema (Edit skema), dan tetapkan tipe INTEGER ke keduanya.

  6. Di bawah Real time analytics (Analitik waktu nyata), pilih Go to SQL editor (Buka editor SQL). Saat diminta, pilih untuk menjalankan aplikasi Anda.

  7. Tempel mode berikut ke editor SQL, lalu pilih Save and run SQL (Simpan dan jalankan SQL).

    --Creates a temporary stream. CREATE OR REPLACE STREAM "TEMP_STREAM" ( "Systolic" INTEGER, "Diastolic" INTEGER, "BloodPressureLevel" varchar(20), "ANOMALY_SCORE" DOUBLE, "ANOMALY_EXPLANATION" varchar(512)); --Creates another stream for application output. CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( "Systolic" INTEGER, "Diastolic" INTEGER, "BloodPressureLevel" varchar(20), "ANOMALY_SCORE" DOUBLE, "ANOMALY_EXPLANATION" varchar(512)); -- Compute an anomaly score with explanation for each record in the input stream -- using RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "TEMP_STREAM" SELECT STREAM "Systolic", "Diastolic", "BloodPressureLevel", ANOMALY_SCORE, ANOMALY_EXPLANATION FROM TABLE(RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION( CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"), 100, 256, 100000, 1, true)); -- Sort records by descending anomaly score, insert into output stream CREATE OR REPLACE PUMP "OUTPUT_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT STREAM * FROM "TEMP_STREAM" ORDER BY FLOOR("TEMP_STREAM".ROWTIME TO SECOND), ANOMALY_SCORE DESC;
Langkah Selanjutnya

Langkah 3: Periksa Hasilnya