例: データ異常の検出と説明の取得 (RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 関数) - Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications 開発者ガイド

慎重な検討の結果、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのサポートは終了することになりました。サポート終了は次の 2 段階で行われます。

1. 2025 年 10 月 15 日以降、新しい Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを作成することはできなくなります。

2. 2026 年 1 月 27 日以降、アプリケーションは削除されます。Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを起動することも操作することもできなくなります。これ以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL のサポートは終了します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのサポート終了」を参照してください。

例: データ異常の検出と説明の取得 (RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 関数)

Amazon Kinesis Data Analytics は、数値列の値に基づいて異常スコアを各レコードに割り当てる RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 関数を提供しています。この関数は、異常の説明も提供します。詳細については、「Amazon Managed Service for Apache Flink SQL リファレンス」の「RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION」を参照してください。

この実習では、アプリケーションのストリーミングソースのレコードに異常スコアを取得するアプリケーションコードを作成します。それぞれの異常についての説明も取得できます。

最初のステップ

ステップ 1: データを準備する