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 デベロッパーガイド

慎重に検討した結果、アプリケーションの Amazon Kinesis Data Analytics は 2 つのステップSQLで中止することにしました。

1. 2025 年 10 月 15 日以降、SQLアプリケーションの新しい Kinesis Data Analytics を作成することはできません。

2. 2026 年 1 月 27 日以降、アプリケーションを削除します。SQL アプリケーションの Amazon Kinesis Data Analytics を開始または操作することはできません。SQL それ以降、Amazon Kinesis Data Analytics のサポートは終了します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications の中止」を参照してください。

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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