2단계: 분석 애플리케이션 생성 - Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications 개발자 안내서

신중한 고려 끝에 두 단계로 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL applications를 중단하기로 결정했습니다.

1. 2025년 10월 15일부터 SQL 애플리케이션을 위한 새 Kinesis Data Analytics를 생성할 수 없습니다.

2. 2026년 1월 27일부터 애플리케이션이 삭제됩니다. SQL 애플리케이션용 Amazon Kinesis Data Analytics를 시작하거나 작동할 수 없습니다. 해당 시점부터 에 대한 Amazon Kinesis Data AnalyticsSQL에 대한 지원을 더 이상 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications 중단 단원을 참조하십시오.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

2단계: 분석 애플리케이션 생성

이 섹션에서는 Amazon Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성하고 1단계: 데이터 준비에서 스트리밍 소스로 만든 Kinesis 데이터 스트림을 사용하도록 구성합니다. 그런 다음 RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 함수를 사용하는 애플리케이션 코드를 실행합니다.

애플리케이션을 생성하려면
  1. https://console.aws.amazon.com/kinesis에서 Kinesis 콘솔을 엽니다.

  2. 탐색 창에서 Data Analytics(데이터 분석)를 선택한 다음 애플리케이션 생성을 선택합니다.

  3. 애플리케이션 명칭 및 설명(선택 사항)을 입력하고 [Create application]을 선택합니다.

  4. 스트리밍 데이터 연결을 선택한 다음 목록에서 ExampleInputStream을 선택합니다.

  5. [Discover schema]를 선택하고 SystolicDiastolicINTEGER 열로 나타나는지 확인하십시오. 다른 유형이 있으면 [Edit schema]를 선택하고 유형 INTEGER를 두 유형 모두에 할당합니다.

  6. [Real time analytics]에서 [Go to SQL editor]를 선택합니다. 메시지가 표시되면 애플리케이션을 실행하도록 선택합니다.

  7. 다음 코드를 SQL 편집기에 붙여넣은 다음 [Save and run SQL]을 선택합니다.

    --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;
다음 단계

3단계: 결과 검사