예: 데이터 변칙 감지 및 설명(RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 함수) - 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.

예: 데이터 변칙 감지 및 설명(RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 함수)

Amazon Kinesis Data Analytics은 수치 열에 있는 값을 바탕으로 각 레코드에 이상 점수를 할당하는RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 함수를 제공합니다. 또한 함수는 변칙에 대한 설명을 제공합니다. 자세한 설명은 Amazon Managed Service for Apache Flink SQL 참조RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPONSION을 참조하십시오.

이 연습에서는 애플리케이션 코드를 작성하여 애플리케이션의 스트리밍 소스에 있는 레코드의 변칙 점수를 가져옵니다. 또한 각 변칙에 대한 설명을 얻습니다.

첫 단계

1단계: 데이터 준비