Tras considerarlo detenidamente, hemos decidido dejar de utilizar Amazon Kinesis Data Analytics para aplicaciones SQL:

1. A partir del **1 de septiembre de 2025,** no proporcionaremos ninguna corrección de errores para las aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics for SQL porque tendremos un soporte limitado debido a la próxima discontinuación.

2. A partir del **15 de octubre de 2025,** no podrá crear nuevas aplicaciones de Kinesis Data Analytics for SQL.

3. Eliminaremos sus aplicaciones a partir del **27 de enero de 2026**. No podrá iniciar ni utilizar sus aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. A partir de ese momento, el servicio de soporte de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL dejará de estar disponible. Para obtener más información, consulte [Retirada de las aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL](discontinuation.md).

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# Paso 1: Preparar los datos
<a name="app-anomaly-with-ex-prepare"></a>

Antes de crear una aplicación de Amazon Kinesis Data Analytics para este [ejemplo](app-anomaly-detection-with-explanation.md), debe crear un flujo de datos de Kinesis para utilizarla como origen de streaming para su aplicación. También debe ejecutar código de Python para escribir datos simulados de tensión arterial en la secuencia. 

**Topics**
+ [Paso 1.1: crear un flujo de datos de Kinesis](#app-anomaly-create-two-streams)
+ [Paso 1.2: Escribir registros de muestra en la secuencia de entrada](#app-anomaly-write-sample-records-inputstream)

## Paso 1.1: crear un flujo de datos de Kinesis
<a name="app-anomaly-create-two-streams"></a>

En esta sección creará un flujo de datos de Kinesis denominada `ExampleInputStream`. Puede crear este flujo de datos utilizando el Consola de administración de AWS o el AWS CLI.
+ Para utilizar la consola:

  1. [Inicie sesión en la consola de Kinesis Consola de administración de AWS y ábrala en https://console.aws.amazon.com /kinesis.](https://console.aws.amazon.com/kinesis)

  1. Elija **Flujos de datos** en el panel de navegación. A continuación, elija **Create Kinesis stream (Crear secuencia de Kinesis)**.

  1. Escriba **ExampleInputStream** como nombre del parámetro. Para el número de fragmentos, escriba **1**.
+ Como alternativa, para usar el AWS CLI para crear el flujo de datos, ejecute el siguiente comando:

  ```
  $ aws kinesis create-stream --stream-name ExampleInputStream --shard-count 1
  ```

## Paso 1.2: Escribir registros de muestra en la secuencia de entrada
<a name="app-anomaly-write-sample-records-inputstream"></a>

En este paso, ejecutará código de Python para generar continuamente registros de muestra y escribirlos en el flujo de datos que ha creado. 

1. Instale Python y pip.

   Para obtener información sobre la instalación de Python, consulte [Python](https://www.python.org/). 

   Puede instalar dependencias con pip. Para obtener información sobre la instalación de pip, consulte [Installation](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/) en la documentación de pip.

1. Ejecute el siguiente código de Python. Puede cambiar la región por la que desee utilizar en este ejemplo. El comando `put-record` en el código escribe los registros JSON en la secuencia.

   ```
    
   from enum import Enum
   import json
   import random
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   class PressureType(Enum):
       low = "LOW"
       normal = "NORMAL"
       high = "HIGH"
   
   
   def get_blood_pressure(pressure_type):
       pressure = {"BloodPressureLevel": pressure_type.value}
       if pressure_type == PressureType.low:
           pressure["Systolic"] = random.randint(50, 80)
           pressure["Diastolic"] = random.randint(30, 50)
       elif pressure_type == PressureType.normal:
           pressure["Systolic"] = random.randint(90, 120)
           pressure["Diastolic"] = random.randint(60, 80)
       elif pressure_type == PressureType.high:
           pressure["Systolic"] = random.randint(130, 200)
           pressure["Diastolic"] = random.randint(90, 150)
       else:
           raise TypeError
       return pressure
   
   
   def generate(stream_name, kinesis_client):
       while True:
           rnd = random.random()
           pressure_type = (
               PressureType.low
               if rnd < 0.005
               else PressureType.high
               if rnd > 0.995
               else PressureType.normal
           )
           blood_pressure = get_blood_pressure(pressure_type)
           print(blood_pressure)
           kinesis_client.put_record(
               StreamName=stream_name,
               Data=json.dumps(blood_pressure),
               PartitionKey="partitionkey",
           )
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
   ```

**Paso siguiente**  
[Paso 2: Crear una aplicación de análisis](app-anom-with-exp-create-app.md)