慎重に検討した結果、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを中止することにしました。

1. **2025 年 9 月 1** 日以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのバグ修正は提供されません。これは、今後の廃止によりサポートが制限されるためです。

2. **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ません。

3. **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](discontinuation.md)」を参照してください。

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# ステップ 1: データを準備する
<a name="app-anomaly-with-ex-prepare"></a>

この[例](app-anomaly-detection-with-explanation.md)の Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する前に、アプリケーションのストリーミングソースとして使用する Kinesis データストリームを作成します。また、シミュレーションされた血圧データをストリームに書き込むために Python コードを実行します。

**Topics**
+ [ステップ 1.1: Kinesis データストリームを作成する](#app-anomaly-create-two-streams)
+ [ステップ 1.2: 入力ストリームにサンプルレコードを書き込みます](#app-anomaly-write-sample-records-inputstream)

## ステップ 1.1: Kinesis データストリームを作成する
<a name="app-anomaly-create-two-streams"></a>

このセクションでは、`ExampleInputStream` という名前のデータストリームを作成します。このデータストリームは、 AWS マネジメントコンソール または を使用して作成できます AWS CLI。
+ コンソールを使用するには

  1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/kinesis](https://console.aws.amazon.com/kinesis) で Kinesis コンソールを開きます。

  1. ナビゲーションペインで、[**データストリーム**] を選択します。次に、[**Kinesis ストリームの作成**] を選択します。

  1. 名前に **ExampleInputStream** を入力します。シャード数に **1** と入力します。
+ または、 を使用してデータストリーム AWS CLI を作成するには、次のコマンドを実行します。

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

## ステップ 1.2: 入力ストリームにサンプルレコードを書き込みます
<a name="app-anomaly-write-sample-records-inputstream"></a>

このステップでは、Python コードを実行してサンプルレコードを連続生成し、作成したデータストリームに書き込みます。

1. Python および pip をインストールします。

   Python のインストールの詳細については、[Python](https://www.python.org/) を参照してください。

   pip を使用して依存関係をインストールできます。pip のインストールについての詳細は、pip ドキュメントの[インストール](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/)を参照してください。

1. 以下の Python コードを実行します。この例で使用するリージョンに変更することができます。コードの `put-record` コマンドは、ストリームに JSON レコードを書き込みます。

   ```
    
   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"))
   ```

**次のステップ**  
[ステップ 2: 分析アプリケーションを作成する](app-anom-with-exp-create-app.md)