신중한 고려 끝에 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션을 중단하기로 결정했습니다.

1. **2025년 9월 1**일부터 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션에 대한 버그 수정은 제공되지 않습니다. 곧 중단될 예정이므로 지원이 제한될 예정이기 때문입니다.

2. **2025년 10월 15**일부터 새 Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션을 생성할 수 없습니다.

3. **2026년 1월 27**일부터 애플리케이션이 삭제됩니다. Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션을 시작하거나 작동할 수 없게 됩니다. 그 시점부터 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL에 대한 지원을 더 이상 이용할 수 없습니다. 자세한 내용은 [Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션 단종](discontinuation.md) 단원을 참조하십시오.

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

# 단계 2: 애플리케이션 만들기
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이 섹션에서는 다음과 같이 Amazon Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성합니다:
+ [1단계: 준비](app-anomaly-prepare.md)에서 스트리밍 소스로 생성한 Kinesis 데이터 스트림을 사용하도록 애플리케이션 입력을 구성합니다.
+ 콘솔에서 **변칙 감지** 템플릿을 사용합니다.

**애플리케이션을 생성하는 방법**

1. Kinesis Data Analytics **시작하기** 연습에서의 1, 2 및 3단계를 따르십시오 ([단계 3.1: 애플리케이션 만들기](get-started-create-app.md) 참조).
   + 소스 구성에서 다음을 수행합니다:
     + 이전 섹션에서 생성한 스트리밍 소스를 지정합니다.
     + 콘솔이 스키마를 유추한 후에 스키마를 편집하고 `heartRate` 열 유형을 `INTEGER`로 설정합니다.

       대부분의 심박수 값은 정상이며 검색 프로세스는 이 열에 `TINYINT` 유형을 할당할 가능성이 높습니다. 그러나 높은 심박수를 나타내는 값은 백분율이 매우 낮습니다. 이러한 높은 값이 `TINYINT` 유형에 부합하지 않을 경우 Kinesis Data Analytics는 해당 행을 오류 스트림으로 전송합니다. 생성된 모든 심박수 데이터를 수용할 수 있도록 데이터 유형을 `INTEGER`로 업데이트합니다.
   + 콘솔에서 **변칙 감지** 템플릿을 사용합니다. 그런 다음 템플릿 코드를 업데이트하여 적절한 열 명칭을 부여합니다.

1. 열 명칭을 부여하여 애플리케이션 코드를 업데이트합니다. 결과로 얻은 애플리케이션 코드는 다음과 같이 표시됩니다(이 코드를 복사하여 SQL 편집기에 붙여넣습니다).

   ```
   --Creates a temporary stream.
   CREATE OR REPLACE STREAM "TEMP_STREAM" (
   	        "heartRate"        INTEGER,
   	        "rateType"         varchar(20),
   	        "ANOMALY_SCORE"    DOUBLE);
   
   --Creates another stream for application output.	        
   CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
   	        "heartRate"        INTEGER,
   	        "rateType"         varchar(20),
   	        "ANOMALY_SCORE"    DOUBLE);
   
   -- Compute an anomaly score for each record in the input stream
   -- using Random Cut Forest
   CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
      INSERT INTO "TEMP_STREAM"
         SELECT STREAM "heartRate", "rateType", ANOMALY_SCORE 
         FROM TABLE(RANDOM_CUT_FOREST(
                 CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001")));
   
   -- 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;
   ```

   

1. Kinesis Data Analytics 콘솔에서 SQL 코드를 실행하고 결과를 검토합니다:  
![\[애플리케이션 내 스트림의 결과 데이터가 포함된 실시간 분석 탭을 보여주는 콘솔 스크린샷\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/kinesisanalytics/latest/dev/images/anom-v2-40.png)





**다음 단계**  
[3단계: 애플리케이션 출력 구성](app-anomaly-create-ka-app-config-destination.md)