신중한 고려 후 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.

# 예: 데이터 변칙 감지 및 설명(RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION 함수)
<a name="app-anomaly-detection-with-explanation"></a>

Amazon Kinesis Data Analytics은 수치 열에 있는 값을 바탕으로 각 레코드에 이상 점수를 할당하는`RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION` 함수를 제공합니다. 또한 함수는 변칙에 대한 설명을 제공합니다. *자세한 설명은 Amazon Managed Service for Apache Flink SQL 참조*의 [RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPONSION](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html)을 참조하십시오.

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

**Topics**
+ [1단계: 데이터 준비](app-anomaly-with-ex-prepare.md)
+ [2단계: 분석 애플리케이션 생성](app-anom-with-exp-create-app.md)
+ [3단계: 결과 검사](examine-results-with-exp.md)

**첫 단계**  
[1단계: 데이터 준비](app-anomaly-with-ex-prepare.md)