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.

# 1단계: 준비
<a name="app-anomaly-prepare"></a>

이 연습에 사용할 Amazon Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성하기 전에 Kinesis 데이터 스트림 두 개를 생성해야 합니다. 스트림 중 하나를 애플리케이션의 스트리밍 소스로 구성하고 또 다른 스트림을 Kinesis Data Analytics가 애플리케이션 출력을 유지하는 목적지로 구성합니다.

**Topics**
+ [1.1단계: 입력 및 출력 데이터 스트림 생성](#app-anomaly-create-two-streams)
+ [1.2단계: 샘플 레코드를 입력 스트림에 작성](#app-anomaly-write-sample-records-inputstream)

## 1.1단계: 입력 및 출력 데이터 스트림 생성
<a name="app-anomaly-create-two-streams"></a>

이 섹션에서는 2개의 Kinesis 스트림을 생성합니다: `ExampleInputStream` 및 `ExampleOutputStream`. AWS Management Console 또는 AWS CLI을(를) 사용하여 이러한 스트림을 만들 수 있습니다.
+ 

**콘솔을 사용하려면**

  1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/kinesis](https://console.aws.amazon.com/kinesis) Kinesis 콘솔을 엽니다.

  1. **데이터 스트림 생성**을 선택합니다. 샤드가 하나인 스트림(`ExampleInputStream`이라고 함)을 생성합니다. 자세한 설명은 *Amazon Kinesis Data Streams 개발자 가이드*의 [스트림 생성](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html)을 참조하십시오.

  1. 이전 단계를 반복하여 샤드가 하나인 스트림(`ExampleOutputStream`이라고 함)을 생성합니다.
+ 

**를 사용하려면 AWS CLI**

  1. 다음 Kinesis `create-stream` AWS CLI 명령을 사용하여 첫 번째 스트림()을 생성합니다`ExampleInputStream`.

     ```
     $ aws kinesis create-stream \
     --stream-name ExampleInputStream \
     --shard-count 1 \
     --region us-east-1 \
     --profile adminuser
     ```

  1. 동일한 명령을 실행하여 스트림 명칭을 `ExampleOutputStream`으로 변경합니다. 이 명령은 두 번째 스트림을 생성하고 애플리케이션은 이를 사용하여 출력을 작성합니다.

## 1.2단계: 샘플 레코드를 입력 스트림에 작성
<a name="app-anomaly-write-sample-records-inputstream"></a>

이 단계에서는 Python 코드를 실행하여 샘플 레코드를 연속적으로 생성하고 이러한 레코드를 `ExampleInputStream` 스트림에 작성합니다.

```
{"heartRate": 60, "rateType":"NORMAL"} 
...
{"heartRate": 180, "rateType":"HIGH"}
```

1. Python 및 `pip`를 설치합니다.

   Python 설치에 관한 정보는 [Python](https://www.python.org/) 웹사이트를 참조하십시오.

   pip를 사용하여 종속 프로그램을 설치할 수 있습니다. pip 설치에 관한 정보는 pip 웹 사이트에 있는 [Installation](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/)을 참조하십시오.

1. 다음 Python 코드를 실행합니다. 코드에 있는 `put-record` 명령이 JSON 레코드를 스트림에 작성합니다.

   ```
    
   from enum import Enum
   import json
   import random
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   class RateType(Enum):
       normal = "NORMAL"
       high = "HIGH"
   
   
   def get_heart_rate(rate_type):
       if rate_type == RateType.normal:
           rate = random.randint(60, 100)
       elif rate_type == RateType.high:
           rate = random.randint(150, 200)
       else:
           raise TypeError
       return {"heartRate": rate, "rateType": rate_type.value}
   
   
   def generate(stream_name, kinesis_client, output=True):
       while True:
           rnd = random.random()
           rate_type = RateType.high if rnd < 0.01 else RateType.normal
           heart_rate = get_heart_rate(rate_type)
           if output:
               print(heart_rate)
           kinesis_client.put_record(
               StreamName=stream_name,
               Data=json.dumps(heart_rate),
               PartitionKey="partitionkey",
           )
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
   ```



**다음 단계**  
[단계 2: 애플리케이션 만들기](app-anom-score-create-app.md)