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: 데이터 준비
<a name="app-anomaly-with-ex-prepare"></a>

이 [예](app-anomaly-detection-with-explanation.md)의 경우 Amazon Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성하기 전에 애플리케이션의 스트리밍 소스로 사용할 Kinesis 데이터 스트림을 생성합니다. 또한 Python 코드를 실행하여 시뮬레이션된 혈압 데이터를 스트림에 작성합니다.

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

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

이 섹션에서는 `ExampleInputStream`이라는 Kinesis 데이터 스트림을 생성합니다. AWS Management Console 또는를 사용하여이 데이터 스트림을 생성할 수 있습니다 AWS CLI.
+ 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. 탐색 창에서 **Data Streams(데이터 스트림)**를 선택합니다. 그런 다음 **Kinesis 스트림 생성**을 선택합니다.

  1. 명칭에는 **ExampleInputStream**을(를) 입력합니다. 샤드 수에는 **1**을(를) 입력합니다.
+ 또는 AWS CLI 를 사용하여 데이터 스트림을 생성하려면 다음 명령을 실행합니다.

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

## 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 생성한 데이터 스트림에 작성합니다.

1. Python 및 pip를 설치합니다.

   Python 설치에 관한 자세한 설명은 [Python](https://www.python.org/)을 참조하십시오.

   pip를 사용하여 종속 프로그램을 설치할 수 있습니다. pip 설치에 관한 자세한 설명은 pip 설명서의 [설치](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/)를 참조하십시오.

1. 다음 Python 코드를 실행합니다. 리전은 이 예에서 사용할 리전으로 변경할 수 있습니다. 코드에 있는 `put-record` 명령이 JSON 레코드를 스트림에 작성합니다.

   ```
    
   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"))
   ```

**다음 단계**  
[2단계: 분석 애플리케이션 생성](app-anom-with-exp-create-app.md)