Após uma análise cuidadosa, decidimos descontinuar o Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL:

1. A partir de **1º de setembro de 2025,** não forneceremos nenhuma correção de bug para aplicativos do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL porque teremos suporte limitado para ele, devido à próxima descontinuação.

2. A partir **de 15 de outubro de 2025,** você não poderá criar novos aplicativos Kinesis Data Analytics para SQL.

3. Excluiremos as aplicações a partir de **27 de janeiro de 2026**. Você não poderá mais iniciar nem operar as aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. A partir dessa data, não haverá mais suporte ao Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. Para obter mais informações, consulte [Descontinuação de aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL](discontinuation.md).

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# Etapa 2: Criar um aplicativo de análise
<a name="app-anom-with-exp-create-app"></a>

Nesta seção, você cria um aplicativo do Amazon Kinesis Data Analytics e o configura para usar o fluxo de dados do Kinesis que você criou em [Etapa 1: Preparar os dados](app-anomaly-with-ex-prepare.md). Em seguida, você executa o código do aplicativo que usa a função `RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION`.

**Como criar uma aplicação do**

1. [Abra o console do Kinesis em https://console.aws.amazon.com /kinesis.](https://console.aws.amazon.com/kinesis)

1. Escolha **Data Analytics (Análise de dados)** no painel de navegação e, em seguida, **Create application (Criar aplicativo)**.

1. Forneça o nome e a descrição do aplicativo (opcional) e escolha **Create application**.

1. Escolha **Connect streaming data** e, em seguida, escolha **ExampleInputStream**na lista. 

1. Escolha **Discover schema** e verifique se `Systolic` e `Diastolic` aparecem como colunas `INTEGER`. Se elas tiverem um outro tipo, escolha **Edit schema** e atribua o tipo `INTEGER` a ambas. 

1. Em **Real time analytics**, escolha **Go to SQL editor**. Quando solicitado, confirme a execução do aplicativo. 

1. Cole o seguinte código no editor SQL e, em seguida, escolha **Save and run SQL**.

   ```
   --Creates a temporary stream.
   CREATE OR REPLACE STREAM "TEMP_STREAM" (
   	        "Systolic"                  INTEGER,
   	        "Diastolic"                 INTEGER,
   	        "BloodPressureLevel"        varchar(20),
   	        "ANOMALY_SCORE"             DOUBLE,
   	        "ANOMALY_EXPLANATION"       varchar(512));
   
   --Creates another stream for application output.	        
   CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
   	        "Systolic"                  INTEGER,
   	        "Diastolic"                 INTEGER,
   	        "BloodPressureLevel"        varchar(20),
   	        "ANOMALY_SCORE"             DOUBLE,
   	        "ANOMALY_EXPLANATION"       varchar(512));
   
   -- Compute an anomaly score with explanation for each record in the input stream
   -- using RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION
   CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
      INSERT INTO "TEMP_STREAM"
         SELECT STREAM "Systolic", "Diastolic", "BloodPressureLevel", ANOMALY_SCORE, ANOMALY_EXPLANATION 
         FROM TABLE(RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION(
                 CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"), 100, 256, 100000, 1, true));
   
   -- 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;
   ```

**Próxima etapa**  
[Etapa 3: Examinar os resultados](examine-results-with-exp.md)