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 1: Preparar os dados
<a name="app-anomaly-with-ex-prepare"></a>

Antes de criar um Amazon Kinesis Data Analytics para este [exemplo](app-anomaly-detection-with-explanation.md), crie um fluxo de dados do Kinesis para usar como origem de streaming para o seu aplicativo. Além disso, execute o código Python para gravar dados simulados de pressão arterial no fluxo. 

**Topics**
+ [Etapa 1.1: Criar um fluxo de dados do Kinesis](#app-anomaly-create-two-streams)
+ [Etapa 1.2: Gravação de registros de amostra no stream de entrada](#app-anomaly-write-sample-records-inputstream)

## Etapa 1.1: Criar um fluxo de dados do Kinesis
<a name="app-anomaly-create-two-streams"></a>

Nesta seção, você cria um fluxo de dados do Kinesis chamado `ExampleInputStream`. Você pode criar esse fluxo de dados usando o Console de gerenciamento da AWS ou AWS CLI o.
+ Para usar o console:

  1. [Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Kinesis em https://console.aws.amazon.com /kinesis.](https://console.aws.amazon.com/kinesis)

  1. Selecione **Data Streams (Fluxos de dados)** no painel de navegação. Em seguida, escolha **Create Kinesis stream (Criar fluxo do Kinesis)**.

  1. Para o nome, digite **ExampleInputStream**. Para o número de estilhaços, digite **1**.
+ Como alternativa, para usar o AWS CLI para criar o fluxo de dados, execute o seguinte comando:

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

## Etapa 1.2: Gravação de registros de amostra no stream de entrada
<a name="app-anomaly-write-sample-records-inputstream"></a>

Nesta etapa, execute o código Python para gerar continuamente os registros de exemplo e gravá-los no fluxo de dados que você criou. 

1. Instale o Python e o pip.

   Para obter informações sobre como instalar o Python, consulte [Python](https://www.python.org/). 

   Você pode instalar dependências usando o pip. Para obter informações sobre como instalar o pip, consulte [Instalação](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/) na documentação do pip.

1. Execute o código do Python a seguir. Você pode alterar a região a ser usada neste exemplo. O comando `put-record` no código grava os registros JSON no fluxo.

   ```
    
   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"))
   ```

**Próxima etapa**  
[Etapa 2: Criar um aplicativo de análise](app-anom-with-exp-create-app.md)