慎重に検討した結果、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを中止することにしました。

1. **2025 年 9 月 1** 日以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのバグ修正は提供されません。これは、今後の廃止によりサポートが制限されるためです。

2. **2025 年 10 月 15** 日以降、新しい Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを作成することはできません。

3. **2026 年 1 月 27 日**以降、アプリケーションは削除されます。Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを起動することも操作することもできなくなります。これ以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL のサポートは終了します。詳細については、「[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのサポート終了](discontinuation.md)」を参照してください。

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# ステップ 1: 準備
<a name="app-anomaly-prepare"></a>

この実習用の Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する前に、2 つの Kinesis データストリームを作成する必要があります。ストリームの 1 つはアプリケーションのストリーミングソースとして設定し、もう 1 つのストリームは Kinesis Data Analytics がアプリケーション出力を永続化する宛先として設定します。

**Topics**
+ [ステップ 1.1: 入力ストリームと出力データストリームを作成する](#app-anomaly-create-two-streams)
+ [ステップ 1.2: 入力ストリームにサンプルレコードを書き込みます](#app-anomaly-write-sample-records-inputstream)

## ステップ 1.1: 入力ストリームと出力データストリームを作成する
<a name="app-anomaly-create-two-streams"></a>

このセクションでは、2 つの Kinesis ストリーム (`ExampleInputStream` および `ExampleOutputStream`) を作成します。 AWS マネジメントコンソール または AWS CLIを使用してこれらのストリームを作成できます。
+ 

**コンソールを使用するには**

  1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/kinesis](https://console.aws.amazon.com/kinesis) で Kinesis コンソールを開きます。

  1. [**データストリームの作成**] を選択します。`ExampleInputStream` という名前の 1 つのシャードがあるストリームを作成します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Streams デベロッパーガイド」の「[Create a Stream](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html)」を参照してください。

  1. 前のステップを繰り返し、`ExampleOutputStream` という名前の 1 つのシャードを持つストリームを作成します。
+ 

**を使用するには AWS CLI**

  1. 次の Kinesis `create-stream` AWS CLI コマンドを使用して、最初のストリーム () を作成します`ExampleInputStream`。

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

  1. 同じコマンドを実行し、ストリーム名を `ExampleOutputStream` に変更します。このコマンドは、アプリケーションが出力の書き込みに使用する 2 つ目のストリームを作成します。

## ステップ 1.2: 入力ストリームにサンプルレコードを書き込みます
<a name="app-anomaly-write-sample-records-inputstream"></a>

このステップでは、Python コードを実行してサンプルレコードを連続生成し、それらのレコードを `ExampleInputStream` ストリームに書き込みます。

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

1. Python および `pip` をインストールします。

   Python のインストールについては、[Python](https://www.python.org/) ウェブサイトをご覧ください。

   pip を使用して依存関係をインストールできます。pip のインストールについては、pip ウェブサイトの「[Installation](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/)」を参照してください。

1. 以下の Python コードを実行します。コードの `put-record` コマンドは、ストリームに JSON レコードを書き込みます。

   ```
    
   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"))
   ```



**次のステップ**  
[ステップ 2: アプリケーションの作成](app-anom-score-create-app.md)