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。 翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # Amazon Kinesis Data Analytics のドキュメント履歴 次の表に、Amazon Kinesis Data Analytics の前回のリリース以後に行われたドキュメントの重要な変更を示します。 + **API バージョン: 2015-08-14** + **ドキュメントの最終更新日:** 2019 年 5 月 8 日 **** | 変更 | 説明 | 日付 | | --- | --- | --- | | Kinesis Data Analytics アプリケーションのタグ付け | アプリケーションあたりのコストを決定するためや、アクセスをコントロールするためや、ユーザー定義の目的で、アプリケーションのタグ付けを使用します。詳細については、「[タグ付けの使用](how-tagging.md)」を参照してください。 | 2019 年 5 月 8 日 | | を使用した Kinesis Data Analytics API コールのログ記録 AWS CloudTrail | Amazon Kinesis Data Analytics は AWS CloudTrail、Kinesis Data Analytics のユーザー、ロール、または サービスによって実行されたアクションを記録する AWS サービスである と統合されています。詳細については、「[の使用 AWS CloudTrail](logging-using-cloudtrail.md)」を参照してください。 | 2019 年 3 月 22 日 | | フランクフルトリージョンで利用可能な Kinesis Data Analytics | Kinesis Analytics は、欧州 (フランクフルト) リージョンで利用可能になりました。詳細については、「[ とエンドポイント: Kinesis Data Analytics](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#ka_region)」を参照してください。 | 2018 年 7 月 18 日 | | コンソールでリファレンスデータを使用する | アプリケーションのリファレンスデータをコンソールで処理できるようになりました。詳細については、「[例: Kinesis Data Analytics アプリケーションにリファレンスデータを追加する](app-add-reference-data.md)」を参照してください。 | 2018 年 7 月 13 日 | | ウィンドウクエリの例 | ウィンドウと集約のサンプルアプリケーション。詳細については、「[例: ウィンドウと集約](examples-window.md)」を参照してください。 | 2018 年 7 月 9 日 | | アプリケーションのテスト | アプリケーションスキーマおよびコードへの変更のテストに関するガイダンスです。詳細については、「[アプリケーションのテスト](best-practices.md#bp-testing)」を参照してください。 | 2018 年 7 月 3 日 | | データを事前処理するためのアプリケーションの例 | REGEX\_LOG\_PARSE、REGEX\_REPLACE、および DateTime 演算子のその他のサンプルコードです。詳細については、「[例: データの変換](examples-transforming.md)」を参照してください。 | 2018 年 5 月 18 日 | | 返される行と SQL コードのサイズの引き上げ | 返される行のサイズの上限が 512 KB に引き上げられ、アプリケーション内の SQL コードのサイズの上限が 100 KB に引き上げられました。詳細については、「[制限](limits.md)」を参照してください。 | 2018 年 5 月 2 日 | | AWS Lambda Java および .NET の 関数の例 | レコードの前処理およびアプリケーションの宛先用に Lambda 関数を作成するためのコードサンプルです。詳細については、[事前処理用の Lambda 関数の作成](lambda-preprocessing-functions.md)および[アプリケーションの送信先の Lambda 関数の作成](how-it-works-output-lambda-functions.md)を参照してください。 | 2018 年 3 月 22 日 | | 新しい HOTSPOTS 関数 | データの相対的に高密度なリージョンを見つけ、その情報を返します。詳細については、「[例 : ストリーム上のホットスポットの検出 (HOTSPOTS 関数)](app-hotspots-detection.md)」を参照してください。 | 2018 年 3 月 19 日 | | 送信先としての Lambda 関数 | Lambda 関数を送信先として分析結果を送信します。詳細については、「[出力としての Lambda 関数の使用](how-it-works-output-lambda.md)」を参照してください。 | 2017 年 12 月 20 日 | | 新しい RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION 関数 | どのフィールドがデータストリームの異常スコアの原因となっているかについての説明を取得します。詳細については、「[例: データ異常の検出と説明の取得 (RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION 関数)](app-anomaly-detection-with-explanation.md)」を参照してください。 | 2017 年 11 月 2 日 | | 静的データに対するスキーマ検出 | Amazon S3 バケットに保存された静的データに対してスキーマ検出を実行します。詳細については、「[静的データに対するスキーマ検出機能の使用](sch-dis-ref.md)」を参照してください。 | 2017 年 10 月 6 日 | | Lambda 事前処理機能 | 分析 AWS Lambda 前に、 を使用して入力ストリームのレコードを前処理します。詳細については、「[Lambda 関数を使用したデータの事前処理](lambda-preprocessing.md)」を参照してください。 | 2017 年 10 月 6 日 | | 自動スケーリングアプリケーション | 自動スケーリングを使用して、アプリケーションのデータスループットを自動的に向上させます。詳細については、「[アプリケーションを自動的にスケーリングしてスループットを向上させる](how-it-works-autoscaling.md)」を参照してください。 | 2017 年 9 月 13 日 | | 複数のアプリケーション内入力ストリーム | 複数のアプリケーション内ストリームを使用してアプリケーションスループットを向上させます。詳細については、「[スループットの増加に合わせた入力ストリームの並列処理](input-parallelism.md)」を参照してください。 | 2017 年 6 月 29 日 | | Kinesis Data Analytics AWS マネジメントコンソール で を使用するためのガイド | Kinesis Data Analytics コンソールのスキーマエディタと SQL エディタを使用して、推測スキーマと SQL コードを編集します。詳細については、「[ステップ 4 (オプション) コンソールを使用したスキーマと SQL コードの編集](console-feature-summary.md)」を参照してください。 | 2017 年 4 月 7 日 | | パブリックリリース | Amazon Kinesis Data Analytics 開発者ガイドのパブリックリリース。 | 2016 年 8 月 11 日 | | プレビューリリース | Amazon Kinesis Data Analytics 開発者ガイドのリリースをプレビュー。 | 2016 年 1 月 29 日 |