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.

# 예: 웹 로그 구문 분석(W3C\$1LOG\$1PARSE 함수)
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse"></a>

이 예는 `W3C_LOG_PARSE` 함수를 사용하여 Amazon Kinesis Data Analytics의 문자열을 변환합니다. `W3C_LOG_PARSE`를 사용하여 Apache 로그의 형식을 빠르게 지정할 수 있습니다. 자세한 설명은 *Amazon Managed Service for Apache Flink SQL 참조*에서 [W3C\$1LOG\$1PARSE](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-w3c-log-parse.html)를 참조하십시오.

이 예에서는 로그 레코드를 Amazon Kinesis 데이터 스트림에 기록합니다. 다음은 로그의 예입니다:

```
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:02 -0700] "GET /icons/apache_pba.gif HTTP/1.1" 304 0"}
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:03 -0700] "GET /icons/apache_pbb.gif HTTP/1.1" 304 0"}
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:04 -0700] "GET /icons/apache_pbc.gif HTTP/1.1" 304 0"}
...
```



그런 다음 콘솔에서 Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성하고 Kinesis 데이터 스트림을 스트리밍 소스로 취합니다. 검색 프로세스는 스트리밍 소스 상의 샘플 레코드를 읽고 다음과 같이 한 열(로그)로 애플리케이션 내 스키마를 유추합니다.

![\[로그 열이 포함된 애플리케이션 내 스키마가 포함된 형식이 있는 스트림 샘플 탭을 보여주는 콘솔 스크린샷\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/kinesisanalytics/latest/dev/images/log-10.png)


그런 다음 `W3C_LOG_PARSE` 함수를 지닌 애플리케이션 코드를 사용하여 로그 구문 분석을 수행하고, 다음과 같이 별도의 열에 다양한 로그 필드로 또 다른 애플리케이션 내 스트림을 생성합니다.

![\[애플리케이션 내 스트림이 포함된 실시간 분석 탭을 보여주는 콘솔 스크린샷\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/kinesisanalytics/latest/dev/images/log-20.png)


**Topics**
+ [1단계: Kinesis 데이터 스트림 생성](#examples-transforming-strings-w3clogparse-1)
+ [2단계: Kinesis Data Analytics 애플리케이션 생성](#examples-transforming-strings-w3clogparse-2)

## 1단계: Kinesis 데이터 스트림 생성
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse-1"></a>

Amazon Kinesis 데이터 스트림을 생성하고 다음과 같이 로그 레코드를 채웁니다:

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.

1. **Kinesis 스트림 생성**을 선택한 다음 샤드가 하나인 스트림을 생성합니다. 자세한 설명은 *Amazon Kinesis Data Streams 개발자 가이드*의 [스트림 생성](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html)을 참조하십시오.

1. 다음의 Python 코드를 실행하여 샘플 로그 레코드를 채웁니다. 이 단순한 코드는 동일한 로그 레코드를 스트림에 연속적으로 씁니다.

   ```
    
   import json
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   def get_data():
       return {
           "log": "192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:02 -0700] "
           '"GET /icons/apache_pb.gif HTTP/1.1" 304 0'
       }
   
   
   def generate(stream_name, kinesis_client):
       while True:
           data = get_data()
           print(data)
           kinesis_client.put_record(
               StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey"
           )
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
   ```

## 2단계: Kinesis Data Analytics 애플리케이션 생성
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse-2"></a>

다음과 같이 Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성합니다:

1. [https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics)에서 Managed Service for Apache Flink 콘솔을 엽니다.

1. **애플리케이션 생성**을 선택하고 애플리케이션 명칭을 입력한 다음 **애플리케이션 생성**을 선택합니다.

1. 애플리케이션 세부 정보 페이지에서 **스트리밍 데이터 연결**을 선택합니다.

1. **Connect to source(소스에 연결)** 페이지에서 다음을 수행합니다.

   1. 이전 섹션에서 생성한 스트림을 선택합니다.

   1. IAM 역할 생성 옵션을 선택합니다.

   1. **Discover schema(스키마 발견)**를 선택합니다. 유추된 스키마와, 생성된 애플리케이션 내 스트림에 대한 스키마를 유추하는 데 사용된 샘플 레코드를 콘솔이 표시할 때까지 기다립니다. 유추된 스키마는 한 열만 지닙니다.

   1. [**Save and continue**]를 선택합니다.

   

1. 애플리케이션 세부 정보 페이지에서 **Go to SQL editor(SQL 편집기로 이동)**를 선택합니다. 애플리케이션을 시작하려면 나타나는 대화 상자에서 **Yes, start application(예, 애플리케이션 시작)**을 선택합니다.

1. SQL 편집기에서 애플리케이션 코드를 작성하고 다음과 같이 결과를 확인합니다.

   1. 다음 애플리케이션 코드를 복사하여 편집기에 붙여넣습니다.

      ```
      CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
      column1 VARCHAR(16),
      column2 VARCHAR(16),
      column3 VARCHAR(16),
      column4 VARCHAR(16),
      column5 VARCHAR(16),
      column6 VARCHAR(16),
      column7 VARCHAR(16));
      
      CREATE OR REPLACE PUMP "myPUMP" AS 
      INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
              SELECT STREAM
                  l.r.COLUMN1,
                  l.r.COLUMN2,
                  l.r.COLUMN3,
                  l.r.COLUMN4,
                  l.r.COLUMN5,
                  l.r.COLUMN6,
                  l.r.COLUMN7
              FROM (SELECT STREAM W3C_LOG_PARSE("log", 'COMMON')
                    FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001") AS l(r);
      ```

   1. [**Save and run SQL**]을 선택합니다. **Real-time analytics(실시간 분석)** 탭에서 애플리케이션이 생성한 모든 애플리케이션 내 스트림을 확인하고 데이터를 검증할 수 있습니다.