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: 이벤트 타임스탬프를 사용하는 텀블링 윈도우
윈도우 모드 쿼리가 비중첩 방식으로 각 윈도우를 처리하는 경우 이 윈도우를 *텀블링 윈도우*라고 합니다. 자세한 설명은 [텀블링 윈도우(그룹별 집계)](tumbling-window-concepts.md) 섹션을 참조하십시오. 이 Amazon Kinesis Data Analytics 예에서는 스트리밍 데이터에 포함된 사용자 생성 타임스탬프인 이벤트 타임스탬프를 사용하는 텀블링 윈도우를 보여줍니다. 여기서는 애플리케이션이 레코드를 수신할 때 Kinesis Data Analytics가 생성하는 타임스탬프인 ROWTIME를 사용하는 대신에 이 접근 방식을 사용합니다. 이벤트가 애플리케이션에 수신된 시간 대신에 이벤트가 발생한 시간을 기반으로 집계를 생성하려는 경우 스트리밍 데이터에서 이벤트 타임스탬프를 사용합니다. 이 예에서는 `ROWTIME` 값이 1분마다 집계를 트리거하며 레코드가 `ROWTIME` 및 포함된 이벤트 시간별로 모두 집계됩니다.
이 예에서는 다음 레코드를 Amazon Kinesis 데이터 스트림에 기록합니다. 이벤트가 발생한 시간부터 레코드가 Kinesis Data Analytics에 수집된 시간까지 지연을 생성할 수 있는 처리 및 전송 지연을 시뮬레이션하기 위해 이전에 `EVENT_TIME` 값이 5초로 설정되어 있습니다.
```
{"EVENT_TIME": "2018-06-13T14:11:05.766191", "TICKER": "TBV", "PRICE": 43.65}
{"EVENT_TIME": "2018-06-13T14:11:05.848967", "TICKER": "AMZN", "PRICE": 35.61}
{"EVENT_TIME": "2018-06-13T14:11:05.931871", "TICKER": "MSFT", "PRICE": 73.48}
{"EVENT_TIME": "2018-06-13T14:11:06.014845", "TICKER": "AMZN", "PRICE": 18.64}
...
```
그런 다음 Kinesis 데이터 스트림을 스트리밍 소스로 AWS Management Console사용하여에서 Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성합니다. 검색 프로세스는 스트리밍 소스에서 샘플 레코드를 읽고 다음과 같이 세 개의 열(`EVENT_TIME`, `TICKER` 및 `PRICE`)로 애플리케이션 내 스키마를 유추합니다.
![\[이벤트 시간, 티커 및 가격 열이 포함된 애플리케이션 내 스키마를 보여주는 콘솔 스크린샷\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_tumbling_event_schema.png)
`MIN` 및 `MAX` 함수가 포함된 애플리케이션 코드를 사용하여 데이터의 윈도우 모드 집계를 생성합니다. 그런 다음 아래 스크린샷과 같이 다른 애플리케이션 내 스트림에 결과 데이터를 삽입합니다.
![\[애플리케이션 내 스트림의 결과 데이터를 보여주는 콘솔 스크린샷\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_tumbling_event.png)
다음 절차에서는 이벤트 시간을 기반으로 텀플링 윈도우의 입력 스트림에서 값을 집계하는 Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성합니다.
**Topics**
+ [1단계: Kinesis 데이터 스트림 생성](#examples-window-tumbling-event-1)
+ [2단계: Kinesis Data Analytics 애플리케이션 생성](#examples-window-tumbling-event-2)
## 1단계: Kinesis 데이터 스트림 생성
Amazon Kinesis 데이터 스트림을 생성하고 다음과 같이 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. **Create Kinesis stream(Kinesis 스트림 생성)**을 선택한 다음 샤드가 하나 있는 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. 프로덕션 환경에서 Kinesis 데이터 스트림에 레코드를 기록하려면 [Kinesis Client Library](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/developing-producers-with-kpl.html) 또는 [Kinesis Data Streams API](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/developing-producers-with-sdk.html)를 사용하는 것이 좋습니다. 이 예에서는 간단한 설명을 위해 다음 Python 스크립트를 사용하여 레코드를 생성합니다. 코드를 실행하여 샘플 티커 레코드를 채웁니다. 이 단순한 코드는 임의의 티커 레코드를 스트림에 연속적으로 씁니다. 이후 단계에서 애플리케이션 스키마를 생성할 수 있도록 스크립트를 실행 중 상태로 유지합니다.
```
import datetime
import json
import random
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_data():
return {
"EVENT_TIME": datetime.datetime.now().isoformat(),
"TICKER": random.choice(["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"]),
"PRICE": round(random.random() * 100, 2),
}
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
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 **Connect streaming data(스트리밍 데이터 연결)**를 선택하여 소스에 연결합니다.
1. **Connect to source(소스에 연결)** 페이지에서 다음을 수행합니다.
1. 이전 섹션에서 생성한 스트림을 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 스키마에는 세 개의 열이 있습니다.
1. **Edit Schema(스키마 편집)**를 선택합니다. **EVENT\$1TIME** 열의 **열 유형**을 `TIMESTAMP`으로 변경합니다.
1. [**Save schema and update stream samples**]를 선택합니다. 콘솔에서 스키마를 저장한 이후 **종료**를 선택합니다.
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" (EVENT_TIME timestamp, TICKER VARCHAR(4), min_price REAL, max_price REAL);
CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS
INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
SELECT STREAM STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".EVENT_TIME BY INTERVAL '60' SECOND),
TICKER,
MIN(PRICE) AS MIN_PRICE,
MAX(PRICE) AS MAX_PRICE
FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
GROUP BY TICKER,
STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".ROWTIME BY INTERVAL '60' SECOND),
STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".EVENT_TIME BY INTERVAL '60' SECOND);
```
1. [**Save and run SQL**]을 선택합니다.
**Real-time analytics(실시간 분석)** 탭에서 애플리케이션이 생성한 모든 애플리케이션 내 스트림을 확인하고 데이터를 검증할 수 있습니다.