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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# Exemplo: como detectar anomalias de dados e obter uma explicação (função RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION)
<a name="app-anomaly-detection-with-explanation"></a>

O Amazon Kinesis Data Analytics fornece a função `RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION` que atribui uma pontuação de anomalias a cada registro de acordo com os valores nas colunas numéricas. A função também fornece uma explicação da anomalia. Para obter mais informações, consulte [RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html) em *Amazon Managed Service for Apache Flink SQL Reference*. 

Neste exercício, você escreve o código de aplicativo para obter pontuações de anomalias para os registros na origem de streaming do aplicativo. Você também pode obter uma explicação para cada anomalia.

**Topics**
+ [Etapa 1: Preparar os dados](app-anomaly-with-ex-prepare.md)
+ [Etapa 2: Criar um aplicativo de análise](app-anom-with-exp-create-app.md)
+ [Etapa 3: Examinar os resultados](examine-results-with-exp.md)

**Primeira etapa**  
[Etapa 1: Preparar os dados](app-anomaly-with-ex-prepare.md)