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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# Monitoramento do para aplicativos SQL
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Monitoramento é uma parte importante da manutenção da confiabilidade, da disponibilidade e da performance do e de seu aplicativo . Você deve coletar dados de monitoramento de todas as partes da sua AWS solução para poder depurar com mais facilidade uma falha multiponto, caso ocorra. Porém, para começar a monitorar o , é necessário criar um plano de monitoramento que inclua respostas às seguintes perguntas:
+ Quais são seus objetivos de monitoramento?
+ Quais recursos você vai monitorar?
+ Com que frequência você vai monitorar esses recursos?
+ Quais ferramentas de monitoramento você usará?
+ Quem realizará o monitoramento das tarefas?
+ Quem deve ser notificado quando algo der errado?

A próxima etapa é estabelecer uma linha de base de desempenho normal de em seu ambiente, medindo o desempenho em vários momentos e em diferentes condições de carga. Enquanto monitora o , você pode armazenar dados históricos de monitoramento. Se fizer isso, você poderá compará-los com os dados de desempenho atuais, identificar padrões de desempenho normais e anomalias de desempenho, e elaborar métodos para resolver problemas.

Com o , você monitora o aplicativo. O aplicativo processa fluxos de dados (entrada ou saída), ambos incluindo *identificadores* que você pode usar para restringir sua pesquisa em CloudWatch registros. Para obter informações sobre como processar fluxos de dados, consulte [Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL: como funciona](how-it-works.md).

A métrica mais importante é `millisBehindLatest`, que indica o tempo de atraso de um aplicativo na leitura da origem de streaming. Em um caso típico, o milissegundos de atraso deve ser zero ou estar próximo a zero. É comum aparecerem breves picos, que representam um aumento em `millisBehindLatest`.

Recomendamos que você configure um CloudWatch alarme que seja acionado quando o aplicativo estiver atrasado por mais de uma hora na leitura da fonte de streaming. Em alguns casos de uso que exigem um processamento quase em tempo real, como a emissão de dados processados para um aplicativo ao vivo, você pode optar por definir o alarme em um valor mais baixo, como cinco minutos, por exemplo.

**Topics**
+ [Ferramentas de monitoramento](monitoring-automated-manual.md)
+ [Monitoramento com a Amazon CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md)
+ [Registro de chamadas de API do AWS CloudTrail com](logging-using-cloudtrail.md)