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).

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# O que é o Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL?
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Com o Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL, você pode processar e analisar dados de streaming usando SQL padrão. O serviço permite que você crie e execute rapidamente um código SQL sofisticado com base nas origens de streaming para executar análises por tempo, alimentar painéis em tempo real e criar métricas em tempo real. 

Para começar a usar o Kinesis Data Analytics, crie um aplicativo Kinesis Data Analytics que leia e processe continuamente o fluxo de dados. O serviço oferece suporte à ingestão de dados das origens de streaming do Amazon Kinesis Data Streams e do Amazon Data Firehose. Em seguida, você cria o código SQL usando o editor interativo e o testa com dados de streaming ao vivo. Você também pode configurar destinos para os quais o Kinesis Data Analytics enviará os resultados. 

O Kinesis Data Analytics oferece suporte ao Amazon Data Firehose (Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Service e Splunk) e ao OpenSearch AWS Lambda Amazon Kinesis Data Streams como destinos.



## Quando devo usar o Amazon Kinesis Data Analytics?
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O Amazon Kinesis Data Analytics permite que você crie rapidamente o código SQL que lê, processa e armazena continuamente dados em tempo quase real. Usando consultas SQL padrão nos dados em streaming, você pode criar aplicativos que transformam e fornecem informações sobre seus dados. Veja a seguir alguns cenários de exemplo de uso do Kinesis Data Analytics:
+ **Gerar análise por tempo**: você pode calcular métricas ao longo do tempo e, em seguida, fazer streaming de valores para o Amazon S3 ou o Amazon Redshift por meio de um stream de entrega de dados do Kinesis.
+ **Alimentar painéis em tempo real** – Você pode enviar resultados de dados de streaming agregados e processados downstream para alimentar painéis em tempo real.
+ **Criar métricas em tempo real** – Você pode criar métricas e triggers personalizados para uso em monitoramento em tempo real, notificações e alarmes.

Para obter mais informações sobre os elementos de idioma SQL compatíveis com o Kinesis Data Analytics, consulte [Amazon Kinesis Data Analytics SQL Reference](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/analytics-sql-reference.html).

## Você é um usuário iniciante do Amazon Kinesis Data Analytics?
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Se você estiver usando o Amazon Kinesis Data Analytics pela primeira vez, recomendamos que leia as seções a seguir nesta ordem:

1. **Leia a seção Como funciona deste guia.** Esta seção apresenta vários componentes do Kinesis Data Analytics com os quais você trabalha para criar uma end-to-end experiência. Para obter mais informações, consulte [Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL: como funciona](how-it-works.md).

1. **Tente fazer os exercícios de conceitos básicos.** Para obter mais informações, consulte [Conceitos básicos do Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL](getting-started.md).

1. **Explore os conceitos de SQL de streaming.** Para obter mais informações, consulte [Conceitos de streaming com SQL](streaming-sql-concepts.md).

1. **Tente exemplos adicionais.** Para obter mais informações, consulte [Exemplos de Kinesis Data Analytics para SQL](examples.md).