经过仔细考虑，我们决定停用适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics：

1. 从 **2025年9月1日起，**我们将不再为适用于SQL应用程序的Amazon Kinesis Data Analytics Data Analytics提供任何错误修复，因为鉴于即将停产，我们对其的支持将有限。

2. 从 **2025 年 10 月 15 日**起，您将无法为 SQL 应用程序创建新的 Kinesis Data Analytics。

3. 从 **2026 年 1 月 27 日**起，我们将删除您的应用程序。您将无法启动或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。从那时起，将不再提供对 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 的支持。有关更多信息，请参阅 [Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序停用](discontinuation.md)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 示例：机器学习
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此部分提供了使用机器学习查询的 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序示例。机器学习查询对数据执行复杂的分析，同时依靠流中数据的历史记录以查找异常模式。这些示例提供了设置和测试 Kinesis Data Analytics 应用程序的 step-by-step说明。

**Topics**
+ [示例：在流中检测数据异常情况 (RANDOM\$1CUT\$1FOREST 函数)](app-anomaly-detection.md)
+ [示例：检测数据异常和获取说明 (RANDOM\$1CUT\$1FOREST\$1WITH\$1EXPLANATION 函数)](app-anomaly-detection-with-explanation.md)
+ [示例：检测流上的热点 (HOTSPOTS 函数)](app-hotspots-detection.md)