新しいプロジェクトでは、SQL アプリケーション用 Kinesis Data Analytics ではなく、新しい Kinesis Data Analytics スタジオを使用することをお勧めします。Kinesis Data Analytics Studio は使いやすさと高度な分析機能を兼ね備えているため、高度なストリーム処理アプリケーションを数分で構築できます。
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例: データ異常の検出と説明の取得 (RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 関数)
Amazon Kinesis Data Analytics には、RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION数値列の値に基づいて各レコードに異常スコアを割り当てる機能が用意されています。この関数は、異常の説明も提供します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Analytics SQL リファレンス」の「RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION」を参照してください。
この実習では、アプリケーションのストリーミングソースのレコードに異常スコアを取得するアプリケーションコードを作成します。それぞれの異常についての説明も取得できます。
最初のステップ
