Amazon Kinesis Data Analytics のドキュメント履歴 - Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications 開発者ガイド

新規プロジェクトでは、Kinesis Data Analytics for SQL よりも 新しい Managed Service for Apache Flink Studio を使用することをお勧めします。Managed Service for Apache Flink 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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Amazon Kinesis Data Analytics のドキュメント履歴

次の表に、Amazon Kinesis Data Analytics の前回のリリース以後に行われたドキュメントの重要な変更を示します。

  • API バージョン: 2015-08-14

  • ドキュメントの最終更新日: 2019 年 5 月 8 日

変更 説明 日付
Kinesis Data Analytics アプリケーションのタグ付け アプリケーションあたりのコストを決定するためや、アクセスをコントロールするためや、ユーザー定義の目的で、アプリケーションのタグ付けを使用します。詳細については、「タグ付けの使用」を参照してください。 2019 年 5 月 8 日
AWS CloudTrail を使用した Kinesis Data API コールのログ記録 Amazon Kinesis Data Analytics は AWS CloudTrail と統合されています。これは、ユーザー、ロール、または、Kinesis Data Analytics の AWS サービスによって実行されたアクションの記録を提供するサービスです。詳細については、「AWS CloudTrail を使用する」を参照してください。 2019 年 3 月 22 日
フランクフルトリージョンで利用可能な Kinesis Data Analytics Kinesis Analytics は、欧州 (フランクフルト) リージョンで利用可能になりました。詳細については、「 とエンドポイント: Kinesis Data Analytics」を参照してください。 2018 年 7 月 18 日
コンソールでリファレンスデータを使用する アプリケーションのリファレンスデータをコンソールで処理できるようになりました。詳細については、「例: Kinesis Data Analytics アプリケーションにリファレンスデータを追加する」を参照してください。 2018 年 7 月 13 日
ウィンドウクエリの例 ウィンドウと集約のサンプルアプリケーション。詳細については、「例: ウィンドウと集約」を参照してください。 2018 年 7 月 9 日
アプリケーションのテスト アプリケーションスキーマおよびコードへの変更のテストに関するガイダンスです。詳細については、「アプリケーションのテスト」を参照してください。 2018 年 7 月 3 日
データを事前処理するためのアプリケーションの例 REGEX_LOG_PARSE、REGEX_REPLACE、および DateTime 演算子のその他のサンプルコードです。詳細については、「例: データの変換」を参照してください。 2018 年 5 月 18 日
返される行と SQL コードのサイズの引き上げ 返される行のサイズの上限が 512 KB に引き上げられ、アプリケーション内の SQL コードのサイズの上限が 100 KB に引き上げられました。詳細については、「Limits」を参照してください。 2018 年 5 月 2 日
Java および .NET での AWS Lambda 関数の例 レコードの前処理およびアプリケーションの宛先用に Lambda 関数を作成するためのコードサンプルです。詳細については、事前処理用の Lambda 関数の作成 および アプリケーションの送信先の Lambda 関数の作成 を参照してください。 2018 年 3 月 22 日
新しい HOTSPOTS 関数 データの相対的に高密度なリージョンを見つけ、その情報を返します。詳細については、「例 : ストリーム上のホットスポットの検出 (HOTSPOTS 関数)」を参照してください。 2018 年 3 月 19 日
送信先としての Lambda 関数 Lambda 関数を送信先として分析結果を送信します。詳細については、「出力としての Lambda 関数の使用」を参照してください。 2017 年 12 月 20 日
新しい RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 関数 どのフィールドがデータストリームの異常スコアの原因となっているかについての説明を取得します。詳細については、「例: データ異常の検出と説明の取得 (RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 関数)」を参照してください。 2017 年 11 月 2 日
静的データに対するスキーマ検出 Amazon S3 バケットに保存された静的データに対してスキーマ検出を実行します。詳細については、「静的データに対するスキーマ検出機能の使用」を参照してください。 2017 年 10 月 6 日
Lambda 事前処理機能 分析前に AWS Lambda を使用して入力ストリームのレコードを事前処理します。詳細については、「Lambda 関数を使用したデータの事前処理」を参照してください。 2017 年 10 月 6 日
自動スケーリングアプリケーション 自動スケーリングを使用して、アプリケーションのデータスループットを自動的に向上させます。詳細については、「アプリケーションを自動的にスケーリングしてスループットを向上させる」を参照してください。 2017 年 9 月 13 日
複数のアプリケーション内入力ストリーム 複数のアプリケーション内ストリームを使用してアプリケーションスループットを向上させます。詳細については、「スループットの増加に合わせた入力ストリームの並列処理」を参照してください。 2017 年 6 月 29 日
Kinesis Data Analytics のための AWS Management Console の使用ガイド Kinesis Data Analytics コンソールのスキーマエディタと SQL エディタを使用して、推測スキーマと SQL コードを編集します。詳細については、「ステップ 4 (オプション) コンソールを使用したスキーマと SQL コードの編集」を参照してください。 2017 年 4 月 7 日
パブリックリリース Amazon Kinesis Data Analytics 開発者ガイドのパブリックリリース。 2016 年 8 月 11 日
プレビューリリース Amazon Kinesis Data Analytics 開発者ガイドのリリースをプレビュー。 2016 年 1 月 29 日