새 프로젝트의 경우 SQL 애플리케이션용 Kinesis Data Analytics 분석보다 새로운 Kinesis Kinesis Data Analytics 스튜디오를 사용하는 것이 좋습니다. Kinesis Data Analytics Studio는 사용 편의성과 고급 분석 기능을 결합하여 정교한 스트림 처리 애플리케이션을 몇 분 만에 구축할 수 있도록 합니다.
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
3단계: 애플리케이션 출력 구성
단계 2: 애플리케이션 만들기 완료 이후 스트리밍 소스로부터 심박수 데이터를 읽고 변칙 점수를 각각에 할당하는 애플리케이션 코드를 가지고 있습니다.
이제 애플리케이션 내 스트림에서 다른 Kinesis 데이터 스트림 (OutputStreamTestingAnomalyScores) 인 외부 대상으로 애플리케이션 결과를 보낼 수 있습니다. 변칙 점수를 분석하여 어떤 심박수가 변칙인지 판단할 수 있습니다. 이 애플리케이션을 더욱 확장하여 알림을 만들 수 있습니다.
다음 단계에 따라 애플리케이션 출력을 구성합니다.
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Amazon Kinesis Data Analytics 콘솔을 엽니다. SQL 편집기에서 [Destination]을 선택하거나 애플리케이션 대시보드에서 [Add a destination]을 선택합니다.
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Connect to destination(대상 주소에 연결) 페이지에서 이전 섹션을 통해 생성한
OutputStreamTestingAnomalyScores스트림을 선택합니다.이제 Amazon Kinesis Data Analytics Analytics가 애플리케이션이 애플리케이션 내 스트림에 기록하는 모든 레코드를 유지하는 외부 대상이 생겼습니다
DESTINATION_SQL_STREAM. -
OutputStreamTestingAnomalyScores스트림을 모니터링하고 알림을 전송하도록 AWS Lambda을(를) 선택적으로 구성할 수 있습니다. 지침은 Lambda 섹션을 참조하세요. 알림을 설정하지 않은 경우 에 설명된 대로 Kinesis Data Analytics Analytics에서 외부 대상 (Kinesis 데이터 스트림OutputStreamTestingAnomalyScores) 에 기록하는 레코드를 검토할 수4단계: 출력 확인 있습니다.
다음 단계
