对于新项目，我们建议您使用新的 Kinesis Data Analytics 工作室，而不是 SQL 应用程序的 Kinesis Data Analytics。Kinesis Data Analytics Studio 将易用性与高级分析功能相结合，使您能够在几分钟内构建复杂的流处理应用程序。
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。
步骤 3：配置应用程序输出
完成步骤 2：创建应用程序后，您已拥有用于从流式传输源读取心率数据并为每条记录分配一个异常分数的应用程序代码。
现在，您可以将应用程序内流中的应用程序结果发送到外部目的地，即另一个 Kinesis 数据流 (OutputStreamTestingAnomalyScores)。您可以分析异常分数并确定哪种心率是异常的。然后，您可以进一步扩展此应用程序以生成警报。
执行以下步骤可配置应用程序输出：
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打开 Amazon Kinesis Data Analytics 在 SQL 编辑器中，在应用程序控制面板中选择 Destination 或 Add a destination。
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在 Connect to destination (连接到目标) 页面中，选择您在上一部分中创建的
OutputStreamTestingAnomalyScores流。现在，您有了外部目标，Amazon Kinesis Data Analytics 会将您的应用程序写入应用程序内流的所有记录保存到该目的地
DESTINATION_SQL_STREAM。 -
您可以选择配置 Amazon Lambda 以监控
OutputStreamTestingAnomalyScores流并发送警报。有关说明，请参阅 使用 Lambda 函数预处理数据。如果您未设置警报，则可以查看 Kinesis Data Analytics 写入外部目的地（即 Kinesis 数据流）的记录OutputStreamTestingAnomalyScores，如中所述步骤 4：验证输出。