多くのデータベースワークロードは本質的に循環的なものであり、前もって予測することが困難なものもあります。例えば、日中の時間帯に大部分のユーザーがアクティブなソーシャルネットワーキングアプリがあるとします。データベースは日中のアクティビティを処理できる必要がありますが、夜間のスループットに同じレベルは必要ありません。別の例としては、予想以上に急速に普及した新しいモバイルゲームアプリが挙げられます。ゲームがあまりに人気になると、利用可能なデータベースリソースを超過し、パフォーマンスが低下して顧客が不満を感じるようになります。この種のワークロードでは多くの場合、手動介入によってデータベースリソースを使用レベルに応じて上下させる必要があります。 Amazon DynamoDB Auto Scaling は AWS Application Auto Scaling サービスを使用し、実際のトラフィッ