Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Escalado predictivo para Application Auto Scaling El escalado predictivo escala su aplicación de forma proactiva. El escalado predictivo analiza los datos históricos de carga para detectar patrones diarios o semanales en los flujos de tráfico. Utiliza esta información para pronosticar las necesidades de capacidad futuras a fin de aumentar de forma proactiva la capacidad de la aplicación para que coincida con la carga prevista. El escalado predictivo es adecuado para situaciones en las que tiene: + Tráfico cíclico; por ejemplo, un uso elevado de recursos durante el horario laborable normal y un uso reducido de recursos por la noche o los fines de semana. + Patrones on-and-off de carga de trabajo recurrentes, como el procesamiento por lotes, las pruebas o el análisis periódico de datos. + Aplicaciones que tardan mucho tiempo en inicializarse, lo que provoca un notable impacto de latencia en el rendimiento de las aplicaciones durante eventos de escalado horizontal. **Topics** + [Funcionamiento](aas-predictive-scaling-how-it-works.md) + [Creación de una política de escalado predictivo](aas-create-predictive-scaling-policy.md) + [Anulación del pronóstico](aas-predictive-scaling-overriding-forecast-capacity.md) + [Uso de métricas personalizadas](aas-predictive-scaling-customized-metric-specification.md)