一家公司在VPC中跨多个可用区运行一个三层Web应用程序。Auto Scaling组中的Amazon EC2实例托管应用程序层。该公司需要一个自动扩展计划，该计划能够分析每个资源的每日和每周历史工作负载趋势，并根据预测和实时利用率变化适当地扩展资源。解决方案架构师应该推荐哪种扩展策略？

正确答案是启用预测性扩展以预测未来需求，并配置带有目标跟踪的动态扩展。预测性扩展（Predictive Scaling）能够分析历史工作负载数据（每日和每周趋势），并利用机器学习预测未来的需求，从而在需求发生之前主动扩展资源。结合目标跟踪（Target Tracking）动态扩展策略，可以确保Auto Scaling组根据实时利用率变化进行调整，维持预设的性能指标。 其他选项不合适： 基于EC2实例的平均CPU利用率，通过步进扩展实现动态扩展：步进扩展（Step Scaling）是响应式的，不能预测未来需求，可能导致扩展滞后。 根据Web应用程序的流量模式创建自动计划扩展操作：计划扩展（Scheduled Scaling）是基于固定时间表的，无法应对实时或预测到的工作负载波动。 设置一个简单的扩展策略，并根据EC2实例启动时间增加冷却期：简单扩展（Simple Scaling）策略已被弃用，且冷却期（cooldown period）是为了防止过度扩展，与预测未来需求无关。