パフォーマンスの予測は、時間、曜日、月によって異なります。例：

• 小売アプリケーションは、平日よりも週末にトラフィックが多くなることがあります。
• 給与アプリケーションは、月初や月末により高い負荷が見られることがあります。

この変化を考慮して、ベースラインコンテキストとしてローリング期間を使用できます。ローリング期間は、対象期間中の日次、週次、月次の間隔で取得される現在の時刻からのデータに対するベースラインを確立します。

たとえば、期間が 30 日間に設定された日次の傾向または期間が 90 日間に設定された週次の傾向が使用されるベースラインを作成できます。

日次の傾向は、過去 30 日間の毎日同じ時間に蓄積されたデータからベースラインを計算します。

週次の傾向は、過去 90 日間の同じ時間と曜日に蓄積されたデータからベースラインを計算します。これは、使用可能なデフォルト設定の 1 つです。

月次の傾向は、毎月同じ日の同じ時間に蓄積されたデータからベースラインを計算します。たとえば、1 月 5 日の午前 10 時半の場合、ベースラインは前年（365 日）の毎月 5 日の同じ時間に蓄積されたデータに基づいて作成されます。

ベースラインは、起動してすぐには利用できません。Splunk AppDynamics SaaS でデータを収集し、最初のベースラインを作成するのに時間とアプリケーション負荷がかかるためです。所要時間は、使用するベースラインタイプ（日次、週次、月次、なし）によって異なります。なしの場合はベースラインが利用できるまでに数時間、日次の場合は数日、週次の場合は数週間かかります。