此问题通常出现在使用DynamoDB作为AWS Lambda的数据源时。为解决该问题，可以采取以下措施：

1. 增加DynamoDB表的容量或增加读取/写入吞吐量以增加域名空间。

2. 让AWS Lambda使用另一个DynamoDB表作为数据源，该表有更大的容量或更高的吞吐量。

3. 优化AWS Lambda函数的代码，减少写入表时的数据量，从而使其适应当前的域名空间。以下是一个示例代码，可用于每隔一段时间删除旧的数据以释放空间：

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('your_table_name')

def lambda_handler(event, context):
    delete_before_date = datetime.now() - timedelta(days=30)  # 删除30天前的数据以释放空间
    response = table.scan(FilterExpression=Attr('date').lt(delete_before_date))
    with table.batch_writer() as batch:
        for each in response['Items']:
            batch.delete_item(Key={'id': each['id']})
    
    # 执行其他操作

这段代码将删除30天之前的数据。如果需要修改保留数据的时间，可以更改timedelta的值。