Nesse caso para utilizar as réplicas de leitura o aplicativo precisa considerar quais consultas têm tolerância a usar dados que podem estar um pouco desatualizados.
Ao usar um banco de dados relacional e dimensionar sua capacidade de gravação além das restrições de uma única instância será preciso usar uma abordagem diferente chamada particionamento de dados ou fragmentação.
Nesse modelo, os dados são divididos em vários esquemas de banco de dados executando em sua própria instância. Embora o RDS torne mais fácil executar essas instâncias, o particionamento aumenta a complexidade da aplicação.
A camada de acesso a dados da aplicação precisa entender como os dados são divididos, de modo que possam direcionar as consultas para a instância correta.
Além disso, as alterações de esquema devem ser executadas em vários banco de dados, portanto, vale a pena investir para automatizar esse processo.
Para qualquer banco de dados relacional de produção, é importante ter redundância para se ser alta disponibilidade. Para isso a no RDS é possível usar o MultiAZ, que cria uma instância em espera replicada em sincronia em uma Zona de disponibilidade diferente.
Se a instância principal falhar, o RDS executa um failover automático para a outra instância sem a necessidade de intervenção manual.