"Fleet"
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把所有服務塞進一個大 Aurora cluster 會讓單一服務的查詢拖垮全部；本文展開按業務 / 微服務切 cluster 的判斷維度、blast radius 隔離、共用 vs 分離的成本與運維 surface 權衡，以及多 cluster fleet 的治理一致性，含 Netflix Aurora consolidation 對照
- Aurora Read Replica Scaling：15 replica 上限、lag profile、headroom 預留與 fleet 治理
Aurora 15 replica 上限、共享 storage 為什麼能養大量 replica、事件型容量分級表、DraftKings headroom 預留判讀、FanDuel 雙 SLO 並行、fleet 治理 3 條 driver（business sharding / microservice / 合規）