Tudum.com는 넷플릭스의 공식 팬 대상지로, 매월 2000만 명 이상의 회원에게 독점 콘텐츠, 비하인드 스토리, 상호작용 경험을 제공합니다. 이 플랫폼의 아키텍처는 유지 가능, 확장 가능, 유연성을 위해 설계되었으며, Command Query Responsibility Segregation (CQRS)에 유사한 서버 주도 UI 접근 방식을 사용합니다. Tudum의 에디터리얼 팀은 콘텐츠를 생성하고, 이를 쓰기 데이터베이스에 저장한 후, 사용자들이 소비하는 읽기 최적화 형식으로 변환합니다. 초기 아키텍처는 Kafka를 사용하여 쓰기 및 읽기 데이터베이스를 분리하여 독립적인 확장 및 최종 일관성을 허용했습니다. 그러나 이 접근 방식은 콘텐츠 편집과 웹 사이트 반영 사이에 지연을 초래했습니다. 팀은 페이지 데이터 서비스의 근 캐시를 사용하여 페이지 구축을 가속화하는 데 사용되는 지연의 원인을 확인했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 넷플릭스는 RAW Hollow, 즉 메모리 내, 공동위치, 압축 객체 데이터베이스를 개발했습니다. 이는 강한 읽기-쓰기 일관성 및 낮은 지연을 제공합니다. Tudum은 RAW Hollow를 테스트하는 완벽한 후보였으며, 이는 I/O를 크게 줄이고 O(1) 시간에 동기식 데이터 액세스를 가능하게 했습니다. 업데이트된 아키텍처는 Kafka 인프라의 필요성을 제거하고 데이터 전파 시간을 줄였으며, 작가 및 에디터가 초 단위로 변경을 미리 볼 수 있게 되었습니다. 마이그레이션은 또한 요청 시간을 줄였으며, 홈페이지 구축 시간이 1.4초에서 0.4초로 줄었습니다.