In dieser Arbeit ist das Ziel, ausgewählte Push Technologien Implementierungen anhand einer selbst entwickelten mHealth App auf Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu untersuchen. Es wird mit einer Auswahl von Push Technologien wie Remote Notifications mit FCM, HTTP Long Polling und einer eigenen offenen mobile notification server (MSN) Lösung im Vergleich zu Local Notifications diskutiert, welche Push Technologie unter den Aspekten der Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit des Dienstes und Verfügbarkeit der Push Nachrichten die bestgeeignete Push Technologie im App Kontext ist. Der jeweilige App Kontext und die Diskussion der am besten geeigneten Push Lösung werden mit einer selbst implementierten Motivationsapp unterstützt.
Um zur Forschungsfrage der geeigneten Push Technologie eine Antwort zu geben, wurde mit Hilfe der App die Zuverlässigkeit der Push Technologien getestet. Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der jeweiligen Push Technologien wurde außerdem mit Hilfe dieser App bewertet.
Die Vorteile und Nachteile im gegenseitigen Vergleich der Push Technologien haben gezeigt, dass lokale Push Lösungen unter den gegebenen Qualitätsanforderungen am besten im App Kontext geeignet sind. Der Vergleich und die Diskussion zur bestgeeigneten Push Lösung haben allgemeingültige Eigenschaften, Vor- und Nachteile der jeweiligen Push Technologien deutlich gemacht, so dass lokale Push Lösungen unter diesen Qualitätspunkten zur Umsetzung eines App-Benachrichtungsdienstes mit Push Notifications empfehlenswert sind.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Mobile Health App Reminder
3 Grundlagen
3.1 HTTP Long Polling
3.2 Push Notifications
3.2.1 Local Push Notifications
3.2.2 Remote Push Notifications
4 Entwurf
4.1 Local Push Notifications
4.2 Remote Push Notifications
4.2.1 HTTP Long Polling
4.2.2 FCM
4.2.3 PMNS
5 Methodik
5.1 Vergleichsmerkmale und Messung
5.1.1 Zuverlässigkeit
5.1.2 Verfügbarkeit
5.1.3 Skalierbarkeit
5.2 Testung der Zuverlässigkeit
6 Ergebnisse
6.1 Tabellarische Auswertung
6.2 Quantitative und Qualitative Analyse
6.2.1 Local Push Variante
6.2.2 Remote FCM Variante
6.2.3 Remote Push Variante mit PMNS
6.2.4 HTTP Long Polling
7 Diskussion
7.1 Zuverlässigkeit
7.2 Skalierbarkeit
7.3 Verfügbarkeit
7.4 Bestgeeignete Push Technologie für die Reminder App
8 Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, welche Push-Technologien sich am besten für den Einsatz in einer mHealth-App eignen, um Benachrichtigungen effizient und verlässlich an Endbenutzer zu übermitteln.
- Vergleich verschiedener Push-Technologien (Local Push, FCM, HTTP Long Polling, PMNS)
- Analyse der Qualitätskriterien Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit
- Durchführung praxisnaher Tests mittels Android-Emulatoren
- Untersuchung des Einflusses des Android-Doze-Modus auf die Zustellung
- Bewertung der Eignung für einen mHealth-Reminder-Kontext
Auszug aus dem Buch
3.2.1 Local Push Notifications
In der Entwickler-Dokumentation von Apple [11] werden Local Push Notifications beschrieben und Beispiele genannt, in denen sie passend eingesetzt werden können. So heißt es in der Dokumentation, dass Local Push Notifications lokal im mobilen Endgerät entstehen. Ein Server, der aktiv eine Benachrichtigung zum Endgeräts abschickt, sei somit nicht nötig. Somit werde im mobilen Gerät, auf dem eine entsprechende App installiert sei, das Betriebssystem mit den dazu nötigen Informationen zur Benachrichtigung angesprochen und beauftragt.
Lokale Push Notifications würden sich, z.B. wenn im App Hintergrund neue Daten vom Server einträfen und der Benutzer lokal durch den Client im Fall von interessanten Daten benachrichtigt werden solle, eignen. Sie würden sich auch anbieten, wenn beispielsweise zu festen Zeiten an Termine o.Ä. erinnert werden solle.
Die Unterscheidung zwischen lokalen und entfernten Push Notifications ist auch auf Android Apps anwendbar. Je nach Betriebssystem werden unterschiedliche APIs zur Umsetzung von lokalen Push Notifications angeboten.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Stellt die Relevanz von mHealth-Anwendungen und die Herausforderung der Auswahl geeigneter Push-Technologien für verlässliche Benachrichtigungen dar.
2 Mobile Health App Reminder: Beschreibt die entwickelte Beispiel-App „Reminder“, ihren Benutzungskontext und die verschiedenen implementierten Funktionen.
3 Grundlagen: Erläutert die theoretischen Basis-Konzepte, wie das Observer-Pattern, sowie die technischen Funktionsweisen von HTTP Long Polling und Push Notifications.
4 Entwurf: Beschreibt die Software-Architektur der App, insbesondere die Aufteilung in Präsentation, Time Scheduling, Datenhaltung und Netzwerkschnittstellen.
5 Methodik: Definiert die untersuchten Qualitätsmerkmale (Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit) und das Test-Setting mit Emulatoren.
6 Ergebnisse: Präsentiert die tabellarische Auswertung der Testdaten für alle vier Push-Varianten anhand der definierten Szenarien.
7 Diskussion: Bewertet die Technologien unter den Qualitätskriterien und leitet eine Empfehlung für die bestgeeignete Lösung ab.
8 Zusammenfassung und Fazit: Fasst die theoretischen Erkenntnisse und praktischen Testergebnisse abschließend zusammen.
Schlüsselwörter
mHealth, Push-Technologien, Benachrichtigungen, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Android, Reminder-App, Doze-Modus, HTTP Long Polling, FCM, App-Entwicklung, mobile Benachrichtigung, Time Scheduling, Software-Architektur
Häufig gestellte Fragen
Was ist das grundsätzliche Ziel dieser Bachelorarbeit?
Die Arbeit untersucht das Benachrichtigungsverhalten verschiedener Push-Technologien in einer mobilen Gesundheits-App, um Empfehlungen für eine zuverlässige Umsetzung zu geben.
Welche Push-Technologien werden konkret verglichen?
Verglichen wurden Local Push Notifications, Remote Push Notifications über Firebase Cloud Messaging (FCM), eine eigene private Lösung (PMNS) und die HTTP Long Polling Technik.
Welche Kriterien sind bei der Wahl der Technologie entscheidend?
Die zentralen Qualitätsmerkmale sind die Zuverlässigkeit der Zustellung, die Verfügbarkeit bei Offline-Zuständen und die Skalierbarkeit unter wachsender Benutzerfrequenz.
Warum wurde der Doze-Modus in die Tests einbezogen?
Der Doze-Modus schränkt die Netzwerkaktivität im Hintergrund ein und hat daher einen kritischen Einfluss darauf, ob Benachrichtigungen wie geplant bei dem Benutzer ankommen.
Was zeigt die Evaluierung zur Skalierbarkeit?
Lokale Push-Lösungen erfordern clientseitig keine Server-Anpassungen, während Remote-Lösungen eine Anpassung der Server-Architektur erfordern, um steigende Anfragen effizient zu bewältigen.
Welches ist die wichtigste Schlussfolgerung des Autors?
Die lokale Push-Lösung erweist sich im vorliegenden Szenario als die robusteste Variante, da sie ohne Abhängigkeit von externen Servern jederzeit zuverlässig funktioniert.
Wie wurde die Zuverlässigkeit technisch gemessen?
Durch den Einsatz von vier Android-Emulatoren, auf denen jeweils eine angepasste App-Version lief, wurden die Ankunftszeiten von Push-Nachrichten systematisch protokolliert und ausgewertet.
Können Push-Nachrichten trotz Doze-Modus rechtzeitig zugestellt werden?
Ja, sofern für wichtige Benachrichtigungen eine hohe Nachrichtenpriorität (wie bei FCM) oder APIs genutzt werden, welche die Einschränkungen des Doze-Modus explizit berücksichtigen.
- Quote paper
- Salih Sakar (Author), 2021, Entwicklung einer mHealth-App zum Vergleich moderner Benachrichtigungstechniken, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1294423
