Entwicklung einer mHealth-App zum Vergleich moderner Benachrichtigungstechniken

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

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.