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2011-04-19Diplomarbeit DOI: 10.18452/14166
CollabKit
A Multi-User Multicast Collaboration System based on VNC
Beier, Christian
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
Computerunterstützte Echtzeitkollaborationssysteme lassen zwei oder mehr NutzerInnen zeitgleich zusammenarbeiten und ermöglichen diesen so, gemeinschaftlich elektronische Dokumente zu erstellen, zu modifizieren und auszutauschen. Aus diesem Grund werden solche Systeme oft im professionellen und akademischen Kontext eingesetzt. Aber auch im Einsatz als computerunterstützte Lernumgebungen bieten solche Systeme nützliche multimediale und ortsunabhängige Lehrmöglichkeiten. Üblicherweise werden solche Systeme unter Benutzung von Remote-Desktop-Technologien realisiert oder sind als Web-Applikationen implementiert. Allerdings unterstützt keine der in dieser Arbeit untersuchten kommerziellen oder akademischen Lösungen echt simultane und dabei applikations-unabhängige Mehrbenutzer-Bedienung. Viele der untersuchten Systeme skalieren außerdem nicht gut mit einer zunehmenden Anzahl an NutzerInnen, wenn sie in Netzwerken mit geringem Durchsatz und gemeinsam genutztem Medium - wie WLAN oder Mobilfunk - eingesetzt werden. Dies macht solche Systeme ungeeignet Für die Zusammenarbeit einer hohen Zahl von NutzerInnen in solchen Netzwerk-Umgebungen. Aus diesem Grund konzentriert sich diese Arbeit auf den Entwurf eines Kollaborationssystems, das echt simultane Mehrbenutzer-Bedienung von Standard-Applikationen ermöglicht und durch die Nutzung von Multicast-Datenübertragung eine hohe Anzahl an NutzerInnen in Netzwerken mit geringem Durchsatz und gemeinsam genutztem Medium bedienen kann. Das entwickelte Mehrbenutzer-Multicast-Kollaborationssystem namens CollabKit wurde realisiert durch die Integration und Erweiterung existierender Technologien. Im Vergleich mit konventionellen Unicast-Kollaborationssystemen ist CollabKit signifikant leistungsfähiger, wenn mehrere NutzerInnen zusammenarbeiten wollen. Bezüglich der in dieser Arbeit definierten Funktionalitätsanforderungen und Leistungs-Metriken konnte die CollabKit-Implementation die erwarteten Ergebnisse liefern.
 
Computer-supported real-time collaboration systems offer functionality to let two or more users work together at the same time, allowing them to jointly create, modify and exchange electronic documents, use applications, and share information location-independently and in real-time. For these reasons, such collaboration systems are often used in professional and academic contexts by teams of knowledge workers located in different places. But also when used as electronic classrooms these systems prove useful by offering interactive multi-media teaching possibilities and allowing for location-independent collaborative learning. Commonly, computer-supported real-time collaboration systems are realised using remote desktop technology or are implemented as web applications. However, none of the examined existing commercial and academic solutions were found to support concurrent multi-user interaction in an application-independent manner. When used in low-throughput shared-medium computer networks such as WLANs or cellular networks, most of the investigated systems furthermore do not scale well with an increasing number of users, making them unsuitable for multi-user collaboration of a high number of participants in such environments. For these reasons this work focuses on the design of a collaboration system that supports concurrent multi-user interaction with standard desktop applications and is able to serve a high number of users on low-throughput shared-medium computer networks by making use of multicast data transmission. The developed multi-user multicast collaboration system named CollabKit, re- alised by integrating and extending existing technologies, was compared against a conventional unicast remote desktop system and found to significantly outperform it when several clients needed to be served. Regarding the functionality requirements and performance metrics defined in this work, CollabKit could achieve the expected results.
 
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MD5: 0dce90262fcc05bcc46176d9399ebfcc
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DOI
10.18452/14166
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https://doi.org/10.18452/14166
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