Supporting Adaptable Granularity of Changes for Massive-scale Collaborative Editing

Luc André 1 Stéphane Martin 1 Gérald Oster 1 Claudia-Lavinia Ignat 1
1 SCORE - Services and Cooperation
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - NSS - Department of Networks, Systems and Services
Résumé : Depuis l'ère du Web 2.0, les contenus internet sont énormément édités par de nombreux contributeurs. Ils n'éditent pas simplement, mais collaborent sur des contenus partagés, parfois à plusieurs milliers. Toutefois, les algorithmes actuels de maintien de la consistance des données ne semblent pas adaptés à la collaboration en masse. Les données partagées sont souvent découpées en petits éléments atomiques, qui peuvent être ajoutés ou supprimés. Une taille importante de ces atomes peut conduire à des conflits d'édition, tandis qu'une taille minime nécessite plus de métadonnées. Cet article propose un algorithme qui fonctionne avec une granularité adaptable pour pallier à ce problème. Nous commençons avec des éléments de grande taille, et nous les séparons en plus petits pour éviter les conflits quand nécessaire. Nous présentons trois implémentations de cet algorithme et comparons leurs performances avec d'autres, dans différents scénarios.
Type de document :
Communication dans un congrès
CollaborateCom - 9th IEEE International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing - 2013, Oct 2013, Austin, United States. 2013
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Contributeur : Luc André <>
Soumis le : mercredi 13 novembre 2013 - 10:48:44
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:13
Document(s) archivé(s) le : vendredi 14 février 2014 - 15:35:59

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Luc André, Stéphane Martin, Gérald Oster, Claudia-Lavinia Ignat. Supporting Adaptable Granularity of Changes for Massive-scale Collaborative Editing. CollaborateCom - 9th IEEE International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing - 2013, Oct 2013, Austin, United States. 2013. 〈hal-00903813〉

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