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가천대학교 사이버캠퍼스(LMS)에 의존하고 있는 서비스이므로, LMS에서 변경 사항이 있을 때 빠른 대처가 힘듭니다. 그리고 서비스 내부적으로 유저의 정보를 가지고 있지 않기 때문에, 오류가 생겼을 때 유저의 환경에 맞게 테스트하기 어려운 문제가 있습니다.
그래서 이를 보완하기 위한 두 가지 방법을 제안합니다.
최대한 할 수 있는 범위 내에서 테스트를 진행하여 오류가 발생하지 않도록 합니다.
테스트 커버리지가 높을 수록 더욱 안전하고 정확하게 과제 데이터를 제공할 수 있습니다.
언제든지 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다. 이때 유저가 어떤 행동에 의해 발생했는지, 유저의 환경 등 디버깅해볼 수 있는 데이터를 수집할 수 있도록 합니다.
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Description
가천대학교 사이버캠퍼스(LMS)에 의존하고 있는 서비스이므로, LMS에서 변경 사항이 있을 때 빠른 대처가 힘듭니다. 그리고 서비스 내부적으로 유저의 정보를 가지고 있지 않기 때문에, 오류가 생겼을 때 유저의 환경에 맞게 테스트하기 어려운 문제가 있습니다.
그래서 이를 보완하기 위한 두 가지 방법을 제안합니다.
테스트 환경 구축
최대한 할 수 있는 범위 내에서 테스트를 진행하여 오류가 발생하지 않도록 합니다.
테스트 커버리지가 높을 수록 더욱 안전하고 정확하게 과제 데이터를 제공할 수 있습니다.
오류 발생 시 로그 수집
언제든지 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다.
이때 유저가 어떤 행동에 의해 발생했는지, 유저의 환경 등 디버깅해볼 수 있는 데이터를 수집할 수 있도록 합니다.
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