استخراج معلومات حساب المستخدم من رؤى التطبيق في Azure

فتح رؤى المستخدم في رؤى تطبيق Azure

غالبًا ما يبدو فهم سلوك المستخدم والوصول إلى معلومات الحساب التفصيلية مثل الأسماء الأولى وأسماء العائلة وعناوين البريد الإلكتروني ضمن Azure Application Insights بمثابة مهمة شاقة. مع الكم الهائل من البيانات التي تم جمعها، قد يكون تحديد تفاصيل مستخدم محددة بناءً على معرفات المستخدم أمرًا صعبًا، خاصة عندما لا تكون هذه الحقول متاحة بشكل صريح في بنية البيانات. يوفر Azure Application Insights نظامًا أساسيًا قويًا لمراقبة تطبيقاتك، ولكن استخراج تفاصيل المستخدم المخصصة يتطلب فهمًا أعمق لقدرات الاستعلام الخاصة به.

وهنا يكمن التحدي: التنقل عبر بيانات Application Insights للعثور على معلومات مفيدة عن حساب المستخدم. يسلط الموقف الموصوف الضوء على مشكلة شائعة حيث لا يرتبط حقل معرف المستخدم المتوفر بشكل مباشر بتفاصيل حساب أكثر وصفًا. للتغلب على هذه العقبة، يحتاج المرء إلى الاستفادة من ميزات الاستعلام القوية في رؤى التطبيقات الخاصة بـ Azure، مع التركيز بشكل خاص على الأحداث أو الخصائص المخصصة التي قد تحمل المفتاح لفتح هذه المعلومات القيمة.

يأمر	وصف
| join kind=inner	ينضم إلى جدولين بناءً على مفتاح مشترك. وفي هذه الحالة، يتم استخدامه لدمج بيانات الطلب مع بيانات الأحداث المخصصة التي تحتوي على تفاصيل المستخدم.
| project	مشاريع (تحديد) الأعمدة المحددة من نتائج الاستعلام. هنا، يتم استخدامه لتحديد معرف المستخدم، والاسم الأول، واسم العائلة، والبريد الإلكتروني.
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");	استيراد فئة DefaultAzureCredential من مكتبة Azure Identity، والتي تُستخدم للمصادقة على خدمات Azure.
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");	استيراد فئة MonitorQueryClient من مكتبة Azure Monitor Query، المستخدمة للاستعلام عن السجلات والمقاييس في Azure.
async function	يحدد وظيفة غير متزامنة، مما يسمح بانتظار العمليات غير المتزامنة مثل استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API).
client.queryWorkspace()	طريقة MonitorQueryClient المستخدمة لتنفيذ استعلام مقابل مساحة عمل Azure Log Analytics. إرجاع النتائج بشكل غير متزامن.
console.log()	إخراج المعلومات إلى وحدة التحكم. مفيد لتصحيح الأخطاء أو عرض نتائج الاستعلام.

رؤى حول الاستعلام عن رؤى تطبيق Azure

توضح الأمثلة المقدمة كيفية الاستفادة من Azure Application Insights وAzure SDK لـ Node.js لاسترداد تفاصيل حساب المستخدم مثل اسم العائلة والبريد الإلكتروني من تفاعلات المستخدم المسجلة داخل تطبيق Azure. يستخدم البرنامج النصي الأول لغة Kusto Query (KQL) للاستعلام مباشرة عن بيانات Application Insights. تسمح لغة الاستعلام القوية هذه بمعالجة واستخراج مجموعات بيانات محددة من الكميات الهائلة من بيانات القياس عن بعد التي تم جمعها بواسطة Application Insights. الأمر الرئيسي في هذا البرنامج النصي، | يعد join kind=inner أمرًا محوريًا، لأنه يدمج بيانات الطلب مع بيانات الأحداث المخصصة، ويربط معرفات المستخدم المجهولة بمعلومات يمكن تحديدها بشكل فعال. أمر الإسقاط | المشروع، يعمل على تحسين هذه البيانات لتقديم تفاصيل المستخدم ذات الصلة فقط. تتوقف هذه العملية على افتراض أنه يتم تسجيل تفاصيل المستخدم كأحداث مخصصة داخل التطبيق، مما يعرض مرونة وعمق تحليل البيانات الممكن باستخدام KQL.

يحول البرنامج النصي الثاني التركيز إلى سيناريو تكامل الواجهة الخلفية، حيث يتم استخدام Node.js جنبًا إلى جنب مع مجموعات SDK الخاصة بـ Azure للاستعلام عن معلومات المستخدم واستردادها برمجيًا من Application Insights. يؤدي استخدام DefaultAzureCredential للمصادقة إلى تبسيط الوصول إلى موارد Azure، والالتزام بأفضل ممارسات الأمان عن طريق تجنب بيانات الاعتماد المشفرة. من خلال MonitorQueryClient، يرسل البرنامج النصي استعلام KQL إلى Azure، مما يوضح كيف يمكن لخدمات الواجهة الخلفية جلب تفاصيل المستخدم ديناميكيًا. يعد هذا الأسلوب مفيدًا بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب الوصول في الوقت الفعلي إلى رؤى المستخدم دون التفاعل المباشر مع بوابة Azure. تجسد هذه البرامج النصية معًا حلاً شاملاً للوصول إلى تفاصيل حساب المستخدم داخل Azure، مما يؤدي إلى سد الفجوة بين بيانات القياس عن بعد الأولية ورؤى المستخدم القابلة للتنفيذ.

requests
| where client_CountryOrRegion != "Sample" and user_Id != ""
| join kind=inner (
    customEvents
    | where name == "UserDetails"
    | project user_Id, customDimensions.firstname, customDimensions.lastname, customDimensions.email
) on user_Id
| project user_Id, firstname=customDimensions_firstname, lastname=customDimensions_lastname, email=customDimensions_email
// Ensure to replace 'UserDetails' with your actual event name containing user details
// Replace customDimensions.firstname, .lastname, .email with the actual names of your custom dimensions
// This query assumes you have custom events logging user details with properties for firstname, lastname, and email

const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");
async function fetchUserDetails(userId) {
    const credential = new DefaultAzureCredential();
    const client = new MonitorQueryClient(credential);
    const kustoQuery = \`requests | where client_CountryOrRegion != "Sample" and user_Id == "\${userId}"\`;
    // Add your Azure Application Insights workspace id
    const workspaceId = "your_workspace_id_here";
    const response = await client.queryWorkspace(workspaceId, kustoQuery, new Date(), new Date());
    console.log("Query Results:", response);
    // Process the response to extract user details
    // This is a simplified example. Ensure error handling and response parsing as needed.
}
fetchUserDetails("specific_user_id").catch(console.error);

تقنيات استخلاص البيانات المتقدمة في رؤى تطبيق Azure

من خلال التعمق في مجال Azure Application Insights، من الضروري فهم التعقيدات والمنهجيات المتقدمة المستخدمة في استخراج البيانات الخاصة بالمستخدم. بالإضافة إلى الاسترجاع الأساسي لتفاصيل المستخدم من خلال الأحداث والاستعلامات المخصصة، يوجد نطاق أوسع من الإمكانات مثل المقاييس المخصصة ومعالجة القياس عن بعد المتقدمة والتكامل مع خدمات Azure الأخرى. على سبيل المثال، تسمح المقاييس المخصصة للمطورين بتتبع إجراءات المستخدم أو سلوكياته المحددة التي لا يتم التقاطها تلقائيًا بواسطة Application Insights. يعد هذا المستوى من التفصيل أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب تحليلات مفصلة للمستخدم لدفع قرارات العمل أو تحسين تجربة المستخدم. علاوة على ذلك، تتيح معالجة القياس عن بعد المتقدمة باستخدام وظائف Azure أو Logic Apps إثراء بيانات القياس عن بعد، مما يسمح بتضمين تفاصيل إضافية للمستخدم أو تحويل البيانات الحالية لإجراء تحليل أكثر ثاقبة.

يعمل التكامل مع خدمات Azure الأخرى مثل Azure Cosmos DB أو Azure Blob Storage على توسيع إمكانيات Application Insights. يمكن أن يوفر تخزين ملفات تعريف المستخدم التفصيلية أو سجلات الأحداث في هذه الخدمات وربطها ببيانات القياس عن بعد في Application Insights رؤية شاملة لتفاعلات المستخدم داخل التطبيق. تعمل عمليات التكامل هذه على تسهيل الاستعلامات والتحليلات المعقدة، مما يمكّن المطورين من الكشف عن الأنماط والاتجاهات والرؤى التي قد يكون من الصعب استخلاصها من بيانات Application Insights وحدها. تؤكد هذه التقنيات المتقدمة على تعدد استخدامات Azure Application Insights كأداة شاملة لمراقبة أداء التطبيق ومشاركة المستخدم وتحليله وتحسينه.

في ختام استكشافنا للاستفادة من Azure Application Insights لإجراء تحليل مفصل للمستخدم، من الواضح أن الوصول إلى تفاصيل حساب مستخدم محدد يتطلب مزيجًا من الاستعلام المباشر وتتبع الأحداث المخصصة والتكامل الذكي مع خدمات Azure الأخرى. يوفر استخدام Kusto Query Language (KQL) ضمن Azure Application Insights وسيلة قوية لاستخراج معلومات المستخدم مباشرة من بيانات القياس عن بعد، بشرط وجود نهج استراتيجي لتسجيل الأحداث والأبعاد المخصصة التي تلتقط التفاصيل المطلوبة. علاوة على ذلك، فإن القدرة على إثراء بيانات القياس عن بعد ومعالجتها من خلال وظائف Azure أو التطبيقات المنطقية، إلى جانب إمكانية توسيع إمكانات تخزين البيانات وتحليلها عبر التكامل مع Azure Cosmos DB أو Azure Blob Storage، توضح مرونة وعمق عروض تحليلات Azure. بالنسبة للمطورين والمحللين الذين يسعون إلى فتح فهم أعمق لسلوك المستخدم وتفاعلاته داخل تطبيقاتهم، توفر هذه التقنيات والأدوات إطارًا قويًا لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ وتعزيز تجارب المستخدم. إن تبني هذه المنهجيات لن يؤدي إلى فهم أفضل للبيانات فحسب، بل سيؤدي أيضًا إلى استراتيجية تطوير تطبيقات أكثر تخصيصًا وفعالية.