Udtrækning af brugerkontooplysninger fra Application Insights i Azure

Oplåsning af User Insights i Azure Application Insights

At forstå brugeradfærd og få adgang til detaljerede kontooplysninger såsom fornavne, efternavne og e-mail-adresser i Azure Application Insights kan ofte virke som en skræmmende opgave. Med den store mængde data, der indsamles, kan det være en udfordring at udpege specifikke brugerdetaljer baseret på bruger-id'er, især når sådanne felter ikke er eksplicit tilgængelige i datastrukturen. Azure Application Insights giver en kraftfuld platform til overvågning af dine applikationer, men at udtrække personlige brugerdetaljer kræver en dybere forståelse af dets forespørgselsmuligheder.

Det er her udfordringen ligger: at navigere gennem Application Insights-dataene for at finde meningsfulde brugerkontooplysninger. Den beskrevne situation fremhæver et almindeligt problem, hvor det tilgængelige bruger-id-felt ikke direkte korrelerer med mere beskrivende kontooplysninger. For at overvinde denne forhindring er man nødt til at udnytte de kraftfulde forespørgselsfunktioner i Azures Application Insights, specifikt med fokus på tilpassede hændelser eller egenskaber, der kan indeholde nøglen til at låse op for denne værdifulde information.

Indsigt i Azure Application Insights-forespørgsel

Eksemplerne illustrerer, hvordan man kan udnytte Azure Application Insights og Azure SDK for Node.js til at hente brugerkontodetaljer som fornavn, efternavn og e-mail fra brugerinteraktioner, der er logget i en Azure-applikation. Det første script bruger Kusto Query Language (KQL) til direkte at forespørge Application Insights-data. Dette kraftfulde forespørgselssprog giver mulighed for manipulation og udtrækning af specifikke datasæt fra de enorme mængder telemetridata indsamlet af Application Insights. Nøglekommandoen i dette script, | join kind=inner, er afgørende, da det fusionerer anmodningsdata med brugerdefinerede hændelsesdata, hvilket effektivt forbinder anonyme bruger-id'er med identificerbare oplysninger. Projektionskommandoen | projekt, forfiner disse data yderligere til kun at præsentere de relevante brugerdetaljer. Denne proces afhænger af antagelsen om, at brugeroplysninger logges som brugerdefinerede hændelser i applikationen, hvilket viser fleksibiliteten og dybden af ​​dataanalyse mulig med KQL.

Det andet script flytter fokus til et backend-integrationsscenario, hvor Node.js bruges sammen med Azures SDK'er til programmæssigt at forespørge og hente brugeroplysninger fra Application Insights. Brugen af ​​DefaultAzureCredential til godkendelse forenkler adgangen til Azure-ressourcer og overholder bedste sikkerhedspraksis ved at undgå hårdkodede legitimationsoplysninger. Gennem MonitorQueryClient sender scriptet en KQL-forespørgsel til Azure, der demonstrerer, hvordan backend-tjenester dynamisk kan hente brugeroplysninger. Denne tilgang er især nyttig til applikationer, der kræver realtidsadgang til brugerindsigt uden direkte interaktion med Azure-portalen. Tilsammen indebærer disse scripts en omfattende løsning til at få adgang til brugerkontooplysninger i Azure, der bygger bro mellem rå telemetridata og brugbar brugerindsigt.

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);

Avancerede dataekstraktionsteknikker i Azure Application Insights

Når du dykker dybere ned i Azure Application Insights, er det bydende nødvendigt at forstå kompleksiteten og de avancerede metoder, der er involveret i at udtrække brugerspecifikke data. Ud over den grundlæggende hentning af brugeroplysninger gennem brugerdefinerede hændelser og forespørgsler, ligger der et bredere spektrum af muligheder såsom tilpassede metrics, avanceret telemetribehandling og integration med andre Azure-tjenester. Tilpassede metrics giver for eksempel udviklere mulighed for at spore specifikke brugerhandlinger eller -adfærd, som ikke automatisk fanges af Application Insights. Dette granularitetsniveau er afgørende for applikationer, der kræver detaljerede brugeranalyser for at drive forretningsbeslutninger eller forbedre brugeroplevelsen. Desuden muliggør avanceret telemetribehandling ved hjælp af Azure Functions eller Logic Apps berigelse af telemetridata, hvilket giver mulighed for medtagelse af yderligere brugerdetaljer eller transformation af eksisterende data til mere indsigtsfuld analyse.

Integration med andre Azure-tjenester som Azure Cosmos DB eller Azure Blob Storage udvider mulighederne for Application Insights yderligere. Lagring af detaljerede brugerprofiler eller hændelseslogfiler i disse tjenester og korrelering af dem med telemetridata i Application Insights kan give et holistisk overblik over brugerinteraktioner i en applikation. Sådanne integrationer letter komplekse forespørgsler og analyser, hvilket gør det muligt for udviklere at afdække mønstre, tendenser og indsigter, som ville være vanskelige at udlede fra Application Insights-data alene. Disse avancerede teknikker understreger alsidigheden af ​​Azure Application Insights som et omfattende værktøj til overvågning, analyse og optimering af applikationsydelse og brugerengagement.