Εξαγωγή πληροφοριών λογαριασμού χρήστη από το Application Insights στο Azure

Ξεκλείδωμα User Insights στο Azure Application Insights

Η κατανόηση της συμπεριφοράς των χρηστών και η πρόσβαση σε λεπτομερείς πληροφορίες λογαριασμού, όπως ονόματα, επώνυμα και διευθύνσεις ηλεκτρονικού ταχυδρομείου στο Azure Application Insights μπορεί συχνά να φαίνεται τρομακτικό έργο. Με τον τεράστιο όγκο δεδομένων που συλλέγονται, ο εντοπισμός συγκεκριμένων στοιχείων χρήστη με βάση τα αναγνωριστικά χρήστη μπορεί να είναι δύσκολος, ειδικά όταν τέτοια πεδία δεν είναι ρητά διαθέσιμα στη δομή δεδομένων. Το Azure Application Insights παρέχει μια ισχυρή πλατφόρμα για την παρακολούθηση των εφαρμογών σας, αλλά η εξαγωγή εξατομικευμένων στοιχείων χρήστη απαιτεί βαθύτερη κατανόηση των δυνατοτήτων ερωτημάτων του.

Εδώ έγκειται η πρόκληση: πλοήγηση στα δεδομένα του Application Insights για να βρείτε σημαντικές πληροφορίες λογαριασμού χρήστη. Η κατάσταση που περιγράφεται υπογραμμίζει ένα κοινό πρόβλημα όπου το διαθέσιμο πεδίο αναγνωριστικού χρήστη δεν συσχετίζεται άμεσα με πιο περιγραφικές λεπτομέρειες λογαριασμού. Για να ξεπεραστεί αυτό το εμπόδιο, πρέπει να αξιοποιήσει κανείς τις ισχυρές δυνατότητες ερωτημάτων του Application Insights του Azure, εστιάζοντας συγκεκριμένα σε προσαρμοσμένα συμβάντα ή ιδιότητες που μπορεί να είναι το κλειδί για το ξεκλείδωμα αυτών των πολύτιμων πληροφοριών.

Εντολή	Περιγραφή
| join kind=inner	Ενώνει δύο πίνακες με βάση ένα κοινό κλειδί. Σε αυτήν την περίπτωση, χρησιμοποιείται για τον συνδυασμό δεδομένων αιτήματος με δεδομένα προσαρμοσμένων συμβάντων που περιέχουν στοιχεία χρήστη.
| project	Έργα (επιλέγει) καθορισμένες στήλες από τα αποτελέσματα του ερωτήματος. Εδώ, χρησιμοποιείται για την επιλογή αναγνωριστικού χρήστη, ονόματος, επωνύμου και email.
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");	Εισάγει την κλάση DefaultAzureCredential από τη βιβλιοθήκη Azure Identity, η οποία χρησιμοποιείται για έλεγχο ταυτότητας στις υπηρεσίες Azure.
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");	Εισάγει την κλάση MonitorQueryClient από τη βιβλιοθήκη ερωτημάτων Azure Monitor, που χρησιμοποιείται για την υποβολή ερωτημάτων σε αρχεία καταγραφής και μετρήσεις στο Azure.
async function	Καθορίζει μια ασύγχρονη λειτουργία, επιτρέποντας την αναμονή ασύγχρονων λειτουργιών, όπως κλήσεων API.
client.queryWorkspace()	Μέθοδος του MonitorQueryClient που χρησιμοποιείται για την εκτέλεση ενός ερωτήματος σε έναν χώρο εργασίας του Azure Log Analytics. Επιστρέφει τα αποτελέσματα ασύγχρονα.
console.log()	Εξάγει πληροφορίες στην κονσόλα. Χρήσιμο για εντοπισμό σφαλμάτων ή εμφάνιση αποτελεσμάτων ερωτημάτων.

Insights στο Azure Application Insights Querying

Τα παραδείγματα που παρέχονται δείχνουν πώς να αξιοποιήσετε το Azure Application Insights και το Azure SDK για το Node.js για την ανάκτηση στοιχείων λογαριασμού χρήστη, όπως το όνομα, το επίθετο και το email από αλληλεπιδράσεις χρηστών που έχουν καταγραφεί σε μια εφαρμογή Azure. Το πρώτο σενάριο χρησιμοποιεί Kusto Query Language (KQL) για να υποβάλει απευθείας ερωτήματα στα δεδομένα του Application Insights. Αυτή η ισχυρή γλώσσα ερωτημάτων επιτρέπει τον χειρισμό και την εξαγωγή συγκεκριμένων συνόλων δεδομένων από τις τεράστιες ποσότητες δεδομένων τηλεμετρίας που συλλέγονται από το Application Insights. Η εντολή κλειδιού σε αυτό το σενάριο, | join kind=inner, είναι ζωτικής σημασίας, καθώς συγχωνεύει δεδομένα αιτημάτων με δεδομένα προσαρμοσμένων συμβάντων, συνδέοντας αποτελεσματικά τα ανώνυμα αναγνωριστικά χρηστών με αναγνωρίσιμες πληροφορίες. Η εντολή προβολής, | έργο, βελτιώνει περαιτέρω αυτά τα δεδομένα για να παρουσιάσει μόνο τα σχετικά στοιχεία χρήστη. Αυτή η διαδικασία βασίζεται στην υπόθεση ότι τα στοιχεία χρήστη καταγράφονται ως προσαρμοσμένα συμβάντα εντός της εφαρμογής, επιδεικνύοντας την ευελιξία και το βάθος της ανάλυσης δεδομένων που είναι δυνατή με την KQL.

Το δεύτερο σενάριο μετατοπίζει την εστίαση σε ένα σενάριο ενοποίησης backend, όπου το Node.js χρησιμοποιείται παράλληλα με τα SDK του Azure για την υποβολή ερωτημάτων μέσω προγραμματισμού και την ανάκτηση πληροφοριών χρήστη από το Application Insights. Η χρήση του DefaultAzureCredential για έλεγχο ταυτότητας απλοποιεί την πρόσβαση στους πόρους του Azure, τηρώντας τις βέλτιστες πρακτικές ασφαλείας αποφεύγοντας τα σκληρά κωδικοποιημένα διαπιστευτήρια. Μέσω του MonitorQueryClient, το σενάριο στέλνει ένα ερώτημα KQL στο Azure, δείχνοντας πώς οι υπηρεσίες υποστήριξης μπορούν να ανακτήσουν δυναμικά τις λεπτομέρειες του χρήστη. Αυτή η προσέγγιση είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για εφαρμογές που απαιτούν πρόσβαση σε πραγματικό χρόνο σε πληροφορίες χρηστών χωρίς άμεση αλληλεπίδραση με την πύλη Azure. Μαζί, αυτά τα σενάρια ενσωματώνουν μια ολοκληρωμένη λύση για την πρόσβαση στα στοιχεία λογαριασμού χρήστη στο Azure, γεφυρώνοντας το χάσμα μεταξύ των ακατέργαστων δεδομένων τηλεμετρίας και των πρακτικών πληροφοριών χρήστη.

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);

Προηγμένες τεχνικές εξαγωγής δεδομένων στο Azure Application Insights

Ερευνώντας βαθύτερα στη σφαίρα του Azure Application Insights, είναι επιτακτική ανάγκη να κατανοήσουμε τις πολυπλοκότητες και τις προηγμένες μεθοδολογίες που εμπλέκονται στην εξαγωγή δεδομένων για συγκεκριμένους χρήστες. Πέρα από τη βασική ανάκτηση στοιχείων χρήστη μέσω προσαρμοσμένων συμβάντων και ερωτημάτων, υπάρχει ένα ευρύτερο φάσμα δυνατοτήτων, όπως προσαρμοσμένες μετρήσεις, προηγμένη επεξεργασία τηλεμετρίας και ενοποίηση με άλλες υπηρεσίες Azure. Οι προσαρμοσμένες μετρήσεις, για παράδειγμα, επιτρέπουν στους προγραμματιστές να παρακολουθούν συγκεκριμένες ενέργειες ή συμπεριφορές χρηστών που δεν καταγράφονται αυτόματα από το Application Insights. Αυτό το επίπεδο ευκρίνειας είναι ζωτικής σημασίας για εφαρμογές που απαιτούν λεπτομερή αναλυτικά στοιχεία χρήστη για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων ή τη βελτίωση της εμπειρίας χρήστη. Επιπλέον, η προηγμένη επεξεργασία τηλεμετρίας με χρήση των Λειτουργιών Azure ή των Λογικών Εφαρμογών επιτρέπει τον εμπλουτισμό των δεδομένων τηλεμετρίας, επιτρέποντας τη συμπερίληψη πρόσθετων στοιχείων χρήστη ή τη μετατροπή υπαρχόντων δεδομένων για πιο διορατική ανάλυση.

Η ενσωμάτωση με άλλες υπηρεσίες Azure όπως το Azure Cosmos DB ή το Azure Blob Storage επεκτείνει περαιτέρω τις δυνατότητες του Application Insights. Η αποθήκευση λεπτομερών προφίλ χρήστη ή αρχείων καταγραφής συμβάντων σε αυτές τις υπηρεσίες και η συσχέτισή τους με δεδομένα τηλεμετρίας στο Application Insights μπορεί να παρέχει μια ολιστική εικόνα των αλληλεπιδράσεων των χρηστών μέσα σε μια εφαρμογή. Τέτοιες ενσωματώσεις διευκολύνουν πολύπλοκα ερωτήματα και αναλύσεις, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να αποκαλύψουν μοτίβα, τάσεις και πληροφορίες που θα ήταν δύσκολο να προκύψουν μόνο από τα δεδομένα του Application Insights. Αυτές οι προηγμένες τεχνικές υπογραμμίζουν την ευελιξία του Azure Application Insights ως ένα ολοκληρωμένο εργαλείο για την παρακολούθηση, την ανάλυση και τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της εφαρμογής και της αφοσίωσης των χρηστών.

Ολοκληρώνοντας την εξερεύνηση μας για τη μόχλευση του Azure Application Insights για λεπτομερή ανάλυση χρήστη, είναι σαφές ότι η πρόσβαση σε συγκεκριμένα στοιχεία λογαριασμού χρήστη απαιτεί έναν συνδυασμό άμεσου ερωτήματος, προσαρμοσμένης παρακολούθησης συμβάντων και έξυπνης ενοποίησης με άλλες υπηρεσίες Azure. Η χρήση της Kusto Query Language (KQL) στο Azure Application Insights προσφέρει μια ισχυρή οδό για την άμεση εξαγωγή πληροφοριών χρήστη από δεδομένα τηλεμετρίας, υπό την προϋπόθεση ότι υπάρχει μια στρατηγική προσέγγιση για την καταγραφή προσαρμοσμένων συμβάντων και διαστάσεων που καταγράφουν τις απαραίτητες λεπτομέρειες. Επιπλέον, η δυνατότητα εμπλουτισμού και επεξεργασίας δεδομένων τηλεμετρίας μέσω Azure Functions ή Logic Apps, μαζί με τη δυνατότητα επέκτασης των δυνατοτήτων αποθήκευσης και ανάλυσης δεδομένων μέσω ενσωμάτωσης με το Azure Cosmos DB ή το Azure Blob Storage, καταδεικνύει την ευελιξία και το βάθος των προσφορών αναλυτικών στοιχείων του Azure. Για προγραμματιστές και αναλυτές που επιδιώκουν να ξεκλειδώσουν μια βαθύτερη κατανόηση της συμπεριφοράς και των αλληλεπιδράσεων των χρηστών εντός των εφαρμογών τους, αυτές οι τεχνικές και τα εργαλεία παρέχουν ένα ισχυρό πλαίσιο για την απόκτηση πρακτικών πληροφοριών και τη βελτίωση των εμπειριών των χρηστών. Η υιοθέτηση αυτών των μεθοδολογιών θα οδηγήσει όχι μόνο σε καλύτερη κατανόηση των δεδομένων αλλά και σε μια πιο εξατομικευμένη και αποτελεσματική στρατηγική ανάπτυξης εφαρμογών.