Izdvajanje informacija o korisničkom računu iz Application Insights u Azureu

Otključavanje korisničkih uvida u Azure Application Insights

Razumijevanje ponašanja korisnika i pristup detaljnim informacijama o računu kao što su imena, prezimena i adrese e-pošte unutar Azure Application Insights često se može činiti kao zastrašujući zadatak. Uz ogromnu količinu prikupljenih podataka, precizno određivanje specifičnih korisničkih pojedinosti na temelju korisničkih ID-ova može biti izazovno, osobito kada takva polja nisu eksplicitno dostupna u strukturi podataka. Azure Application Insights pruža moćnu platformu za nadzor vaših aplikacija, ali izvlačenje personaliziranih korisničkih detalja zahtijeva dublje razumijevanje njegovih mogućnosti postavljanja upita.

Ovdje leži izazov: kretanje kroz podatke Application Insights kako bi se pronašle značajne informacije o korisničkom računu. Opisana situacija naglašava čest problem u kojem polje dostupnog korisničkog ID-a nije u izravnoj korelaciji s opisnijim detaljima računa. Da bi se prevladala ova prepreka, potrebno je iskoristiti moćne značajke postavljanja upita Azureovog Application Insightsa, posebno se fokusirajući na prilagođene događaje ili svojstva koja mogu sadržavati ključ za otključavanje ovih vrijednih informacija.

Naredba	Opis
| join kind=inner	Spaja dvije tablice na temelju zajedničkog ključa. U ovom slučaju koristi se za kombiniranje podataka zahtjeva s prilagođenim podacima o događaju koji sadrže pojedinosti o korisniku.
| project	Projektira (odabire) navedene stupce iz rezultata upita. Ovdje se koristi za odabir korisničkog ID-a, imena, prezimena i e-pošte.
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");	Uvozi klasu DefaultAzureCredential iz biblioteke Azure Identity, koja se koristi za autentifikaciju na Azure uslugama.
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");	Uvozi klasu MonitorQueryClient iz biblioteke Azure Monitor Query, koja se koristi za upite dnevnika i metrike u Azureu.
async function	Definira asinkronu funkciju, dopuštajući asinkrone operacije kao što su API pozivi na čekanju.
client.queryWorkspace()	Metoda MonitorQueryClient koja se koristi za izvršavanje upita prema radnom prostoru Azure Log Analytics. Asinkrono vraća rezultate.
console.log()	Ispisuje informacije na konzolu. Korisno za otklanjanje pogrešaka ili prikazivanje rezultata upita.

Uvidi u Azure Application Insights Querying

Navedeni primjeri ilustriraju kako iskoristiti Azure Application Insights i Azure SDK za Node.js za dohvaćanje pojedinosti korisničkog računa poput imena, prezimena i e-pošte iz korisničkih interakcija prijavljenih unutar Azure aplikacije. Prva skripta koristi Kusto Query Language (KQL) za izravno postavljanje upita o podacima Application Insights. Ovaj moćni upitni jezik omogućuje manipulaciju i ekstrakciju specifičnih skupova podataka iz golemih količina telemetrijskih podataka koje prikuplja Application Insights. Ključna naredba u ovoj skripti, | join kind=inner, ključan je jer spaja podatke o zahtjevima s prilagođenim podacima o događajima, učinkovito povezujući anonimne ID-ove korisnika s informacijama koje se mogu identificirati. Naredba projekcije, | projekt, dodatno pročišćava ove podatke kako bi prikazao samo relevantne pojedinosti o korisniku. Ovaj proces ovisi o pretpostavci da se podaci o korisniku bilježe kao prilagođeni događaji unutar aplikacije, pokazujući fleksibilnost i dubinu analize podataka moguću s KQL-om.

Druga skripta prebacuje fokus na scenarij pozadinske integracije, gdje se Node.js koristi zajedno s Azureovim SDK-ovima za programsko postavljanje upita i dohvaćanje korisničkih informacija iz Application Insights. Upotreba DefaultAzureCredential za autentifikaciju pojednostavljuje pristup Azure resursima, pridržavajući se najboljih sigurnosnih praksi izbjegavanjem tvrdo kodiranih vjerodajnica. Kroz MonitorQueryClient, skripta šalje KQL upit Azureu, pokazujući kako pozadinske usluge mogu dinamički dohvaćati korisničke pojedinosti. Ovaj je pristup osobito koristan za aplikacije koje zahtijevaju pristup korisničkim uvidima u stvarnom vremenu bez izravne interakcije s portalom Azure. Zajedno, ove skripte utjelovljuju sveobuhvatno rješenje za pristup detaljima korisničkog računa unutar Azurea, premošćujući jaz između neobrađenih telemetrijskih podataka i korisnih uvida korisnika.

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);

Napredne tehnike ekstrakcije podataka u Azure Application Insights

Zalazeći dublje u područje Azure Application Insights, imperativ je razumjeti složenost i napredne metodologije uključene u izdvajanje podataka specifičnih za korisnika. Osim osnovnog dohvaćanja korisničkih detalja putem prilagođenih događaja i upita, postoji širi spektar mogućnosti kao što su prilagođena metrika, napredna obrada telemetrije i integracija s drugim Azure uslugama. Prilagođene metrike, na primjer, omogućuju razvojnim programerima praćenje specifičnih radnji ili ponašanja korisnika koje Application Insights ne bilježi automatski. Ova razina granularnosti ključna je za aplikacije koje zahtijevaju detaljnu korisničku analitiku za donošenje poslovnih odluka ili poboljšanje korisničkog iskustva. Štoviše, napredna obrada telemetrije pomoću Azure Functions ili Logic Apps omogućuje obogaćivanje telemetrijskih podataka, dopuštajući uključivanje dodatnih korisničkih detalja ili transformaciju postojećih podataka za pronicljiviju analizu.

Integracija s drugim Azure uslugama poput Azure Cosmos DB ili Azure Blob Storage dodatno proširuje mogućnosti Application Insightsa. Pohranjivanje detaljnih korisničkih profila ili zapisa događaja u ovim uslugama i njihovo povezivanje s telemetrijskim podacima u Application Insights može pružiti holistički pogled na interakcije korisnika unutar aplikacije. Takve integracije olakšavaju složene upite i analize, omogućujući programerima da otkriju obrasce, trendove i uvide koje bi bilo teško izvesti samo iz podataka Application Insightsa. Ove napredne tehnike naglašavaju svestranost Azure Application Insightsa kao sveobuhvatnog alata za praćenje, analizu i optimiziranje izvedbe aplikacije i angažmana korisnika.

Zaključujući naše istraživanje iskorištavanja Azure Application Insights za detaljnu analizu korisnika, jasno je da pristup određenim detaljima korisničkog računa zahtijeva mješavinu izravnog postavljanja upita, prilagođenog praćenja događaja i inteligentne integracije s drugim Azure uslugama. Korištenje Kusto Query Language (KQL) unutar Azure Application Insights nudi snažan put za izravno izdvajanje korisničkih informacija iz telemetrijskih podataka, pod uvjetom da postoji strateški pristup bilježenju prilagođenih događaja i dimenzija koje bilježe potrebne detalje. Nadalje, mogućnost obogaćivanja i obrade telemetrijskih podataka putem Azure Functions ili Logic Apps, zajedno s potencijalom za proširenje mogućnosti pohrane podataka i analize putem integracije s Azure Cosmos DB ili Azure Blob Storage, demonstrira fleksibilnost i dubinu Azureovih analitičkih ponuda. Za programere i analitičare koji žele otključati dublje razumijevanje ponašanja korisnika i interakcije unutar svojih aplikacija, ove tehnike i alati pružaju robustan okvir za izvođenje korisnih uvida i poboljšanje korisničkog iskustva. Prihvaćanje ovih metodologija dovest će ne samo do boljeg razumijevanja podataka, već i do personaliziranije i učinkovitije strategije razvoja aplikacija.