Felhasználói fiókadatok kinyerése az Azure-beli Application Insights szolgáltatásból

A User Insights feloldása az Azure Application Insightsban

A felhasználói viselkedés megértése és a részletes fiókinformációk, például az utónevek, vezetéknevek és e-mail-címek elérése az Azure Application Insights szolgáltatásban gyakran ijesztő feladatnak tűnhet. Az összegyűjtött hatalmas mennyiségű adat miatt nehéz lehet konkrét felhasználói adatok azonosítása felhasználói azonosítók alapján, különösen akkor, ha az ilyen mezők nem érhetők el kifejezetten az adatstruktúrában. Az Azure Application Insights hatékony platformot biztosít az alkalmazások figyeléséhez, de a személyre szabott felhasználói adatok kinyeréséhez a lekérdezési képességek mélyebb megértése szükséges.

Ebben rejlik a kihívás: navigáljon az Application Insights adatai között, és találjon értelmes felhasználói fiókadatokat. A leírt helyzet rávilágít egy gyakori problémára, amikor a rendelkezésre álló felhasználói azonosító mező nem korrelál közvetlenül a fiók leíróbb részleteivel. Ennek az akadálynak a leküzdéséhez ki kell használni az Azure Application Insights hatékony lekérdezési funkcióit, különös tekintettel azokra az egyéni eseményekre vagy tulajdonságokra, amelyek kulcsfontosságúak lehetnek ezen értékes információk feloldásához.

Betekintés az Azure Application Insights lekérdezésbe

A bemutatott példák bemutatják, hogyan lehet kihasználni az Azure Application Insights és az Azure SDK for Node.js szolgáltatást a felhasználói fiókok adatainak lekéréséhez, például az utónévhez, a vezetéknévhez és az e-mail címhez az Azure-alkalmazáson belül naplózott felhasználói interakciókból. Az első szkript a Kusto Query Language (KQL) segítségével közvetlenül lekérdezi az Application Insights adatait. Ez a hatékony lekérdezési nyelv lehetővé teszi az Application Insights által gyűjtött hatalmas mennyiségű telemetriai adatból meghatározott adatkészletek manipulálását és kinyerését. A billentyűparancs ebben a szkriptben, | A join kind=inner kulcsfontosságú, mivel egyesíti a kérések adatait az egyéni eseményadatokkal, hatékonyan összekapcsolva az anonim felhasználói azonosítókat azonosítható információkkal. A vetítési parancs, | projekt tovább finomítja ezeket az adatokat, hogy csak a releváns felhasználói adatokat jelenítse meg. Ez a folyamat azon a feltételezésen múlik, hogy a felhasználói adatok egyéni eseményekként kerülnek naplózásra az alkalmazáson belül, bemutatva a KQL-lel lehetséges adatelemzés rugalmasságát és mélységét.

A második szkript egy háttérintegrációs forgatókönyvre helyezi a hangsúlyt, ahol a Node.js-t az Azure SDK-ival együtt használják a felhasználói információk programozott lekérdezésére és lekérésére az Application Insights szolgáltatásból. A DefaultAzureCredential használata a hitelesítéshez leegyszerűsíti az Azure-erőforrásokhoz való hozzáférést, és betartja a legjobb biztonsági gyakorlatokat a kemény kódolt hitelesítő adatok elkerülésével. A MonitorQueryClienten keresztül a szkript KQL-lekérdezést küld az Azure-nak, bemutatva, hogy a háttérszolgáltatások hogyan tudják dinamikusan lekérni a felhasználói adatokat. Ez a megközelítés különösen hasznos azoknál az alkalmazásoknál, amelyek valós idejű hozzáférést igényelnek a felhasználói adatokhoz anélkül, hogy közvetlen interakciót folytatnának az Azure-portállal. Ezek a szkriptek együtt átfogó megoldást testesítenek meg a felhasználói fiókok adatainak Azure-on belüli elérésére, áthidalva a nyers telemetriai adatok és a hasznosítható felhasználói betekintések közötti szakadékot.

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);

Speciális adatkinyerési technikák az Azure Application Insightsban

Az Azure Application Insights birodalmába mélyebben beleásva elengedhetetlen, hogy megértse a felhasználóspecifikus adatok kinyerésével kapcsolatos bonyolultságokat és fejlett módszereket. A felhasználói adatok egyéni eseményeken és lekérdezéseken keresztül történő alapvető lekérdezésén túlmenően a lehetőségek szélesebb skálája rejlik, mint például az egyéni metrikák, a fejlett telemetriai feldolgozás és az egyéb Azure-szolgáltatásokkal való integráció. Az egyéni mutatók például lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy nyomon kövessék azokat a felhasználói műveleteket vagy viselkedéseket, amelyeket az Application Insights nem rögzít automatikusan. A részletesség ilyen szintje döntő fontosságú azon alkalmazások esetében, amelyek részletes felhasználói elemzést igényelnek az üzleti döntések meghozatalához vagy a felhasználói élmény javításához. Ezenkívül az Azure Functions vagy Logic Apps használatával végzett fejlett telemetriai feldolgozás lehetővé teszi a telemetriai adatok gazdagítását, lehetővé téve további felhasználói adatok felvételét vagy a meglévő adatok átalakítását a jobb elemzés érdekében.

Az egyéb Azure-szolgáltatásokkal, például az Azure Cosmos DB-vel vagy az Azure Blob Storage-szal való integráció tovább bővíti az Application Insights képességeit. A részletes felhasználói profilok vagy eseménynaplók tárolása ezekben a szolgáltatásokban és ezeknek az Application Insights telemetriai adatokkal való összekapcsolása holisztikus képet nyújthat az alkalmazáson belüli felhasználói interakciókról. Az ilyen integrációk megkönnyítik az összetett lekérdezéseket és elemzéseket, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy olyan mintákat, trendeket és betekintéseket fedezzenek fel, amelyeket csak az Application Insights adatokból nehéz lenne levezetni. Ezek a fejlett technikák kiemelik az Azure Application Insights sokoldalúságát, amely átfogó eszköz az alkalmazások teljesítményének és felhasználói elköteleződésének figyelésére, elemzésére és optimalizálására.