Mengekstrak Informasi Akun Pengguna dari Application Insights di Azure

Membuka Kunci Wawasan Pengguna di Azure Application Insights

Memahami perilaku pengguna dan mengakses informasi akun terperinci seperti nama depan, nama belakang, dan alamat email dalam Azure Application Insights sering kali tampak seperti tugas yang berat. Dengan banyaknya data yang dikumpulkan, menentukan detail pengguna tertentu berdasarkan ID pengguna dapat menjadi tantangan, terutama ketika kolom tersebut tidak tersedia secara eksplisit dalam struktur data. Azure Application Insights menyediakan platform yang kuat untuk memantau aplikasi Anda, tetapi mengekstraksi detail pengguna yang dipersonalisasi memerlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang kemampuan kuerinya.

Di sinilah letak tantangannya: menavigasi data Application Insights untuk menemukan informasi akun pengguna yang bermakna. Situasi yang dijelaskan menyoroti masalah umum ketika bidang ID pengguna yang tersedia tidak berkorelasi langsung dengan detail akun yang lebih deskriptif. Untuk mengatasi kendala ini, seseorang perlu memanfaatkan fitur kueri canggih dari Application Insights Azure, khususnya berfokus pada peristiwa atau properti khusus yang mungkin memegang kunci untuk membuka informasi berharga ini.

Wawasan tentang Kueri Azure Application Insights

Contoh yang diberikan menggambarkan cara memanfaatkan Azure Application Insights dan Azure SDK untuk Node.js untuk mengambil detail akun pengguna seperti nama depan, nama belakang, dan email dari interaksi pengguna yang dicatat dalam aplikasi Azure. Skrip pertama menggunakan Kusto Query Language (KQL) untuk mengkueri data Application Insights secara langsung. Bahasa kueri yang canggih ini memungkinkan manipulasi dan ekstraksi kumpulan data tertentu dari sejumlah besar data telemetri yang dikumpulkan oleh Application Insights. Perintah kunci dalam skrip ini, | join kind=inner, sangat penting karena menggabungkan data permintaan dengan data peristiwa khusus, yang secara efektif menghubungkan ID pengguna anonim dengan informasi yang dapat diidentifikasi. Perintah proyeksi, | proyek, selanjutnya menyempurnakan data ini untuk hanya menyajikan detail pengguna yang relevan. Proses ini bergantung pada asumsi bahwa detail pengguna dicatat sebagai peristiwa khusus dalam aplikasi, yang menunjukkan fleksibilitas dan kedalaman analisis data yang mungkin dilakukan dengan KQL.

Skrip kedua mengalihkan fokus ke skenario integrasi backend, di mana Node.js digunakan bersama SDK Azure untuk secara terprogram mengkueri dan mengambil informasi pengguna dari Application Insights. Penggunaan DefaultAzureCredential untuk autentikasi menyederhanakan akses ke sumber daya Azure, mengikuti praktik keamanan terbaik dengan menghindari kredensial berkode keras. Melalui MonitorQueryClient, skrip mengirimkan kueri KQL ke Azure, menunjukkan bagaimana layanan backend dapat mengambil detail pengguna secara dinamis. Pendekatan ini sangat berguna untuk aplikasi yang memerlukan akses real-time ke wawasan pengguna tanpa interaksi langsung dengan portal Microsoft Azure. Bersama-sama, skrip ini mewujudkan solusi komprehensif untuk mengakses detail akun pengguna dalam Azure, menjembatani kesenjangan antara data telemetri mentah dan wawasan pengguna yang dapat ditindaklanjuti.

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);

Teknik Ekstraksi Data Tingkat Lanjut di Azure Application Insights

Menggali lebih dalam bidang Azure Application Insights, sangat penting untuk memahami kompleksitas dan metodologi tingkat lanjut yang terlibat dalam mengekstraksi data spesifik pengguna. Selain pengambilan dasar detail pengguna melalui peristiwa dan kueri kustom, terdapat spektrum kemampuan yang lebih luas seperti metrik kustom, pemrosesan telemetri tingkat lanjut, dan integrasi dengan layanan Azure lainnya. Metrik khusus, misalnya, memungkinkan pengembang melacak tindakan atau perilaku pengguna tertentu yang tidak secara otomatis ditangkap oleh Application Insights. Tingkat perincian ini sangat penting untuk aplikasi yang memerlukan analisis pengguna terperinci untuk mendorong keputusan bisnis atau meningkatkan pengalaman pengguna. Selain itu, pemrosesan telemetri tingkat lanjut menggunakan Azure Functions atau Logic Apps memungkinkan pengayaan data telemetri, memungkinkan penyertaan detail pengguna tambahan atau transformasi data yang ada untuk analisis yang lebih mendalam.

Integrasi dengan layanan Azure lainnya seperti Azure Cosmos DB atau Azure Blob Storage semakin memperluas kemampuan Application Insights. Menyimpan profil pengguna terperinci atau log peristiwa di layanan ini dan menghubungkannya dengan data telemetri di Application Insights dapat memberikan pandangan holistik tentang interaksi pengguna dalam aplikasi. Integrasi tersebut memfasilitasi kueri dan analisis yang kompleks, memungkinkan pengembang mengungkap pola, tren, dan wawasan yang sulit diperoleh hanya dari data Application Insights. Teknik tingkat lanjut ini menggarisbawahi keserbagunaan Azure Application Insights sebagai alat komprehensif untuk memantau, menganalisis, dan mengoptimalkan kinerja aplikasi dan keterlibatan pengguna.