Estrazione delle informazioni sull'account utente da Application Insights in Azure

Sbloccare User Insights in Azure Application Insights

Comprendere il comportamento degli utenti e accedere a informazioni dettagliate sull'account come nomi, cognomi e indirizzi di posta elettronica all'interno di Azure Application Insights può spesso sembrare un compito arduo. Con l'enorme quantità di dati raccolti, individuare dettagli specifici dell'utente in base agli ID utente può essere difficile, soprattutto quando tali campi non sono esplicitamente disponibili nella struttura dei dati. Azure Application Insights fornisce una potente piattaforma per il monitoraggio delle applicazioni, ma l'estrazione dei dettagli utente personalizzati richiede una comprensione più approfondita delle sue capacità di query.

È qui che risiede la sfida: esplorare i dati di Application Insights per trovare informazioni significative sull'account utente. La situazione descritta evidenzia un problema comune in cui il campo ID utente disponibile non è direttamente correlato a dettagli dell'account più descrittivi. Per superare questo ostacolo, è necessario sfruttare le potenti funzionalità di query di Application Insights di Azure, concentrandosi in particolare su eventi o proprietà personalizzati che potrebbero contenere la chiave per sbloccare queste preziose informazioni.

Approfondimenti sulle query di Azure Application Insights

Gli esempi forniti illustrano come sfruttare Azure Application Insights e Azure SDK per Node.js per recuperare i dettagli dell'account utente come nome, cognome ed e-mail dalle interazioni utente registrate all'interno di un'applicazione Azure. Il primo script usa Kusto Query Language (KQL) per eseguire query direttamente sui dati di Application Insights. Questo potente linguaggio di query consente la manipolazione e l'estrazione di set di dati specifici dalle grandi quantità di dati di telemetria raccolti da Application Insights. Il comando chiave in questo script, | join kind=inner, è fondamentale, poiché unisce i dati della richiesta con i dati dell'evento personalizzato, collegando in modo efficace gli ID utente anonimi con informazioni identificabili. Il comando di proiezione, | progetto, perfeziona ulteriormente questi dati per presentare solo i dettagli utente rilevanti. Questo processo si basa sul presupposto che i dettagli dell'utente vengano registrati come eventi personalizzati all'interno dell'applicazione, dimostrando la flessibilità e la profondità dell'analisi dei dati possibili con KQL.

Il secondo script sposta l'attenzione su uno scenario di integrazione back-end, in cui Node.js viene utilizzato insieme agli SDK di Azure per eseguire query e recuperare informazioni utente a livello di codice da Application Insights. L'uso di DefaultAzureCredential per l'autenticazione semplifica l'accesso alle risorse di Azure, aderendo alle migliori pratiche di sicurezza evitando credenziali hardcoded. Tramite MonitorQueryClient, lo script invia una query KQL ad Azure, dimostrando come i servizi backend possono recuperare dinamicamente i dettagli dell'utente. Questo approccio è particolarmente utile per le applicazioni che richiedono l'accesso in tempo reale alle informazioni dettagliate sugli utenti senza interazione diretta con il portale di Azure. Insieme, questi script rappresentano una soluzione completa per accedere ai dettagli dell'account utente in Azure, colmando il divario tra i dati di telemetria grezzi e le informazioni utili sugli utenti.

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);

Tecniche avanzate di estrazione dei dati in Azure Application Insights

Approfondendo l'ambito di Azure Application Insights, è fondamentale comprendere le complessità e le metodologie avanzate coinvolte nell'estrazione dei dati specifici dell'utente. Oltre al recupero di base dei dettagli dell'utente tramite query e eventi personalizzati, esiste uno spettro più ampio di funzionalità come metriche personalizzate, elaborazione avanzata della telemetria e integrazione con altri servizi di Azure. Le metriche personalizzate, ad esempio, consentono agli sviluppatori di tenere traccia di azioni o comportamenti specifici dell'utente che non vengono acquisiti automaticamente da Application Insights. Questo livello di granularità è fondamentale per le applicazioni che richiedono analisi dettagliate degli utenti per guidare le decisioni aziendali o migliorare l'esperienza dell'utente. Inoltre, l'elaborazione avanzata della telemetria tramite Funzioni di Azure o App per la logica consente l'arricchimento dei dati di telemetria, consentendo l'inclusione di dettagli utente aggiuntivi o la trasformazione dei dati esistenti per analisi più approfondite.

L'integrazione con altri servizi di Azure come Azure Cosmos DB o Archiviazione BLOB di Azure estende ulteriormente le funzionalità di Application Insights. L'archiviazione di profili utente dettagliati o registri eventi in questi servizi e la loro correlazione con i dati di telemetria in Application Insights può fornire una visione olistica delle interazioni dell'utente all'interno di un'applicazione. Tali integrazioni facilitano query e analisi complesse, consentendo agli sviluppatori di scoprire modelli, tendenze e approfondimenti che sarebbe difficile ricavare dai soli dati di Application Insights. Queste tecniche avanzate sottolineano la versatilità di Azure Application Insights come strumento completo per il monitoraggio, l'analisi e l'ottimizzazione delle prestazioni delle applicazioni e del coinvolgimento degli utenti.