Vartotojo paskyros informacijos ištraukimas iš „Azure“ programų įžvalgų

Vartotojo įžvalgų atrakinimas „Azure Application Insights“.

Suprasti naudotojų elgesį ir pasiekti išsamią paskyros informaciją, pvz., vardus, pavardes ir el. pašto adresus, naudojant „Azure Application Insights“, dažnai gali atrodyti bauginanti užduotis. Surinkus daug duomenų, gali būti sudėtinga tiksliai nustatyti konkrečią vartotojo informaciją pagal vartotojo ID, ypač kai tokie laukai nėra aiškiai pasiekiami duomenų struktūroje. „Azure Application Insights“ yra galinga platforma jūsų programoms stebėti, tačiau norint išgauti suasmenintą vartotojo informaciją, reikia giliau suprasti jos užklausų galimybes.

Štai čia ir slypi iššūkis: naršyti „Application Insights“ duomenis, kad rastumėte reikšmingos vartotojo paskyros informacijos. Aprašyta situacija išryškina dažną problemą, kai pasiekiamas vartotojo ID laukas tiesiogiai nesusijęs su išsamesne paskyros informacija. Norint įveikti šią kliūtį, reikia išnaudoti galingas „Azure Application Insights“ užklausų funkcijas, ypač sutelkiant dėmesį į pasirinktinius įvykius ar ypatybes, kurios gali būti šios vertingos informacijos atrakinimo raktas.

„Azure Application Insights“ užklausų įžvalgos

Pateikti pavyzdžiai iliustruoja, kaip panaudoti „Azure Application Insights“ ir „Azure SDK“, skirtą Node.js, norint gauti išsamią vartotojo abonemento informaciją, pvz., vardą, pavardę ir el. pašto adresą iš naudotojo sąveikų, užregistruotų „Azure“ programoje. Pirmasis scenarijus naudoja Kusto užklausų kalbą (KQL), kad pateiktų tiesioginę užklausą dėl Application Insights duomenų. Ši galinga užklausų kalba leidžia manipuliuoti ir išgauti konkrečius duomenų rinkinius iš daugybės „Application Insights“ surinktų telemetrijos duomenų. Šio scenarijaus klavišo komanda | join kind=inner, yra labai svarbus, nes sujungia užklausų duomenis su pasirinktiniais įvykių duomenimis, efektyviai susiejant anoniminius naudotojų ID su identifikuojama informacija. Projekcijos komanda | projektą, toliau patikslina šiuos duomenis, kad būtų pateikta tik atitinkama vartotojo informacija. Šis procesas priklauso nuo prielaidos, kad vartotojo duomenys yra registruojami kaip pasirinktiniai įvykiai programoje, o tai parodo duomenų analizės lankstumą ir išsamumą naudojant KQL.

Antrasis scenarijus perkelia dėmesį į foninio integravimo scenarijų, kai Node.js naudojamas kartu su Azure SDK, kad būtų galima programiškai pateikti užklausas ir gauti vartotojo informaciją iš „Application Insights“. „DefaultAzureCredential“ naudojimas autentifikavimui supaprastina prieigą prie „Azure“ išteklių, laikantis geriausios saugos praktikos, nes vengiama užkoduotų kredencialų. Naudodamas MonitorQueryClient, scenarijus siunčia KQL užklausą į Azure, parodydamas, kaip užpakalinės sistemos paslaugos gali dinamiškai gauti vartotojo informaciją. Šis metodas ypač naudingas programoms, kurioms reikalinga realiojo laiko prieiga prie vartotojo įžvalgų be tiesioginės sąveikos su Azure portalu. Kartu šie scenarijai įkūnija visapusį sprendimą, leidžiantį pasiekti informaciją apie vartotojo abonementą „Azure“, panaikindami atotrūkį tarp neapdorotų telemetrijos duomenų ir naudingų naudotojų įžvalgų.

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);

Išplėstiniai duomenų ištraukimo metodai „Azure Application Insights“.

Gilinantis į „Azure Application Insights“ sritį, būtina suprasti sudėtingumą ir pažangias metodikas, susijusias su konkrečių naudotojų duomenų gavimu. Be pagrindinio naudotojo informacijos gavimo naudojant pasirinktinius įvykius ir užklausas, yra ir daugiau galimybių, tokių kaip tinkinta metrika, pažangus telemetrijos apdorojimas ir integravimas su kitomis Azure paslaugomis. Pavyzdžiui, tinkinta metrika leidžia kūrėjams stebėti konkrečius vartotojo veiksmus ar elgseną, kurių automatiškai neužfiksuoja „Application Insights“. Šis detalumo lygis yra labai svarbus programoms, kurioms reikalinga išsami naudotojų analizė, kad būtų galima priimti verslo sprendimus arba pagerinti naudotojų patirtį. Be to, pažangus telemetrijos apdorojimas naudojant „Azure Functions“ arba „Logic Apps“ leidžia praturtinti telemetrijos duomenis, kad būtų galima įtraukti papildomos vartotojo informacijos arba transformuoti esamus duomenis, kad analizė būtų įžvalgesnė.

Integravimas su kitomis „Azure“ paslaugomis, pvz., „Azure Cosmos DB“ arba „Azure Blob Storage“, dar labiau išplečia „Application Insights“ galimybes. Išsamių vartotojų profilių arba įvykių žurnalų saugojimas šiose paslaugose ir jų susiejimas su telemetrijos duomenimis programoje Application Insights gali suteikti visapusišką vartotojo sąveikos programoje vaizdą. Tokios integracijos palengvina sudėtingas užklausas ir analizę, todėl kūrėjai gali atskleisti modelius, tendencijas ir įžvalgas, kurias būtų sunku gauti vien iš Application Insights duomenų. Šie pažangūs metodai pabrėžia Azure Application Insights, kaip visapusiško įrankio, skirto stebėti, analizuoti ir optimizuoti programos našumą ir vartotojų įtraukimą, universalumą.