അസ്യൂറിലെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ ഉപയോക്തൃ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു

ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം മനസ്സിലാക്കുന്നതും ആദ്യനാമങ്ങൾ, അവസാന നാമങ്ങൾ, ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിശദമായ അക്കൗണ്ട് വിവരങ്ങൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതും Azure Application Insights-ൽ പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമായി തോന്നിയേക്കാം. ശേഖരിച്ച വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഉപയോക്തൃ ഐഡികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ കൃത്യമായി നിർണ്ണയിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാകും, പ്രത്യേകിച്ചും അത്തരം ഫീൽഡുകൾ ഡാറ്റാ ഘടനയിൽ വ്യക്തമായി ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ. Azure ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് ശക്തമായ ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം നൽകുന്നു, എന്നാൽ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് അതിൻ്റെ അന്വേഷണ ശേഷികളെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ആവശ്യമാണ്.

ഇവിടെയാണ് വെല്ലുവിളി നിലനിൽക്കുന്നത്: അർത്ഥവത്തായ ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഡാറ്റയിലൂടെ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുക. ലഭ്യമായ ഉപയോക്തൃ ഐഡി ഫീൽഡ് കൂടുതൽ വിവരണാത്മക അക്കൗണ്ട് വിശദാംശങ്ങളുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടാത്ത ഒരു പൊതു പ്രശ്നം വിവരിച്ച സാഹചര്യം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ഈ തടസ്സം മറികടക്കാൻ, അസുറിൻ്റെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ശക്തമായ അന്വേഷണ സവിശേഷതകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്, ഈ വിലയേറിയ വിവരങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള താക്കോൽ കൈവശം വച്ചേക്കാവുന്ന ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രോപ്പർട്ടികൾ എന്നിവയിൽ പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നു

Azure ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ലോഗിൻ ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളിൽ നിന്ന് ആദ്യനാമം, അവസാന നാമം, ഇമെയിൽ എന്നിവ പോലുള്ള ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിശദാംശങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് Node.js-നുള്ള Azure ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും Azure SDK-യും എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് നൽകിയിരിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു. ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഡാറ്റ നേരിട്ട് അന്വേഷിക്കാൻ ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് കസ്റ്റോ ക്വറി ലാംഗ്വേജ് (കെക്യുഎൽ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശേഖരിക്കുന്ന വലിയ അളവിലുള്ള ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും ഈ ശക്തമായ അന്വേഷണ ഭാഷ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റിലെ കീ കമാൻഡ്, | join kind=inner, നിർണ്ണായകമാണ്, കാരണം ഇത് അഭ്യർത്ഥന ഡാറ്റയെ ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റ് ഡാറ്റയുമായി ലയിപ്പിക്കുന്നു, അജ്ഞാത ഉപയോക്തൃ ഐഡികളെ തിരിച്ചറിയാനാകുന്ന വിവരങ്ങളുമായി ഫലപ്രദമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. പ്രൊജക്ഷൻ കമാൻഡ്, | പ്രോജക്റ്റ്, പ്രസക്തമായ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ മാത്രം അവതരിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ ഡാറ്റ കൂടുതൽ പരിഷ്കരിക്കുന്നു. KQL-ൽ സാധ്യമായ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൻ്റെ വഴക്കവും ആഴവും കാണിക്കുന്ന, ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റായി ലോഗ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു എന്ന അനുമാനത്തെ ഈ പ്രക്രിയ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഒരു ബാക്കെൻഡ് ഇൻ്റഗ്രേഷൻ സാഹചര്യത്തിലേക്ക് ഫോക്കസ് മാറ്റുന്നു, അവിടെ Azure-ൻ്റെ SDK-കൾക്കൊപ്പം Node.js ഉപയോഗപ്പെടുത്തി, ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോക്തൃ വിവരങ്ങൾ പ്രോഗ്രമാറ്റിക്കായി അന്വേഷിക്കാനും വീണ്ടെടുക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രാമാണീകരണത്തിനായി DefaultAzureCredential ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഹാർഡ്-കോഡുചെയ്‌ത ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ ഒഴിവാക്കി മികച്ച സുരക്ഷാ സമ്പ്രദായങ്ങൾ പാലിച്ച് അസൂർ ഉറവിടങ്ങളിലേക്കുള്ള ആക്‌സസ് ലളിതമാക്കുന്നു. MonitorQueryClient മുഖേന, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് Azure-ലേക്ക് ഒരു KQL അന്വേഷണം അയയ്‌ക്കുന്നു, ബാക്കെൻഡ് സേവനങ്ങൾക്ക് ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ എങ്ങനെ ചലനാത്മകമായി ലഭിക്കുമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. അസൂർ പോർട്ടലുമായി നേരിട്ട് ഇടപെടാതെ തന്നെ ഉപയോക്തൃ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലേക്ക് തത്സമയ ആക്‌സസ് ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. റോ ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉപയോക്തൃ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും തമ്മിലുള്ള വിടവ് നികത്തിക്കൊണ്ട്, അസ്യൂറിനുള്ളിൽ ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിശദാംശങ്ങൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സമഗ്രമായ പരിഹാരം ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

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);

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ വിപുലമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ മേഖലയിലേക്ക് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുമ്പോൾ, ഉപയോക്തൃ-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണതകളും നൂതന രീതികളും മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റുകളിലൂടെയും അന്വേഷണങ്ങളിലൂടെയും ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് അപ്പുറം, ഇഷ്‌ടാനുസൃത മെട്രിക്‌സ്, വിപുലമായ ടെലിമെട്രി പ്രോസസ്സിംഗ്, മറ്റ് അസൂർ സേവനങ്ങളുമായുള്ള സംയോജനം എന്നിങ്ങനെയുള്ള കഴിവുകളുടെ വിശാലമായ സ്പെക്‌ട്രം ഉണ്ട്. ഇഷ്‌ടാനുസൃത മെട്രിക്‌സ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സ്വയമേവ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യാത്ത നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങളോ പെരുമാറ്റങ്ങളോ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനോ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ വിശദമായ ഉപയോക്തൃ അനലിറ്റിക്‌സ് ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഗ്രാനുലാരിറ്റിയുടെ ഈ ലെവൽ നിർണായകമാണ്. മാത്രമല്ല, Azure ഫംഗ്‌ഷനുകളോ ലോജിക് ആപ്പുകളോ ഉപയോഗിച്ചുള്ള വിപുലമായ ടെലിമെട്രി പ്രോസസ്സിംഗ് ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയുടെ സമ്പുഷ്ടീകരണം പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ള വിശകലനത്തിനായി കൂടുതൽ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനോ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ പരിവർത്തനത്തെയോ അനുവദിക്കുന്നു.

Azure Cosmos DB അല്ലെങ്കിൽ Azure Blob Storage പോലുള്ള മറ്റ് Azure സേവനങ്ങളുമായുള്ള സംയോജനം ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ കഴിവുകൾ കൂടുതൽ വിപുലപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ സേവനങ്ങളിൽ വിശദമായ ഉപയോക്തൃ പ്രൊഫൈലുകളോ ഇവൻ്റ് ലോഗുകളോ സംഭരിക്കുന്നതും ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയുമായി അവയെ പരസ്പരബന്ധിതമാക്കുന്നതും ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിലെ ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളുടെ സമഗ്രമായ കാഴ്ച നൽകുന്നു. അത്തരം സംയോജനങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണങ്ങളും വിശകലനങ്ങളും സുഗമമാക്കുന്നു, ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മാത്രം ഉരുത്തിരിഞ്ഞുവരാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പാറ്റേണുകൾ, ട്രെൻഡുകൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനവും ഉപയോക്തൃ ഇടപഴകലും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ ഉപകരണമെന്ന നിലയിൽ അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ വൈവിധ്യത്തെ ഈ നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ അടിവരയിടുന്നു.