Azure मधील ऍप्लिकेशन इनसाइट्समधून वापरकर्ता खाते माहिती काढत आहे

Azure ऍप्लिकेशन इनसाइट्समध्ये वापरकर्ता अंतर्दृष्टी अनलॉक करणे

वापरकर्त्याचे वर्तन समजून घेणे आणि Azure ऍप्लिकेशन इनसाइट्समधील नाव, आडनावे आणि ईमेल पत्ते यासारखी तपशीलवार खाते माहिती ऍक्सेस करणे हे अनेकदा कठीण काम वाटू शकते. संकलित केलेल्या मोठ्या प्रमाणावर डेटासह, वापरकर्ता आयडीवर आधारित विशिष्ट वापरकर्ता तपशील निश्चित करणे आव्हानात्मक असू शकते, विशेषत: जेव्हा अशी फील्ड डेटा संरचनामध्ये स्पष्टपणे उपलब्ध नसतात. Azure Application Insights तुमच्या ॲप्लिकेशन्सचे निरीक्षण करण्यासाठी एक शक्तिशाली प्लॅटफॉर्म प्रदान करते, परंतु वैयक्तिकृत वापरकर्ता तपशील काढण्यासाठी त्याच्या क्वेरी क्षमतांची सखोल माहिती आवश्यक आहे.

येथेच आव्हान आहे: अर्थपूर्ण वापरकर्ता खाते माहिती शोधण्यासाठी ऍप्लिकेशन इनसाइट्स डेटाद्वारे नेव्हिगेट करणे. वर्णन केलेली परिस्थिती एक सामान्य समस्या हायलाइट करते जिथे उपलब्ध वापरकर्ता आयडी फील्ड अधिक वर्णनात्मक खाते तपशीलांशी थेट संबंध ठेवत नाही. या अडथळ्यावर मात करण्यासाठी, एखाद्याला Azure च्या ऍप्लिकेशन इनसाइट्सच्या शक्तिशाली क्वेरीिंग वैशिष्ट्यांचा फायदा घेणे आवश्यक आहे, विशेषत: कस्टम इव्हेंट्स किंवा गुणधर्मांवर लक्ष केंद्रित करणे ज्यामध्ये ही मौल्यवान माहिती अनलॉक करण्याची गुरुकिल्ली असू शकते.

आज्ञा	वर्णन
| join kind=inner	कॉमन की वर आधारित दोन टेबल्स जोडते. या प्रकरणात, वापरकर्ता तपशील असलेल्या सानुकूल इव्हेंट डेटासह विनंती डेटा एकत्र करण्यासाठी याचा वापर केला जातो.
| project	प्रकल्प (निवडते) क्वेरी परिणामांमधून निर्दिष्ट स्तंभ. येथे, ते वापरकर्ता आयडी, नाव, आडनाव आणि ईमेल निवडण्यासाठी वापरले जाते.
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");	Azure Identity लायब्ररीमधून DefaultAzureCredential वर्ग आयात करते, जो Azure सेवांच्या प्रमाणीकरणासाठी वापरला जातो.
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");	Azure मॉनिटर क्वेरी लायब्ररीमधून MonitorQueryClient क्लास इंपोर्ट करते, Azure मधील लॉग आणि मेट्रिक्सची क्वेरी करण्यासाठी वापरला जातो.
async function	असिंक्रोनस फंक्शन परिभाषित करते, एपीआय कॉल्स सारख्या एसिंक्रोनस ऑपरेशन्सची प्रतीक्षा करण्यास अनुमती देते.
client.queryWorkspace()	MonitorQueryClient ची पद्धत Azure Log Analytics वर्कस्पेस विरुद्ध क्वेरी कार्यान्वित करण्यासाठी वापरली जाते. असिंक्रोनस पद्धतीने परिणाम मिळवते.
console.log()	कन्सोलवर माहिती आउटपुट करते. डिबगिंग किंवा क्वेरी परिणाम प्रदर्शित करण्यासाठी उपयुक्त.

Azure ऍप्लिकेशन इनसाइट्स क्वेरी मधील अंतर्दृष्टी

प्रदान केलेली उदाहरणे Azure ऍप्लिकेशन इनसाइट्स आणि Azure SDK चा फायदा कसा घ्यायचा हे स्पष्ट करतात. प्रथम स्क्रिप्ट ऍप्लिकेशन इनसाइट्स डेटाची थेट क्वेरी करण्यासाठी Kusto Query Language (KQL) वापरते. ही शक्तिशाली क्वेरीिंग भाषा ऍप्लिकेशन इनसाइट्सद्वारे संकलित केलेल्या मोठ्या प्रमाणात टेलीमेट्री डेटामधून विशिष्ट डेटासेट हाताळण्यास आणि काढण्याची परवानगी देते. या स्क्रिप्टमधील मुख्य आज्ञा, | join kind=inner, निर्णायक आहे, कारण ते सानुकूल इव्हेंट डेटासह विनंती डेटा विलीन करते, अज्ञात वापरकर्ता आयडी ओळखण्यायोग्य माहितीसह प्रभावीपणे लिंक करते. प्रोजेक्शन कमांड, | प्रकल्प, केवळ संबंधित वापरकर्ता तपशील सादर करण्यासाठी हा डेटा अधिक परिष्कृत करतो. ही प्रक्रिया KQL सह शक्य असलेल्या डेटा विश्लेषणाची लवचिकता आणि खोली दाखवून, अनुप्रयोगात सानुकूल इव्हेंट म्हणून वापरकर्त्याचे तपशील लॉग केले आहेत या गृहितकावर अवलंबून आहे.

दुसरी स्क्रिप्ट बॅकएंड इंटिग्रेशन परिस्थितीवर लक्ष केंद्रित करते, जिथे Node.js चा वापर Azure च्या SDK सोबत प्रोग्रामॅटिकपणे क्वेरी करण्यासाठी आणि ऍप्लिकेशन इनसाइट्समधून वापरकर्ता माहिती पुनर्प्राप्त करण्यासाठी केला जातो. प्रमाणीकरणासाठी DefaultAzureCredential चा वापर हार्ड-कोडेड क्रेडेन्शियल टाळून सर्वोत्तम सुरक्षा पद्धतींचे पालन करून, Azure संसाधनांमध्ये प्रवेश सुलभ करतो. MonitorQueryClient द्वारे, स्क्रिप्ट Azure ला KQL क्वेरी पाठवते, बॅकएंड सेवा डायनॅमिकपणे वापरकर्त्याचे तपशील कसे आणू शकतात हे दर्शविते. हा दृष्टीकोन विशेषत: Azure पोर्टलशी थेट संवादाशिवाय वापरकर्त्याच्या अंतर्दृष्टीमध्ये रिअल-टाइम प्रवेश आवश्यक असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी उपयुक्त आहे. एकत्रितपणे, या स्क्रिप्टमध्ये Azure मधील वापरकर्ता खात्याच्या तपशीलांमध्ये प्रवेश करण्यासाठी एक सर्वसमावेशक उपाय आहे, कच्चा टेलीमेट्री डेटा आणि कृती करण्यायोग्य वापरकर्ता अंतर्दृष्टी यांच्यातील अंतर कमी करणे.

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

१

Azure ऍप्लिकेशन इनसाइट्समध्ये प्रगत डेटा एक्सट्रॅक्शन तंत्र

Azure ऍप्लिकेशन इनसाइट्सच्या क्षेत्रामध्ये खोलवर जाऊन, वापरकर्ता-विशिष्ट डेटा काढण्यात गुंतलेली गुंतागुंत आणि प्रगत पद्धती समजून घेणे अत्यावश्यक आहे. सानुकूल इव्हेंट्स आणि क्वेरीद्वारे वापरकर्त्याच्या तपशीलांच्या मूलभूत पुनर्प्राप्तीपलीकडे, कस्टम मेट्रिक्स, प्रगत टेलिमेट्री प्रक्रिया आणि इतर Azure सेवांसह एकत्रीकरण यासारख्या क्षमतांचा विस्तृत स्पेक्ट्रम आहे. सानुकूल मेट्रिक्स, उदाहरणार्थ, विकसकांना विशिष्ट वापरकर्त्याच्या क्रिया किंवा वर्तनांचा मागोवा घेण्याची अनुमती देतात ज्या स्वयंचलितपणे ऍप्लिकेशन इनसाइट्सद्वारे कॅप्चर केल्या जात नाहीत. व्यावसायिक निर्णय घेण्यासाठी किंवा वापरकर्ता अनुभव वाढवण्यासाठी तपशीलवार वापरकर्ता विश्लेषणे आवश्यक असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी ग्रॅन्युलॅरिटीची ही पातळी महत्त्वपूर्ण आहे. शिवाय, Azure फंक्शन्स किंवा लॉजिक ॲप्स वापरून प्रगत टेलीमेट्री प्रक्रिया टेलीमेट्री डेटाचे संवर्धन करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे अतिरिक्त वापरकर्ता तपशील समाविष्ट करणे किंवा अधिक अंतर्दृष्टीपूर्ण विश्लेषणासाठी विद्यमान डेटाचे रूपांतर करणे शक्य होते.

Azure Cosmos DB किंवा Azure Blob Storage सारख्या इतर Azure सेवांसोबत एकत्रीकरणामुळे ऍप्लिकेशन इनसाइट्सच्या क्षमतांचा विस्तार होतो. या सेवांमध्ये तपशीलवार वापरकर्ता प्रोफाइल किंवा इव्हेंट लॉग संग्रहित करणे आणि त्यांना ॲप्लिकेशन इनसाइट्समधील टेलीमेट्री डेटासह परस्परसंबंधित केल्याने ॲप्लिकेशनमधील वापरकर्त्यांच्या परस्परसंवादांचे समग्र दृश्य प्रदान केले जाऊ शकते. असे एकत्रीकरण जटिल प्रश्न आणि विश्लेषणे सुलभ करतात, विकासकांना नमुने, ट्रेंड आणि अंतर्दृष्टी उघड करण्यास सक्षम करतात जे केवळ ऍप्लिकेशन इनसाइट्स डेटामधून मिळवणे कठीण होईल. ही प्रगत तंत्रे ॲज्युर ॲप्लिकेशन इनसाइट्सच्या अष्टपैलुत्वाला अधोरेखित करतात, ज्याचे परीक्षण, विश्लेषण आणि ॲप्लिकेशन कार्यप्रदर्शन आणि वापरकर्ता प्रतिबद्धता ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी एक सर्वसमावेशक साधन आहे.

तपशीलवार वापरकर्ता विश्लेषणासाठी Azure ऍप्लिकेशन इनसाइट्सचा लाभ घेण्याच्या आमच्या अन्वेषणाचा निष्कर्ष काढताना, हे स्पष्ट आहे की विशिष्ट वापरकर्ता खात्याच्या तपशीलांमध्ये प्रवेश करण्यासाठी थेट क्वेरी, कस्टम इव्हेंट ट्रॅकिंग आणि इतर Azure सेवांसह बुद्धिमान एकीकरण आवश्यक आहे. Azure Application Insights मधील Kusto Query Language (KQL) चा वापर टेलीमेट्री डेटामधून थेट वापरकर्त्याची माहिती काढण्यासाठी एक शक्तिशाली मार्ग प्रदान करते, बशर्ते सानुकूल इव्हेंट्स आणि आवश्यक तपशील कॅप्चर करणाऱ्या आयाम लॉगिंग करण्यासाठी एक धोरणात्मक दृष्टीकोन असेल. शिवाय, Azure फंक्शन्स किंवा लॉजिक ॲप्सद्वारे टेलीमेट्री डेटा समृद्ध आणि प्रक्रिया करण्याची क्षमता, Azure Cosmos DB किंवा Azure Blob Storage सह एकत्रीकरणाद्वारे डेटा स्टोरेज आणि विश्लेषण क्षमता वाढवण्याची क्षमता, Azure च्या विश्लेषण ऑफरिंगची लवचिकता आणि खोली दर्शवते. विकासक आणि विश्लेषकांसाठी जे वापरकर्ता वर्तन आणि त्यांच्या ऍप्लिकेशन्समधील परस्परसंवादाची सखोल समज उघडू इच्छितात, ही तंत्रे आणि साधने कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी आणि वापरकर्ता अनुभव वाढविण्यासाठी एक मजबूत फ्रेमवर्क प्रदान करतात. या पद्धतींचा अवलंब केल्याने केवळ चांगले डेटा आकलनच होणार नाही तर अधिक वैयक्तिकृत आणि प्रभावी अनुप्रयोग विकास धोरण देखील होईल.