Mengekstrak Maklumat Akaun Pengguna daripada Application Insights dalam Azure

Membuka kunci Cerapan Pengguna dalam Cerapan Aplikasi Azure

Memahami tingkah laku pengguna dan mengakses maklumat akaun terperinci seperti nama pertama, nama keluarga dan alamat e-mel dalam Azure Application Insights selalunya kelihatan seperti tugas yang menakutkan. Dengan jumlah data yang banyak dikumpul, menentukan butiran pengguna tertentu berdasarkan ID pengguna boleh menjadi mencabar, terutamanya apabila medan sedemikian tidak tersedia secara eksplisit dalam struktur data. Azure Application Insights menyediakan platform yang berkuasa untuk memantau aplikasi anda, tetapi mengekstrak butiran pengguna yang diperibadikan memerlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang keupayaan pertanyaannya.

Di sinilah letaknya cabarannya: menavigasi melalui data Application Insights untuk mencari maklumat akaun pengguna yang bermakna. Situasi yang diterangkan menyerlahkan isu biasa di mana medan ID pengguna yang tersedia tidak berkait secara langsung dengan butiran akaun yang lebih deskriptif. Untuk mengatasi halangan ini, seseorang perlu memanfaatkan ciri pertanyaan yang berkuasa bagi Azure's Application Insights, khususnya memfokuskan pada acara atau sifat tersuai yang mungkin memegang kunci untuk membuka kunci maklumat berharga ini.

Insights in Azure Application Insights Querying

Contoh yang diberikan menggambarkan cara memanfaatkan Azure Application Insights dan Azure SDK untuk Node.js untuk mendapatkan semula butiran akaun pengguna seperti nama pertama, nama keluarga dan e-mel daripada interaksi pengguna yang dilog dalam aplikasi Azure. Skrip pertama menggunakan Kusto Query Language (KQL) untuk membuat pertanyaan terus data Application Insights. Bahasa pertanyaan yang berkuasa ini membolehkan manipulasi dan pengekstrakan set data tertentu daripada sejumlah besar data telemetri yang dikumpul oleh Application Insights. Perintah utama dalam skrip ini, | join kind=inner, adalah penting, kerana ia menggabungkan data permintaan dengan data acara tersuai, dengan berkesan memautkan ID pengguna tanpa nama dengan maklumat yang boleh dikenal pasti. Perintah unjuran, | projek, memperhalusi lagi data ini untuk membentangkan hanya butiran pengguna yang berkaitan. Proses ini bergantung pada andaian bahawa butiran pengguna dilog sebagai peristiwa tersuai dalam aplikasi, mempamerkan fleksibiliti dan kedalaman analisis data yang mungkin dengan KQL.

Skrip kedua mengalihkan fokus kepada senario penyepaduan bahagian belakang, di mana Node.js digunakan bersama SDK Azure untuk membuat pertanyaan secara pemrograman dan mendapatkan maklumat pengguna daripada Application Insights. Penggunaan DefaultAzureCredential untuk pengesahan memudahkan akses kepada sumber Azure, mematuhi amalan keselamatan terbaik dengan mengelakkan kelayakan berkod keras. Melalui MonitorQueryClient, skrip menghantar pertanyaan KQL kepada Azure, menunjukkan cara perkhidmatan backend boleh mengambil butiran pengguna secara dinamik. Pendekatan ini amat berguna untuk aplikasi yang memerlukan akses masa nyata kepada cerapan pengguna tanpa interaksi langsung dengan portal Azure. Bersama-sama, skrip ini merangkumi penyelesaian komprehensif untuk mengakses butiran akaun pengguna dalam Azure, merapatkan jurang antara data telemetri mentah dan cerapan pengguna yang boleh diambil tindakan.

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 Pengekstrakan Data Lanjutan dalam Azure Application Insights

Menyelidiki lebih mendalam dalam bidang Azure Application Insights, adalah penting untuk memahami kerumitan dan metodologi lanjutan yang terlibat dalam mengekstrak data khusus pengguna. Di sebalik perolehan asas butiran pengguna melalui acara dan pertanyaan tersuai, terdapat spektrum keupayaan yang lebih luas seperti metrik tersuai, pemprosesan telemetri lanjutan dan penyepaduan dengan perkhidmatan Azure yang lain. Metrik tersuai, contohnya, membenarkan pembangun menjejaki tindakan atau gelagat pengguna tertentu yang tidak ditangkap secara automatik oleh Application Insights. Tahap butiran ini adalah penting untuk aplikasi yang memerlukan analitis pengguna terperinci untuk memacu keputusan perniagaan atau meningkatkan pengalaman pengguna. Selain itu, pemprosesan telemetri lanjutan menggunakan Azure Functions atau Logic Apps membolehkan pengayaan data telemetri, membolehkan kemasukan butiran pengguna tambahan atau transformasi data sedia ada untuk analisis yang lebih mendalam.

Integrasi dengan perkhidmatan Azure lain seperti Azure Cosmos DB atau Azure Blob Storage memperluaskan lagi keupayaan Application Insights. Menyimpan profil pengguna atau log peristiwa terperinci dalam perkhidmatan ini dan mengaitkannya dengan data telemetri dalam Application Insights boleh memberikan pandangan holistik interaksi pengguna dalam aplikasi. Penyepaduan sedemikian memudahkan pertanyaan dan analisis yang kompleks, membolehkan pembangun menemui corak, arah aliran dan cerapan yang sukar diperoleh daripada data Application Insights sahaja. Teknik lanjutan ini menekankan fleksibiliti Azure Application Insights sebagai alat yang komprehensif untuk memantau, menganalisis dan mengoptimumkan prestasi aplikasi dan penglibatan pengguna.