Извлечение информации об учетной записи пользователя из Application Insights в Azure

Разблокировка User Insights в Azure Application Insights

Понимание поведения пользователей и доступ к подробной информации об учетной записи, такой как имена, фамилии и адреса электронной почты, в Azure Application Insights часто может показаться сложной задачей. При огромном объеме собранных данных определение конкретных сведений о пользователе на основе идентификаторов пользователей может оказаться сложной задачей, особенно если такие поля явно не доступны в структуре данных. Azure Application Insights предоставляет мощную платформу для мониторинга ваших приложений, но для извлечения персонализированных сведений о пользователях требуется более глубокое понимание ее возможностей выполнения запросов.

Вот в этом и состоит задача: перемещаться по данным Application Insights и находить значимую информацию об учетных записях пользователей. Описанная ситуация подчеркивает распространенную проблему, когда доступное поле идентификатора пользователя не коррелирует напрямую с более информативными данными учетной записи. Чтобы преодолеть это препятствие, необходимо использовать мощные функции запросов Azure Application Insights, уделяя особое внимание пользовательским событиям или свойствам, которые могут содержать ключ к раскрытию этой ценной информации.

Анализ запросов Azure Application Insights

Приведенные примеры иллюстрируют, как использовать Azure Application Insights и Azure SDK для Node.js для получения данных учетной записи пользователя, таких как имя, фамилия и адрес электронной почты, из взаимодействий пользователей, зарегистрированных в приложении Azure. Первый скрипт использует язык запросов Kusto (KQL) для прямого запроса данных Application Insights. Этот мощный язык запросов позволяет манипулировать и извлекать определенные наборы данных из огромных объемов данных телеметрии, собранных Application Insights. Ключевая команда в этом сценарии | join kind=inner имеет решающее значение, поскольку объединяет данные запроса с данными о пользовательских событиях, эффективно связывая анонимные идентификаторы пользователей с идентифицируемой информацией. Команда проецирования | проект дополнительно уточняет эти данные, чтобы представить только соответствующие сведения о пользователе. Этот процесс основан на предположении, что данные пользователя регистрируются как пользовательские события внутри приложения, что демонстрирует гибкость и глубину анализа данных, возможные с помощью KQL.

Второй сценарий смещает акцент на сценарий внутренней интеграции, где Node.js используется вместе с пакетами SDK Azure для программного запроса и получения информации о пользователях из Application Insights. Использование DefaultAzureCredential для аутентификации упрощает доступ к ресурсам Azure, соблюдая лучшие методы обеспечения безопасности и избегая жестко запрограммированных учетных данных. Через MonitorQueryClient сценарий отправляет запрос KQL в Azure, демонстрируя, как серверные службы могут динамически получать сведения о пользователе. Этот подход особенно полезен для приложений, требующих доступа к пользовательской информации в режиме реального времени без прямого взаимодействия с порталом Azure. Вместе эти сценарии представляют собой комплексное решение для доступа к данным учетных записей пользователей в Azure, устраняя разрыв между необработанными данными телеметрии и полезной информацией о пользователях.

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);

Расширенные методы извлечения данных в Azure Application Insights

Углубляясь в сферу Azure Application Insights, необходимо понимать сложности и передовые методологии, используемые при извлечении пользовательских данных. Помимо базового получения сведений о пользователях с помощью настраиваемых событий и запросов, существует более широкий спектр возможностей, таких как настраиваемые метрики, расширенная обработка телеметрии и интеграция с другими службами Azure. Например, специальные метрики позволяют разработчикам отслеживать определенные действия или поведение пользователей, которые не фиксируются автоматически с помощью Application Insights. Такой уровень детализации имеет решающее значение для приложений, требующих подробного пользовательского анализа для принятия бизнес-решений или улучшения пользовательского опыта. Более того, расширенная обработка телеметрии с использованием функций Azure или приложений логики позволяет обогащать данные телеметрии, позволяя включать дополнительные сведения о пользователе или преобразовывать существующие данные для более глубокого анализа.

Интеграция с другими службами Azure, такими как Azure Cosmos DB или Azure Blob Storage, еще больше расширяет возможности Application Insights. Хранение подробных профилей пользователей или журналов событий в этих службах и их сопоставление с данными телеметрии в Application Insights может обеспечить целостное представление о взаимодействиях пользователей внутри приложения. Такая интеграция упрощает сложные запросы и анализ, позволяя разработчикам выявлять закономерности, тенденции и ценную информацию, которую было бы трудно получить только на основе данных Application Insights. Эти передовые методы подчеркивают универсальность Azure Application Insights как комплексного инструмента для мониторинга, анализа и оптимизации производительности приложений и взаимодействия с пользователями.