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.

Команда	Описание
| join kind=inner	Объединяет две таблицы на основе общего ключа. В этом случае он используется для объединения данных запроса с пользовательскими данными событий, содержащими сведения о пользователе.
| project	Проецирует (выбирает) указанные столбцы из результатов запроса. Здесь он используется для выбора идентификатора пользователя, имени, фамилии и адреса электронной почты.
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");	Импортирует класс DefaultAzureCredential из библиотеки Azure Identity, который используется для аутентификации в службах Azure.
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");	Импортирует класс MonitorQueryClient из библиотеки запросов Azure Monitor, используемый для запроса журналов и метрик в Azure.
async function	Определяет асинхронную функцию, позволяющую ожидать асинхронные операции, такие как вызовы API.
client.queryWorkspace()	Метод MonitorQueryClient, используемый для выполнения запроса к рабочей области Azure Log Analytics. Возвращает результаты асинхронно.
console.log()	Выводит информацию на консоль. Полезно для отладки или отображения результатов запроса.

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.

Завершая наше исследование использования Azure Application Insights для подробного анализа пользователей, становится ясно, что доступ к конкретным сведениям об учетной записи пользователя требует сочетания прямых запросов, настраиваемого отслеживания событий и интеллектуальной интеграции с другими службами Azure. Использование языка запросов Kusto (KQL) в Azure Application Insights предлагает мощный способ прямого извлечения информации о пользователе из данных телеметрии при условии, что существует стратегический подход к регистрации пользовательских событий и измерений, которые фиксируют необходимые детали. Кроме того, возможность обогащать и обрабатывать данные телеметрии с помощью функций Azure или приложений логики, а также потенциал расширения возможностей хранения и анализа данных за счет интеграции с Azure Cosmos DB или хранилищем BLOB-объектов Azure, демонстрирует гибкость и глубину аналитических предложений Azure. Для разработчиков и аналитиков, стремящихся глубже понять поведение и взаимодействие пользователей в своих приложениях, эти методы и инструменты обеспечивают надежную основу для получения действенной информации и улучшения пользовательского опыта. Использование этих методологий приведет не только к лучшему пониманию данных, но и к более персонализированной и эффективной стратегии разработки приложений.