Pridobivanje podatkov o uporabniškem računu iz Application Insights v Azure

Odklepanje uporabniških vpogledov v Azure Application Insights

Razumevanje vedenja uporabnikov in dostopanje do podrobnih informacij o računu, kot so imena, priimki in e-poštni naslovi v Azure Application Insights, se lahko pogosto zdi zastrašujoča naloga. Z ogromno količino zbranih podatkov je lahko natančno določanje določenih podatkov o uporabniku na podlagi uporabniških ID-jev izziv, zlasti če takšna polja niso izrecno na voljo v podatkovni strukturi. Azure Application Insights ponuja zmogljivo platformo za spremljanje vaših aplikacij, vendar pridobivanje prilagojenih uporabniških podrobnosti zahteva globlje razumevanje njegovih poizvedovalnih zmogljivosti.

Tukaj je izziv: krmarjenje po podatkih Application Insights za iskanje pomembnih informacij o uporabniškem računu. Opisana situacija poudarja pogosto težavo, pri kateri razpoložljivo polje ID-ja uporabnika ni neposredno povezano z bolj opisnimi podrobnostmi računa. Da bi premagali to oviro, je treba izkoristiti zmogljive funkcije poizvedovanja Azure's Application Insights, s posebnim poudarkom na dogodkih ali lastnostih po meri, ki so lahko ključ do odklepanja teh dragocenih informacij.

Vpogled v Azure Application Insights Querying

Ponujeni primeri ponazarjajo, kako izkoristiti Azure Application Insights in Azure SDK za Node.js za pridobitev podrobnosti uporabniškega računa, kot so ime, priimek in e-pošta, iz uporabniških interakcij, prijavljenih v aplikaciji Azure. Prvi skript uporablja Kusto Query Language (KQL) za neposredno poizvedovanje podatkov Application Insights. Ta zmogljiv poizvedovalni jezik omogoča manipulacijo in ekstrakcijo določenih naborov podatkov iz ogromnih količin telemetričnih podatkov, ki jih zbira Application Insights. Ključni ukaz v tem skriptu, | join kind=inner, je ključnega pomena, saj združuje podatke o zahtevah s podatki o dogodkih po meri in učinkovito povezuje anonimne ID-je uporabnikov z določljivimi informacijami. Ukaz za projekcijo, | projekt, te podatke še bolj izpopolni, da predstavijo samo ustrezne podrobnosti o uporabniku. Ta proces je odvisen od predpostavke, da se podrobnosti o uporabniku beležijo kot dogodki po meri znotraj aplikacije, kar prikazuje prilagodljivost in globino analize podatkov, ki jo omogoča KQL.

Drugi skript preusmeri fokus na scenarij integracije zaledja, kjer se Node.js uporablja skupaj s SDK-ji Azure za programsko poizvedovanje in pridobivanje podatkov o uporabnikih iz Application Insights. Uporaba poverilnice DefaultAzureCredential za preverjanje pristnosti poenostavi dostop do virov Azure in upošteva najboljše varnostne prakse z izogibanjem trdo kodiranim poverilnicam. Prek MonitorQueryClient skript pošlje poizvedbo KQL v Azure, ki prikazuje, kako lahko zaledne storitve dinamično pridobijo podrobnosti o uporabniku. Ta pristop je še posebej uporaben za aplikacije, ki zahtevajo dostop do uporabniških vpogledov v realnem času brez neposredne interakcije s portalom Azure. Ti skripti skupaj predstavljajo celovito rešitev za dostop do podrobnosti uporabniškega računa v Azure, s čimer premostijo vrzel med neobdelanimi telemetričnimi podatki in uporabniškimi vpogledi.

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);

Napredne tehnike pridobivanja podatkov v Azure Application Insights

Če se poglobimo v področje Azure Application Insights, je nujno razumeti zapletenost in napredne metodologije, ki so vključene v pridobivanje uporabniško specifičnih podatkov. Poleg osnovnega pridobivanja podatkov o uporabniku prek dogodkov in poizvedb po meri obstaja širši spekter zmogljivosti, kot so meritve po meri, napredna obdelava telemetrije in integracija z drugimi storitvami Azure. Meritve po meri razvijalcem na primer omogočajo sledenje določenim dejanjem ali vedenju uporabnikov, ki jih Application Insights ne zajame samodejno. Ta stopnja razdrobljenosti je ključna za aplikacije, ki zahtevajo podrobno uporabniško analitiko za spodbujanje poslovnih odločitev ali izboljšanje uporabniške izkušnje. Poleg tega napredna obdelava telemetrije z uporabo Azure Functions ali Logic Apps omogoča obogatitev telemetričnih podatkov, kar omogoča vključitev dodatnih podatkov o uporabniku ali preoblikovanje obstoječih podatkov za bolj pronicljivo analizo.

Integracija z drugimi storitvami Azure, kot sta Azure Cosmos DB ali Azure Blob Storage, dodatno razširja zmogljivosti Application Insights. Shranjevanje podrobnih uporabniških profilov ali dnevnikov dogodkov v teh storitvah in njihovo povezovanje s telemetričnimi podatki v Application Insights lahko zagotovi celovit pogled na interakcije uporabnikov znotraj aplikacije. Takšne integracije olajšajo zapletene poizvedbe in analize ter razvijalcem omogočajo, da odkrijejo vzorce, trende in vpoglede, ki bi jih bilo težko izpeljati zgolj iz podatkov Application Insights. Te napredne tehnike poudarjajo vsestranskost Azure Application Insights kot celovitega orodja za spremljanje, analiziranje in optimiziranje delovanja aplikacij in vključevanja uporabnikov.