Издвајање информација о корисничком налогу из увида у апликацију у Азуре-у

Откључавање Усер Инсигхтс у Азуре Апплицатион Инсигхтс

Разумевање понашања корисника и приступ детаљним информацијама о налогу као што су имена, презимена и адресе е-поште у оквиру Азуре Апплицатион Инсигхтс често може изгледати као застрашујући задатак. Са огромном количином прикупљених података, одређивање специфичних корисничких детаља на основу корисничких ИД-ова може бити изазовно, посебно када таква поља нису експлицитно доступна у структури података. Азуре Апплицатион Инсигхтс пружа моћну платформу за праћење ваших апликација, али издвајање персонализованих корисничких детаља захтева дубље разумевање његових могућности упита.

Овде лежи изазов: навигација кроз податке Апплицатион Инсигхтс да бисте пронашли значајне информације о корисничком налогу. Описана ситуација наглашава уобичајени проблем где доступно поље ИД-а корисника није у директној корелацији са описнијим детаљима налога. Да бисте превазишли ову препреку, потребно је да искористите моћне функције упита Азуре Апплицатион Инсигхтс, посебно фокусирајући се на прилагођене догађаје или својства која могу да садрже кључ за откључавање ових вредних информација.

Цомманд	Опис
| join kind=inner	Спаја две табеле на основу заједничког кључа. У овом случају, користи се за комбиновање података захтева са подацима о прилагођеним догађајима који садрже детаље о кориснику.
| project	Пројектује (одабира) наведене колоне из резултата упита. Овде се користи за избор ИД-а корисника, имена, презимена и е-поште.
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");	Увози класу ДефаултАзуреЦредентиал из библиотеке Азуре идентитета, која се користи за аутентификацију у Азуре услуге.
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");	Увози класу МониторКуериЦлиент из библиотеке Азуре Монитор Куери, која се користи за упите евиденција и метрика у Азуре-у.
async function	Дефинише асинхрону функцију, омогућавајући да се чекају асинхроне операције као што су АПИ позиви.
client.queryWorkspace()	Метод МониторКуериЦлиент-а који се користи за извршавање упита према радном простору Азуре Лог Аналитицс. Асинхроно враћа резултате.
console.log()	Излази информације на конзолу. Корисно за отклањање грешака или приказивање резултата упита.

Увид у упите Азуре Апплицатион Инсигхтс

Наведени примери илуструју како да искористите Азуре Апплицатион Инсигхтс и Азуре СДК за Ноде.јс да бисте преузели детаље о корисничком налогу као што су име, презиме и е-пошта из корисничких интеракција евидентираних у оквиру Азуре апликације. Прва скрипта користи Кусто Куери Лангуаге (ККЛ) за директно испитивање података Апплицатион Инсигхтс. Овај моћни језик упита омогућава манипулацију и екстракцију специфичних скупова података из огромне количине телеметријских података које прикупља Апплицатион Инсигхтс. Кључна команда у овој скрипти, | јоин кинд=иннер, је кључна, јер спаја податке захтева са подацима о прилагођеним догађајима, ефикасно повезујући анонимне корисничке ИД-ове са информацијама које могу да се идентификују. Команда за пројекцију, | пројекат, даље прецизира ове податке да би приказао само релевантне корисничке детаље. Овај процес зависи од претпоставке да се подаци о кориснику евидентирају као прилагођени догађаји унутар апликације, показујући флексибилност и дубину анализе података која је могућа са ККЛ-ом.

Друга скрипта помера фокус на сценарио интеграције позадинске стране, где се Ноде.јс користи заједно са Азуре-овим СДК-овима за програмско испитивање и преузимање корисничких информација из Апплицатион Инсигхтс-а. Коришћење ДефаултАзуреЦредентиал за аутентификацију поједностављује приступ Азуре ресурсима, придржавајући се најбољих безбедносних пракси избегавањем тврдо кодираних акредитива. Преко МониторКуериЦлиент-а, скрипта шаље ККЛ упит Азуре-у, показујући како позадинске услуге могу динамички да преузимају корисничке детаље. Овај приступ је посебно користан за апликације које захтевају приступ увидима корисника у реалном времену без директне интеракције са Азуре порталом. Заједно, ове скрипте представљају свеобухватно решење за приступ детаљима корисничког налога у оквиру Азуре-а, премошћујући јаз између необрађених телеметријских података и корисних увида корисника.

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);

Напредне технике екстракције података у Азуре Апплицатион Инсигхтс

Удубљујући се у област Азуре Апплицатион Инсигхтс, неопходно је разумети сложеност и напредне методологије укључене у издвајање података специфичних за корисника. Осим основног преузимања корисничких детаља путем прилагођених догађаја и упита, постоји шири спектар могућности као што су прилагођене метрике, напредна обрада телеметрије и интеграција са другим Азуре услугама. Прилагођени показатељи, на пример, омогућавају програмерима да прате одређене радње или понашања корисника која нису аутоматски забележена у Апплицатион Инсигхтс. Овај ниво грануларности је кључан за апликације које захтевају детаљну корисничку аналитику за доношење пословних одлука или побољшање корисничког искуства. Штавише, напредна телеметријска обрада коришћењем Азуре функција или логичких апликација омогућава обогаћивање телеметријских података, омогућавајући укључивање додатних корисничких детаља или трансформацију постојећих података за детаљнију анализу.

Интеграција са другим Азуре услугама као што су Азуре Цосмос ДБ или Азуре Блоб Стораге додатно проширује могућности Апплицатион Инсигхтс. Чување детаљних корисничких профила или евиденције догађаја у овим услугама и њихово повезивање са телеметријским подацима у Апплицатион Инсигхтс може пружити холистички поглед на интеракције корисника унутар апликације. Такве интеграције олакшавају сложене упите и анализе, омогућавајући програмерима да открију обрасце, трендове и увиде које би било тешко извући само из података Апплицатион Инсигхтс. Ове напредне технике наглашавају свестраност Азуре Апплицатион Инсигхтс-а као свеобухватног алата за праћење, анализу и оптимизацију перформанси апликације и ангажовања корисника.

Завршавајући наше истраживање о коришћењу Азуре Апплицатион Инсигхтс за детаљну анализу корисника, јасно је да приступ одређеним детаљима корисничког налога захтева мешавину директног упита, прилагођеног праћења догађаја и интелигентне интеграције са другим Азуре услугама. Коришћење Кусто Куери Лангуаге-а (ККЛ) у оквиру Азуре Апплицатион Инсигхтс-а нуди моћан начин за директно издвајање корисничких информација из података телеметрије, под условом да постоји стратешки приступ евидентирању прилагођених догађаја и димензија које обухватају потребне детаље. Штавише, могућност обогаћивања и обраде телеметријских података преко Азуре функција или логичких апликација, заједно са потенцијалом за проширење могућности складиштења и анализе података путем интеграције са Азуре Цосмос ДБ или Азуре Блоб Стораге, показује флексибилност и дубину Азуре аналитичких понуда. За програмере и аналитичаре који желе да откључају дубље разумевање понашања корисника и интеракција у оквиру својих апликација, ове технике и алати обезбеђују робустан оквир за добијање увида који се могу применити и побољшање корисничког искуства. Прихватање ових методологија ће довести не само до бољег разумевања података већ и до персонализованије и ефикасније стратегије развоја апликација.