Azure'daki Application Insights'tan Kullanıcı Hesabı Bilgilerini Çıkarma

Azure Application Insights'ta Kullanıcı Öngörülerinin Kilidini Açma

Azure Application Insights'ta kullanıcı davranışını anlamak ve ad, soyadı ve e-posta adresi gibi ayrıntılı hesap bilgilerine erişmek genellikle göz korkutucu bir görev gibi görünebilir. Toplanan büyük miktarda veri nedeniyle, kullanıcı kimliklerine dayalı olarak belirli kullanıcı ayrıntılarını belirlemek, özellikle bu tür alanlar veri yapısında açıkça mevcut olmadığında zor olabilir. Azure Application Insights, uygulamalarınızı izlemek için güçlü bir platform sağlar ancak kişiselleştirilmiş kullanıcı ayrıntılarının çıkarılması, sorgulama yeteneklerinin daha derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.

Zorluk tam da burada yatıyor: anlamlı kullanıcı hesabı bilgilerini bulmak için Application Insights verileri arasında gezinmek. Açıklanan durum, mevcut kullanıcı kimliği alanının daha açıklayıcı hesap ayrıntılarıyla doğrudan ilişkili olmadığı yaygın bir sorunu vurgulamaktadır. Bu engelin üstesinden gelmek için Azure'un Application Insights'ın güçlü sorgulama özelliklerinden yararlanılması, özellikle bu değerli bilgilerin kilidini açmanın anahtarını içerebilecek özel olaylara veya özelliklere odaklanması gerekir.

Azure Application Insights Sorgulamaya ilişkin Öngörüler

Sağlanan örnekler, bir Azure uygulamasında günlüğe kaydedilen kullanıcı etkileşimlerinden ad, soyadı ve e-posta gibi kullanıcı hesabı ayrıntılarını almak için Azure Application Insights ve Node.js için Azure SDK'sından nasıl yararlanılacağını gösterir. İlk komut dosyası, Application Insights verilerini doğrudan sorgulamak için Kusto Sorgu Dili'ni (KQL) kullanır. Bu güçlü sorgulama dili, Application Insights tarafından toplanan büyük miktardaki telemetri verisinden belirli veri kümelerinin işlenmesine ve çıkarılmasına olanak tanır. Bu komut dosyasındaki anahtar komut, | join kind=inner, istek verilerini özel etkinlik verileriyle birleştirerek anonim kullanıcı kimliklerini tanımlanabilir bilgilerle etkili bir şekilde bağladığı için çok önemlidir. Projeksiyon komutu, | projesi, bu verileri yalnızca ilgili kullanıcı ayrıntılarını sunacak şekilde daha da hassaslaştırır. Bu süreç, kullanıcı ayrıntılarının uygulama içinde özel olaylar olarak günlüğe kaydedildiği varsayımına dayanır ve KQL ile mümkün olan veri analizinin esnekliğini ve derinliğini gösterir.

İkinci komut dosyası, odağı, Application Insights'tan kullanıcı bilgilerini programlı bir şekilde sorgulamak ve almak için Azure SDK'larıyla birlikte Node.js'nin kullanıldığı bir arka uç entegrasyon senaryosuna kaydırır. Kimlik doğrulama için DefaultAzureCredential'ın kullanılması, sabit kodlanmış kimlik bilgilerinden kaçınarak en iyi güvenlik uygulamalarına bağlı kalarak Azure kaynaklarına erişimi basitleştirir. Betik, MonitorQueryClient aracılığıyla Azure'a bir KQL sorgusu göndererek arka uç hizmetlerinin kullanıcı ayrıntılarını dinamik olarak nasıl getirebileceğini gösterir. Bu yaklaşım, özellikle Azure portalıyla doğrudan etkileşim olmadan kullanıcı içgörülerine gerçek zamanlı erişim gerektiren uygulamalar için kullanışlıdır. Bu betikler, Azure'daki kullanıcı hesabı ayrıntılarına erişmeye yönelik kapsamlı bir çözüm sunarak ham telemetri verileri ile eyleme geçirilebilir kullanıcı öngörüleri arasındaki boşluğu dolduruyor.

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);

Azure Application Insights'ta Gelişmiş Veri Çıkarma Teknikleri

Azure Application Insights alanının derinliklerine inerken, kullanıcıya özel verilerin çıkarılmasıyla ilgili karmaşıklıkları ve gelişmiş metodolojileri anlamak zorunludur. Özel olaylar ve sorgular yoluyla kullanıcı ayrıntılarının temel olarak alınmasının ötesinde, özel ölçümler, gelişmiş telemetri işleme ve diğer Azure hizmetleriyle entegrasyon gibi daha geniş bir yetenek yelpazesi vardır. Örneğin özel ölçümler, geliştiricilerin Application Insights tarafından otomatik olarak yakalanmayan belirli kullanıcı eylemlerini veya davranışlarını izlemesine olanak tanır. Bu düzeydeki ayrıntı düzeyi, iş kararlarını yönlendirmek veya kullanıcı deneyimini geliştirmek için ayrıntılı kullanıcı analitiği gerektiren uygulamalar için çok önemlidir. Ayrıca, Azure İşlevleri veya Logic Apps kullanılarak yapılan gelişmiş telemetri işleme, telemetri verilerinin zenginleştirilmesine olanak tanıyarak ek kullanıcı ayrıntılarının eklenmesine veya daha kapsamlı analiz için mevcut verilerin dönüştürülmesine olanak tanır.

Azure Cosmos DB veya Azure Blob Storage gibi diğer Azure hizmetleriyle entegrasyon, Application Insights'ın yeteneklerini daha da genişletir. Bu hizmetlerde ayrıntılı kullanıcı profillerinin veya olay günlüklerinin saklanması ve bunların Application Insights'taki telemetri verileriyle ilişkilendirilmesi, bir uygulama içindeki kullanıcı etkileşimlerinin bütünsel bir görünümünü sağlayabilir. Bu tür entegrasyonlar karmaşık sorguları ve analizleri kolaylaştırarak geliştiricilerin yalnızca Application Insights verilerinden elde edilmesi zor olan kalıpları, eğilimleri ve öngörüleri ortaya çıkarmasına olanak tanır. Bu gelişmiş teknikler, uygulama performansını ve kullanıcı etkileşimini izlemeye, analiz etmeye ve optimize etmeye yönelik kapsamlı bir araç olarak Azure Application Insights'ın çok yönlülüğünün altını çiziyor.