Trích xuất thông tin tài khoản người dùng từ Thông tin chi tiết về ứng dụng trong Azure

Mở khóa thông tin chi tiết về người dùng trong thông tin chi tiết về ứng dụng Azure

Hiểu hành vi của người dùng và truy cập thông tin tài khoản chi tiết như tên, họ và địa chỉ email trong Azure Application Insights thường có vẻ là một nhiệm vụ khó khăn. Với lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập, việc xác định chính xác chi tiết người dùng cụ thể dựa trên ID người dùng có thể gặp khó khăn, đặc biệt khi các trường như vậy không có sẵn rõ ràng trong cấu trúc dữ liệu. Azure Application Insights cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để giám sát các ứng dụng của bạn, nhưng việc trích xuất chi tiết người dùng được cá nhân hóa đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc hơn về khả năng truy vấn của nó.

Đây chính là thách thức: điều hướng qua dữ liệu Thông tin chi tiết về ứng dụng để tìm thông tin tài khoản người dùng có ý nghĩa. Tình huống được mô tả nêu bật một vấn đề phổ biến trong đó trường ID người dùng có sẵn không tương quan trực tiếp với các chi tiết tài khoản mang tính mô tả hơn. Để vượt qua trở ngại này, người ta cần tận dụng các tính năng truy vấn mạnh mẽ của Thông tin chi tiết về ứng dụng của Azure, đặc biệt tập trung vào các sự kiện hoặc thuộc tính tùy chỉnh có thể nắm giữ chìa khóa để mở khóa thông tin có giá trị này.

Thông tin chi tiết về Truy vấn thông tin chi tiết về ứng dụng Azure

Các ví dụ được cung cấp minh họa cách tận dụng Azure Application Insights và Azure SDK cho Node.js để truy xuất thông tin chi tiết về tài khoản người dùng như họ, tên và email từ các tương tác của người dùng được ghi lại trong ứng dụng Azure. Tập lệnh đầu tiên sử dụng Ngôn ngữ truy vấn Kusto (KQL) để truy vấn trực tiếp dữ liệu Thông tin chi tiết về ứng dụng. Ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ này cho phép thao tác và trích xuất các tập dữ liệu cụ thể từ lượng lớn dữ liệu đo từ xa được Application Insights thu thập. Lệnh chính trong tập lệnh này, | join kind=inner, là quan trọng vì nó hợp nhất dữ liệu yêu cầu với dữ liệu sự kiện tùy chỉnh, liên kết hiệu quả ID người dùng ẩn danh với thông tin nhận dạng. Lệnh chiếu, | project, hãy tinh chỉnh thêm dữ liệu này để chỉ hiển thị các chi tiết người dùng có liên quan. Quá trình này dựa trên giả định rằng chi tiết người dùng được ghi lại dưới dạng sự kiện tùy chỉnh trong ứng dụng, thể hiện tính linh hoạt và độ sâu của phân tích dữ liệu có thể có với KQL.

Tập lệnh thứ hai chuyển trọng tâm sang kịch bản tích hợp phụ trợ, trong đó Node.js được sử dụng cùng với SDK của Azure để truy vấn và truy xuất thông tin người dùng theo chương trình từ Thông tin chi tiết về ứng dụng. Việc sử dụng DefaultAzureCredential để xác thực giúp đơn giản hóa việc truy cập vào tài nguyên Azure, tuân thủ các biện pháp bảo mật tốt nhất bằng cách tránh thông tin xác thực được mã hóa cứng. Thông qua MonitorQueryClient, tập lệnh sẽ gửi truy vấn KQL tới Azure, minh họa cách các dịch vụ phụ trợ có thể tự động tìm nạp chi tiết người dùng. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng yêu cầu quyền truy cập theo thời gian thực vào thông tin chi tiết của người dùng mà không cần tương tác trực tiếp với cổng Azure. Cùng với nhau, các tập lệnh này thể hiện một giải pháp toàn diện để truy cập chi tiết tài khoản người dùng trong Azure, thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu đo từ xa thô và thông tin chi tiết có thể hành động của người dùng.

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);

Kỹ thuật trích xuất dữ liệu nâng cao trong Azure Application Insights

Đi sâu hơn vào lĩnh vực Thông tin chi tiết về ứng dụng Azure, bắt buộc phải hiểu mức độ phức tạp và các phương pháp nâng cao liên quan đến việc trích xuất dữ liệu dành riêng cho người dùng. Ngoài khả năng truy xuất cơ bản chi tiết người dùng thông qua các sự kiện và truy vấn tùy chỉnh, còn có nhiều khả năng hơn như số liệu tùy chỉnh, xử lý đo từ xa nâng cao và tích hợp với các dịch vụ Azure khác. Ví dụ: số liệu tùy chỉnh cho phép nhà phát triển theo dõi các hành động hoặc hành vi cụ thể của người dùng mà Thông tin chi tiết về ứng dụng không tự động ghi lại. Mức độ chi tiết này rất quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu phân tích người dùng chi tiết để đưa ra quyết định kinh doanh hoặc nâng cao trải nghiệm người dùng. Hơn nữa, việc xử lý đo từ xa nâng cao bằng cách sử dụng Azure Functions hoặc Ứng dụng Logic cho phép làm phong phú thêm dữ liệu đo từ xa, cho phép đưa vào các chi tiết bổ sung của người dùng hoặc chuyển đổi dữ liệu hiện có để phân tích sâu hơn.

Việc tích hợp với các dịch vụ Azure khác như Azure Cosmos DB hoặc Azure Blob Storage sẽ mở rộng hơn nữa khả năng của Thông tin chi tiết về ứng dụng. Việc lưu trữ hồ sơ người dùng chi tiết hoặc nhật ký sự kiện trong các dịch vụ này và đối chiếu chúng với dữ liệu đo từ xa trong Thông tin chi tiết về ứng dụng có thể cung cấp cái nhìn toàn diện về tương tác của người dùng trong ứng dụng. Những tích hợp như vậy tạo điều kiện thuận lợi cho các truy vấn và phân tích phức tạp, cho phép các nhà phát triển khám phá các mẫu, xu hướng và thông tin chi tiết mà khó có thể lấy được chỉ từ dữ liệu Thông tin chi tiết về ứng dụng. Những kỹ thuật tiên tiến này nhấn mạnh tính linh hoạt của Azure Application Insights như một công cụ toàn diện để giám sát, phân tích và tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng cũng như mức độ tương tác của người dùng.